检索结果-内蒙古大学图书馆

光通信技术 2025年第2期49卷 74-80页

作者：卿国能朱正元朱康奇华楠张振荣郑小平广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 清华大学电子工程系北京100084

为了解决多啁啾线性调频波(LFMW)在多目标环境中测距和测速时出现的虚假目标问题,提出了一种基于微波光子学的多目标测距和测速方法。该方法通过使用三频率段LFMW来测量目标的距离和速度,并利用这些频段观测的不变性特征有效地排除错误... 详细信息

为了解决多啁啾线性调频波(LFMW)在多目标环境中测距和测速时出现的虚假目标问题,提出了一种基于微波光子学的多目标测距和测速方法。该方法通过使用三频率段LFMW来测量目标的距离和速度,并利用这些频段观测的不变性特征有效地排除错误目标。此外,还设计并建立了一个基于微波光子学的多目标测距和测速验证系统。该系统不仅能够实现上述功能,还在其架构中集成了一个基于现场可编程门阵列(FPGA)的信号处理平台。实验结果表明:对于模拟产生的最高速度达到6800 m/s的10个测试目标的回波信号,该系统能够实现实时的运动参数测量,其中最大的测距与测速误差分别为0.58 m与24 m/s。

关键词：多目标距离和速度测量微波光子线性调频波

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无线供电MEC系统的计算能效最大化策略

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郑州大学学报（工学版） 2025年第1期46卷 133-142页

作者：李陶深巩健曾续玲吕品南宁学院信息工程学院广西南宁530299 广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004

为了解决无线供电移动边缘计算(MEC)系统的计算能效优化问题,提出一种基于非正交多址接入的无线供电MEC系统的资源分配策略。该策略将非线性能量收集模型应用到移动设备上,通过联合优化MEC服务器和移动设备的计算频率、执行时间、基站... 详细信息

为了解决无线供电移动边缘计算(MEC)系统的计算能效优化问题,提出一种基于非正交多址接入的无线供电MEC系统的资源分配策略。该策略将非线性能量收集模型应用到移动设备上,通过联合优化MEC服务器和移动设备的计算频率、执行时间、基站发射功率、设备发射功率、卸载时间和能量收集时间,比较充分地利用移动设备和MEC服务器的可用计算资源,提高设备的吞吐量和计算位数,进而最大限度地提升系统计算能效。将该联合优化问题转化为非凸分式规划问题,设计一种基于Dinkelbach的迭代算法来获得最优的资源分配方案。仿真实验表明:该资源分配策略所获得的系统计算能效更高,具有更好的性能增益。

关键词：无线供电移动边缘计算系统非正交多址接入计算能效能量收集资源分配计算卸载

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基于自适应卡尔曼滤波的视觉多目标跟踪

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 200-210页

作者：许华杰郑力文广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西大学广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004 广西水利电力职业技术学院信息工程学院南宁530023

多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出... 详细信息

多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出自适应卡尔曼滤波AKF(adaptive Kalman filter),充分利用目标检测器提供的信息对运动模型加以修正,提高对运动不规律目标跟踪准确度;为解决目标ID频繁切换的问题,设计一种BIoUG贪婪算法,通过放大匹配框并采取择优匹配的方式,提高匹配机会并降低误匹配概率。在此基础上,提出一种针对运动不规律目标的多目标跟踪方法。实验结果表明,所提方法在DanceTrack数据集上的MOTA、HOTA、IDF1分别达到了92.2%、57.7%和58.7%;在MOT17数据集上,MOTA、HOTA、IDF1分别达到了80.3%、63.3%和77.3%。与目前主流的同类目标跟踪方法相比,所提方法对运动不规律和规律的目标均有较好的跟踪效果,体现出较好的综合性能,为运动不规律多目标的跟踪提供了新的解决思路。

关键词：多目标跟踪卡尔曼滤波数据关联轨迹匹配

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多路融合深度聚合学习的水下图像增强

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激光与光电子学进展 2025年第2期62卷 332-340页

作者：陈燕肖澳李云胡小春井佩光广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004 广西财经学院大数据与人工智能学院广西南宁530003 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

提出一种多路融合深度聚合学习的水下图像增强算法。首先,利用图像预处理算法,分别获取3条支路(对比度、亮度和颜色)图像属性信息。然后,设计图像属性依赖模块,利用融合网络获取多支路的融合特征,再通过并行图卷积探索潜在的融合图像属... 详细信息

提出一种多路融合深度聚合学习的水下图像增强算法。首先,利用图像预处理算法,分别获取3条支路(对比度、亮度和颜色)图像属性信息。然后,设计图像属性依赖模块,利用融合网络获取多支路的融合特征,再通过并行图卷积探索潜在的融合图像属性的相关性。接着,引入自注意力深度聚合学习模块,利用序列自注意力和全局属性迭代机制深度挖掘多支路私有域和公有域的交互信息,再通过聚合瓶颈的方式有效提取和整合图像属性之间的重要信息,从而实现更准确的特征表示。最后,引入跳跃连接继续增强图像输出,进一步改善图像增强的效果。大量实验证明,所提方法可有效去除色偏、模糊,提高图像清晰度,并有利于水下图像分割和关键点检测任务。峰值信噪比和结构相似性指标最高可达到23.01 dB和0.90,与次优方法相比提高了5.0%和4.7%;水下彩色图像质量评估和信息熵最高可达0.93和14.33,与次优方法相比提高了2.2%和0.5%。

关键词：水下图像增强融合网络图卷积自注意力水下图像分割关键点检测

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基于dSPACE的微电网教学实验平台设计

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实验科学与技术 2025年第3期 1-6页

作者：李高翔黄晶晶潘鸿志刘潇广西大学电气工程学院广西大学计算机与电子信息工程学院

为提高学生对微电网的认知，设计并实现了基于dSPACE的微电网教学实验平台。该平台利用dSPACE控制器可以快速建立并完成各类控制算法的设计和验证，灵活搭配硬件电路，包括变流器电源模块、储能模块和负载模块，构建了适用于工程类实验... 详细信息

为提高学生对微电网的认知，设计并实现了基于dSPACE的微电网教学实验平台。该平台利用dSPACE控制器可以快速建立并完成各类控制算法的设计和验证，灵活搭配硬件电路，包括变流器电源模块、储能模块和负载模块，构建了适用于工程类实验教学的微电网实验系统。所设计的微电网教学实验平台使用模块化设计，提高系统组件的可扩展性与设计灵活性；所搭建的微电网拓扑结构灵活可变，学生可根据需要对平台进行二次开发。该平台可有效锻炼学生软、硬件设计和控制算法设计的能力，加深对微电网运行机理、控制方式的理解，提高创新实践能力。

关键词：微电网变流器硬件电路控制算法实验平台

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基于双重路径规划的密度峰值聚类三维牙齿分割算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：李洪安聂晓慧杜卓明张婧赵志华惠巧娟西安科技大学计算机科学与技术学院北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室江苏理工学院计算机工程学院山西水利职业技术学院信息工程系银川科技学院信息工程学院

针对当前数字牙科软件中牙齿分割不准确和交互烦琐的问题，提出双重路径规划下的分段式密度峰值聚类三维牙齿分割算法，采用凹点匹配原则对牙齿模型进行分割，简化用户交互操作的同时在一定程度上提高了模型分割的准确率. 首先设计... 详细信息

针对当前数字牙科软件中牙齿分割不准确和交互烦琐的问题，提出双重路径规划下的分段式密度峰值聚类三维牙齿分割算法，采用凹点匹配原则对牙齿模型进行分割，简化用户交互操作的同时在一定程度上提高了模型分割的准确率. 首先设计基于双重路径规划算法，为后续步骤提供稳定的牙齿-牙龈轮廓线; 然后在牙齿-牙龈轮廓线中检测凹点，根据人类牙齿形态将检测出的凹点分为磨牙附近区域的凹点和切牙附近区域的凹点，并结合该凹点所处路径上的位置提出分段式的密度峰值聚类对其进行匹配; 对于已配对的凹点执行分裂操作，按照特定的顺序将分裂后的点重新组合，生成单颗牙齿的分割线; 最后通过单颗牙齿分割线的最长直径和最短直径的比值，筛选出不符合条件的单颗牙齿分割线，利用3DSnake修正牙齿分割线完成牙齿分割. 实验采用400套自采数据进行评估， mIoU达到92.03%. 同时，在随机抽取的100套Teeth3DS数据集样本中进行测试，总体失败率为4%. 结果表明，所提方法在各类牙齿模型上的分割效果优异，有效减少了用户交互操作的复杂性，能够在平均20.10秒内完成牙齿分割，并表现出较强的鲁棒性.

关键词：牙齿分割路径规划密度峰值聚类凹点匹配 3DSnake 活动轮廓模型

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Arm架构的分支预测器隐蔽信道研究

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信息安全学报 2025年第1期10卷 1-16页

作者：杨毅吴凭飞邱朋飞王春露赵路坦张锋巍王博吕勇强王海霞汪东升北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100867 清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国科学院信息工程研究所北京100093 南方科技大学计算机科学与工程系深圳518055 飞腾信息技术有限公司天津300459 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 中关村实验室北京100094

隐蔽信道是一种在不违背计算机当前安全策略的前提下,在进程间传递信息的攻击方式。共两个进程参与到隐蔽信道的构建中:木马进程和间谍进程,具有高权限的木马进程通过隐蔽信道向低权限的间谍进程传递信息以完成攻击。隐蔽信道的传输介... 详细信息

隐蔽信道是一种在不违背计算机当前安全策略的前提下,在进程间传递信息的攻击方式。共两个进程参与到隐蔽信道的构建中:木马进程和间谍进程,具有高权限的木马进程通过隐蔽信道向低权限的间谍进程传递信息以完成攻击。隐蔽信道的传输介质种类很多,如时间、功耗、温度等。在现代处理器中,分支预测器作为重要的微架构组件,有效提高了处理器的流水线效率,但由于分支预测器在核内的多进程间共享,使得其存在被用于构建隐蔽信道的风险。目前Intel x86架构已被发现存在基于分支预测器的隐蔽信道攻击,但是Arm架构是否存在相似的攻击还没有得到充分的研究。本文中,我们成功在Arm架构的实际硬件平台上构建了三种基于分支预测器的隐蔽信道。首先我们在Arm架构下设计并实现了类似于x86架构下的基于分支预测器的隐蔽信道CC和RSC,其次我们发现了一个新的基于分支预测组件BTB的隐蔽信道BTBC。我们评估并分析了隐蔽信道参数对信道性能的影响及其成因,并给出参数设置建议。在Cortex-A53及Cortex-A72两种核心上,我们对三种隐蔽信道的信号特性、传输速率和误码率进行了测试和对比分析。实验表明在实际的Arm架构硬件平台下,BTBC的传输信号边缘清晰,震荡幅度小。在连续传输数据时表现出与CC和RSC近似的信道性能,并且在两种核心上均可以低误码率进行数据传输,其在200bps的传输速率下,仅有2%的误码率。最后我们还给出了对于此类隐蔽信道的防御措施。

关键词： Arm架构分支预测器隐蔽信道

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基于大语言模型的多输入中文拼写纠错方法

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计算机应用 2025年第3期45卷 849-855页

作者：马灿黄瑞章任丽娜白瑞娜伍瑶瑶文本计算与认知智能教育部工程研究中心(贵州大学) 贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州轻工职业技术学院信息工程系贵阳550025

中文拼写纠错(CSC)是自然语言处理(NLP)中的一项重要研究任务,现有的基于大语言模型(LLM)的CSC方法由于LLM的生成机制,会生成和原文存在语义偏差的纠错结果。因此,提出基于LLM的多输入CSC方法。该方法包含多输入候选集合构建和LLM纠错... 详细信息

中文拼写纠错(CSC)是自然语言处理(NLP)中的一项重要研究任务,现有的基于大语言模型(LLM)的CSC方法由于LLM的生成机制,会生成和原文存在语义偏差的纠错结果。因此,提出基于LLM的多输入CSC方法。该方法包含多输入候选集合构建和LLM纠错两阶段:第一阶段将多个小模型的纠错结果构建为多输入候选集合;第二阶段使用LoRA(Low-Rank Adaptation)对LLM进行微调,即借助LLM的推理能力,在多输入候选集合中预测出没有拼写错误的句子作为最终的纠错结果。在公开数据集SIGHAN13、SIGHAN14、SIGHAN15和修正后的SIGHAN15上的实验结果表明,相较于使用LLM直接生成纠错结果的方法Prompt-GEN-1,所提方法的纠错F1值分别提升了9.6、24.9、27.9和34.2个百分点,相较于表现次优的纠错小模型,所提方法的纠错F1值分别提升了1.0、1.1、0.4和2.4个百分点,验证了所提方法能提升CSC任务的效果。

关键词：中文拼写纠错大语言模型模型集成模型微调提示学习

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基于多重特征提取和点对应关系的三维点云非刚配准

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图学学报 2025年第1期46卷 150-158页

作者：吴亦奇何嘉乐张甜甜张德军李艳丽陈壹林中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430078 鄂尔多斯职业学院信息工程系内蒙古鄂尔多斯017000 智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学) 湖北武汉430205

为实现非刚点云间的精确配准,并在配准过程中准确建立点对应关系,提出了一种基于多重特征提取和点对应关系建模的无监督三维点云非刚配准网络。网络由多重特征提取、匹配精细化和形状感知注意力模块构成。首先,提取输入的源点云与目标... 详细信息

为实现非刚点云间的精确配准,并在配准过程中准确建立点对应关系,提出了一种基于多重特征提取和点对应关系建模的无监督三维点云非刚配准网络。网络由多重特征提取、匹配精细化和形状感知注意力模块构成。首先,提取输入的源点云与目标点云的多重特征,并计算特征之间的相似度获得特征相似度矩阵。随后,将特征相似矩阵输入到网络中的匹配精细化模块中使用软硬匹配结合的方法生成点对应关系矩阵。最后,将目标点云的特征、源点云和点对应关系矩阵输入形状感知注意力模块,得到最终配准结果。通过此方法,配准结果可以同时具有与目标点云的点对应关系和形状相似性。在公共数据集及合成数据集上进行实验,可视化效果及定量结果比较表明,该方法可准确获得源点云与目标点云间的点对应关系和形状相似性,有效实现无监督三维点云非刚配准。

关键词：点云非刚配准点对应关系形状感知注意力

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基于迭代配准和感知损失的肺部伪CT合成深度学习算法

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中国医学物理学杂志 2025年第1期42卷 59-66页

作者：杨涛黄淼刘琮胡志华陶莉莉张淑平上海第二工业大学智能制造与控制工程学院上海201209 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209 上海商学院物联网工程系上海201400

目的:使用深度学习算法通过学习肺部CT域图像特征,将锥形束CT(CBCT)合成高质量伪CT(sCT)图像。方法:本研究提出一种基于感知损失的循环生成式对抗网络模型(CycleGAN)和迭代配准的sCT生成算法,首先,结合感知损失和循环一致性损失来训练Cy... 详细信息

目的:使用深度学习算法通过学习肺部CT域图像特征,将锥形束CT(CBCT)合成高质量伪CT(sCT)图像。方法:本研究提出一种基于感知损失的循环生成式对抗网络模型(CycleGAN)和迭代配准的sCT生成算法,首先,结合感知损失和循环一致性损失来训练CycleGAN模型生成高质量的sCT图像,然后,利用Elastix配准工具对所生成的sCT图像和计划CT(pCT)图像进行配准,并用来迭代CycleGAN生成器模型。结果:在获取到的70例肺部肿瘤患者的pCT与CBCT数据上进行实验,从定量指标上看,利用本算法生成的sCT与pCT对比的结构相似度指标比CBCT与pCT对比的提升了11.9%,由0.825上升到0.923,均方绝对误差由110.97 HU降至78.62 HU,峰值信噪比由32.21 dB上升到34.74 dB,互信息由1.187上升到1.418。可视化评估中可见该算法大幅度消除了CBCT切片的散射伪影,突显骨质结构同时也修复了软组织结构。通过与当下流行的U-CycleGAN,R-CycleGAN和CUT模型对比,说明了本算法的有效性。结论:本文算法生成sCT图像能够有效减小CBCT与pCT间的剂量误差与结构误差,使其应用于精准的剂量计算,辅助医生的临床放疗诊断成为可能。

关键词：锥形束CT CycleGAN 感知损失 Elastix 图像合成

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