检索结果-内蒙古大学图书馆

电信科学 2025年第1期41卷 88-98页

作者：徐淼岳殿武孙玉武祥凯袁猛大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

针对近海水域船舶用户通信质量差、雷达探测需求大、频谱资源稀缺的问题,研究了一种船载有源智能反射面(active reconfigurable intelligent surface,ARIS)辅助的近海双功能雷达通信(dual-function radar communication,DFRC)系统。为... 详细信息

针对近海水域船舶用户通信质量差、雷达探测需求大、频谱资源稀缺的问题,研究了一种船载有源智能反射面(active reconfigurable intelligent surface,ARIS)辅助的近海双功能雷达通信(dual-function radar communication,DFRC)系统。为符合海上信道特性,采用了考虑海上蒸发波导影响的三射线路径损耗模型和双径弥散功率(two wave with diffuse power,TWDP)信道,并提出了一种基于分式规划理论和拉格朗日算子法的交替优化算法。在雷达探测功率约束下,通过优化基站的波束成形与ARIS的反射矩阵向量,最大化用户的加权和速率。仿真结果表明,所提算法具有良好的收敛性,相较无源RIS辅助的DFRC系统,在探测功率相同时,有源RIS辅助的近海DFRC系统可以显著地提高船舶用户的加权和速率。

关键词：双功能雷达通信系统智能反射面波束成形

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聚乙烯微粒对凡纳滨对虾肠道菌群的毒性效应

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农业环境科学学报 2025年第3期44卷 849-858页

作者：潘一峰刘晓洁黄献培赵海明莫测辉汕尾市海洋产业研究院广东汕尾516600 暨南大学生命科学技术学院广州510632 汕尾职业技术学院广东汕尾516600

为查明养殖环境中微塑料(MPs)对水产养殖生物的生态毒性效应,利用宏基因组测序技术探究聚乙烯微粒(PE-MPs)对凡纳滨对虾肠道菌群的毒性效应。结果表明:随PE-MPs的污染浓度增加,养殖水体总氮浓度逐渐上升,而pH值和盐度逐渐降低。凡纳滨... 详细信息

为查明养殖环境中微塑料(MPs)对水产养殖生物的生态毒性效应,利用宏基因组测序技术探究聚乙烯微粒(PE-MPs)对凡纳滨对虾肠道菌群的毒性效应。结果表明:随PE-MPs的污染浓度增加,养殖水体总氮浓度逐渐上升,而pH值和盐度逐渐降低。凡纳滨对虾肠道菌群以细菌(99.98%)为主,还有少量噬菌体和真菌。PE-MPs污染显著改变了凡纳滨对虾肠道菌群的组成和群落结构特征;Donghicola eburneusa等8个菌株均可作为聚乙烯污染凡纳滨对虾肠道菌群的生物标记物。凡纳滨对虾肠道菌群功能通路中代谢作用占比最高(>75%),PE-MPs污染造成凡纳滨对虾肠道菌群功能通路的显著改变,其中氨基酸代谢等5个通路的相对丰度显著上升,萜类和酮类化合物代谢通路的相对丰度显著下降。

关键词：聚乙烯微塑料凡纳滨对虾肠道菌群毒性效应

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基于权重偏置图注意网络的复杂场景中物体位置关系推理方法

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计算机学报 2025年第3期48卷 572-585页

作者：左国玉王子豪赵敏于双悦北京工业大学信息科学技术学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

在复杂环境中安全抓取目标物体对于机器人技术至关重要,这要求机器人能够准确理解目标物体与周围其他物体之间的空间位置关系。尽管卷积神经网络在关系推理方面展现出一定的潜力,但由于其主要关注像素级信息提取,导致对全局信息的理解不... 详细信息

在复杂环境中安全抓取目标物体对于机器人技术至关重要,这要求机器人能够准确理解目标物体与周围其他物体之间的空间位置关系。尽管卷积神经网络在关系推理方面展现出一定的潜力,但由于其主要关注像素级信息提取,导致对全局信息的理解不足,并忽略了关键的物体关系,从而限制了推理的准确性。为了解决这一问题,本文提出了一种基于端到端图注意网络的关系推理模型,旨在提升推理物体位置关系的准确性。该模型首先采用EfficientNet-B0与双向特征金字塔网络(BiFPN)进行RGB特征提取。其次,在构建图结构时,通过过滤缺乏上下位置关系的物体对,使图结构更加稀疏,从而降低计算负担。随后,利用带权重偏置的图注意网络来预测物体之间的位置关系。在视觉操纵关系数据集(VMRD)上对所提模型进行了训练和评估。结果显示,该模型在关系推理的图像准确率(IA)指标上达到了71.1%。此外,采用梯度加权类激活映射(Grad-CAM)进行了注意力可视化,进一步验证了模型在多物体无序堆叠场景中推断空间位置关系的有效性,使其适用于真实的机械臂抓取应用。最后,通过在实验室环境中对常见物体进行测试,成功地将模型应用于真实世界的机械臂抓取场景,证明了该模型在实际环境中的通用性和实用性。

关键词：复杂场景关系推理 BiFPN 图注意网络抓取顺序

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融合零知识证明的去中心联邦学习可信聚合方案

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计算机工程与应用 2025年第8期61卷 274-282页

作者：张首勋王玲玲耿克陆忠锴青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266042

去中心联邦学习可以有效解决传统联邦学习存在的通信效率低、不可信聚合服务器阻碍模型正确聚合的问题。然而,在去中心架构下,客户端成为本地训练和模型聚合过程的唯一实体,不可信客户端将直接影响联邦学习过程的完整性和模型聚合结果... 详细信息

去中心联邦学习可以有效解决传统联邦学习存在的通信效率低、不可信聚合服务器阻碍模型正确聚合的问题。然而,在去中心架构下,客户端成为本地训练和模型聚合过程的唯一实体,不可信客户端将直接影响联邦学习过程的完整性和模型聚合结果的正确性。基于此,利用简洁非交互零知识证明技术提出一种针对环形架构去中心联邦学习的可信聚合方案,通过对不同客户端生成的可信证据进行组合,实现客户端本地训练和模型聚合过程的正确可验证。此外,使用矩阵承诺技术确保中间参数的真实性。实验结果表明数据样本维度小于64×64时方案是可行的,且证明所需时间开销和存储开销与基准方案相比有所降低。

关键词：隐私安全联邦学习非交互零知识证明

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视觉即时定位与建图算法综述

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计算机应用研究 2025年第2期42卷 321-333页

作者：王华龙陈彦泽刘志成马兴录青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

视觉即时定位与建图(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)技术利用视觉传感器分析图像信息,使机器人在未知环境中实现自主定位和实时三维地图构建,是机器人导航和自动驾驶等任务的关键。为了给研究人员提供有价值的参... 详细信息

视觉即时定位与建图(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)技术利用视觉传感器分析图像信息,使机器人在未知环境中实现自主定位和实时三维地图构建,是机器人导航和自动驾驶等任务的关键。为了给研究人员提供有价值的参考,梳理了VSLAM的研究现状和最新进展。首先,深入探讨了机器人视觉SLAM算法,根据不同的传感器类型,概述了六种主流的视觉SLAM算法。对这些算法的基本原理进行系统分析,并对其中的经典算法进行了精炼总结。进一步地,将视觉SLAM算法分类为基于特征、基于直接法和基于学习的算法三大类,并详细探讨了各自的优缺点。最后,展望了视觉SLAM技术未来的发展方向,重点关注了深度学习、多传感器融合及实时性能优化等关键研究领域。

关键词：视觉SLAM 特征法直接法深度学习未来发展

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融合叙事单元和可靠标签的小说说话人识别框架

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计算机应用 2025年第4期45卷 1190-1198页

作者：刘天宇陶冶鲁超峰刘家旺青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

小说中的说话人识别(SI)旨在通过引语所在上下文判断它的说话人。这项任务对在制作有声书的过程中为不同的角色分配合适的声音有很大帮助。然而,现有方法对引语上下文的选择主要以固定窗口值为主,这种方式不够灵活,会产生冗余文段,导致... 详细信息

小说中的说话人识别(SI)旨在通过引语所在上下文判断它的说话人。这项任务对在制作有声书的过程中为不同的角色分配合适的声音有很大帮助。然而,现有方法对引语上下文的选择主要以固定窗口值为主,这种方式不够灵活,会产生冗余文段,导致模型不易捕捉到真正有用的信息。另外,由于不同小说的引语数量和写作风格差异巨大,仅靠少量的标注样本无法使模型充分泛化,同时数据集的标注比较昂贵。为了解决上述问题,提出一个融合叙事单元和可靠标签的小说说话人识别框架。首先,使用基于叙事单元的上下文选择(NUCS)方法选择合适长度的上下文,从而让模型高度聚焦与引语归因最密切的文段;其次,构建一个说话人评分网络(SSN),并把生成的上下文作为输入;此外,引入自训练,并设计一个可靠伪标签选择(RPLS)算法,从而在一定程度上弥补标签样本过少的不足,筛选出更可靠且质量更高的伪标签样本;最后,构建并标注一个包含11本中文小说的中文小说说话人识别语料库(CNSI)。为评价所提框架,在2个公开数据集和自建数据集上进行实验,结果表明,融合叙事单元和可靠标签的小说说话人识别框架优于CSN(Candidate Scoring Network)、E2E_SI和ChatGPT-3.5等方法。

关键词：说话人识别自训练伪标签预训练上下文小说

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基于新息优先分数阶累加的改进型灰色Verhulst模型

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系统工程理论与实践 2025年第2期45卷 539-553页

作者：沈琴琴党耀国曹阳朱镕琦南通大学交通与土木工程学院南通226019 南京航空航天大学经济与管理学院南京211106 南通大学信息科学技术学院南通226019

为了更好地突出分数阶累加算子的新息优先性以及提升波动型数据的预测精度,提出一种新息优先分数阶累加的改进型灰色Verhulst模型.首先,基于Toeplitz矩阵理论详细研究了新息优先分数阶累加算子的性质,导出了该算子满足新息优先性的条件... 详细信息

为了更好地突出分数阶累加算子的新息优先性以及提升波动型数据的预测精度,提出一种新息优先分数阶累加的改进型灰色Verhulst模型.首先,基于Toeplitz矩阵理论详细研究了新息优先分数阶累加算子的性质,导出了该算子满足新息优先性的条件.其次,给出了改进型灰色Verhulst模型的建模过程,并用遗传算法寻求新息优先分数阶累加算子中的最优参数.最后,将改进型灰色Verhulst模型用于两个具有波动型数据特征的实际案例.数值结果验证了新息优先的重要性以及本文的理论结果,且新模型的拟合和预测精度均高于传统的灰色Verhulst模型、分数阶累加灰色Verhulst模型和新息优先灰色Verhulst模型.

关键词：灰色Verhulst模型分数阶累加算子新息优先性 Toeplitz矩阵理论

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边缘资源轻量化需求下深度神经网络双角度并行剪枝方法

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沈阳工业大学学报 2025年第2期47卷 250-257页

作者：张云翔高圣溥清华大学信息科学技术学院北京100062 深圳供电局有限公司信息中心广东深圳518000

【目的】深度神经网络的应用面临庞大的计算需求和存储开销,这已成为限制其在边缘设备上广泛应用的主要瓶颈。边缘设备因受限于有限的计算资源和存储空间,难以高效运行复杂的深度神经网络模型。因此,在保证模型精度的前提下,如何降低深... 详细信息

【目的】深度神经网络的应用面临庞大的计算需求和存储开销,这已成为限制其在边缘设备上广泛应用的主要瓶颈。边缘设备因受限于有限的计算资源和存储空间,难以高效运行复杂的深度神经网络模型。因此,在保证模型精度的前提下,如何降低深度神经网络的复杂度和计算量以适应边缘设备对资源轻量化的需求,已成为当前研究的重要方向。提出了一种结合蚁群算法与双角度并行剪枝的深度神经网络优化方法,以提升深度神经网络在边缘设备中的性能。【方法】分析了深度神经网络的结构特点,并构建了包含多个隐藏层的模型。通过蚁群算法模拟蚂蚁觅食过程中的信息素传递机制,在复杂空间中寻找近似最优解,对隐藏层中的相似节点进行聚类,识别并归类高度相似的神经元节点,从而缩减网络规模并降低复杂性。在聚类结果的基础上,提出了对聚类后的冗余节点及游离节点双角度并行剪枝策略:一方面,从权重矩阵的稀疏性出发,裁剪权重较小的节点,以减少计算开销;另一方面,从节点贡献度角度评估每个节点对整体输出的影响,裁剪贡献度较低的节点,从而进一步优化网络结构。【结果】实验结果表明,与未剪枝的原始模型相比,在相同的计算时间内,本文方法剪枝后的深度神经网络在保持较高精度的同时,其数据量高达120 MB、网络复杂度平均值为88.32%、可拓展性为99%。这一结果表明,在有限的资源条件下,该方法能够显著提升深度神经网络的运行效率,更好地满足边缘设备的应用需求。实验结果不仅验证了该方法的有效性,也为深度神经网络在边缘设备上的部署和应用提供了新思路。【结论】提出的优化方法通过在剪枝过程中应用蚁群算法,实现了隐藏层相似节点的精准聚类,为后续的剪枝处理提供了明确目标。同时,双角度并行剪枝策略提升了剪枝的效率和效果,确保剪枝后模型在精度和可拓展性方面的平衡。该方法不仅能够促进深度神经网络在边缘设备上的广泛应用,也为复杂网络优化问题提供了借鉴和参考价值。

关键词：边缘资源轻量化需求深度神经网络双角度并行剪枝方法蚁群算法冗余节点游离节点

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MSFAFuse:基于多尺度特征信息与注意力机制的SAR和可见光图像融合模型

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图学学报 2025年第2期46卷 300-311页

作者：潘树焱刘立群甘肃农业大学信息科学技术学院甘肃兰州730070

针对单一成像原理得到的遥感图像无法提供丰富信息的问题,异源遥感图像融合技术应运而生。合成孔径雷达图像成像不受云层、天气等因素影响,但缺乏目视观测能力;可见光图像成像易受恶劣环境影响,但拥有直视效果及目标解译能力。将二者融... 详细信息

针对单一成像原理得到的遥感图像无法提供丰富信息的问题,异源遥感图像融合技术应运而生。合成孔径雷达图像成像不受云层、天气等因素影响,但缺乏目视观测能力;可见光图像成像易受恶劣环境影响,但拥有直视效果及目标解译能力。将二者融合可以充分利用各自优势,得到包含更多特征信息并具有目视观测能力的高质量图像。为充分利用异源图像不同尺度特征,提出一种基于多尺度特征信息与注意力机制的SAR和可见光图像融合模型(MSFAFuse)。首先,引入鲁棒特征下采样组成特征提取部分,得到异源图像对应的多尺度特征。其次,使用特征增强模块来增强不同尺度异源特征中的结构特征及显著区域特征。然后,使用基于特征信息引导以及L1-Norm的双分支融合模块将得到的异源多尺度特征按尺度进行两两融合。最后,将不同尺度的融合结果输入图像重构模块,进行图像重建,最终获得融合图像。实验表明,MSFAFuse模型可以在保留更多细节及结构信息的同时平滑地增强突出特征。与现有融合方法相比,该模型在10种不同指标上实现了较好的效果,可以有效地融合可见光图像与SAR图像,为二者融合的发展提供了新思路,有助于推动未来遥感图像融合技术的发展。

关键词：图像融合多尺度特征 Efficient additive attention 遥感深度学习

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膝骨关节炎“未病”至“已病”的生物学基础研究进展与研究策略

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中华中医药杂志 2025年第3期40卷 1283-1288页

作者：林青李小云黄峙王静茹叶倩云黄鸿昊张还添王昊宇张荣华朱晓峰暨南大学中医学院广州510632 广东省中医药信息化重点实验室广州510632 暨南大学药学院广州510632 暨南大学生命科学技术学院广州510632 暨南大学附属第一医院广州510630

膝骨关节炎(KOA)具有高发病率、高致残率特点,寻找有效的预防手段是遏制其发生的根本举措。“未病先防、已病防变”是中医学重要理念,KOA是中医优势病种,但其“未病”至“已病”的生物学基础尚不明晰,缺乏系统的研究策略。因此,文章基... 详细信息

膝骨关节炎(KOA)具有高发病率、高致残率特点,寻找有效的预防手段是遏制其发生的根本举措。“未病先防、已病防变”是中医学重要理念,KOA是中医优势病种,但其“未病”至“已病”的生物学基础尚不明晰,缺乏系统的研究策略。因此,文章基于临床指南、文献研究、疾病相关数据库等资料,归纳辨识KOA从“未病”至“已病”的宏观体征模式及微观关键分子,并提出系统生物学研究策略,为从多层次、多维度阐明KOA“未病”至“已病”生物学基础的研究提供参考。

关键词：膝骨关节炎未病已病生物学基础研究进展研究策略

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