检索结果-内蒙古大学图书馆

电子技术应用 2023年第5期49卷 30-34页

作者：刘宇阳张冠宇徐吕忻孙松林北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 移动互联网安全技术国家工程实验室北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 重庆邮电大学国际学院重庆400065

通信感知一体化作为6G的重要特征和关键使能技术,实现了通信和感知的信息共享和协同增益。首先介绍了通信感知一体化技术的研究现状,从学术研究和标准化进展两方面进行了梳理,进而在网络架构、组网和波形设计三方面对于通信技术和感知... 详细信息

通信感知一体化作为6G的重要特征和关键使能技术,实现了通信和感知的信息共享和协同增益。首先介绍了通信感知一体化技术的研究现状,从学术研究和标准化进展两方面进行了梳理,进而在网络架构、组网和波形设计三方面对于通信技术和感知技术的一体化设计问题进行了深入探讨和总结分析。最后展望了通信感知一体化技术在6G的中发展趋势并分析了可能面临的挑战。

关键词： 6G 通信感知一体化波形设计

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数控加工中路径规划与速度插补综述

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图学学报 2022年第6期43卷 967-986页

作者：马鸿宇申立勇姜鑫邹强袁春明中国科学院大学数学科学学院北京100049 北京航空航天大学人工智能研究院数学、信息与行为教育部重点实验室北京100083 浙江大学计算机科学与技术学院 CAD&CG国家重点实验室浙江杭州310027 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

数控技术在现代制造工业中被广泛使用,相关研究一直为学界和业界共同关注。数控技术的传统流程主要包含刀具路径规划和进给速度插补。为实现高速高精加工,人们通常将路径规划与速度插补中的若干问题转换成数理优化模型,针对工程应用问... 详细信息

数控技术在现代制造工业中被广泛使用,相关研究一直为学界和业界共同关注。数控技术的传统流程主要包含刀具路径规划和进给速度插补。为实现高速高精加工,人们通常将路径规划与速度插补中的若干问题转换成数理优化模型,针对工程应用问题的复杂性,采用分步迭代优化的思路进行求解,但所得的结果往往只是局部最优解。其次,路径规划与速度插补都是为了加工一个工件曲面,分两步进行处理虽然简化了计算,但也导致不能进行整体优化。因此,为了更好地开展路径规划与速度插补一体化设计与全局最优求解的研究,系统性地了解并学习已有的代表性工作是十分有必要的。所以将逐次介绍数控加工中刀具路径规划与速度插补的相关方法与技术进展,包括基于端铣的加工路径规划;刀轴方向优化;G代码加工以及拐角过渡;参数曲线路径的进给速度规划等国内外相关研究以及最新提出的一些新型加工优化方法。

关键词：计算机辅助制造数控技术路径规划速度插补 G代码加工

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基于域适应的煤矿环境监控图像语义分割

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煤炭学报 2021年第10期46卷 3386-3396页

作者：杨潇陈伟任鹏杨文嘉毕方明中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 中国矿业大学矿山数字化教育部工程研究中心江苏徐州221116 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室上海200050

煤矿复杂场景监控图像的解析是煤矿安全高效生产的重要保障。语义分割是图像智能分析的关键技术,为图像中的每个像素分配类别标签。全卷积神经网络、DeepLab系列、DFN等较高性能的语义分割模型需要依赖大量的像素级标签。针对煤矿监控... 详细信息

煤矿复杂场景监控图像的解析是煤矿安全高效生产的重要保障。语义分割是图像智能分析的关键技术,为图像中的每个像素分配类别标签。全卷积神经网络、DeepLab系列、DFN等较高性能的语义分割模型需要依赖大量的像素级标签。针对煤矿监控图像缺少标注信息及容易混淆外观相似的不同类别目标的问题,提出双对齐网络模型。该模型从特征级和像素级两方面减少域间差异,将在合成数据集上训练的语义分割模型迁移到煤矿真实场景中,实现煤矿监控图像语义分割。在特征空间中,使用特征级域适应网络学习域不变特征,减少2个领域之间特征表示的分布差异,实现特征级对齐;在像素空间中,使用像素级域适应网络将源域图像风格转换为目标域图像的风格,减少因纹理、光照等因素造成的域偏移,实现像素级对齐。分割网络使用具有煤矿环境风格的源域图像进行训练,学习煤矿监控图像光照、纹理等特征,增强煤矿监控图像中不同类别目标的区分度。判别器中添加空间注意力模块和通道注意力模块,用来提高双对齐网络模型中判别器的判别能力。通道注意力模块为每个通道的特征分配不同的权重,空间注意力模块使用非局部操作获得不同位置间的关系信息。实验选取GTA5-to-Cityscapes和SYNTHIA-to-Cityscapes两个典型的域适应任务验证双对齐网络的有效性,将该算法与AdaptSegNet,DCAN,CLAN等算法进行对比实验。实验结果表明,双对齐网络的平均交并比提高到43.7%和45.80%。对于煤矿复杂环境,选取SYNTHIA-to-Coal Mine域适应任务进行实验。双对齐网络模型的平均交并比为38.26%,比AdaptSegNet,DCAN,CLAN等算法分别提高7.19%,8.34%和5.56%。针对煤矿监控图像缺少标注信息的问题,双对齐网络减少合成图像与煤矿监控图像的域间差异,较好地分割不同类别的目标。

关键词：煤矿图像语义分割无监督域适应像素级对齐特征级对齐注意力机制

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从流域视角探讨文化遗产保护

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建筑遗产 2024年第2期 1-6页

作者：汪芳李卓起董颖王乐业北京大学建筑与景观设计学院流域人居系统研究中心北京100871 北京大学城市与环境学院流域人居系统研究中心北京100871 北京大学计算机学院高可信软件技术教育部重点实验室北京100871 北京大学计算机学院流域人居系统研究中心北京100871

目前,文化遗产保护工作多在行政区划的框架内开展。然而现有的行政区划管理逻辑与人类文明和遗产形成的源起逻辑是大相径庭的。众所周知,早期人类依水而居,流域成为孕育人类文明的载体和城乡演变的见证。可以说,人水关系在人地关系中是... 详细信息

目前,文化遗产保护工作多在行政区划的框架内开展。然而现有的行政区划管理逻辑与人类文明和遗产形成的源起逻辑是大相径庭的。众所周知,早期人类依水而居,流域成为孕育人类文明的载体和城乡演变的见证。可以说,人水关系在人地关系中是最本质、经典且持久的。文章从流域视角切入,探讨文化遗产保护所呈现的“自然-人文”耦合的系统性特征,提出多尺度协调保护与系统性网络构建、跨学科整合与数据同化技术应用、与动态环境变化适应性响应策略等保护思路,并分析“黄-运-长”流域共同体中的两组人水互动模式的典型案例,从文化遗产的本质出发,为其保护与发展提供一个可持续的综合框架,以回应构建文化遗产大保护格局的时代要求。

关键词：流域人居文化遗产保护人水关系 “黄-运-长”流域共同体

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基于单细胞拉曼技术的口腔病原微生物快速鉴别研究

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口腔医学研究 2021年第9期37卷 794-799页

作者：李姗姗孙雁斐郭艺杨芳青岛大学口腔医学院山东青岛266003 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海200092 青岛市市立医院口腔医学中心山东青岛266071

目的:评价单细胞拉曼技术对3种口腔病原微生物的快速分类效能。方法:(1)培养变异链球菌UA159、白色念珠菌ATCC10231和粪肠球菌ATCC29212至稳定期,绘制生长曲线评估生长状态;(2)测量对数和稳定期菌株单细胞拉曼图谱,使用主成分和随机森... 详细信息

目的:评价单细胞拉曼技术对3种口腔病原微生物的快速分类效能。方法:(1)培养变异链球菌UA159、白色念珠菌ATCC10231和粪肠球菌ATCC29212至稳定期,绘制生长曲线评估生长状态;(2)测量对数和稳定期菌株单细胞拉曼图谱,使用主成分和随机森林分析方法分析光谱。结果:(1)3个菌株的对数期和稳定期均可被拉曼技术快速区分。准确率分别为:99.6%、99.86%、99.60%;(2)单细胞拉曼技术能够快速精确区分稳定期的3种实验菌株,准确率高达99.68%;(3)通过随机森林算法分析得到3种稳定期实验菌株之间的拉曼差异峰分别为:1126~1128 cm^(-1)、736~744 cm^(-1)、1330~1440 cm^(-1)、778~785 cm^(-1)、1001~1003 cm^(-1)和1431~1481 cm^(-1)。其生物学标志分别为:蛋白质、胸腺嘧啶、脂质、胞嘧啶、尿嘧啶、苯丙氨酸、蛋白质。结论:单细胞拉曼光谱可高效区分物种的生长时期和菌株类别。

关键词：单细胞拉曼口腔病原微生物鉴定随机森林主成分分析

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基于CUDA流技术的深度学习系统优化

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华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第7期48卷 107-111页

作者：蒋文斌刘湃陈雨浩张杨松华中科技大学计算机科学与技术学院湖北式汉430074 华中科技大学大数据技术与系统国家工程研究中心湖北式汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室湖北式汉430074

为了在不损失模型准确率的同时优化Caffe深度学习框架的训练速度,提出了一种面向Caffe并基于计算统一设备架构(CUDA)流技术的深度学习系统优化方法,以便充分利用GPU资源,提高计算的并行度.在Caffe网络的各层使用异步CUDA流,使其运行在... 详细信息

为了在不损失模型准确率的同时优化Caffe深度学习框架的训练速度,提出了一种面向Caffe并基于计算统一设备架构(CUDA)流技术的深度学习系统优化方法,以便充分利用GPU资源,提高计算的并行度.在Caffe网络的各层使用异步CUDA流,使其运行在独立线程以并行执行GPU计算任务;同时将批处理块划分成多个数据片,使用调度算法在前向传播和反向传播过程中以流水线形式进行处理.在数据集MNIST和CIFAR-10上的实验结果表明:优化后的系统在训练速度上有明显提升,同时准确率基本无损失.

关键词：深度学习计算统一设备架构(CUDA)流训练速度调度算法准确率

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基于多层区块链的跨域认证方案

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计算机应用研究 2021年第6期38卷 1637-1641页

作者：张亚兵邢镔重庆大学计算机学院重庆400044 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 重庆工业大数据创新中心有限公司重庆400707 工业大数据应用技术国家工程实验室重庆400707

针对现有集中式身份认证方式在物联网应用场景下管理成本高、异构信任域之间的证书管理困难以及跨域认证场景下多信任域难以互相信任的问题,提出了一种基于多层区块链的跨域认证方案。使用本地区块链来进行物联网应用场景下分布式的节... 详细信息

针对现有集中式身份认证方式在物联网应用场景下管理成本高、异构信任域之间的证书管理困难以及跨域认证场景下多信任域难以互相信任的问题,提出了一种基于多层区块链的跨域认证方案。使用本地区块链来进行物联网应用场景下分布式的节点管理,使用公共区块链来进行区块链之间的跨链身份认证,设计了跨域认证协议。针对跨域访问时存在的多个管理域相互信任问题,提出了基于信任度评价的委托权益证明(DPOS)来评估节点的可信度。最后对跨域认证方案进行了安全和效率分析,分析表明该方案在保证较好安全性和有效性的基础上,提升了跨域认证的效率。

关键词：跨域身份认证区块链物联网共识算法智能合约

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基于改进YOLOX的变电站仪表外观缺陷检测算法

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图学学报 2023年第5期44卷 937-946页

作者：赵振兵马迪雅石颖李刚华北电力大学电子与通信工程系河北保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室河北保定071003 华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003 华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003

针对变电站仪表外观缺陷检测任务中存在的缺陷分布广、缺陷外观特征变化多样与特征提取困难问题,提出了基于改进YOLOX的变电站仪表外观缺陷检测算法。通过对比样本策略寻找到各类外观缺陷中有判别力的特征并对其进行深入挖掘;接着在网... 详细信息

针对变电站仪表外观缺陷检测任务中存在的缺陷分布广、缺陷外观特征变化多样与特征提取困难问题,提出了基于改进YOLOX的变电站仪表外观缺陷检测算法。通过对比样本策略寻找到各类外观缺陷中有判别力的特征并对其进行深入挖掘;接着在网络的骨干部分加入全局上下文信息模块(GC-Model),增强模型对于外观缺陷特征的学习能力,提高网络性能;最后在预测部分使用SIoU损失函数,充分考虑方向框的角度问题对于模型优化的影响,从而提高对变电站仪表外观缺陷检测的准确率,减少漏检、误检情况发生。在实验中将选取4种典型的变电站仪表外观缺陷类型作为实验对象,通过实验结果分析,相较基线模型,平均精确率(mAP)提升了6.2%,可以有效提升变电站仪表外观缺陷的检测效果,为无人变电站的智能监测提供了有利条件。

关键词：变电站仪表外观缺陷检测 YOLOX 对比样本策略上下文信息模块 SIoU

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基于时间卷积脉冲神经网络的超表面信号识别

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天津理工大学学报 2024年第6期40卷 87-93页

作者：孙娜李毅天津理工大学计算机科学与工程学院 “学习型智能系统”教育部工程研究中心天津300384 天津理工大学集成电路科学与工程学院光电器件与通信技术教育部工程研究中心天津市薄膜电子与通信器件重点实验室天津300384

近年来,随着人工智能的发展,研究人员逐渐尝试将超表面信号与深度学习相结合进行研究。为了准确高效地完成超表面信号的识别任务,提出了一种基于时间卷积脉冲神经网络(temporal convolutional spiking neural network,TCSNN)的超表面信... 详细信息

近年来,随着人工智能的发展,研究人员逐渐尝试将超表面信号与深度学习相结合进行研究。为了准确高效地完成超表面信号的识别任务,提出了一种基于时间卷积脉冲神经网络(temporal convolutional spiking neural network,TCSNN)的超表面信号识别方法。TCSNN是通过在浅层全连接的脉冲神经网络上,加入时间卷积和残差结构两个模块进行构建的,然后基于超表面信号数据集,与全连接的脉冲神经网络和脉冲卷积神经网络(convolutional spiking neural network,CSNN)两个网络模型进行对比实验,对本模型的性能进行评估。实验结果表明:相较于其他两种常用的脉冲神经网络模型,提出的TCSNN可以取得最优的识别效果。总之,提出的方法不仅为光学信号识别领域的研究提供了一种新思路,而且可以对脉冲神经网络的发展起到一定推动作用。

关键词：脉冲神经网络时间卷积残差结构超表面

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基于注意力特征融合时空图网络的超短期风电功率预测

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电力科学与工程 2024年第10期40卷 19-29页

作者：李丽芬陈旭曹旺斌梅华威华北电力大学计算机系河北保定071003 华北电力大学电子与通信工程系河北保定071003 河北省电力物联网技术重点实验室(华北电力大学) 河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室(华北电力大学) 河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心(华北电力大学) 河北保定071003

为提高风电功率的预测精度,综合考虑时间和空间多维度因素的影响,提出了一种基于注意力机制和多阶段特征融合的时空图神经网络(Spatio-temporal graph neural network with attention mechanism and multistage feature fusion,AMF-STG... 详细信息

为提高风电功率的预测精度,综合考虑时间和空间多维度因素的影响,提出了一种基于注意力机制和多阶段特征融合的时空图神经网络(Spatio-temporal graph neural network with attention mechanism and multistage feature fusion,AMF-STGNN)的超短期风电功率预测方法。首先基于Pearson相关系数法对数据特征进行降维,确定影响风电功率的关键因素。然后构建AMF-STGNN预测模型。该模型主要由时空关联网络构建模块和多维度时空特征抽取模块组成。通过时空关联网络构建模块构建时空图,以揭示风电气象因素的空间连接关系。通过多维度时空特征抽取模块应用时间卷积和图卷积挖掘数据的时空特征,并利用注意力机制学习重要特征。此外,该方法还引入残差结构和多阶段特征融合结构提高模型的表达能力。最后以宁夏3个风电场真实数据为例,验证了所提方法在提升风电功率预测精度方面的有效性。

关键词：风电功率预测时空图相关性分析注意力机制多阶段特征融合

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