检索结果-内蒙古大学图书馆

机器人 2019年第3期41卷 414-424页

作者：田海波马宏伟马琨魏娟西安科技大学机械工程学院陕西西安710054 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

常规并联机构运动不够灵活,难以提高机械腿的地面适应能力.本文在可转轴线转动副的基础上,提出一种可用于机械腿的2-PrRS+PR(P)S变胞并联机构.首先分析机构3种构态的自由度特性,然后建立机构的逆运动学模型,给出其约束条件及主要参数的... 详细信息

常规并联机构运动不够灵活,难以提高机械腿的地面适应能力.本文在可转轴线转动副的基础上,提出一种可用于机械腿的2-PrRS+PR(P)S变胞并联机构.首先分析机构3种构态的自由度特性,然后建立机构的逆运动学模型,给出其约束条件及主要参数的取值范围.再采用蒙特卡洛法得到该机构的工作空间点云图,用自适应网格划分方法计算此空间的体积.与无变胞特性的同参数并联机构进行对比,发现工作空间形状有明显差异,且体积增大了29.36%.最后分析了其主要结构参数对工作空间体积的影响.该工作可为该变胞并联机构的尺度综合提供依据.

关键词：变胞并联机构运动学工作空间参数优化

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基于部分状态空间存储的Petri网库所界求解算法

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应用科学学报 2020年第5期38卷 695-712页

作者：卢委红丁志军同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学教育部嵌入式系统与服务计算重点实验室上海201804 同济大学上海市电子交易与信息服务协同创新中心上海201804

Petri网是一种重要的形式化建模工具,有界性是Petri网的重要性质之一.该文关注于这一性质并提出了一种新的无需存储全部状态空间的算法以求解Petri网库所界,主要思想为在生成状态空间过程中,通过引导消除可达图的部分回路同时结合T不变... 详细信息

Petri网是一种重要的形式化建模工具,有界性是Petri网的重要性质之一.该文关注于这一性质并提出了一种新的无需存储全部状态空间的算法以求解Petri网库所界,主要思想为在生成状态空间过程中,通过引导消除可达图的部分回路同时结合T不变量的相关性质,以实现通过存储部分状态来精确求解每个库所的界.基于模型检测比赛的公开数据集进行了对比实验,通过对求解库所界的不同方法及其实验结果进行比较分析,说明了本文算法的有效性.

关键词： Petri网有界性状态空间位存储

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播期对半干旱区7个燕麦品种产量和品质的影响

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草业科学 2021年第11期38卷 2221-2236页

作者：童永尚刘耀峰徐长林张选明鱼小军甘肃农业大学草业学院/草业生态系统教育部重点实验室/中−美草地畜牧业可持续发展研究中心甘肃兰州730070 陇西县畜牧兽医技术服务中心甘肃定西748100 定西市黄土高原旱区人工草地建植技术创新中心甘肃定西748100 陇西县雨润农牧有限责任公司甘肃定西748100

为筛选出适宜甘肃陇西半干旱山区种植的优良燕麦(Avena sativa)品种及最佳播期,本文研究了7个燕麦品种在4个播期(5月6日、5月16日、5月26日、6月5日)的生产性能和营养品质,并运用灰色关联度和聚类分析进行了综合评价。结果表明:播期和... 详细信息

为筛选出适宜甘肃陇西半干旱山区种植的优良燕麦(Avena sativa)品种及最佳播期,本文研究了7个燕麦品种在4个播期(5月6日、5月16日、5月26日、6月5日)的生产性能和营养品质,并运用灰色关联度和聚类分析进行了综合评价。结果表明:播期和品种互作对燕麦的干草产量、种子产量和饲草品质具有极显著影响(P<0.01)。28个处理相比较,5月26日种植的‘梦龙’干草产量最高,为13550.80 kg·hm^(−2);6月5日种植的‘莫妮卡’种子产量最高,为2147.31 kg·hm^(−2);5月26日种植的‘青燕1号’粗蛋白含量最高,为6.94%。利用干草产量、粗蛋白含量、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维和可溶性糖含量的相对值进行灰色关联度综合评价得出,5月6日种植的‘陇燕3号’综合表现最好,其次是5月26日种植的‘梦龙’。通过系统聚类将28个处理根据干草产量、种子产量、饲草粗蛋白含量聚为四大类。综上,在陇西半干旱山区选择适宜的播期种植可提高燕麦产量和营养品质,是适宜该地区燕麦草地的管理措施。

关键词：播期燕麦半干旱区生产性能饲草品质品种筛选

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祁连山东段高寒草甸高原鼢鼠和白牦牛营养生态位及其种间关系

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青海畜牧兽医杂志 2023年第2期53卷 12-18页

作者：周睿花立民王志鹏唐燕青唐燕花邹小玉杨志财甘肃农业大学草业学院草业生态系统教育部重点实验室甘肃省草业工程实验室中-美草地畜牧业可持续发展中心甘肃兰州730070 青海大学畜牧兽医科学院省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室青海西宁810016 青海省河南蒙古族自治县托叶玛乡农牧业技术服务站青海黄南811500 青海省河南蒙古族自治县生态有机畜牧业技术服务中心青海黄南811500 甘肃省甘南自治州玛曲县草原工作站甘肃玛曲747300

了解同域分布的高原鼢鼠和家畜的营养生态位关系,对于正确认识高原鼢鼠在草地生态系统中的功能和位置,以及科学界定其危害具有重要意义。本研究选择祁连山东段高寒草甸同域分布的高原鼢鼠与白牦牛作为研究对象,通过稳定性同位素(13C和1... 详细信息

了解同域分布的高原鼢鼠和家畜的营养生态位关系,对于正确认识高原鼢鼠在草地生态系统中的功能和位置,以及科学界定其危害具有重要意义。本研究选择祁连山东段高寒草甸同域分布的高原鼢鼠与白牦牛作为研究对象,通过稳定性同位素(13C和15N)技术研究二者的营养生态位及其种间关系。结果表明,高原鼢鼠食物源中的15N和13C稳定同位素在其肌肉中富集的时间最短,在毛发和骨骼中富集的时间最长,而白牦牛食物源中的15N和13C稳定同位素在其毛发中富集的时间最短,在肌肉和骨骼中富集的时间最长;白牦牛各组织中,肌肉组织的营养层次(NR)、摄食来源的多样性水平(CR)、δ13C/δ15N围成的总面积(TA)和校正后的总面积(SEAC)最高,其次是骨骼组织,在毛发中最低,而在高原鼢鼠各组织中,骨骼组织的上述4种生态位指标最高,其次是肌肉组织,在毛发中最低;2种食草动物只有在肌肉组织中有生态位重叠,重叠面积为0.192‰2,分别占白牦牛和高原鼢鼠生态位面积的10.15%和31.32%,毛发和骨胶原组织中无生态位重叠。综上所述,同域分布的高原鼢鼠和白牦牛的营养生态位在短时间尺度上存在重叠,而在长时间尺度上存在明显分化现象。

关键词：高寒草甸高原鼢鼠白牦牛营养生态位稳定同位素贝叶斯椭圆

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面向云无线接入网的通信感知一体化:应用和挑战

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电子技术应用 2021年第12期47卷 18-21页

作者：邹佳琪刘宇阳邹子轩崔原豪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

通信感知一体化作为6G的关键技术之一,与云无线接入网的结合是目前的研究热点。首先对通信感知一体化技术和云无线接入网进行了简要介绍,进而从网络架构、信号设计、网络协议设计三方面对面向云无线接入网的通信感知一体化技术进行了深... 详细信息

通信感知一体化作为6G的关键技术之一,与云无线接入网的结合是目前的研究热点。首先对通信感知一体化技术和云无线接入网进行了简要介绍,进而从网络架构、信号设计、网络协议设计三方面对面向云无线接入网的通信感知一体化技术进行了深入探讨和总结分析,最后对该技术的挑战进行了阐述。

关键词：通信感知一体化云接入网网络架构

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面向增量分类的多示例学习

面向增量分类的多示例学习

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第九届中国数据挖掘会议

作者：魏秀参徐书林安鹏杨健南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室(西安电子科技大学) 西安710071 高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学) 南京21009 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学) 南京210094 社会安全图像与视频理解江苏省重点实验室(南京理工大学) 南京210094 中国海洋石油集团有限公司信息技术中心北京100010

近年来多示例学习(multi-instance 1earning,MIL)被广泛应用于复杂数据问题中,但现有的多示例学习算法往往在封闭静态环境中工作良好,其所处理的类别数量也恒定不变。然而在现实应用当中,常会有新的类别不断地加入到系统当中,例如科学... 详细信息

近年来多示例学习(multi-instance 1earning,MIL)被广泛应用于复杂数据问题中,但现有的多示例学习算法往往在封闭静态环境中工作良好,其所处理的类别数量也恒定不变。然而在现实应用当中,常会有新的类别不断地加入到系统当中,例如科学的发展中不断出现新的议题、社交媒体中不断出现新的话题。由于存储限制或保密协议等原因,旧数据可能随着时间的发展变得不可见,这使得直接学习新的类别时模型会忘记曾经学过的知识。增量学习则被用于解决上述问题。因此,在多示例学习设定下进行增量数据挖掘十分有意义,然而目前针对多示例学习下的增量数据挖掘的工作十分稀少。提出一个基于注意力机制和原型分类器映射的多示例增量数据挖掘方法,通过注意力机制选择性地将多示例包的示例汇合为统一的特征表示,然后为每个类别生成类别原型表示并存储下来。类别原型通过原型分类器映射模块得到无偏鲁棒的类别分类器,并通过上一个增量阶段生成的分类器的预测结果对新增量阶段生成的分类器的预测结果进行知识蒸馏,使得模型能够在多示例学习下以极低的存储很好地保留模型的旧知识。实验结果表明：提出的方法能够有效地进行面向增量分类的多示例学习。

关键词：多示例学习增量学习注意力机制知识蒸馏原型

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高温超导体超快太赫兹光谱研究进展（特邀）

光学学报(网络版)

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光学学报(网络版) 2025年第9期 19-38页

作者：李章顺葛振杰张慧萍李宏光吴少晖彭滟金钻明上海理工大学光电信息与计算机工程学院太赫兹技术创新研究院上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统重点实验室上海理工大学光电信息与计算机工程学院光学仪器与系统教育部工程中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院太赫兹光谱与影像技术协同创新中心同济大学上海智能科学与技术研究院西安应用光学研究所广州美维电子有限公司

飞秒脉冲激光器的发展使得0.1～10 THz频率范围的太赫兹波的产生与探测成为可能。基于太赫兹波的超快光谱技术已被广泛应用于各类材料的物理性质研究。由于超导现象的特征能量大多位于太赫兹频段内，因此太赫兹超快光谱在探测超导体中... 详细信息

飞秒脉冲激光器的发展使得0.1～10 THz频率范围的太赫兹波的产生与探测成为可能。基于太赫兹波的超快光谱技术已被广泛应用于各类材料的物理性质研究。由于超导现象的特征能量大多位于太赫兹频段内，因此太赫兹超快光谱在探测超导体中各种粒子及准粒子激发方面具有独特优势。本文从太赫兹超快光谱出发，概述了当前主要的太赫兹超快光谱测量技术和数据分析方法，并详细阐述了其在高温超导体领域的研究进展，涵盖平衡态光学特性、准粒子激发、超导调控机制、Higgs响应、光诱导超导效应以及高温超导体的太赫兹辐射特性等方面。太赫兹超快光谱不仅为理解高温超导中的复杂物理现象提供了新的视角，也为开发基于高温超导体的太赫兹光电子学器件开辟了新路径。

关键词：高温超导太赫兹超快光谱平衡态响应超快动力学

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国际移动通信安全检测认证体系现状

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信息安全研究 2021年第5期7卷 402-411,475页

作者：刘宇阳吴若彤安婷婷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(邮电大学) 北京100876

随着5G时代的到来,各国都在加速建设5G网络体系,5G设备逐渐走入各个行业,在走向数字化社会的过程中构建5G网络安全认证体系对各国意义重大.旨在深入调研中国以及美欧日韩各国的5G安全检测认证体系架构,包括主要政策、核心机构和检测认... 详细信息

随着5G时代的到来,各国都在加速建设5G网络体系,5G设备逐渐走入各个行业,在走向数字化社会的过程中构建5G网络安全认证体系对各国意义重大.旨在深入调研中国以及美欧日韩各国的5G安全检测认证体系架构,包括主要政策、核心机构和检测认证流程等,希望通过对比分析各个国家的5G安全发展进程与5G安全检测认证流程体系,为构建我国的5G安全网络认证体系及构建各国互信互认的5G安全网络认证体系提供支撑.

关键词： 5G 5G安全网络安全认证体系检测流程

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基于抽象语法树的智能化漏洞检测系统

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信息安全学报 2020年第4期5卷 1-13页

作者：陈肇炫邹德清李珍金海大数据技术与系统国家工程研究中心服务计算技术与系统教育部重点实验室集群与网格计算湖北省重点实验室大数据安全湖北省工程研究中心武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 华中科技大学网络空间安全学院武汉430074 深圳华中科技大学研究院深圳518000

源代码漏洞的自动检测是一个重要的研究课题。目前现有的解决方案大多是基于线性模型,依赖于源代码的文本信息而忽略了语法结构信息,从而造成了源代码语法和语义信息的丢失,同时也遗漏了许多漏洞特征。提出了一种基于结构表征的智能化... 详细信息

源代码漏洞的自动检测是一个重要的研究课题。目前现有的解决方案大多是基于线性模型,依赖于源代码的文本信息而忽略了语法结构信息,从而造成了源代码语法和语义信息的丢失,同时也遗漏了许多漏洞特征。提出了一种基于结构表征的智能化漏洞检测系统Astor,致力于使用源代码的结构信息进行智能化漏洞检测,所考虑的结构信息是抽象语法树(Abstract Syntax Tree,AST)。首先,构建了一个从源代码转化而来且包含源码语法结构信息的数据集,提出使用深度优先遍历的机制获取AST的语法表征。最后,使用神经网络模型学习AST的语法表征。为了评估Astor的性能,对多个基于结构化数据和基于线性数据的漏洞检测系统进行比较,实验结果表明Astor能有效提升漏洞检测能力,降低漏报率和误报率。此外,还进一步总结出结构化模型更适用于长度大,信息量丰富的数据。

关键词：漏洞检测结构表征抽象语法树神经网络

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基于核保持嵌入的子空间学习

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计算机科学 2021年第6期48卷 79-85页

作者：贺文琪刘保龙孙兆川王磊李丹萍西安电子科技大学青岛计算技术研究院山东青岛266000 上海交通大学海洋智能装备与系统教育部重点实验室上海200240 西安电子科技大学电子工程学院西安710071 西安电子科技大学通信工程学院西安710071

子空间学习是特征提取领域中的一个重要研究方向,其通过一种线性或非线性的变换将原始数据映射到低维子空间中,并在该子空间中尽可能地保留原始数据的几何结构和有用信息。子空间学习的性能提升主要取决于相似性关系的衡量方式和特征嵌... 详细信息

子空间学习是特征提取领域中的一个重要研究方向,其通过一种线性或非线性的变换将原始数据映射到低维子空间中,并在该子空间中尽可能地保留原始数据的几何结构和有用信息。子空间学习的性能提升主要取决于相似性关系的衡量方式和特征嵌入的图构建手段。文中针对子空间学习中的相似性度量与图构建两大问题进行研究,提出了一种基于核保持嵌入的子空间学习算法(Kernel-preserving Embedding based Subspace Learning, KESL),该算法通过自表示技术自适应地学习数据间的相似性信息和基于核保持的构图。首先针对传统降维方法无法挖掘高维非线性数据的内部结构问题,引入核函数并最小化样本的重构误差来约束最优的表示系数,以期挖掘出有利于分类的数据结构关系。然后,针对现有基于图的子空间学习方法大都只考虑类内样本相似性信息的问题,利用学习到的相似性矩阵分别构建类内和类间图,使得在投影子空间中同类样本的核保持关系得到加强,不同类样本间的核保持关系被进一步抑制。最后,通过核保持矩阵与图嵌入的联合优化,动态地求解出最优表示下的子空间投影。在多个数据集上的实验结果表明,所提算法在分类任务中的性能优于主流的子空间学习算法。

关键词：子空间学习图构建相似性学习核保持嵌入

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