检索结果-内蒙古大学图书馆

电讯技术 2025年

作者：贾莹黄志成李佳斌卢梦萍焦凯玉胡航宇中国西南电子技术研究所电子科技大学信息与通信工程学院

为了应对网络谣言在传播初期因恶意信息危害大且观测数据常不完整所带来的挑战，提出了一种在数据不完整条件下进行消息传播扩散建模的方法。该方法旨在克服传统方法难以准确表征社交网络中信息扩散完整状态的局限，特别是在数据即时性... 详细信息

为了应对网络谣言在传播初期因恶意信息危害大且观测数据常不完整所带来的挑战，提出了一种在数据不完整条件下进行消息传播扩散建模的方法。该方法旨在克服传统方法难以准确表征社交网络中信息扩散完整状态的局限，特别是在数据即时性导致级联信息不完整的情况下。为此，结合了网络结构特征与节点间的影响关系，构建了用户特征输入向量，并运用图神经网络技术来聚合相邻节点的特征，从而捕捉复杂的节点关系与全局网络结构。随后，通过引入扩散传播动力学模型，该方法迭代地将节点的估计传播状态传递至其邻居，重构出更完整的信息传播级联过程。实验验证表明，在观测数据不完整的条件下，该方法仍能有效模拟信息扩散，实现高达88.79%的级联完整度，为相关领域研究提供了一种高效且可行的新思路。

关键词：社交网络消息源检测消息扩散建模信息级联

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基于分段路由的低轨星座蚁群优化负载均衡路由算法

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宇航学报 2025年第1期46卷 129-140页

作者：马伟肖嵩周诠孙雯青西安电子科技大学通信工程学院西安710071 西安空间无线电技术研究所西安710100 北京电子科技学院北京100083 陕西师范大学物理学与信息技术学院西安710119

针对低轨星座回传场景星地馈电链路频繁切换带来的链路拥塞、业务中断等问题,提出了一种基于分段路由的蚁群优化负载均衡路由算法,算法采用母子星座拓扑快照划分方法解决星地馈电链路带来的拓扑快照频繁切换问题。将分段路由技术与蚁群... 详细信息

针对低轨星座回传场景星地馈电链路频繁切换带来的链路拥塞、业务中断等问题,提出了一种基于分段路由的蚁群优化负载均衡路由算法,算法采用母子星座拓扑快照划分方法解决星地馈电链路带来的拓扑快照频繁切换问题。将分段路由技术与蚁群优化相结合,在实现卫星自主路由的同时大幅降低了协议开销;在此基础上设计了确保业务连续性的蚁群优化负载均衡路由算法,根据馈电链路切换时间关系计算最优回传路径集,临近子星座拓扑快照切换时主动切换至下一条有效路径,在保证网络负载均衡的同时实现了回传流量的软切换。仿真结果表明,该算法能够有效规避链路拥塞并保证更大的回传业务量、更低的丢包率和回传业务的连续性。

关键词：低轨星座业务回传负载均衡路由算法

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基于U-Net网络与卡尔曼滤波的瞳孔检测跟踪算法

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现代电子技术 2025年第9期48卷 137-142页

作者：张国静王桂祥杭州电子科技大学信息工程学院文理学院浙江杭州311305

眼动跟踪是人机交互(HCI)及其应用的重要技术之一,越来越受到人们的重视。然而,在实际情况下往往受到大量非高斯噪声的影响,如不可控的光照、人眼的遮挡及连续的人眼移动等,这会导致瞳孔检测实时性和准确性的下降。因此,文中设计了一种... 详细信息

眼动跟踪是人机交互(HCI)及其应用的重要技术之一,越来越受到人们的重视。然而,在实际情况下往往受到大量非高斯噪声的影响,如不可控的光照、人眼的遮挡及连续的人眼移动等,这会导致瞳孔检测实时性和准确性的下降。因此,文中设计了一种基于U-Net语义分割网络的瞳孔检测方法。首先,利用该方法对瞳孔区域进行分割;然后对分割的瞳孔区域处理,确定其质心位置,达到瞳孔中心定位的目的;最后,又提出了一种改进的卡尔曼滤波器的稳态增益,通过在卡尔曼增益上引入分数阶反馈环路来实现,并利用改进的卡尔曼滤波器对瞳孔位置进行跟踪,消除非高斯噪声,可以大大提高瞳孔在线稳定检测的准确性。实验结果表明,所提方法能够实时跟踪人眼,具有较高的精确度和鲁棒性,且最佳均方根误差(RMSE)可达到0.78。

关键词：眼动跟踪人机交互非高斯噪声 U-Net网络语义分割瞳孔检测分数阶卡尔曼滤波

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基于SDN的通存一体化边缘在网存储节点选择方法

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计算机科学 2025年

作者：叶苗王珏蒋秋香王勇桂林电子科技大学信息与通信学院桂林电子科技大学光电工程学院桂林电子科技大学广西云计算与大数据协同创新中心

通常的边缘分布式存储系统将数据存储在多个边缘端服务器上，不仅传输时延受限于数据到边缘服务器的距离，而且服务器节点之间的网络通信管理和配置不够灵活，数据通过网络传输完成边缘存储受到带宽、吞吐量和网络故障等因素的影响，并... 详细信息

通常的边缘分布式存储系统将数据存储在多个边缘端服务器上，不仅传输时延受限于数据到边缘服务器的距离，而且服务器节点之间的网络通信管理和配置不够灵活，数据通过网络传输完成边缘存储受到带宽、吞吐量和网络故障等因素的影响，并且在考虑数据存储位置时只考虑存储节点容量，忽略了边缘网络负载和存储节点负载的因素给数据存储效率带来影响。为解决这些问题，文中设计了一种通存一体化边缘在网存储架构，该架构融合了软件定义网络（SDN）的灵活性与服务消息块协议（SMB）的高效性，将边缘网络产生的数据存储在部分网络转发节点，并通过开发定制边缘通存一体化网络交换机实现了所设计原型系统。首先，利用开发定制一种耦合存储功能的SDN交换机作为具备在网存储功能的存储节点，将数据存储到这些网络转发节点上以有效减少数据传输的网络延迟；然后，通过使用SDN技术实时获取网络状态信息和存储节点自身信息，不仅实现了网络传输的动态优化、解决了网络配置管理繁琐问题，还能以此为基础建立一种数据存储节点选择的多属性决策模型和设计相应的层次分析求解算法，综合考虑网络状态和节点状态完成数据在网存储位置的选择；最后，通过系列实验及结果表明，与现有边缘分布式存储系统的数据存储方法相比，文中设计和实现的通存一体化边缘在网存储系统能够更灵活的进行网络管理和配置，显著的降低数据存储的时延。

关键词：分布式存储在网存储软件定义网络无线通信节点选择

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面向大规模图像检索的哈希学习综述

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软件学报 2025年第1期36卷 79-106页

作者：张雪凝刘兴波宋井宽聂秀山王少华尹义龙山东大学软件学院山东济南250101 山东建筑大学计算机科学与技术学院山东济南250101 电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731

随着互联网空间中图像数据的爆发式增长和图像应用领域的拓宽,大规模图像检索的需求与日俱增.哈希学习为大规模图像检索提供显著的存储与检索效率,并成为近年来一个研究热点.现有哈希学习综述存在着时效性弱与技术路线不清晰的问题,即... 详细信息

随着互联网空间中图像数据的爆发式增长和图像应用领域的拓宽,大规模图像检索的需求与日俱增.哈希学习为大规模图像检索提供显著的存储与检索效率,并成为近年来一个研究热点.现有哈希学习综述存在着时效性弱与技术路线不清晰的问题,即多总结5–10年前的研究成果,且较少总结哈希学习算法各组成部分间的关联关系.鉴于此,通过总结近20年公开发表的哈希学习文献,对面向大规模图像检索的哈希学习进行系统的综述性研究.首先,介绍哈希学习的技术路线和哈希学习算法的主要组成部分,包括损失函数、优化策略及样本外扩展映射.其次,将面向图像检索的哈希学习算法分为无监督哈希方法和监督哈希方法两类,并分别梳理每类方法的研究现状和演化过程.然后,介绍哈希学习算法评估通用的图像数据集与评估指标,并通过对比实验分析部分经典算法的性能.最后,结合哈希学习的局限性与新挑战对其发展前景进行阶段性总结与展望.

关键词：图像检索大规模数据近似最近邻检索哈希学习相似性保持

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“新工科”背景下的综合项目实践探索

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实验室科学 2025年第1期28卷 216-220页

作者：李美蓉张翔电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610054

探索了“项目与问题双驱动,任务挑战逐步递进”的教学模式,结合CDIO工程教育理念,提出了一种系统化的综合项目课程设计与实施策略。该模式通过递进式的任务设计,引导学生在真实项目中不断提升问题解决能力和实践操作技能。结合企业实际... 详细信息

探索了“项目与问题双驱动,任务挑战逐步递进”的教学模式,结合CDIO工程教育理念,提出了一种系统化的综合项目课程设计与实施策略。该模式通过递进式的任务设计,引导学生在真实项目中不断提升问题解决能力和实践操作技能。结合企业实际需求,使学生在完成项目的过程中强化团队协作与创新能力。实践表明,该模式有效提升了学生的自主学习能力和工程实践能力,为新工科背景下的卓越工程师培养提供了有益借鉴。

关键词：新工科综合项目项目驱动问题驱动

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去中心化随机信标研究

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密码学报(中英文) 2025年第1期12卷 1-18页

作者：李增鹏赵子硕王梅王瑞锦山东大学网络空间安全学院青岛266237 泉城省实验室济南250103 浙江大学区块链与数据安全全国重点实验室杭州310027 电子科技大学信息与软件工程学院成都610054

高效、可靠随机数的应用广泛且要求严格,例如在当下的智能合约中如果使用中心化的随机数来源,将难以解决中心节点宕机、作恶等问题,导致各种各样的攻击隐患.研究者通过将生成随机数的来源作分布式构建,采用去中心化的思想,逐渐避免依赖... 详细信息

高效、可靠随机数的应用广泛且要求严格,例如在当下的智能合约中如果使用中心化的随机数来源,将难以解决中心节点宕机、作恶等问题,导致各种各样的攻击隐患.研究者通过将生成随机数的来源作分布式构建,采用去中心化的思想,逐渐避免依赖于第三方的生成,构建去中心化随机信标(decentralized randomness beacon,DRB).然而这也提出一系列诸如随机数的一致性认同、恶意节点作弊、分布式节点宕机等新的挑战与困难.本文按照DRB方案通常所基于的秘密共享、可验证延迟函数、可验证随机函数、同态加密等四种技术路线分类,分析、比较、总结了国内外DRB相关的研究成果,提出了在复杂网络环境下以及面对量子计算威胁,DRB研究和应用需要解决的四个问题.

关键词：去中心化随机信标可验证秘密共享可验证延迟函数可验证随机函数同态加密

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板状NiCo_(2)O_(4)纳米线的制备及其超级电容器性能研究

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功能材料 2025年第1期56卷 1028-1034页

作者：徐春雨徐华蕊朱归胜张秀云王超莹姜雅娟黄涛任世杰赵昀云桂林电子科技大学材料科学与工程学院电子信息材料与器件教育部工程研究中心广西信息材料重点实验室广西桂林541004

NiCo_(2)O_(4)因理论比电容高、成本低、资源丰富,是超级电容器理想的电极材料。以甘蔗渣为生物质模版,通过水热法在其上生长镍钴基前驱体,并退火去除模版同时得到了3维板状NiCo_(2)O_(4)纳米线(P-NiCo_(2)O_(4)NWs),工艺简单、高效且... 详细信息

NiCo_(2)O_(4)因理论比电容高、成本低、资源丰富,是超级电容器理想的电极材料。以甘蔗渣为生物质模版,通过水热法在其上生长镍钴基前驱体,并退火去除模版同时得到了3维板状NiCo_(2)O_(4)纳米线(P-NiCo_(2)O_(4)NWs),工艺简单、高效且具有成本效益。得益于其结构优势,P-NiCo_(2)O_(4)NWs电极具有良好的电化学性能,在1 A/g电流密度下具备1082 F/g高比电容,且在20 A/g时比电容保持率为85.0%,表现出优异的倍率性能。组装的混合超级电容器在800.2 W/kg功率密度下可达到42.7 Wh/kg的高能量密度,且在5 A/g的电流密度下进行5000次循环测试,其比电容保持率达到了91.4%。这些出色的结果表明,采用生物质模版法制备的P-NiCo_(2)O_(4)NWs电极在高性能储能装置中具有广泛的应用前景。

关键词： NiCo_(2)O_(4) 生物质模版甘蔗渣倍率性能超级电容器

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基于一体化课堂实践的“信号与系统”频域分析法教学设计

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实验科学与技术 2025年

作者：程婷武俊杰周云吕幼新程子扬电子科技大学信息与通信工程学院

信号与系统课程作为电子信息类专业的学科基础课，在整个专业课程知识体系中具有举足轻重的作用。针对课程中重要的频域分析方法，计了“频域分析法”的一体化课堂实践教学，提出基于统一的系统平台实现对三个频域分析问题的可视化教学... 详细信息

信号与系统课程作为电子信息类专业的学科基础课，在整个专业课程知识体系中具有举足轻重的作用。针对课程中重要的频域分析方法，计了“频域分析法”的一体化课堂实践教学，提出基于统一的系统平台实现对三个频域分析问题的可视化教学，包括确知信号通过线性时不变系统、奈奎斯特采样定理和采样信号重构原信号。学生们通过自主实践，可视化感知理论知识，在这一过程中，可实现反推理验证，达到自我感悟的目的。课堂实践教学不仅让学生们更深刻地理解了知识点，还有效激发了他们对本课程的学习兴趣。统计数据表明，引入课堂实践教学后，本课程平均分均值从不到80分提升至90分以上，平均分提升18.6%，综合测评结果中优秀人数占比提升257.12%，体现了较好的教学成效。

关键词：信号与系统课堂实践频域分析方法教学设计

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钢板表面缺陷图像增强与自动标注方法研究

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机械科学与技术 2025年第3期44卷 445-452页

作者：杨璐雅黄新波任玉成韩琪西安电子科技大学机电工程学院西安710071 西安工程大学电子信息学院西安710048 中国重型机械研究院股份公司西安710032

数据标注为机器学习提供了大量带标签的数据,在数据集制作时需要借助各种标注工具手动对图像进行画框标注,受主观因素影响较大,且工业现场环境复杂,采集到的图像质量不稳定,也会影响标注效果。因此提出一种改进MSR(Multi-scale retinex... 详细信息

数据标注为机器学习提供了大量带标签的数据,在数据集制作时需要借助各种标注工具手动对图像进行画框标注,受主观因素影响较大,且工业现场环境复杂,采集到的图像质量不稳定,也会影响标注效果。因此提出一种改进MSR(Multi-scale retinex)钢板缺陷图像数据集增强算法和基于图像分块和像素差分的自适应目标框标注算法,首先在MSR基础上提出一种自适应权值计算方法对采集到的缺陷图像进行增强,通过计算信息熵占比自动确定权值Wk,克服了传统MSR算法需要人工调整权值的缺点;然后为了解决直接对整幅图像提取目标边界计算量太大的问题,提出一种分块计算像素差分的方法,分别计算每个子块图像的均值矩阵和2阶差分矩阵,通过判别目标在各个子块的分布情况,选取合适的子块分别计算矩形框的4个边界,代替人工画框辅助数据集的标注,并采用Faster R-CNN和YOLOv5进行缺陷检测验证。结果表明:提出算法的平均IoU为0.87,平均检测时间为457 ms,在公开数据集上的平均IoU和检测时间分别为0.84和473 ms,性能均优于其他方法,基于提出算法Faster R-CNN和YOLOv5的检测准确率分别提升了4.8%和5.9%,可以为深度学习模型提供质量稳定的数据集。

关键词：数据标注深度学习数据集增强像素2阶差分自适应目标框标注

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