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信息定價與交易：維度模型的應用[通信與網絡][通信網絡]

構建了一個具有多維信息的模型，用于分析信息定價和交易，并根據模型討論了均衡性質。分析結果表明，信息的公開可以增加社會福利。但若信息可以自由交易，市場參與者可能偏好不公開信息，此時社會福利可能受損。在信息定價方面，證明了在秘密信息交易中不對稱信息可能給不道德的信息賣方帶來額外的收入，這為信息立法方面的司法實踐提供參考。

發表于：7/20/2022 6:59:40 PM

數據主體主導的數據流通邏輯與實現路徑研究[通信與網絡][數據中心]

數據上升為全新的生產要素，發展數據要素市場、激活數據要素潛能成為全球各國在數字時代搶占競爭優勢的關鍵抓手，但數據資源分散、流通壁壘林立，共享、開放以及交易等流通路徑面臨諸多困境難以破題，數據流通的長效機制研究亟待建立。通過深度剖析數據控制主體主導的數據流通體系，分析其面臨的困境及內在原因，充分借鑒全球各國對數據流通新路徑的探索與實踐經驗，提出了數據主體主導的數據流通新路徑，包括設計思路、基礎與支撐、實施路徑以及效益分析，為數據流通機制探索與模式創新提供參考。

發表于：7/20/2022 3:57:25 PM

基于交叉口多維狀態評估的信號配時優化研究[其他][其他]

交叉口運行狀態的準確評估能夠為交通管理系統提供可量化的交叉口信息，為優化交叉口信號控制提供依據。針對當前交叉口運行狀態評估側重行車感受，客觀性不強，確定了結合機動車和行人需求的多維評估指標體系，利用AHP-變異系數雙層集成賦權模型確定各指標權重，得到交叉口運行評估模型。基于評估模型采用含噪聲的深度Q學習（NoisyNet DQN）算法進行信號配時優化研究。以合肥市某交叉口為例，基于交通仿真軟件證明了該方法能有效減緩交通擁堵，提高行人感受，具備較高的應用拓展性。

發表于：7/5/2022 6:25:40 PM

基于緩存機制的Hyperledger Fabric并發沖突檢測方法[其他][其他]

Hyperledger Fabric(Fabric)是一個受關注度較高的許可鏈平臺，具有高度模塊化、可定制化和可插拔的特點。針對Fabric在高并發的場景下會出現并發沖突導致交易無效的問題，提出一種沖突檢測與處理的方法,即利用緩存交易寫集的方式在執行階段檢測交易是否沖突，最大程度減小沖突交易在Fabric系統的資源消耗。實驗結果表明，在具有沖突交易的場景下，提出的方法能降低平均交易時延，提高系統有效交易吞吐量；并且在沒有沖突交易的情況下，不會明顯降低性能。

發表于：7/5/2022 6:19:58 PM

分布式VANETs中車流自適應的低沖突TDMA-MAC協議[通信與網絡][汽車電子]

在分布式車載自組織網絡中，動態變化的雙向車流會嚴重影響基于slot分組的TDMA-MAC協議降低沖突的效果以及整體協議的安全性與可靠性，對此設計一種車流自適應的低沖突TDMA-MAC協議TALC-MAC。采用slot占用率作為分組調整的判斷依據，設計詳細的分組擴展與收縮策略以適應車流實際分布。同時優化幀內slot分組方案與節點預約slot的策略，進一步降低網絡中發生沖突的概率。仿真實驗結果表明TALC-MAC能有效適應雙向車流的動態變化，保持協議整體低沖突的特性。

發表于：7/5/2022 6:11:14 PM

基于凸優化的FSO/RF自動請求重傳協議方案[其他][其他]

針對FSO/RF混合鏈路的高效可靠數據傳輸問題,研究系統在二進制相移鍵控（BPSK）調制與ARQ差錯控制模式下雙鏈路重傳協作的優化設計方法?；贔SO信道雙伽馬（Gamma-Gamma）分布的湍流模型和RF信道Nakagami-m分布的衰落模型,推導得出混合鏈路平均包錯誤率與吞吐量的解析表達式,并運用凸優化求解方法得出吞吐量最優解時的數據重傳協作比例系數。在不同大氣湍流強度與衰落因子條件下,計算分析了FSO/RF混合鏈路ARQ數傳方案的平均包錯誤率與吞吐量性能。數值結果表明,采用優化后的ARQ雙鏈路重傳比例策略,可有效提高混合鏈路傳輸的可靠性與數據吞吐量性能。

發表于：7/5/2022 6:05:00 PM

基于直接高階注意力和多尺度路由的圖神經網絡[通信與網絡][通信網絡]

圖神經網絡中的注意力機制在處理圖結構化數據方面表現出優異的性能。傳統的圖注意力計算直接連接的節點之間的注意力，并通過堆疊層數隱式獲取高階信息。盡管在圖注意力機制方面目前已有廣泛的研究，但用于注意力計算的堆疊范式在建模遠程依賴方面效果較差。為了提高表達能力，設計了一種新穎的直接注意力機制，這一機制通過K階鄰接矩陣直接計算高階鄰居之間的注意力。通過自適應路由聚合過程進一步傳播高階信息，這使得聚合過程更靈活地適應不同圖的特性。在引文網絡上的節點分類任務上進行了大量的實驗。實驗表明，該方法優于最先進的基線模型。

發表于：7/5/2022 5:57:00 PM

地鐵運營崗位應急處置培訓的語音識別研究[通信與網絡][通信網絡]

地鐵交通運營是一種整體性活動，離不開各部門間的協調配合,地鐵運營崗位應急處置培訓系統應用于多個崗位的聯合培訓。該系統通過語音識別來實現模擬崗位間語音交互及對培訓過程智能評價的功能。提出的語音識別方法可實現離線網絡下對地鐵培訓專業術語的高識別精度，利用深度全序列卷積神經網絡（DFCNN）和鏈接時序分類（CTC）構建聲學模型，對應急處置培訓用語進行整理并構建專業術語庫，基于統計學構建語言模型。實驗結果表明，該語音識別方法能夠有效識別地鐵應急處置培訓用語，為地鐵運營崗位人員的培訓和考核提供更全面的評價指標。

發表于：7/5/2022 5:54:31 PM

基于方向一致損失的輕量車道線檢測[通信與網絡][汽車電子]

目前，輕量型車道線檢測網絡存在彎道檢測效果差、網絡感受野不夠與實時性受限等問題，故提出了一種改進的輕量型車道線檢測網絡模型。首先，為提高彎道檢測效果，設計了一種方向一致損失，以使模型適用于彎道場景。其次，為在增強網絡實時性的同時提高其感受野，提出將自注意力機制與RepVGG相融合的網絡作為模型的主干網絡。該模型在CULane測試集上測試的總F1-measure達到了70.7%，在Tusimple測試集上測試的準確率達到95.92%，其平均推斷速度達到了408 FPS。實驗結果表明，該模型相較于目前輕量型模型在性能上有一定的提升，尤其對彎道場景下的車道線檢測效果提升明顯。

發表于：7/5/2022 5:14:15 PM

基于注意力機制的無監督單目標跟蹤算法[其他][其他]

為提升目標跟蹤精度，設計一種基于注意力機制的無監督單目標跟蹤算法。該算法使用DCFNet網絡作為基本網絡，通過前向跟蹤和后向驗證實現無監督跟蹤。為結合上下文信息，引入特征融合方法，且將DCFNet網絡每一層所提取的特征通過雙線性池化調整分辨率以便進行特征融合；為關注不同特征通道上的關系，引入通道注意力機制SENet模塊；設計一個反向逐幀驗證方法，在反向驗證中間幀的基礎上再預測第一幀，進而減少判別位置的誤差。在公共數據集OTB-2015上的測試結果顯示，本算法AUC分數達60.6%，速度達61FPS。與無監督單目標跟蹤UDT算法相比，所設計算法取得了更優的目標跟蹤性能。

發表于：7/5/2022 5:06:05 PM