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設計應用

星地融合5G網絡架構增強技術研究

星地融合5G網絡架構增強技術研究[通信與網絡][5G]

星地融合為5G網絡帶來更強的覆蓋能力、更靈活的組網能力和更健壯的網絡結構，使得5G網絡真正可能實現萬物互聯，因此成為5G網絡演進的重要方向。首先介紹了在后5G時代支持星地融合的必要性，然后從網絡架構和技術標準的角度分析了當前星地融合5G網絡的發展階段和技術現狀。基于技術現狀，分析星地融合5G網絡在系統架構演進方面面臨的問題，并給出架構增強技術方案。

發表于：6/9/2022 9:30:00 AM

基于雙碳目標的福建省清潔能源發展的路徑探討

基于雙碳目標的福建省清潔能源發展的路徑探討[其他][其他]

碳達峰、碳中和作為生態文明建設的重要組成部分，對于福建省高質量發展具有重要的意義。基于國家碳達峰、碳中和目標和福建省能源行業現狀，分析了福建省發展核電、海上風電等清潔能源的可行性，并對清潔能源發展的路徑進行探討，提出積極有序發展核電、大力發展海上風電、按需配套儲能電站的發展思路。

發表于：5/24/2022 6:16:44 PM

基于國產芯片的核級儀控系統主控板卡的設計與實現

基于國產芯片的核級儀控系統主控板卡的設計與實現[電子元件][信創產業]

核電儀控系統關系國家的核電安全，采用國產芯片實現儀控系統至關重要，只有基于國產技術平臺才能從內在保障核級儀控系統的安全。基于國產芯片實現儀控系統過程中，面臨系統設計、器件選型，以及新的系統架構下如何滿足產品的穩定性、可靠性、獨立性和確定性等問題，給出了基于國產芯片、計算機技術平臺的核級儀控系統主控板卡的設計與實現，并重點對獨立性和確定性設計進行了說明。對主控板卡的性能指標進行了測量，結果表明使用國產芯片實現的控制系統滿足關鍵指標要求，主控板卡的設計與實現對核電儀控系統國產化具有參考意義。

發表于：5/24/2022 6:12:02 PM

基于多智能體深度強化學習的無人機集群自主決策

基于多智能體深度強化學習的無人機集群自主決策[其他][其他]

由于傳統的無人機由人工進行操控，無人機群在強電磁干擾和復雜多變的戰場環境中表現較為呆板。在這項研究中，開發了一種靈活智能的無人機控制器。通過使用一個經過多智能體深度強化學習技術訓練的神經網絡，無人機可以在飛行中控制自己的行為，從戰場環境中獲取狀態信息，自主決策，并且和其他無人機形成有效戰斗隊形，靈活協調和配合，并產生了最優的動作。

發表于：5/24/2022 6:07:50 PM

結合注意力機制的CNN-LSTM的視頻中雙相抑郁癥檢測方法

結合注意力機制的CNN-LSTM的視頻中雙相抑郁癥檢測方法[其他][其他]

雙相抑郁癥(Bipolar Disorder)會使人們因為嚴重的情緒問題無法參與正常的社會生活，甚至導致自殘和自殺行為。為了準確檢測患者當下心理狀態以協助醫生進行更精準的治療，提出了一種結合注意力機制的CNN-LSTM網絡的混合模型的雙相抑郁癥檢測方法。該方法首先使用在人臉表情數據集上微調的Resnet50模型提取視頻幀的空間特征，其次通過結合注意力機制的LSTM網絡提取幀之間的時序信息去檢測雙相抑郁癥。在AVEC2018雙相抑郁癥數據庫開發集上，驗證了該方法的有效性。

發表于：5/24/2022 6:03:05 PM

應用于視覺測量的圖像超分辨率重建算法

應用于視覺測量的圖像超分辨率重建算法[其他][其他]

惡劣環境下的低質圖像會嚴重影響基于視覺的位移測量效果。圖像超分辨率重建有望能改善圖像質量、突出目標特征以提高測量精度和可靠性，進而應用于視覺測量場景。故提出了一種關注細節特征的圖像超分辨率重建算法，該算法設計了一個角點增強支路，并通過角點損失函數進行約束實現對角點信息的增強，此外增加邊緣損失函數提升邊緣的重建效果。實驗結果表明，該算法在客觀評價指標上表現優異，視覺效果上取得了更加清晰的紋理細節，設計的驗證實驗證明，該算法重建的邊緣與角點更加準確，對目標定位有一定幫助，適用于視覺測量應用場景。

發表于：5/24/2022 5:58:24 PM

從頻域角度重新分析對抗樣本

從頻域角度重新分析對抗樣本[其他][其他]

目前在空間域上關于對抗樣本的研究成果已經相當成熟，但是在頻域上的相關工作卻是十分缺乏。從頻域的角度對對抗樣本進行深入的研究，發現對抗樣本在DCT域上表現出了高度可識別的偽影，并利用這些偽影信息訓練了一個基于頻域的對抗樣本檢測器CNN-DCT，結果表明，對于常見的對抗樣本在數據集CIFAR-10和SVHN上都能達到98%的檢測準確率。此外，針對對抗樣本在頻域上存在的偽影，也提出一種通用的改進算法IAA-DCT來解決。簡而言之，本文不僅填充了對抗樣本在頻域上工作的缺少，也改進了對抗攻擊算法在頻域上存在偽影的弊端。

發表于：5/24/2022 5:52:33 PM

基于多Transformer網絡協同生成的自動作曲

基于多Transformer網絡協同生成的自動作曲[其他][其他]

多音軌的自動作曲算法需要同時兼顧單條序列的連貫性與多個序列之間的和諧程度。以往工作通常選擇合并序列或并行多生成器兩種方案，它們都無法同時完全捕獲音符之間的依賴關系以及做到單條序列的連續性。提出了MuseTransformer框架，其包括由多個Transformer組成的生成器池模塊，并設計了多生成器的異步執行策略與同步機制，以確保細粒度依賴關系的捕獲。在樂譜的序列表示方面，提出了關鍵位置符號(Key Position Symbol，KPS)以提高表示效率。多種音樂領域評價指標的實驗結果表明，所提模型生成的多軌序列之間在和諧程度、連貫性以及序列表示空間效率上，均等同或優于其他先進方法。

發表于：5/24/2022 5:48:08 PM

基于改進匈牙利算法對多人人體關鍵點匹配的研究

基于改進匈牙利算法對多人人體關鍵點匹配的研究[其他][其他]

在復雜場景下，針對傳統人體姿態估計模型中關鍵點分配算法存在正確率低、資源分配不均等優化問題，在OpenPose模型的基礎上提出了一種改進的匈牙利算法，該算法在傳統數學模型的基礎上采用親和度向量場與鄰接矩陣結合的方式，通過對矩陣內的數值處理，來獲取關鍵點的最佳匹配。實驗表明，改進算法的運行時間有一定的減短，同時保證在100×100以內的矩陣中運算的精確度誤差率不高于0.014，且在使用本地圖像測試的實驗中證明了模型的可行性和性能的提升。

發表于：5/24/2022 5:43:39 PM

基于多層次特征提取的輕量級超分辨率重建算法

基于多層次特征提取的輕量級超分辨率重建算法[通信與網絡][通信網絡]

針對目前基于深度學習的超分辨率算法特征提取較為單一、結構復雜且參數龐大的問題，提出了一種基于多層次特征提取的輕量級超分辨率重建算法。該算法采用了多層次特征提取的方式，首先提取圖像的淺層特征；其次，使用包含多個并行卷積的深層特征提取模塊提取圖像的深層特征。設計了一種帶學習權重的多尺度特征融合重建模塊，以充分利用提取出的多層次信息重建圖像。實驗結果表明，其重建圖像的峰值信噪比和結構相似性在多數情況下領先于目前主流算法；與對比算法相比，在參數量和運算時間上均保持領先，證明了網絡的輕量化特性。

發表于：5/24/2022 5:39:39 PM

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