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設計應用

面向物聯網業務的空天地一體網絡多層架構研究

面向物聯網業務的空天地一體網絡多層架構研究[通信與網絡][物聯網]

為了滿足全球全面的三維覆蓋和在將來隨時隨地訪問的長期需求，作為理想網絡架構的空天地一體化網絡(SAGIN)已成為當今世界的重要研究方向?；谖磥硗ㄐ胖械牡湫蜆I務場景，首先分析了SAGIN的網絡架構和組成，并介紹了實現SAGIN的關鍵技術。最后，對SAGIN的后續研究方向進行了展望。

發表于：6/1/2021 4:13:00 PM

B5G/6G通信的IRS技術綜述

B5G/6G通信的IRS技術綜述[通信與網絡][通信網絡]

智能反射面(IRS)技術可以顯著增強信號的覆蓋范圍，是B5G/6G的關鍵技術之一。針對IRS的當前理論研究中的關鍵技術，重點介紹信道估計、波束管理以及IRS輔助的NOMA、物理層安全增強方面的研究進展，同時給出了未來的研究方向。

發表于：6/1/2021 4:05:00 PM

基于群組層次分析法的DNS安全狀態多級評估

基于群組層次分析法的DNS安全狀態多級評估[其他][其他]

提出一種基于群組層次分析法的多級評估體系，全面考察當下主流的DNSSEC、惡意域名過濾等DNS安全策略以及系統容災部署方式、配置界面容錯性等指標對于DNS系統安全性的影響，具備監測項廣泛的優點?；谌航M層次分析法，設置各級指標的權重系數，得到量化的安全狀態綜合指標，有效評估以不同形式搭建的DNS系統的安全狀態。以某電力公司DNS系統改造實例說明該方法的應用過程及評估結果，為DNS服務相關的改造項目提供可行性論證。

發表于：5/13/2021 4:29:49 PM

基于顏色分割的發票識別與自校正系統研究

基于顏色分割的發票識別與自校正系統研究[其他][其他]

傳統基于二值圖像的框線特征提取信息的票據識別技術，其結果存在一定的差錯率，針對此問題，提出了基于顏色分割的發票識別與驗證系統。通過顏色分割和版式分析，將文字區域、二維碼及圖章等不同區域進行分割，分區域進行識別處理后，對發票關鍵信息進行比對驗證。與傳統的票據識別技術相比，該系統不僅可以完成發票自動識別，還可以結合二維碼信息進行自我驗證，提高了發票識別信息的準確性和完整性。

發表于：5/13/2021 4:14:10 PM

一種資源受限環境下的軟件負載均衡策略

一種資源受限環境下的軟件負載均衡策略[其他][其他]

現有的以Web Service為主的SOA實現方案普遍存在占用通信帶寬高、信息編碼不適應窄帶消息傳遞效率等問題，難以適應戰術級作戰部隊高速機動、窄帶網絡、資源受限的作戰特點。針對戰術級作戰信息系統在資源受限環境下實現服務化的需要，結合資源受限環境特點，分析現有負載均衡算法存在的不足，基于最小連接算法提出了一種動態權值分配算法。經過實驗證明，該算法可有效提高資源受限下的高并發負載能力。

發表于：5/13/2021 3:42:05 PM

一種高耐壓SPST天線調諧開關設計

一種高耐壓SPST天線調諧開關設計[其他][其他]

設計實現了一款高耐壓單刀單擲天線調諧開關，用于Sub-6 GHz的天線孔徑調諧、阻抗調諧以及寬帶開關。設計采用串-并聯和體區自適應偏置結構，兼顧插入損耗和隔離度；此外基于傳統的堆疊結構進行改進，通過設計各級晶體管的尺寸不均勻，極大程度地提高了開關并聯支路承受電壓的能力；通過采用兩級偏置網絡，減小了柵端和體端的泄露從而削弱關斷狀態下寄生電容不等效應，最終實現支路電壓耐受能力的提高。所提出的設計采用130 nm SOI CMOS工藝，仿真結果表明工作頻率為0.1 GHz~5 GHz，導通電阻為1.24 Ω，關斷電容為112 fF，插入損耗為0.14~0.48 dB，隔離度帶內大于30 dB，電壓承受能力大于60 V。

發表于：5/13/2021 3:37:31 PM

基于分層信息過濾的生成式文本摘要模型

基于分層信息過濾的生成式文本摘要模型[其他][其他]

文本摘要模型的輸入數據中通常包含被視為噪聲的冗余信息，對輸入數據中的噪聲進行過濾可以提高摘要模型的表現。提出了基于動態路由指導的分層信息過濾(Dynamic Routing Based Hierarchical Information Filtering，DRBHIF)層，該層首先通過動態路由模塊根據編碼器的輸出動態地計算全局向量，然后根據全局向量從詞層面和語義層面對輸入文本中的噪聲進行過濾。具體來說，首先通過全局向量和編碼器的輸出從詞層面上對原文中的關鍵字進行選擇，然后通過雙門語義噪聲過濾算法在語義層面上進行噪聲過濾。在Gigaword和CNN/Daily Mail兩個數據集上的實驗結果表明，DRBHIF能夠有效地對輸入文本中的噪聲進行過濾，并且能提升摘要模型的表現。

發表于：5/13/2021 3:26:00 PM

基于距離正則化的單視圖三維重建

基于距離正則化的單視圖三維重建[通信與網絡][通信網絡]

針對從一張物體有限的二維RGB圖像信息中還原物體的三維形狀信息，提出了基于距離正則化的單視圖三維重建。利用二維卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，CNN)設計圖像編碼器和三維卷積神經網絡設計殘差塊，再利用殘差塊為基礎設計三維形狀生成器,即三維殘差生成器。給定一張物體的二維RGB圖像，首先使用圖像編碼器提取RGB圖像的語義信息；然后，三維形狀生成器使用語義信息，恢復RGB圖像中物體的三維形狀信息。同時，提出了距離規則化損失，在訓練過程中，保證三維物體形狀重建質量。實驗結果顯示，本方法在交并比(Intersection over Union，IoU)評價指標上超過了之前最好的方法。

發表于：5/13/2021 3:07:52 PM

基于AE-SVM的嗅覺描述符分類

基于AE-SVM的嗅覺描述符分類[其他][其他]

嗅覺產生于人們對化學物質氣味的感知。然而，由于氣味的復雜性，人們至今還難以理清嗅覺描述符和各種物理化學參數之間的映射關系。因此，沒有建立起根據物理化學特性來預測化學物質的氣味描述的通用方法。設計了一種基于AE-SVM(Autoencoder- Support Vector Networks，AE-SVM)的預測模型，該模型使用自動編碼器提取質譜數據的特征，解決質譜數據高維稀疏的問題，并用支持向量機進行分類。結果表明，AE-SVM利用化學物質的質譜數據成功預測嗅覺描述符，并且準確度達到85.71%，對于理解化學物質和嗅覺描述符之間映射關系具有較為重要意義。

發表于：5/13/2021 2:55:00 PM

基于實時數據流特征提取的設備能耗異常識別算法研究

基于實時數據流特征提取的設備能耗異常識別算法研究[其他][其他]

能耗設備的節能是企業節能減排中非常重要的一環，及時發現能耗設備運行中出現的異常，對減少不必要的企業能耗具有重要意義。利用采集到的設備實時能耗數據流，提出了一種基于多特征提取的設備能耗異常識別分類方法。首先，對樣本數據提取了低能耗時間比、高能耗時間量、DTW距離等特征量，隨后利用孤立森林算法和K-means聚類算法對每條樣本數據進行類型標定，最后構建了注意力機制與LSTM相結合的設備能耗異常分類算法。實驗結果表明，該算法的分類正確率達到了97.76%，可以高效識別出不同類型的設備能耗異常，從而為企業及時作出處理、減少能耗損失提供了決策依據。

發表于：5/13/2021 2:49:21 PM

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