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H.264视频最佳宏块模式快速选择

计算机工程与应用 2011年第9期47卷 171-174页

作者：蒋志平艾云峰侯向宁成都理工大学工程技术学院四川乐山614000 中国科学院研究生院计算与通信工程学院北京100049

H.264现有的高复杂度多模式运动估计和模式选择占据了大部分编码时间,提出了一种新的最佳宏块模式选择算法来加速模式选择过程。通过对宏块模式的时间与空间预测,并结合宏块率失真代价的统计特性,对宏块所有编码模式划分成不同优先级的... 详细信息

H.264现有的高复杂度多模式运动估计和模式选择占据了大部分编码时间,提出了一种新的最佳宏块模式选择算法来加速模式选择过程。通过对宏块模式的时间与空间预测,并结合宏块率失真代价的统计特性,对宏块所有编码模式划分成不同优先级的集合,实现最佳宏块模式的快速判定。实验表明,该算法在大幅度降低编码时间的同时,对宏块模式判断的准确性有了进一步的提升。

关键词：视频编码 H.264 模式选择率失真

生活化教学模式对提高初中物理教学有效性的探讨

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试题与研究 2021年第35期 177-178页

作者：侯向宁甘肃省正宁县山河初级中学

初中物理和日常生活有着较强联系,而且初中学生已经具备了生活经验,过于空洞乏味的理论知识难以调动其学习兴趣,应用生活化的教学方式,可以让其更加投入,降低知识的理解难度,显著提升教学质量。本文对生活化教学模式提升初中物理教学的... 详细信息

初中物理和日常生活有着较强联系,而且初中学生已经具备了生活经验,过于空洞乏味的理论知识难以调动其学习兴趣,应用生活化的教学方式,可以让其更加投入,降低知识的理解难度,显著提升教学质量。本文对生活化教学模式提升初中物理教学的有效性进行了探讨。

关键词：生活化教学初中物理有效性

基于Snort的DHCP Flood攻击检测

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电脑开发与应用 2010年第6期23卷 42-44页

作者：侯向宁高岭成都理工大学工程技术学院四川乐山614007 西北大学信息科学与技术学院西安710127

Snort是一个功能强大的轻量级的NIDS,它能够检测出各种不同的攻击方式,并能对攻击进行实时警报。然而,Snort对DHCP Flood攻击的检测存在着明显的缺陷。在入侵检测系统Snort的基础上,通过设计预处理插件,实现了对DHCP Flood攻击的检测。

关键词： DHCP Flood Snort NIDS

基于Hadoop的海量车牌图像处理优化技术

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计算机技术与发展 2018年第10期28卷 135-138,144页

作者：侯向宁成都理工大学工程技术学院四川乐山614007

Hadoop集群下每个小文件均占据一个Block,一方面存储海量元数据信息消耗了大量的NameNode内存,另一方面,Hadoop为每个小文件单独启动一个Map任务,大量的时间花费在启动和关闭Map任务上,从而严重降低了MapReduce的执行速率。对此,在详细... 详细信息

Hadoop集群下每个小文件均占据一个Block,一方面存储海量元数据信息消耗了大量的NameNode内存,另一方面,Hadoop为每个小文件单独启动一个Map任务,大量的时间花费在启动和关闭Map任务上,从而严重降低了MapReduce的执行速率。对此,在详细分析已有解决方案的基础上,采用CFIF将多个小文件分片打包到大分片中,给每个大分片只启动一个Map任务来执行,通过减少启动Map任务的数量,提高了处理海量小文件时的效率。通过设计Hadoop图像接口类,继承并实现CFIF抽象类,最终完成了对海量图像小文件的处理。与常规HDFS、HAR和MapFile方案在NameNode内存空间和运行效率方面进行了对比,结果表明,CFIF在NameNode内存占用率和运行效率方面,都有很好的表现。

关键词：海量小文件 Hadoop分布式文件系统分片打包

基于双线性RepVGG注意力网络的花卉分类

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激光杂志 2024年第4期45卷 165-171页

作者：侯向宁赵金伟黄孝斌蒋维成成都理工大学工程技术学院四川乐山614000 核工业西南物理研究院成都610200 西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048

为进一步提高花卉分类的准确率,在对双线性卷积神经网络、RepVGG及注意力机制进行研究的基础上,提出一种基于双线性RepVGG注意力机制的网络模型。首先利用RepVGG网络替换原始的特征提取网络VGG,以提高对花卉主要特征的提取能力;然后在两... 详细信息

为进一步提高花卉分类的准确率,在对双线性卷积神经网络、RepVGG及注意力机制进行研究的基础上,提出一种基于双线性RepVGG注意力机制的网络模型。首先利用RepVGG网络替换原始的特征提取网络VGG,以提高对花卉主要特征的提取能力;然后在两个RepVGG网络中分别引入通道注意力及空间注意力机制,并利用两个RepVGG网络外积后生成的高维双线性特征,来提取花卉的细粒度特征;最后通过结构重参数化,将RepVGG的各层转换为单路结构,以提高模型推理的速度。实验结果表明,在增强的Oxford-102数据集上,新模型与原始模型及常见模型相比,其推理速度及分类准确率均有较大的提升,与未引入注意力前相比,分类准确率也有一定的提升。

关键词：双线性卷积神经网络 RepVGG 注意力机制细粒度结构重参数化

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基于Snort的ARP欺骗检测及预防

北京联合大学学报 2010年第2期24卷 10-13页

作者：侯向宁高岭成都理工大学工程技术学院四川乐山614007 西北大学信息科学与技术学院西安710127

Snort是一个功能强大的轻量级的NIDS,它能够检测各种不同的攻击方式,并对攻击进行实时警报。然而,Snort对ARP欺骗的检测存在着明显的缺陷,此外,它对ARP欺骗的防御也无能为力。通过扩展Snort预处理插件,增加ARP检测模块,从而实现了对ARP... 详细信息

Snort是一个功能强大的轻量级的NIDS,它能够检测各种不同的攻击方式,并对攻击进行实时警报。然而,Snort对ARP欺骗的检测存在着明显的缺陷,此外,它对ARP欺骗的防御也无能为力。通过扩展Snort预处理插件,增加ARP检测模块,从而实现了对ARP欺骗的预防与检测。

关键词： ARP欺骗 Snort NIDS

基于MSER和SVM以及强种子区域生长的车牌定位

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西安工程大学学报 2019年第2期33卷 180-185页

作者：侯向宁刘华春成都理工大学工程技术学院电子信息与计算机工程系四川乐山614007

针对传统车牌定位方式的缺陷,给出了将自然场景下文本检测的最大稳定极值区域(MSER,maximally stable extremal regions)算法与支持向量机(SVM,support vector machine)相结合的车牌定位方法。首先利用MSER算子对车牌字符进行初步定位,... 详细信息

针对传统车牌定位方式的缺陷,给出了将自然场景下文本检测的最大稳定极值区域(MSER,maximally stable extremal regions)算法与支持向量机(SVM,support vector machine)相结合的车牌定位方法。首先利用MSER算子对车牌字符进行初步定位,并依据字符区域的高宽比和占空比剔除明显不是字符的区域,再剔除重叠的字符区域,从而得到候选字符区域,然后将候选字符区域输入训练好的SVM分类器,用来剔除无效的字符区域。最后利用强种子的区域生长法将真实的字符区域聚合,通过求解连通区域的外接矩形,最终提取车牌区域,实现对车牌的精确定位。对比实验结果表明,在不同的自然场景下,该方法比传统的车牌检测算法的定位准确率高2%～3%,其自适应能力和鲁棒性都比较好,具有较高的实用价值。

关键词：车牌定位文本检测最大稳定极值区域支持向量机强种子区域生长