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基于交叠组合稀疏的高阶图像复原算法研究

基于交叠组合稀疏的高阶图像复原算法研究

作者：崔程程南京信息工程大学

学位级别：硕士

图像是人类获取信息最直接的方式之一,但图像常常会受传输过程、存储方式等外界因素的影响而产生退化,因此,图像复原成为了图像处理领域中最基本的课题之一。图像复原作为一类重要的逆问题,其求解过程具有不适定性（病态性）,从而导致... 详细信息

图像是人类获取信息最直接的方式之一,但图像常常会受传输过程、存储方式等外界因素的影响而产生退化,因此,图像复原成为了图像处理领域中最基本的课题之一。图像复原作为一类重要的逆问题,其求解过程具有不适定性（病态性）,从而导致直接求解很难找到稳定解,而全变分模型能有效避免图像复原中的病态问题,且具有良好的去噪及边缘保护能力,被广泛运用于图像复原中。由于全变分模型在求解过程中假设图像是分段光滑的,所以复原后的图像容易产生阶梯效应。本文在全变分模型的基础上,针对现有模型的不足,引入交叠组合稀疏正则项,构建相应的退化模型并依次进行求解。本文主要完成以下几项工作:首先,针对图像中的柯西噪声,提出了一种基于交叠组合稀疏的非凸高阶全变分复原模型。新模型利用图像像素的交叠组合梯度信息突出显示了图像平滑区与边缘区的差异性,平滑了全局图像块,也缓解了阶梯效应,此外该模型还借助了非凸高阶项的局部平滑优势,保留了图像尖锐边缘的信息特征。在假设图像满足周期性边界条件的前提下,采用交替方向乘子法（ADMM）进行模型求解,将受约束问题分解为多个子问题进行单独求解,并采用控制最小化法、迭代重加权L极小化法、牛顿迭代法等算法进行迭代子问题求解。其次,针对图像中的脉冲噪声,提出了一种基于L交叠组合稀疏的高阶全变分复原模型。基于L的变分项可以有效去除脉冲噪声,且对于噪声中的异常值具有较好的鲁棒性,所以采用L的变分项作为新模型的保真项,交叠组合稀疏项与非凸高阶项的混合正则项依然作为模型的正则项,从而实现了图像边缘纹理的保护与阶梯效应的抑制。在模型求解部分,假设图像满足周期性边界条件,应用ADMM算法求解框架,采用控制最小化法、迭代重加权L极小化法、牛顿迭代法、均衡约束规划法等算法进行子问题的迭代求解。最后,为了验证所提模型的有效性,首先借助K-L性质证明了新模型的收敛性,其次进行多组对比实验,并使用峰值信噪比（PSNR）与结构相似性（SSIM）两个评价指标分析复原后的图像质量。实验结果表明,提出的新模型在主观视觉效果与客观评价指标上都表现显著。

关键词：图像复原阶梯效应交叠组合稀疏高阶全变分交替方向乘子法

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QCA技术在递归盒式滤波器中的应用

电子测量与仪器学报 2023年第5期37卷 198-206页

作者：周先春王博文崔程程南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

量子点元胞自动机(quantum dot-cellular automata,QCA)因其延迟时间短、功耗低以及占用面积小等优点被当作代替CMOS的新型技术之一。针对CMOS器件尺寸日益减小导致的高功耗和电容寄生及串扰问题,本文首次利用QCA技术构建了一种递归盒... 详细信息

量子点元胞自动机(quantum dot-cellular automata,QCA)因其延迟时间短、功耗低以及占用面积小等优点被当作代替CMOS的新型技术之一。针对CMOS器件尺寸日益减小导致的高功耗和电容寄生及串扰问题,本文首次利用QCA技术构建了一种递归盒式滤波器。其中,提出了一种全新的QCA全加器,较已提出的QCA全加器减少了55%的电路面积;少使用了56.7%的元胞数;量子成本也降低了10%以上。并以此为基础设计了一种高效的行波进位加法器(ripple carry adder,RCA)以及一种高效的进位选择加法器(carry select adder,CSA)来构成盒式滤波器的加法单元。以此构建的盒式滤波器较一般QCA盒式滤波器节省了32.6%的硬件资源;减少20%的电路运行时间;减少了48.7%的功耗。并使用QCA Designer仿真,结果表明,本设计完全可以代替实现传统的盒式滤波器功能,并在效率、功耗、电路面积、资源占用方面均有显著降低。

关键词：量子点元胞自动机递归盒式滤波器行波进位加法器进位选择加法器

采用局部子图嵌入的MOOCs知识概念推荐模型

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计算机科学与探索 2024年第1期18卷 189-204页

作者：居程程祝义江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 江苏省教育信息化工程技术研究中心江苏徐州221116 高安全系统的软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学) 南京211106

大规模开放在线课程(MOOCs)在减少用户学习盲区和改善用户体验方面已经有大量的研究,尤其是基于图神经网络的个性化课程资源推荐,但现有工作主要集中在固定或同质图上,容易受到数据稀疏问题的影响且难以扩展。在局部子图上使用图卷积,... 详细信息

大规模开放在线课程(MOOCs)在减少用户学习盲区和改善用户体验方面已经有大量的研究,尤其是基于图神经网络的个性化课程资源推荐,但现有工作主要集中在固定或同质图上,容易受到数据稀疏问题的影响且难以扩展。在局部子图上使用图卷积,并结合扩展的矩阵分解(MF)模型来解决这一问题。首先,将异构图分解为多个基于元路径的子图,结合随机游走采样方法实现在采样节点富有影响力邻域的同时捕获实体之间复杂的语义关系,并在局部邻域上进行图卷积平滑各节点表示,实现高可扩展性;然后,使用注意力机制适应性地融合不同子图的上下文信息,更全面地构建用户偏好;最后,通过扩展矩阵分解优化模型参数,获得推荐列表。为了验证提出模型的性能,在公开的MOOCs数据集上进行对比实验,相较于最优基线,性能提升了2%,内存计算需求降低了近500%,缓解数据稀疏问题的同时仍具有较强的可扩展性。

关键词：大规模开放在线课程(MOOCs) 图神经网络个性化课程推荐图卷积基于元路径的子图扩展矩阵分解

再探《朝花夕拾》的“显与隐”——寻迹鲁迅1926年的文学行为

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上海文化 2024年第3期 4-15页

作者：程程云南大学文学院

一、由“草”而“花”的隐衷:从“朝花”的隐喻谈起1927年4月30日鲁迅编定《野草》,5月1日开始整理载于《莽原》的《旧事重提》,并改名为《朝花夕拾》。由“野草”而“旧事”而“朝花”,以下问题有待理清:其一,名称变化的动因。野草的... 详细信息

一、由“草”而“花”的隐衷:从“朝花”的隐喻谈起1927年4月30日鲁迅编定《野草》,5月1日开始整理载于《莽原》的《旧事重提》,并改名为《朝花夕拾》。由“野草”而“旧事”而“朝花”,以下问题有待理清:其一,名称变化的动因。野草的特点是“根本不深,花叶不美,然而吸取露,吸取沉死人的血和肉,各各夺取它的生存。当它生存时,还将遭践踏,将遭删刈,直至于死亡而腐朽”^(2),而朝花则是“带露折花,色香自然要好得多,但我不能够”^(3)。

关键词：《朝花夕拾》《野草》显与隐文学行为野草《莽原》隐衷

以问题为基础的教学法在脑卒中患者院前急救教学中的应用探究

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中国科技期刊数据库医药 2022年第10期 163-165页

作者：崔程程徐州医科大学附属医院神经内科江苏徐州221000

脑卒中患者是急救中的高发人群,已经成为社会关注的重点内容。本文详细分析以问题为基础的教学法教学步骤,将240名的本科生作为研究对象,详细分析该教学法在脑卒中患者院前急救教学中的应用,根据数据统计,该教学法和常规临床教学方法相... 详细信息

脑卒中患者是急救中的高发人群,已经成为社会关注的重点内容。本文详细分析以问题为基础的教学法教学步骤,将240名的本科生作为研究对象,详细分析该教学法在脑卒中患者院前急救教学中的应用,根据数据统计,该教学法和常规临床教学方法相比,在表达能力方面有84.04%的大幅度提升。本文以激发主动学习积极性、培养多元化思维两个方面入手,系统性分析提升教学法教学应用效果的有效对策,旨在为我国众多医科院校提供教学方案,推动我国医疗体系有序发展。

关键词：以问题为基础的教学法脑卒中患者院前急救教学应用

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高为杰《春花之舞》的创作手法与意象表达

音乐创作 2024年第3期 123-135页

作者：孙程程首都师范大学音乐学院

长笛奏鸣曲《春花之舞》(1962),是高为杰先生学生时代的主要作品之一,是作曲家早期由变音体系组织音高结构的典型之作。文章对作品的整体音乐结构、音高结构、音乐材料及组织手法进行了分析,以阐述作曲家在创作中如何运用五声性音调素... 详细信息

长笛奏鸣曲《春花之舞》(1962),是高为杰先生学生时代的主要作品之一,是作曲家早期由变音体系组织音高结构的典型之作。文章对作品的整体音乐结构、音高结构、音乐材料及组织手法进行了分析,以阐述作曲家在创作中如何运用五声性音调素材与变音体系技法相结合,描绘出春花之舞多彩绚丽的美妙景象。

关键词：高为杰《春花之舞》泛调性变音体系民族风格旋律意象表达

基于PathSim的MOOCs知识概念推荐模型

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计算机科学与探索 2024年

作者：祝义居程程郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏省教育信息化工程技术研究中心高安全系统的软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学)

大规模开放在线课程提供大规模开放式在线学习平台，为推进现代教育发挥关键作用。然而，减少用户学习盲区和改善用户体验方面的研究仍具有挑战性：（1）交互数据稀疏；（2）难以扩展到大型推荐任务上；（3）用户需求不单由用户喜好决... 详细信息

大规模开放在线课程提供大规模开放式在线学习平台，为推进现代教育发挥关键作用。然而，减少用户学习盲区和改善用户体验方面的研究仍具有挑战性：（1）交互数据稀疏；（2）难以扩展到大型推荐任务上；（3）用户需求不单由用户喜好决定，还受到不同教师、课程影响；（4）以统一的方式对课程学习事件中不同类型实体及关系进行建模并不妥靠。基于此，本文引入相关性度量，依据全图结构信息计算各边权重，提出采用相关性度量算法PathSim（Path-based similarity）进行邻域采样的知识概念推荐模型PathSimSage（Path-based similarity sampler and aggregate）。各实体间相关性得分可在本地离线计算，将神经网络与传播过程分离，保证神经网络的堆叠层数和传播过程的独立性，大幅减少模型所需训练时间。在公开的MoocCube数据集上进行了综合实验，PathSimSage降低了不相关的信息甚至噪声的影响，解决随机游走采样所引发的高度节点偏差问题，并在一定程度上缓解了过平滑效应。

关键词：大规模开放在线课程图神经网络个性化课程推荐图卷积基于元路径的子图相似性度量

基于CSES和Swarm观测的地震电离层等离子体异常研究

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基于CSES和Swarm观测的地震电离层等离子体异常研究

作者：韩程程防灾科技学院

学位级别：硕士

地震,作为地球自然界最具破坏性的自然灾害之一,不仅给人们的生命财产带来巨大损失,也会对社会经济和环境造成沉重打击。因此,开展地震相关科学预测、监测和预警工作至关重要。随着科技的进步,特别是空间探测技术的发展,越来越多的地震... 详细信息

地震,作为地球自然界最具破坏性的自然灾害之一,不仅给人们的生命财产带来巨大损失,也会对社会经济和环境造成沉重打击。因此,开展地震相关科学预测、监测和预警工作至关重要。随着科技的进步,特别是空间探测技术的发展,越来越多的地震震前异常在电离层被观测到,地震监测预测研究已不局限于地面观测。2018年2月,我国成功发射了地震电磁监测试验卫星(即张衡一号01星,CSES),是中国第一颗专门用于地震观测研究以及地球物理场测量的天基平台。特有的高度和地方时为探索该时空区域内的电离层物理特征,以及地震相关电离层异常现象及机理提供了丰富且长期稳定的观测资料。欧洲航天局在2013年发射的Swarm卫星星座与CSES同期在轨,并且搭载有与CSES相似的地磁场和等离子体探测载荷,为研究电离层的空间动态变化提供了更加全面的观测数据。前期研究表明,电离层等离子体原位观测数据对于地震有非常敏感的响应,学者们记录到大量的震前异常现象。目前CSES-01运行已六年多,基于其电子密度(Ne)观测数据的地震相关异常的系统性的研究还未见报道。本文利用CSES卫星的朗缪尔探针(LAP)载荷观测的电子密度(Ne)数据,对全球57个6.8级以上浅源(震源深度≤100km)地震以及中国15个6级以上地震进行震例分析和统计研究,同时在典型震例CSES数据研究的基础上,联合Swarm卫星观测数据开展立体观测分析。首先利用CSES电子密度观测数据,选取3个典型震例,利用重访轨道分析法研究了震前的异常变化:对于2021年8月12日棉兰老岛附近海域地震,在震前13天和震前12天,震中西北方向Ne异常扰动变化明显升高,在地震当天,震中西南方向Ne扰动变化升高;2020年8月19日印尼苏门答腊岛南部海域地震,在震前11天和震前7天,震中西北方向均有Ne异常变化扰动幅度升高现象;2023年2月6日土耳其地震,在震前10天,震中西北方向Ne扰动变化升高。同时,联合Swarm星座观测数据,利用快速扰动分析方法对这些典型震例进行分析,研究发现:棉兰老岛附近海域地震,在震前13天、震前12天和地震当天记录到了与地震有关的异常;印尼苏门答腊岛南部海域地震,在震前11天和震前7天,Swarm观测数据均有异常出现;土耳其地震在震前10天也记录到了异常现象。其次,利用CSES和Swarm观测数据对三个震例开展震前异常现象的时空立体分布研究,结果表明:在CSES观测到异常现象一定的时空范围内,Swarm卫星在大多数情况下也记录到了相似的异常,但由于CSES和Swarm卫星的轨道高度、地方时等的不同,其异常时空分布有差异,通过这些差异可以看出异常现象可以分布在震中周围460～520km高度范围内,可以持续几个小时。在震例分析的基础上,总结了CSES地震电子密度异常分析流程和判别标准。并利用CSES观测数据对2018年8月到2023年3月之间全球发生的6.8级以上地震(共57个)以及中国大陆6级以上地震(共15个)进行了统计分析。研究发现:(1)震级越大,地震出现异常现象越多;(2)震中东侧异常明显高于震中西侧,北半球异常多分布于震中以南方向,南半球异常多分布于震中以北方向;(3)地震当天、震前2天、震前7天、震前11天几个时间范围内异常出现频次较高;(4)对于中国大陆五年来发生的6级以上地震(共15个):Ne的异常现象多发生在震中西南方向,震前5天异常出现频次最高,此外,震前9天-震前5天有连续异常现象。研究结果表明,CSES和Swarm的Ne能够在研究与地震相关的电离层扰动中发挥基础作用,并且得到统计意义上的可靠性。地震前电离层异常的发生与震级、地理位置(包括陆地与海洋地震)及南北半球位置密切相关,震前异常现象会沿着磁力线方向传播,数据分析结果为理解地震如何影响电离层提供了线索,并且与岩石圈-大气-电离层耦合(LAIC)模型的定性分析一致。本项研究不仅有助于增进我们对地震形成和发展过程中等离子体行为的理解,还能为基于卫星星座的地震电离层研究以及其在防灾减灾中的实际应用提供宝贵的参考资料,具有重要的研究意义。

关键词： CSES Swarm 电子密度地震等离子体异常

美国国防人工智能战略的主题挖掘与演化特征分析

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世界科技研究与发展 2024年

作者：赵程程上海工程技术大学管理学院

面对美国国防部启动的一系列人工智能（AI）战略举措，识别美国国防AI战略主题和演化特征，认清美国国防AI战略的实质意图，能为我国国防AI战略规划提供参考。本文选取2018—2022年美国国防部正式发布的AI战略文本作为研究样本，采用非... 详细信息

面对美国国防部启动的一系列人工智能（AI）战略举措，识别美国国防AI战略主题和演化特征，认清美国国防AI战略的实质意图，能为我国国防AI战略规划提供参考。本文选取2018—2022年美国国防部正式发布的AI战略文本作为研究样本，采用非结构化文本挖掘工具，通过提炼高频词汇，挖掘出美国国防AI战略主题。同时，绘制主题词共现网络图谱，由点及面观察美国国防AI主题演变特征。研究表明，美国国防部的AI发展战略可分为战略主体、技术创新、伦理安全、战略资源、多元合作五大主题。在演化进程中，战略主体方面，形成了以AI联合中心为核心主体，联合多部门共建AI的国家防御体系。技术创新方面，从各军种自建AI作战系统演化为建立陆、海、空一体化的作战指挥控制网络。战略资源方面，数据是关键资产、人才是关键要素、资金是关键助力。伦理安全方面，从“AI伦理准则”到“负责任的人工智能（RAI）”的背后是从“体现民主价值观”到“为美国军事霸权扫清舆论障碍”。多元合作方面，对内，美国公私主体共建AI技术生态系统；对外，国防部与盟友伙伴国家联合共建全球RAI生态体系。

关键词：美国国防部人工智能战略文本挖掘主题分析演化特征