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用于单像素成像的生成对抗网络研究

用于单像素成像的生成对抗网络研究

作者：戴钱玲南昌大学

学位级别：硕士

单像素成像用一个没有空间分辨率的单点探测器就能实现二维目标的成像,因其高灵敏度和低成本等优势在很多领域都有广阔的应用前景。传统的压缩感知重建算法计算复杂、重建时间长,无法满足实时成像应用的需求。基于深度学习的压缩感知重... 详细信息

单像素成像用一个没有空间分辨率的单点探测器就能实现二维目标的成像,因其高灵敏度和低成本等优势在很多领域都有广阔的应用前景。传统的压缩感知重建算法计算复杂、重建时间长,无法满足实时成像应用的需求。基于深度学习的压缩感知重建算法避免了大量的迭代运算,特别是在生成图像上具有出色表现的生成对抗网络能够改善低测量率下重建图像的质量。但测量值先验信息没有在判别器中得到充分的利用,卷积神经网络的感受野受到卷积核大小的限制,且一个模型只能实现一个测量率的图像重建,降低了模型的泛化能力。为了解决上述问题,本文开展基于生成对抗网络的压缩重建网络研究,并探究其在单像素成像上的应用,主要工作内容和成果如下:(1)设计了将测量值作为判别器辅助输入的生成对抗网络(Measurements as Auxiliary Input of Discriminator-Generative Adversarial Network,MAID-GAN)及其变体MAID-GAN+。为了在判别器中充分利用测量值先验信息,将测量值作为判别器的辅助输入,采用Y型结构融合图像域和测量域的信息。设计了两种基于卷积神经网络的结构分别作为MAID-GAN和MAID-GAN+的生成器。通过多组对比实验,验证了将测量值作为判别器辅助输入的生成对抗网络相较于只有图片作为判别器输入的生成对抗网络能够取得更好的重建效果,且MAID-GAN+重建图像的质量优于MAID-GAN。搭建了单像素成像系统,将二值化采样层的MAID-GAN和MAID-GAN+应用于系统进行成像。(2)设计了一种基于Transformer的生成对抗网络(Transformer based Measurements as Auxiliary Input of Discriminator-Generative Adversarial Network,TMAID-GAN)。生成器设计成Transformer结构的序列模型,通过注意力机制捕获长距离像素之间的依赖关系,解决卷积神经网络感受野受限的问题。设计了不同的Embedding结构和多头融合注意力模块,在标准的多头注意力机制中加入前融合模块和后融合模块。设计多组对比实验探究了Embedding层token的长度、Embedding方式、多头注意力机制模块对重建图像的影响,得到了较优的网络参数设置。与其他重建算法相比,TMAID-GAN取得了更好的重建效果。将二值化采样网络的TMAID-GAN用于搭建的单像素成像系统,验证了网络的可行性。(3)设计了一种泛化测量率的生成对抗网络(Generalization Measurements Transformer-Generative Adversarial Network,GMT-GAN)。该网络将多个测量率的测量值作为生成器的输入,生成器能够同时重建多个测量率的图像,解决单模型只能实现单个测量率图像重建的问题。设计了不同的Corss Encoder结构,通过仿真实验对比了Cross Encoder＿V1和Cross Encoder＿V2的图像重建性能。将泛化测量率的网络GMT-GAN和单模型单测量率图像重建网络TMAID-GAN进行对比,结果表明GMT-GAN实现泛化测量率的同时,图像重建精度只有略微的下降。与其他的重建算法相比,GMT-GAN取得了更好的重建性能。最后,将该网络用于单像素成像系统,实现了单模型多测量率的图像重建。

关键词：单像素成像深度学习生成对抗网络 Transformer

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基于BP神经网络的S公司财务风险预警研究

基于BP神经网络的S公司财务风险预警研究

作者：戴昊河北地质大学

学位级别：硕士

近年来,受到房地产行业不景气,行业内竞争加剧以及原材料上涨等因素的影响,装修公司财务风险上升。部分装修公司由于财务风险预警意识弱化,出现财务预警状况,甚至濒临破产。对装修公司财务风险进行预警,显得尤为重要。为了帮助公司尽早... 详细信息

近年来,受到房地产行业不景气,行业内竞争加剧以及原材料上涨等因素的影响,装修公司财务风险上升。部分装修公司由于财务风险预警意识弱化,出现财务预警状况,甚至濒临破产。对装修公司财务风险进行预警,显得尤为重要。为了帮助公司尽早发现财务风险,助力其高质量发展,选择BP神经网络构建预警模型,给利益相关群体提供了解财务风险预警的手段。总体通过运用理论研究与案例分析相融合的方法,对装修类公司财务风险预警进行研究。首先,对相关概念和理论进行了阐述。其次,通过对装修公司目前面临的财务风险进行分析,筛选出建立模型需要的各项指标数据,而后使用BP神经网络模型初步构建了装修公司的财务风险预警模型,并通过代入测试的装修公司的财务数据,发现模型预测准确率为84.24%,验证了所建立装修行业财务风险预警模型的有效性。在验证模型有效后,将S装修公司的财务数据代入构建的模型中,得出预警结果,即S公司存在财务轻度预警。通过对预警结果进行分析,发现S装修公司存在盈利水平低下、负债结构不合理以及发展能力不强等问题。最后,针对具体问题提出以下建议:构建有效的财务风险预警机制,加强应收账款管理,调整负债结构,构建多元融资渠道等。通过研究,分析了S装修公司财务风险点,并为S装修公司财务风险监控和预防提供了理论基础和具有可行性的建议措施。同时,构建的财务风险预警模型也为装修行业上市公司风险评价提供了数据支撑,为装修行业上市公司降低财务风险提供建议参考和选择空间。

关键词：财务风险预警装修公司 BP神经网络

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5G陶瓷滤波器用喷涂银浆

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 78-83页

作者：黄帅谭划张海波彭戴武汉船用电力推进装置研究所湖北武汉430064 华中科技大学材料科学与工程学院材料成形与模具技术国家重点实验室湖北武汉430074 广东华中科技大学工业技术研究院广东东莞523808

从5G陶瓷滤波器用银浆的工艺特性出发,制备了分散性好、一致性高、烧结性能优异的球形亚微米银粉;制备了工艺匹配性好、拉力高的玻璃粉;制备了能湿润5G陶瓷滤波器精细化结构的有机载体.制造出5G陶瓷滤波器用喷涂银浆,其性能参数为:银含... 详细信息

从5G陶瓷滤波器用银浆的工艺特性出发,制备了分散性好、一致性高、烧结性能优异的球形亚微米银粉;制备了工艺匹配性好、拉力高的玻璃粉;制备了能湿润5G陶瓷滤波器精细化结构的有机载体.制造出5G陶瓷滤波器用喷涂银浆,其性能参数为:银含量为78%,黏度为7 Pa·s,方块电阻为4 mΩ,拉力为21 N/mm^(2).该银浆对5G陶瓷滤波器元器件的外表面、通孔、盲孔、凹槽等处均具有很好的金属化效果,银层没有出现缺银、龟裂、毛刺、流挂等问题.该5G陶瓷滤波器用喷涂银浆具有雾化性能好、湿润性高、不流挂、低方阻、高拉力的优点,在5G陶瓷滤波器领域具有广泛的应用前景.

关键词：陶瓷滤波器银粉玻璃粉有机载体喷涂银浆

PBL教学法在初中语文阅读教学中的应用研究

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PBL教学法在初中语文阅读教学中的应用研究

作者：戴蕊青海师范大学

学位级别：硕士

设计符号学视域下的视觉元素编码研究 ——以二进制符号视觉设计应用为例

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设计符号学视域下的视觉元素编码研究 ——以二进制符号视觉设计...

作者：戴西平山东工艺美术学院

学位级别：硕士

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H科技公司市场营销策略研究

H科技公司市场营销策略研究

作者：戴远洋电子科技大学

学位级别：硕士

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混合动力汽车深度强化学习分层能量管理策略

重庆大学学报 2024年第1期47卷 41-51页

作者：戴科峰胡明辉重庆大学机械与运载工程学院重庆400044

为了提高混合动力汽车的燃油经济性和控制策略的稳定性,以第三代普锐斯混联式混合动力汽车作为研究对象,提出了一种等效燃油消耗最小策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,ECMS)与深度强化学习方法(deep feinforceme... 详细信息

为了提高混合动力汽车的燃油经济性和控制策略的稳定性,以第三代普锐斯混联式混合动力汽车作为研究对象,提出了一种等效燃油消耗最小策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,ECMS)与深度强化学习方法(deep feinforcement learning,DRL)结合的分层能量管理策略。仿真结果证明,该分层控制策略不仅可以让强化学习中的智能体在无模型的情况下实现自适应节能控制,而且能保证混合动力汽车在所有工况下的SOC都满足约束限制。与基于规则的能量管理策略相比,此分层控制策略可以将燃油经济性提高20.83%~32.66%;增加智能体对车速的预测信息,可进一步降低5.12%的燃油消耗;与没有分层的深度强化学习策略相比,此策略可将燃油经济性提高8.04%;与使用SOC偏移惩罚的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)相比,此策略下的燃油经济性将提高5.81%~16.18%。

关键词：混合动力汽车动态规划强化学习深度神经网络等效燃油消耗

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基于生物神经元动作电位传递的碰撞检测模型

基于生物神经元动作电位传递的碰撞检测模型

作者：戴志峰广州大学

学位级别：硕士

迫近感知能力对人类和包括哺乳动物在内的动物的生存至关重要。在经过数亿年的进化发展中,生物拥有了高效、稳健的迫近感知视觉系统。然而,目前的人工视觉系统还远没有达到这种能力。国内外有部分启发于生物视觉的碰撞感知视觉系统,例... 详细信息

迫近感知能力对人类和包括哺乳动物在内的动物的生存至关重要。在经过数亿年的进化发展中,生物拥有了高效、稳健的迫近感知视觉系统。然而,目前的人工视觉系统还远没有达到这种能力。国内外有部分启发于生物视觉的碰撞感知视觉系统,例如蝗虫、果蝇的视觉系统。然而,这些模型大多基于第二代人工神经网络(Artificial neural network,ANN)搭建,该网络模型能源消耗大且不能反映真实神经元之间以动作电位作为信号传递的本质机理。本文提出了一种全新的电脉冲碰撞感知神经网络,该网络模拟生物视网膜层的信号处理机制,能够实现鲁棒的碰撞选择性,在复杂动态场景中有效提取碰撞刺激,对非碰撞刺激保持静默。本文主要工作及创新如下:(1)首先,本文应用相位编码(phase coding)的方式将视频信号转换为脉冲信号,并通过引入延迟的概念来反映兴奋和抑制脉冲信号之间的时空竞争以实现迫近选择性。其次我们还对模型采用了首个脉冲编码方式(Time-to-first-spike coding),探究了两种编码方式在各种场景下的表现。(2)基于生物对运动引起的亮度增量、减量分开并行处理的视觉机制,本文在电脉冲神经网络中引入ON/OFF通道机制。该机制将视觉信号分到平行的ON/OFF通道中,其中ON/OFF通道分别编码亮度增量和减量,这使得模型实现了对ON/OFF通道刺激的多样选择性。(3)本文引入离心降采样方法来处理ON/OFF通道的脉冲信号,该方法改变了传统相机均匀采样的特点,使得模型能体现哺乳动物对视觉中心区域的物体运动具有较高灵敏度的特征。

关键词：脉冲迫近感知网络哺乳动物视觉 ON/OFF通道延迟离心降采样神经编码

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癫痫的自身免疫性病因研究进展概述

中华神经科杂志 2024年第5期57卷 511-518页

作者：戴雨薇尹晴杨利中南大学湘雅二医院神经内科长沙410011

针对“自身免疫性癫痫”概念在使用上出现的争议,国际抗癫痫联盟提出了“继发于自身免疫性脑炎的急性症状性痫性发作(ASSAE)”和“自身免疫性脑炎相关癫痫(AEAE)”,这两者在主要致病性抗体、病理学改变、治疗方案、预后上都有很大的差... 详细信息

针对“自身免疫性癫痫”概念在使用上出现的争议,国际抗癫痫联盟提出了“继发于自身免疫性脑炎的急性症状性痫性发作(ASSAE)”和“自身免疫性脑炎相关癫痫(AEAE)”,这两者在主要致病性抗体、病理学改变、治疗方案、预后上都有很大的差异。文中拟从定义、流行病学、病因、临床表现、诊断和治疗方面对这2个新概念进行全面解读,以期解决临床上对于ASSAE和AEAE的诊疗过程中存在的问题,加深神经科医师对于癫痫的自身免疫性病因的了解。

关键词：神经系统自身免疫疾病癫痫继发于自身免疫性脑炎的急性症状性痫性发作自身免疫性脑炎相关癫痫