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仪器仪表学报 2024年第5期45卷 20-32页

作者：童小钟赵宗庆苏绍璟左震孙备国防科技大学智能科学学院长沙410072

可见光与红外图像融合旨在利用两种不同传感器之间有效的信息,通过互补的图像特征实现图像增强。然而,当前基于深度学习的融合方法倾向于优先考虑评价指标。模型的复杂性较高,权重参数较大,推理性能低,泛化性较差,不易部署到无人机载边... 详细信息

可见光与红外图像融合旨在利用两种不同传感器之间有效的信息,通过互补的图像特征实现图像增强。然而,当前基于深度学习的融合方法倾向于优先考虑评价指标。模型的复杂性较高,权重参数较大,推理性能低,泛化性较差,不易部署到无人机载边缘计算端。为了应对这些挑战,本文提出了一种新颖的可见光与红外图像融合方法,即知识蒸馏的自适应DenseNet来学习预先存在的融合模型,通过使用超参数(例如宽度和深度)来实现融合效果和模型轻量化。本文提出的方法在典型地面目标数据集进行了评估,实验结果表明,该模型参数仅为77 KB,推理时间为0.95 ms,具有超轻量的网络结构,良好的图像融合效果和复杂场景下较强的泛化能力。

关键词：可见光与红外图像图像融合知识蒸馏自适应无人机

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基于区域优化路径算法的停车场智能停车和反向寻车系统设计及实现

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中文科技期刊数据库（全文版）自然科学 2024年第8期 0040-0044页

作者：贺铸何昶蔡辰韬赵宗庆王蕊滋湖南警察学院湖南长沙410100

近些年,我国基础经济快速发展,城镇化的进程也随之加速,机动车数量的迅速增加就是经济快速发展所产生的影响之一,进而产生了不可避免的矛盾——车辆的增加与城市所能提供的车位数量的供应关系,随之而来的停车难问题给城市交通带来了极... 详细信息

近些年,我国基础经济快速发展,城镇化的进程也随之加速,机动车数量的迅速增加就是经济快速发展所产生的影响之一,进而产生了不可避免的矛盾——车辆的增加与城市所能提供的车位数量的供应关系,随之而来的停车难问题给城市交通带来了极大的考验。然而,传统的停车场受到的限制比较大,停车场功能过于简单,效率低下,特别是地下停车场信号较弱,使得车位信息更新不及时。因此,在物联网业务蓬勃发展的今天,如何建立一个智能高效的停车系统俨然成为全社会普遍关注的重要课题。

关键词：智能停车区域优化路径算法系统设计

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空地光电装备协同智能化目标感知技术及发展

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国防科技 2024年第4期45卷 22-33页

作者：魏俊宇胡柳顺苏绍璟左震赵宗庆国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073

对国内外典型空地光电装备发展情况进行阐述和特点分析,从基于空地光电装备协同的目标检测、图像配准和目标定位3个方面分别介绍相关技术与核心算法。对未来空地光电装备协同目标感知技术的发展趋势和存在问题进行分析,并展望目标感知... 详细信息

对国内外典型空地光电装备发展情况进行阐述和特点分析,从基于空地光电装备协同的目标检测、图像配准和目标定位3个方面分别介绍相关技术与核心算法。对未来空地光电装备协同目标感知技术的发展趋势和存在问题进行分析,并展望目标感知研究领域的未来发展前景。在人工智能和无人平台快速发展的背景下,基于光电装备的视觉感知目标检测和定位技术取得长足进步,空地光电装备作为重要载荷,利用有人、无人的空中和地面等多域移动平台对目标进行协同识别与跟踪,进而对目标行为趋势进行预测,能够大幅提高复杂环境下的目标感知能力,对维护国防安全具有重要研究意义和应用价值。

关键词：光电装备空地协同智能感知

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党政军机关材料写作所见问题剖析与矫正

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2000年

作者：赵宗庆

党政军机关材料写作所见问题剖析与矫正

ISBN: (纸本)7506005891

党政军机关材料写作所见问题剖析与矫正

关键词：中国文化写作研究

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党政军机关应用材料写作要领

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2001年

作者：赵宗庆赵磊

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党政军机关应用材料写作新探第1版

党政军机关应用材料写作新探

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2002年

作者：赵宗庆赵磊

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基于参数优化变分模态分解的瞬时模态参数识别

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航空动力学报 2024年第4期39卷 143-150页

作者：陈祥祥史治宇赵宗爽南京航空航天大学航空学院机械结构力学及控制国家重点实验室南京210016 中国商用飞机有限责任公司上海飞机制造有限公司上海201324

针对变分模态分解的模态数和二次惩罚因子难以确定的问题,提出了基于正交性指标、能量比值和变分能量熵的参数优化算法;对于分解得到的单分量信号,发展了基于多项式调频小波变换的瞬时频率识别方法和基于能量法的瞬时阻尼比识别方法。... 详细信息

针对变分模态分解的模态数和二次惩罚因子难以确定的问题,提出了基于正交性指标、能量比值和变分能量熵的参数优化算法;对于分解得到的单分量信号,发展了基于多项式调频小波变换的瞬时频率识别方法和基于能量法的瞬时阻尼比识别方法。开展了三自由度时变结构仿真研究和时变钢梁实验研究。研究结果表明:优化后的变分模态分解法能够精确分离多自由系统的各阶时变分量,具有较强的抗噪性能;基于多项式调频小波变换的瞬时频率识别方法具有很强的时变频率追踪性能、抗噪声能力强,时变频率识别精度高,平均误差不超过1%;能量法能够较准确地识别结构的瞬时阻尼比,识别误差保持在10%左右,抗噪优势明显。

关键词：模态参数识别参数优化变分能量熵变分模态分解多项式调频小波变换能量法

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加强高校教师岗位聘任工作的实践与思考——以中国地质大学(武汉)为例

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中国地质大学学报（社会科学版） 2013年第S1期13卷 42-44页

作者：赵宗庆李宇凯周刚中国地质大学(武汉)人事处

坚持"按需设岗、平等竞争、择优聘用、以岗定薪、严格考核"的岗位聘用制度是高校大力实施人才强校战略,优化人力资源配置,为学校建设和发展提供优质人力资源保障的重大制度安排和战略举措。在高校人力资源建设中,优化教师队伍建设,加强... 详细信息

坚持"按需设岗、平等竞争、择优聘用、以岗定薪、严格考核"的岗位聘用制度是高校大力实施人才强校战略,优化人力资源配置,为学校建设和发展提供优质人力资源保障的重大制度安排和战略举措。在高校人力资源建设中,优化教师队伍建设,加强教师岗位聘用管理工作,尤为重要。本文以中国地质大学(武汉)为例,在总结教师岗位聘用管理工作主要做法和成功经验的基础上,对如何进一步加强和改进教师岗位聘任工作做了一些思考和研究。

关键词：高校教师岗位聘用人力资源配置

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浅论医院领导者的素质

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中华医院管理杂志 1993年第8期9卷 487-488页

作者：李培龙赵宗庆 300074 天津市河西马场医院天津市河西卫生局唐山市255部队医院

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基于残差机制的异质图神经网络表示学习方法及应用研究

基于残差机制的异质图神经网络表示学习方法及应用研究

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作者：赵宗星烟台大学

学位级别：硕士

异质图神经网络作为一种图表示学习方法,利用图拓扑信息实现对不同类型节点之间复杂关系的表示学习,使得对复杂关系网络的建模更加准确和全面。由于异质图神经网络在处理异质图数据的关系时展现出显著的优势,广泛应用于图数据挖掘、社... 详细信息

异质图神经网络作为一种图表示学习方法,利用图拓扑信息实现对不同类型节点之间复杂关系的表示学习,使得对复杂关系网络的建模更加准确和全面。由于异质图神经网络在处理异质图数据的关系时展现出显著的优势,广泛应用于图数据挖掘、社交网络分析和推荐系统等领域。随着异质数据复杂性、网络信息规模的增加,如何训练一个高效的异质图神经网络模型至关重要。目前,大多数异质图神经网络所基于的图数据中常缺乏必要的属性信息,且一些固有信息由人工添加,表现为数据的不可靠性;此外,真实的数据系统在受到噪声干扰和对抗性攻击等因素时可导致真实数据信息发生改变,异质图神经网络在面临存在异常特征的图数据时学习能力会大大降低;更进一步,当网络模型在提升预测精度时,常常由于层数过深导致数据过拟合和梯度消失。残差机制通过设计跨层的跳跃连接,可提高跨层信息融合精度、缓解梯度消失、增强模型的学习和泛化能力,是解决上述问题的有效方法。因此,本文开展基于残差机制的异质图神经网络表示学习及应用研究,主要内容包括如下三个方面。(1)基于残差注意力机制异质图属性补全的表示学习方法研究针对异质网络中节点的属性缺失、过拟合和梯度消失的问题,本文提出基于残差注意力机制的异质图神经网络属性补全框架。首先,节点嵌入层利用类型转换矩阵,将多维异质数据映射到低维向量空间,保证数据特征维度的一致性。而后,利用残差注意力网络层,计算目标节点的邻居节点属性,学习生成缺失的节点属性,并将学习到的属性作为目标节点的属性信息。然后,将本框架与图神经网络模型结合,在迭代训练中实现图属性的节点表示与获取。此外,通过设计节点分类、聚类和消融实验,结果表明该模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。(2)基于自适应残差注意力机制的异质图结构优化表示学习方法研究针对异质网络中存在不可靠图结构以及特征聚合丢失信息的问题,本文提出基于贝叶斯图结构优化的自适应异质图神经网络模型。首先,利用贝叶斯图结构优化和消息传递的角度优化初始图结构,提出消息传递框架中的贝叶斯图结构优化算法,用于优化底层表征图结构。其次,基于拉普拉斯平滑方法分析异质图神经网络中聚合节点特征时存在异常的原因,利用自适应残差网络层,平衡消息传递特征聚合和残差连接难以表征异常数据的性能。然后,通过设计带有异常特征的真实数据集节点分类实验验证上述方法,实验结果表明该模型具有良好的分类精度。(3)基于残差异质网络的多任务分配表示学习方法及应用研究针对传统面向移动群智感知平台的任务分配算法忽略工人和任务属性异质性问题,本文提出基于异质残差网络的多属性E-CARGO(环境类、任务、角色、组、对象)任务分配模型。首先,多属性E-CARGO模型将任务分配问题建模为一个连续的决策过程,对移动群智感知平台的工人与任务利用组分配策略实现相似性分组,工人与任务符合可依赖关系。其次,利用基于集成深度学习框架的异质残差网络自适应学习工人与任务之间的关联权重,按照权重优先级为工人分配任务。然后,利用策略网络计算工人与任务之间的状态变化,设计工人满意度函数衡量任务分配方案的可行性。此外,通过模拟大量现实场景下任务与工人之间的需求问题,利用多个移动群智感知平台数据集验证上述方法实现任务分配的有效性。本文分别针对异质图数据属性缺失、异常数据难以表征以及易忽略异质属性工人与任务分配关系的问题进行了研究。但是,异质图表示学习模型面对在大量异常数据、大型网络环境下存在鲁棒性低、计算复杂度高等问题,是未来值得探索的研究内容。

关键词：异质图神经网络残差机制异质图表示学习任务分配

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