检索结果-南通市图书馆

作者：龚亚梅山东师范大学

学位级别：硕士

物联网和移动通信技术的蓬勃发展催生了计算密集型和延迟敏感型新兴应用,这些新兴应用对网络通信、计算能力的需求激增,给资源有限的移动设备带来严峻挑战。无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)移动边缘计算网络(Mobile Edge Computing... 详细信息

物联网和移动通信技术的蓬勃发展催生了计算密集型和延迟敏感型新兴应用,这些新兴应用对网络通信、计算能力的需求激增,给资源有限的移动设备带来严峻挑战。无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)移动边缘计算网络(Mobile Edge Computing,MEC)因其高度的灵活性和机动性,不仅弥补了传统地面MEC网络对地面通信基础设施的依赖,而且在农业、通信、应急救援等多种场景中满足了各类应用的计算需求。然而无人机移动边缘计算网络的高移动性、资源不确定等特性导致网络的高动态性,这为网络中的资源配置带来了诸多挑战。首先,UAV灵活部署的同时也导致网络具有随机、动态等特性,进而对网络中多UAV的位置部署与任务卸载机制的设计带来严峻挑战。其次,有限的MEC服务器可用计算资源具有动态不确定性,用户面对不确定的计算环境作出卸载决策时会表现出风险寻求或损失规避的行为,这也为用户任务卸载决策建模带来挑战。最后,MEC服务器往往由不同无线网络服务提供商(Wirless Internet Service Provider,WISP)管理,需设计合理有效的计算资源定价激励机制以激励MEC服务器为用户提供计算服务。如何灵活部署无人机位置,并建立高效合理的任务卸载机制和激励机制是无人机边缘计算网络发挥其潜能的关键所在。因此,本论文分别针对无人机移动边缘计算网络中的MEC使能的UAV联盟网络和UAV辅助的空地MEC网络两种典型应用场景,研究了这两种典型应用场景中任务卸载机制的设计与资源分配方案的优化。论文的主要研究内容如下:1)针对MEC使能的UAV联盟网络中UAV联盟成员机载资源有限以及UAV联盟领头者位置固定问题,提出了面向任务处理时延最小化的分层任务卸载和UAV位置部署优化方法。首先,UAV成员采用部分卸载方式,有效缓解UAV成员计算资源不足带来的计算过载问题,通过联合优化UAV头位置部署及UAV成员卸载策略,建立了最小化所有UAV成员任务处理总延迟问题。其次,将UAV头效用最大化和UAV成员效用最大化问题建模为多主多从的Stackelberg博弈,多无人机头为多领导者,多无人机成员为多追随者,并实现双方效用最优化。最后,利用精确势博弈(Exact Potential Game,EPG)分析了Stackelberg博弈均衡(Stackelberg Equilibrium,SE)的存在性,并利用基于最佳响应的分层迭代卸载算法来实现SE。仿真结果表明,与现有方法相比,所提出的方法在UAV成员总任务处理时延最小化方面能实现更好的性能,在四个UAV头与十二个UAV成员的情况下,所提出方法的总任务处理时延相较于其他对比方案最高能够降低61%左右。2)针对UAV辅助的空地MEC网络中MEC服务器可用计算资源具有动态不确定性以及地面用户任务卸载时表现出风险意识行为的挑战,提出了基于前景理论(Prospect Theory,PT)和定价激励的任务部分卸载机制与计算资源分配方法。首先,同时考虑MEC服务器定价和失效风险以及用户卸载风险意识行为,建立了基于前景理论的用户满意度效用模型和基于定价的MEC服务器效用函数模型。其次,将最大化用户满意度效用与MEC服务器效用函数问题建模为多领导者多追随者Stackelberg博弈,证明了MEC服务器层子博弈和用户层子博弈都是具有纳什均衡(Nash Equilibrium,NE)的N人凹博弈,进一步证明了SE的存在性。最后,设计了一种联合用户卸载策略优化和MEC服务器资源定价的迭代算法实现了SE。仿真结果表明,与现有方法相比所提出的方法同时考虑了MEC服务器端与用户端,使得MEC服务器和用户都获得较高效用。

关键词：无人机移动边缘计算多主多从斯坦克伯格博弈任务卸载 UAV位置部署定价激励机制

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MMO游戏中数字化身同一性建构研究

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作者：罗龚楷中国传媒大学

学位级别：硕士

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基于TGFU教学法的小学六年级排球教学实验研究

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作者：龚耀军江西科技师范大学

学位级别：硕士

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高性能SERS活性基底对精神类药物的检测及应用

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作者：龚嘉民上海师范大学

学位级别：硕士

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氢键系统中质子转移动力学的量子模拟

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作者：龚绘林中南林业科技大学

学位级别：硕士

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阅读场景下端到端文本实时检测与识别方法

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作者：龚传阳电子科技大学

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基于扩散模型的图像生成研究

基于扩散模型的图像生成研究

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作者：龚润林广州大学

学位级别：硕士

目前,深度图像生成模型主要分为以下几类:变量自动编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、归一化流模型和扩散模型。与其他模型相比,扩散模型训练拥有更好的稳定性,并能够生成高质量和多样化的图像。主流扩散模型采用的训练框架有两种,一种... 详细信息

目前,深度图像生成模型主要分为以下几类:变量自动编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、归一化流模型和扩散模型。与其他模型相比,扩散模型训练拥有更好的稳定性,并能够生成高质量和多样化的图像。主流扩散模型采用的训练框架有两种,一种是基于有局部感知能力的卷积神经网络,另一种是基于能捕获全局上下文信息注意力机制。如何将两种模型的优势融合应用到扩散模型成为思考的问题。为此,本文主要进行了以下两个方面的研究:(1)设计了一种融合多种注意力机制的Conformer网络。首先提出了一种新的注意力方法——额外注意力,该方法能有效地学习样本内部的关系和样本之间的关系。其次,融合自注意力、外部注意力和额外注意力三种注意力计算方法优势,提出内外注意力机制(IAOA)。最后在Conformer网络的基础上设计了融合多种注意力机制的Conformer网络(Enhanced-Conformer),该模型能将局部特征、全局特征和外部特征相融合,有效提高图像特征提取能力。实验结果表明,相较于基线Conformer网络,Enhanced-Conformer在CIFAR10、CIFAR100和Tiny Image三个数据集上图像分类实验的Top-1准确率分别提高了1.43%、11.2%和5.55%,验证了卷积神经网络和注意力机制融合模型的可行性。(2)提出了基于卷积和轻量化内外注意力机制的扩散模型,用于取代扩散模型常用的U-Net主干,该模型融合了空间通道重建卷积网络(SCConv)和轻量化内外注意力机制(Simple-IAOA)。SCConv在卷积操作过程中引入空间重建和通道重建模块,既考虑了空间相关性,又考虑了通道相关性,能够更好地捕捉图像中的重要特征;Simple-IAOA在IAOA的基础上通过共享参数的方法优化注意力计算方式,减少冗余计算的同时能提取图像的内外部特征。此外,还验证了Linear噪声和Sigmoid噪声对图像生成质量的影响。相关实验表明,相较于基于U-Net的扩散模型,基于卷积和轻量化内外注意力机制的扩散模型在Mini Image Net、AFHQ、Celeb A三个数据集上训练后,生成的图像质量相较于原图像的FID分别降低了12.66%、41.77%和36.24%,相较于基于Vi T的扩散模型,FID分别降低了10.36%、34.81%和32.84%,验证了该模型特征提取能力。在基于U-Net、Vi T、卷积和轻量化内外注意力机制等扩散模型中,相比于使用Linear噪声,使用Sigmoid噪声后的生成图像质量均有提升,验证了使用Sigmoid噪声的有效性。

关键词：图像生成扩散模型卷积神经网络轻量化内外注意力机制

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基于Fisher线性判别的混合学习及其应用研究

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作者：龚嘉文湖北大学

学位级别：硕士

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第23届全国分子光谱学学术会议和第五届光谱年会暨黄本立院士百岁华诞学术研讨会

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光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 229-229,249,257页

作者：中国光学学会中国化学会中国光学会光谱专业委员会厦门大学中国光学学会中国化学会中国光学会光谱专业委员会厦门大学

(第一轮通知)由中国光学学会、中国化学会,以及中国光学会光谱专业委员主办的“第23届全国分子光谱学学术会议和第五届光谱年会”将于2024年11月29—12月2日在福建省厦门市召开,会议由厦门大学承办。2024年适逢黄本立院士百岁华诞,会议... 详细信息

(第一轮通知)由中国光学学会、中国化学会,以及中国光学会光谱专业委员主办的“第23届全国分子光谱学学术会议和第五届光谱年会”将于2024年11月29—12月2日在福建省厦门市召开,会议由厦门大学承办。2024年适逢黄本立院士百岁华诞,会议同期将召开“黄本立院士百岁华诞学术研讨会”,以此致敬黄本立院士对我国光谱事业的杰出贡献。

关键词：分子光谱学百岁华诞中国光学学会黄本立中国化学会福建省厦门市学术会议院士

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大学生感知社会善念对公平决策的影响

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作者：龚潇玮吉林大学

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