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一种无人机视觉位姿估计的语义特征匹配算法

航空学报 2024年

作者：赵辰豪吴德伟何晶吴倩空军工程大学信息与导航学院

传统视觉特征匹配算法提取的特征点易受光照、视角变化等外界因素的影响，复杂环境下算法匹配精度低、鲁棒性差，导致无人机视觉定位误差大。针对上述问题，本文提出了一种融合多类信息的语义特征匹配算法，该算法采用语义特征点替代传... 详细信息

传统视觉特征匹配算法提取的特征点易受光照、视角变化等外界因素的影响，复杂环境下算法匹配精度低、鲁棒性差，导致无人机视觉定位误差大。针对上述问题，本文提出了一种融合多类信息的语义特征匹配算法，该算法采用语义特征点替代传统特征点以提高特征点的鲁棒性与可重复提取率。首先，采用位置信息、语义信息以及描述信息建立特征点的初始表征；随后，利用具有注意力机制的图神经网络聚合其他语义特征点信息，建立最终表征，以优化表征结果的精确性；最后，根据语义信息与表征信息计算特征点对的综合匹配度，提高特征匹配的准确率。实验结果表明：在无人机飞行场景下，本文所提算法特征点的稳健性、特征匹配准确性均优于传统算法，且对光照、大视角等变化具有较强的鲁棒性，为后端无人机视觉导航位姿解算提供了更加可靠精准的语义特征匹配结果。

关键词：路标检测语义特征提取语义特征匹配图神经网络注意力机制

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量子微波-光波相干转换实验系统与研究进展

激光与光电子学进展 2024年

作者：苗强吴德伟空军工程大学信息与导航学院

量子微波-光波转换作为构建量子网络的关键技术，是驱动量子科学发展的重要引擎之一，其在分布式量子计算、远程量子传感、量子精密测量等方面表现出巨大的应用和发展前景。本文系统总结了当前实现微波-光波转换的电光、原子、光力、磁... 详细信息

量子微波-光波转换作为构建量子网络的关键技术，是驱动量子科学发展的重要引擎之一，其在分布式量子计算、远程量子传感、量子精密测量等方面表现出巨大的应用和发展前景。本文系统总结了当前实现微波-光波转换的电光、原子、光力、磁子等四类主要实验平台系统及其物理原理与模型，梳理了依托四类平台实现微波-光波转换的实验方案及其研究进展，总结对比了各类平台在光子转换效率、转换带宽以及实验条件苛刻程度等方面的性能优劣，最后探讨了微波-光转换当前与未来的发展趋势及在量子信息系统应用中需重点解决的关键问题。

关键词：微波-光波转换电光耦合 Rydberg原子光力耦合磁光耦合

TriCh-LKRepNet:融合三通道映射与结构重参数化的大核卷积恶意代码分类网络

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电子学报 2024年第7期52卷 2331-2340页

作者：李思聪王坚宋亚飞王硕空军工程大学防空反导学院陕西西安710051 中国人民解放军95285部队广西桂林541000

随着网络威胁的日益严峻,恶意代码的检测与分类变得尤为关键.传统分析方法依赖手动特征提取,不仅耗时且难以跟上恶意代码的快速变异.相比之下,深度学习技术在恶意代码分类方面展现出巨大潜力.然而,模型复杂度和资源消耗仍是实际部署的难... 详细信息

随着网络威胁的日益严峻,恶意代码的检测与分类变得尤为关键.传统分析方法依赖手动特征提取,不仅耗时且难以跟上恶意代码的快速变异.相比之下,深度学习技术在恶意代码分类方面展现出巨大潜力.然而,模型复杂度和资源消耗仍是实际部署的难题.本研究提出了TriCh-LKRepNet(Triple-Channel Large Kernel Reparameterisation Network),该网络专注于轻量化设计,旨在确保检测性能的同时降低计算和内存需求.通过提出的三通道映射技术,将恶意代码的多维信息有效转换为图像通道,增强了特征的区分性.结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和Transformer的优势,设计了一个高效的深度学习架构,并通过重参数化技术优化了连接路径,以降低内存消耗并提升运行效率.此外,引入的线性训练时间过参数化和大卷积核技术进一步降低了模型的参数量和计算负担.通过实验证明,TriCh-LKRepNet在提升恶意代码分类精度的同时实现了模型的轻量化,与现有技术相比,展现出更佳的性能和更广泛的应用潜力,特别是在资源受限和需要实时检测的环境中,提供了一种有效的解决方案.

关键词：恶意代码分类恶意代码可视化结构重参数化大卷积核汇编信息语义关系

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基于有向网络的航空安全事故风险识别与评估

系统工程与电子技术 2024年第6期46卷 1995-2001页

作者：张晗王强空军工程大学装备管理与无人机工程学院陕西西安710051 西安财经大学审计处陕西西安710100

针对航空安全事故风险识别与评估问题,基于2019年航空安全事故,通过事件树分析方法分析风险事件间的因果关系,建立了有向加权航空安全风险网络模型。面对航空安全风险传播的情况,引入传染病模型对航空安全风险网络风险传播进行建模,对... 详细信息

针对航空安全事故风险识别与评估问题,基于2019年航空安全事故,通过事件树分析方法分析风险事件间的因果关系,建立了有向加权航空安全风险网络模型。面对航空安全风险传播的情况,引入传染病模型对航空安全风险网络风险传播进行建模,对风险事件进行排序以实现航空安全风险识别,提出了航空安全风险网络风险指标与航空安全事故发生风险指标,以评估航空系统安全风险。结果发现,能见度差、飞机系统故障、设备维护不足、违规操作、疲劳、资源配置不当、应急响应措施不当、飞行准备不足、教育培训不足等应当引起管理者的关注。

关键词：航空系统航空事故网络建模传染病模型风险识别风险评估

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论中国网络文学改编剧国际传播的现状、问题与策略

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中国当代文学研究 2024年第3期 138-146页

作者：张富丽中国作家协会网络文学中心

网络文学在国内受众广泛,同时它借助互联网传播和视频化传播的优势,在全球“圈粉”,国际影响不断提升。在文本传播的基础上,升级版权开发,网络文学IP改编以文艺作品的形式在海外形成了一道靓丽的文化景观,特别是电视剧、网络剧国际传播... 详细信息

网络文学在国内受众广泛,同时它借助互联网传播和视频化传播的优势,在全球“圈粉”,国际影响不断提升。在文本传播的基础上,升级版权开发,网络文学IP改编以文艺作品的形式在海外形成了一道靓丽的文化景观,特别是电视剧、网络剧国际传播效果尤为突出。本文立足于国际传播,探讨中国网络文学改编剧在海外发展的基本逻辑,从内容题材、覆盖区域、传播渠道、海外受众、传播效果等维度,系统分析网络文学改编剧国际传播面临的挑战,剖析其存在的问题,并提出相应的对策建议。

关键词：网络文学国际传播网文出海电视剧改编

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2种低延迟服务的通用优化技术

清华大学学报（自然科学版） 2024年第8期64卷 1306-1318页

作者：郭雅宁徐明伟清华大学网络科学与网络空间研究院北京100084 中关村国家实验室北京100097

近年来,各种低延迟服务吸引了越来越多的用户关注,部署规模不断扩大。为提升低延迟服务性能,工业界和学术界提出多种优化方案并部署在网络传输路径的不同位置,其中部署在端侧的各种低延迟拥塞控制算法和部署在网络侧的主动队列管理算法... 详细信息

近年来,各种低延迟服务吸引了越来越多的用户关注,部署规模不断扩大。为提升低延迟服务性能,工业界和学术界提出多种优化方案并部署在网络传输路径的不同位置,其中部署在端侧的各种低延迟拥塞控制算法和部署在网络侧的主动队列管理算法应用较广泛,这2种算法的设计目标都是尽量避免数据包排队,减少端到端延迟,但是由于这2种算法是独立的,存在潜在的不适配问题,影响应用的性能表现。因此,有关这2种算法的协同优化也成为一个研究方向,基于机器学习的通用算法和端网联合优化是最具代表性的方案。该文总结了低延迟拥塞控制算法和主动队列管理算法的设计思路、组合使用时的性能测试结果以及协同优化的问题,认为跨层联合优化是解决现有不适配问题并进一步提高应用性能的可行思路,建议低延迟服务性能优化的研究应重视通用性和实际部署性。

关键词：拥塞控制算法主动队列管理低延迟服务跨层联合优化机器学习性能优化

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以人工智能助推新时代网络文艺创新

中国文艺评论 2024年第7期 56-65,I0003页

作者：欧阳友权中南大学网络文学研究院

网络文艺与人工智能“技术同根”。以ChatGPT为代表的人工智能让人工智能艺术释放出强劲的新质生产力,给网络文艺业态带来全方位深刻变化。在创作实践中,AIGC的应用存在中文数据信息资源不足、缺少肉身感知的生命体验和原创力稀缺等问... 详细信息

网络文艺与人工智能“技术同根”。以ChatGPT为代表的人工智能让人工智能艺术释放出强劲的新质生产力,给网络文艺业态带来全方位深刻变化。在创作实践中,AIGC的应用存在中文数据信息资源不足、缺少肉身感知的生命体验和原创力稀缺等问题。新时代的网络文艺应对人工智能挑战,需要直面人工智能技术带来的三大变化:一是网络文艺生产方式改变,昔日作家艺术家的独立创作转变为“人—机”互动式生产;二是网络文艺作品形态改变,图文互补、文音影合一将成为网络文艺主流;三是行业洗牌,重塑网络文艺的存在方式和运营模式。我们要积极接纳并主动适应人工智能的技术赋能,助推新时代AIGC艺术创新,开辟网络文艺新蓝海。

关键词：人工智能网络文艺人工智能艺术创作三道坎应对挑战

基于LinkNet网络的三维重力异常正反演算法研究

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地球物理学进展 2024年

作者：张玉洁李厚朴邱梦欣中国地质大学(武汉)数理学院海军工程大学电气工程学院

重力勘探通过测量由密度异常体引起的重力异常，对地下的密度异常体进行定性和定量解释，是地球物理勘探中应用最广泛的物探方法之一。本文基于LinkNet网络对三维重力异常正反演进行研究，提出了同时训练正演和反演网络的方法，使用正... 详细信息

重力勘探通过测量由密度异常体引起的重力异常，对地下的密度异常体进行定性和定量解释，是地球物理勘探中应用最广泛的物探方法之一。本文基于LinkNet网络对三维重力异常正反演进行研究，提出了同时训练正演和反演网络的方法，使用正演网络对反演网络的解进行约束。正演网络基于残差网络进行构建，损失函数采用MSE损失，约束真实的重力异常数据与正演网络预测的重力异常。反演网络的编码器模块改为稠密连接形式，损失函数使用Dice 损失，对真实的密度异常体和反演网络预测的密度异常体的相似度进行约束。通过与只训练反演网络的方式进行对比，发现同时训练正、反演网络在常规数据集上的平均相对误差更低，在随机模型和五种常规模型上进一步验证反演网络的效果，最后在野外真实数据上验证了该方法的有效性。

关键词：重力正演重力反演 LinkNet 残差网络深度学习

基于MSSA-XGBoost小样本核爆地震事件分类

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Applied Geophysics 2024年第1期21卷 108-118,205页

作者：李鸿儒李夕海谭笑枫张云刘天佑刘继昊牛超火箭军工程大学核工程学院陕西西安710025

核爆地震与天然地震事件的分类鉴别是全面禁止核试验条约中的一项重要任务。受限于核爆数据数量缺乏,论文研究了XGBoost模型在小样本场景下两类事件的分类问题,并利用SSA算法对模型关键超参数进行自主寻优。同时针对SSA算法的不足,采用... 详细信息

核爆地震与天然地震事件的分类鉴别是全面禁止核试验条约中的一项重要任务。受限于核爆数据数量缺乏,论文研究了XGBoost模型在小样本场景下两类事件的分类问题,并利用SSA算法对模型关键超参数进行自主寻优。同时针对SSA算法的不足,采用高斯混沌映射方法、提出种群比例动态调整策略和引入步长调整因子进行改进,构建了MSSA-XGBoost分类模型。模型解决了初始种群分布不均匀,导致种群多样性减少,影响算法收敛速度的问题;解决了麻雀种群比例固定,容易陷入局部最优解的问题;以及解决了发现者位置更新步长固定,从而限制算法全局搜索能力与寻优效率的问题,实现了避免人工特征提取和XGBoost迭代次数、最大树深以及学习率三个重要超参数的自主寻优,在小样本地震事件分类中取得了优异的效果。实验结果表明,MSSA-XGBoost模型分类准确率达到了96.37%,优于原模型93.47%,也优于支持向量机与卷积神经网络,同时较原始模型计算效率提升了近30%。

关键词：核爆地震分类 XGBoost 麻雀算法小样本特征提取