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上海科技大学信息科学与技术学院周勇课题组在物联网空中计算和边缘计算研究中取得进展

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信息网络安全 2021年第5期21卷 103-103页

上海科技大学信息科学与技术学院周勇课题组在基于智能反射表面的无线智能通信和边缘计算网络任务卸载领域研究中取得重要进展,相关成果以“Wireless-Powered Over-the-Air Computation in Intelligent Reflecting Surface-Aided IoT Ne... 详细信息

上海科技大学信息科学与技术学院周勇课题组在基于智能反射表面的无线智能通信和边缘计算网络任务卸载领域研究中取得重要进展,相关成果以“Wireless-Powered Over-the-Air Computation in Intelligent Reflecting Surface-Aided IoT Networks”和“Energy-Efficient Task Offloading in Massive MIMO-Aided Multi-Pair Fog-Computing Networks”为题分别在期刊《IEEE Internet of Things Journal》和《IEEE Transactions on Communications》上在线发表。

关键词：边缘计算信息科学与技术物联网任务卸载周勇 MIMO 无线智能

YOLOv8-DEL：基于改进YOLOv8n的实时车辆检测算法研究

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计算机工程与应用 2025年第1期 142-152页

作者：古佳欣陈高华张春美太原科技大学电子信息工程学院

车辆检测是智能交通系统和自动驾驶的重要组成部分。然而，实际交通场景中存在许多不确定因素，导致车辆检测模型的准确率低实时性差。为了解决这个问题，提出了一种快速准确的车辆检测算法——YOLOv8-DEL。使用DGCST(dynamic group con... 详细信息

车辆检测是智能交通系统和自动驾驶的重要组成部分。然而，实际交通场景中存在许多不确定因素，导致车辆检测模型的准确率低实时性差。为了解决这个问题，提出了一种快速准确的车辆检测算法——YOLOv8-DEL。使用DGCST(dynamic group convolution shuffle transformer)模块代替C2f模块来重构主干网络，以增强特征提取能力并使网络更轻量；添加的P2检测层能使模型更敏锐地定位和检测小目标，同时采用Efficient RepGFPN进行多尺度特征融合，以丰富特征信息并提高模型的特征表达能力；通过结合GroupNorm和共享卷积的优点，设计了一种轻量型共享卷积检测头，在保持精度的前提下，有效减少参数量并提升检测速度。与YOLOv8相比，提出的YOLOv8-DEL在BDD100K数据集和KITTI数据集上，mAP@0.5分别提高了4.8个百分点和1.2个百分点，具有实时检测速度（208.6 FPS和216.4 FPS），在检测精度和速度方面实现了更有利的折中。

关键词：车辆检测 YOLOv8 DGCST Efficient RepGFPN 轻量级检测头

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基于特征增强和样本充分学习的红外飞机检测

电光与控制 2025年第1期32卷 54-60页

作者：徐红鹏刘刚司起峰陈会祥河南科技大学信息工程学院河南洛阳471000

针对深度学习单阶段检测算法对红外飞机目标的特征提取能力不足以及样本学习不充分的问题,提出基于特征增强的全局上下文机制(FEGCM)和样本充分学习的目标检测算法。FEGCM可获取包含目标的全局信息与局部信息的特征图,从而提高特征提取... 详细信息

针对深度学习单阶段检测算法对红外飞机目标的特征提取能力不足以及样本学习不充分的问题,提出基于特征增强的全局上下文机制(FEGCM)和样本充分学习的目标检测算法。FEGCM可获取包含目标的全局信息与局部信息的特征图,从而提高特征提取网络对目标特征的提取能力。通过在Focal Loss中添加调制因子,在关注难负样本学习的基础上,充分利用包含目标特性的部分易负样本,使得样本充分学习,从而帮助检测算法学习到更有意义的目标特征。实验表明,所提算法在自制红外飞机数据集上的mAP_(50)达到96.9%,能够有效实现红外飞机目标检测。

关键词：红外飞机检测全局上下文空间注意力 Focal Loss 易负样本

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数字赋能与智慧教育下数字测图课程教学探索与实践

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测绘工程 2025年第1期34卷 74-80页

作者：陈允芳刘尚国刘凤英山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590

数字赋能与智慧教育催生了基于富媒体资源的新形态教学,数字测图技术正由信息化测绘向智能化转型。文中梳理了数字测图系统硬软件配置、数据采集与处理模式,给出了其虚拟仿真实现流程;基于在线课程集群、虚拟仿真教学及技能竞赛需求,设... 详细信息

数字赋能与智慧教育催生了基于富媒体资源的新形态教学,数字测图技术正由信息化测绘向智能化转型。文中梳理了数字测图系统硬软件配置、数据采集与处理模式,给出了其虚拟仿真实现流程;基于在线课程集群、虚拟仿真教学及技能竞赛需求,设计了理虚实、线上线下、课内课外一体化新形态教学模式;最后定义了测绘专业素养与技能指标,以探讨智能化测绘下专业创新人才培养新标准。

关键词：数字赋能智慧教育富媒体新形态教学虚拟仿真数字素养与技能智能化测绘

基于细节增强和多颜色空间学习的联合监督水下图像增强算法

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现代电子技术 2025年第1期48卷 23-28页

作者：胡锐程家亮胡伏原苏州科技大学信息化建设与管理中心江苏苏州215009 苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009

由于水下特殊的成像环境,水下图像往往具有严重的色偏雾化等现象。因此文中根据水下光学成像模型设计了一种新的增强算法,即基于细节增强和多颜色空间学习的无监督水下图像增强算法(UUIE-DEMCSL)。该算法设计了一种基于多颜色空间的增... 详细信息

由于水下特殊的成像环境,水下图像往往具有严重的色偏雾化等现象。因此文中根据水下光学成像模型设计了一种新的增强算法,即基于细节增强和多颜色空间学习的无监督水下图像增强算法(UUIE-DEMCSL)。该算法设计了一种基于多颜色空间的增强网络,将输入转换为多个颜色空间(HSV、RGB、LAB)进行特征提取,并将提取到的特征融合,使得网络能学习到更多的图像特征信息,从而对输入图像进行更为精确的增强。最后,UUIE-DEMCSL根据水下光学成像模型和联合监督学习框架进行设计,使其更适合水下图像增强任务的应用场景。在不同数据集上大量的实验结果表明,文中提出的UUIE-DEMCSL算法能生成视觉质量良好的水下增强图像,且各项指标具有显著的优势。

关键词：水下图像增强多颜色空间学习无监督学习细节增强特征提取特征融合

基于改进YOLOv5的复杂场景电动车头盔检测方法

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现代电子技术 2025年第1期48卷 123-129页

作者：韩东辰张方晖王诗洋段克盼李宁星王凯陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

佩戴电动车头盔是安全骑行的重要保障,对电动车驾乘人员佩戴头盔进行有效检测在保障驾乘人员安全方面具有重要意义。电动车头盔检测中存在目标之间相互遮挡、复杂背景干扰、头盔目标小等问题,现有方法尚不能满足复杂场景下电动车头盔检... 详细信息

佩戴电动车头盔是安全骑行的重要保障,对电动车驾乘人员佩戴头盔进行有效检测在保障驾乘人员安全方面具有重要意义。电动车头盔检测中存在目标之间相互遮挡、复杂背景干扰、头盔目标小等问题,现有方法尚不能满足复杂场景下电动车头盔检测的要求,因此,提出一种改进YOLOv5的复杂场景电动车头盔识别方法。首先,提出一种新的主干网络结构ML-CSPDarknet53,增强网络的特征提取能力,引入轻量级上采样算子CARAFE,利用特征图语义信息扩大感受野;其次,搭建坐标卷积CoordConv模块,增强网络对空间信息的感知能力,并将WIoU v3作为边界框损失函数,降低低质量样本对模型性能的不利影响;最后,构建了内容丰富的头盔检测数据集对改进算法进行验证。实验结果表明,改进后算法相较于原算法在精确度、召回率、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95上分别提升了2.9%、3.0%、3.4%和2.2%,并且性能优于其他主流检测算法,满足复杂道路交通场景下电动车驾乘人员头盔检测的任务要求。

关键词：头盔检测改进YOLOv5 复杂场景目标遮挡特征提取上采样坐标卷积损失函数

野生二粒小麦AP2家族基因鉴定与表达模式分析

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麦类作物学报 2025年第1期45卷 24-36页

作者：刘涛曹启彬卫科旭张艳聂小军童维西北农林科技大学农学院陕西杨凌712100

AP2转录因子在植物信号转导、生长发育和胁迫响应方面发挥着重要作用。为探索AP2转录因子在野生二粒小麦中的分子特征,基于野生二粒小麦基因组信息,采用Blast和Hmmer进行AP2家族成员鉴定,对鉴定到的成员进行蛋白质理化性质、亚细胞定位... 详细信息

AP2转录因子在植物信号转导、生长发育和胁迫响应方面发挥着重要作用。为探索AP2转录因子在野生二粒小麦中的分子特征,基于野生二粒小麦基因组信息,采用Blast和Hmmer进行AP2家族成员鉴定,对鉴定到的成员进行蛋白质理化性质、亚细胞定位、系统进化树、保守结构域、基因扩增、顺式作用元件、密码子偏好性、表达模式和遗传多样性分析。结果表明,在野生二粒小麦中共鉴定到265个AP2基因,主要定位在细胞核和叶绿体中。根据系统进化树将其分为3个亚族,各亚族之间的保守结构域和基因结构存在保守性与多样性。AP2含有多个与生长发育和非生物胁迫相关的顺式作用元件。AP2基因的密码子偏好性可能受到压力选择作用。从AP2基因的表达模式看,该家族成员可能发生了亚功能化,且对盐胁迫响应有重要作用。通过对不同小麦群体中核酸多样性和分化指数分析,AP2基因部分成员在野生二粒小麦中具有较高的遗传多样性。

关键词：野生二粒小麦 AP2基因进化分析表达模式遗传多样性

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固体阿秒瞬态吸收光谱中的亚周期动力学

中国科学:物理学力学天文学 2025年第1期 140-144页

作者：白淳元姜甲明董福龙彭鹏上海科技大学大科学中心上海科技大学物质科学与技术学院河北大学物理科学与技术学院

阿秒瞬态吸收光谱作为一种前沿的光谱分析方法,其研究对象正在从简单的原子分子体系逐步过渡到复杂的凝聚态体系.本文将利用该技术研究固体中超快电子亚周期动力学的几个代表性工作依据Keldysh参数进行了分类,旨在为研究人员提供该技术... 详细信息

阿秒瞬态吸收光谱作为一种前沿的光谱分析方法,其研究对象正在从简单的原子分子体系逐步过渡到复杂的凝聚态体系.本文将利用该技术研究固体中超快电子亚周期动力学的几个代表性工作依据Keldysh参数进行了分类,旨在为研究人员提供该技术的概览以及未来发展方向的参考.

关键词：阿秒瞬态吸收光谱动态Franz-Keldysh效应量子路径干涉

基于熵权与集成学习的半监督小样本树种分类研究

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森林工程 2025年第1期41卷 151-161页

作者：王静李静河南机电职业学院信息工程学院郑州451191 河南科技大学信息工程学院河南洛阳471000

针对传统半监督自训练分类方法易导致数据集混乱,影响后续小样本树种分类精度这一问题,基于熵权法(en-tropy weight,EW)与集成学习(ensemble learning,EL)提出EW-EL的半监督小样本树种分类方法。EW-EL在传统半监督自训练分类方法的理论... 详细信息

针对传统半监督自训练分类方法易导致数据集混乱,影响后续小样本树种分类精度这一问题,基于熵权法(en-tropy weight,EW)与集成学习(ensemble learning,EL)提出EW-EL的半监督小样本树种分类方法。EW-EL在传统半监督自训练分类方法的理论上引入EL的思想,以熵权法作为基础理论设计按基分类器当前训练周期下的F1分数计算的信息熵作为计算权重因子,再依信息熵越大基分类器越不稳定思想设计权重,使集成分类器分类概率更集中,减少集成分类器偏向性。结果显示,EW-EL较传统半监督自训练方法能更有效地均衡数据分布,使新加入数据的伪标签样本类别更准确。EW-EL所得到的小样本树种分类总精度(OA)为0.97、召回率(Recall)为0.96及Kappa系数为0.97,3种指标均优于监督分类、传统半监督自训练方法及利用传统EL机制所构建的半监督自训练方法。其中,EW-EL方法较融合软投票机制的半监督自训练方法,OA与Recall均提升了1%。EW-EL联合简单线性迭代聚类所制成的树种图在所选测试区内达到了94%。此外,进一步分析证明,EW-EL能通过集成诸多分类器,来实现更佳的小样本树种分类结果,更适用于低成本下的相关部门进行林业资源统计的工作。

关键词：无人机影像熵权法深度学习集成学习半监督小样本分类树种分类树种制图 EW-EL

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