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数字阅读中信息茧房的触发因素及应对策略研究

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图书馆学研究 2024年第1期 68-77页

作者：滕广青梁陈濡庹锐东北师范大学信息科学与技术学院信息管理系东北师范大学信息科学与技术学院

数字阅读中的信息茧房效应容易造成读者信息窄化与知识局限,识别信息茧房的触发因素有助于探寻破茧对策以促进阅读推广。文章选取信息特征、个性化选择、算法推荐、社交环境4个维度的条件变量,采用模糊集定性比较分析(fsQCA)的方法,对... 详细信息

数字阅读中的信息茧房效应容易造成读者信息窄化与知识局限,识别信息茧房的触发因素有助于探寻破茧对策以促进阅读推广。文章选取信息特征、个性化选择、算法推荐、社交环境4个维度的条件变量,采用模糊集定性比较分析(fsQCA)的方法,对信息茧房效应的触发因素进行组态分析。研究发现,数字阅读中信息茧房效应的产生受到多种因素共同影响。由信息特征、个性化选择、算法推荐3个因素联合构成的组态路径覆盖率最高,在非以上3种因素影响的情况下社交环境也会触发信息茧房。文章在此基础上提出消除或削弱数字阅读中信息茧房效应的阅读策略,以期为数字阅读中的信息茧房治理提供科学参考。

关键词：数字阅读信息茧房触发因素模糊集定性比较分析

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基于可逆神经网络的多载体图像隐写模型

计算机工程 2024年

作者：卞玉星黄荣周树波刘浩东华大学信息科学与技术学院东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心

图像隐写是指将秘密图像隐藏到载体图像中，生成含密图像并在公共信道中传输，通常包括秘密图像的嵌入和提取两个过程。现有多载体图像隐写方法将秘密图像的嵌入过程拆分为编码和叠加两步，将秘密图像编码为含密扰动，通过空域操作将含... 详细信息

图像隐写是指将秘密图像隐藏到载体图像中，生成含密图像并在公共信道中传输，通常包括秘密图像的嵌入和提取两个过程。现有多载体图像隐写方法将秘密图像的嵌入过程拆分为编码和叠加两步，将秘密图像编码为含密扰动，通过空域操作将含密扰动与多张载体图像叠加，实现了在多张载体图像中嵌入秘密图像。这种方法的嵌入和提取两个互逆过程分别由两个相互独立的网络实现，无法共享参数，这导致计算资源消耗大、训练参数多。为解决这个问题，提出了一种基于可逆神经网络的多载体图像隐写模型，它将嵌入和提取过程分别与可逆神经网络的正向和逆向映射相关联，实现了参数共享，有效减少了网络参数量。此外，现有的模型缺乏对秘密图像重要内容级区域的重要性度量方法。针对此问题，在可逆神经网络输入端引入了空域注意力模块，以提高编码质量，关注秘密图像中的关键区域，从而提升隐写效果。同时，为多用户配给基于密钥的身份信息矩阵，建立了身份核验机制，防止攻击者非法获取秘密图像。实验表明，该方法实现了较好的隐写效果，含密图像和提取出的秘密图像的峰值信噪比优于基线模型8.5dB～9.4dB，结构相似度优于基线模型0.012～0.019、学习感知图像块相似度优于基线模型0.0029～0.0047，参数量仅为基线模型的17.6%。

关键词：可逆神经网络多载体图像隐写身份核验机制空域注意力模块参数共享

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面向开放场景虚拟试衣的服装图像规范化复原

东华大学学报(自然科学版) 2024年

作者：王志城黄荣董爱华王直杰东华大学信息科学与技术学院东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心

现有基于深度学习的虚拟试衣模型难以直接应用于从开放场景中获取的带有扭曲的非规范化服装图像。针对该问题，提出了一种面向开放场景虚拟试衣的服装图像规范化复原网络，对带有扭曲的服装图像进行规范化复原，弥补非规范化服装图像与... 详细信息

现有基于深度学习的虚拟试衣模型难以直接应用于从开放场景中获取的带有扭曲的非规范化服装图像。针对该问题，提出了一种面向开放场景虚拟试衣的服装图像规范化复原网络，对带有扭曲的服装图像进行规范化复原，弥补非规范化服装图像与现有虚拟试衣模型之间的适配鸿沟。所提出的服装图像规范化复原网络以U-Net为骨干，以图到图的形式生成规范化复原图像。在U-Net的跳跃连接中设计了服装特征图扭曲模块和软门控单元，分别实现了特征对齐和区域筛选，有利于提高规范化复原图像的视觉质量。在规范化复原和虚拟试衣两个方面验证了所提模型的有效性。试验结果表明，所提模型的定量指标SSIM(structural similarity index measure)、PSNR(peak signal-to-noise ratio)、LPIPS(learned perceptual image patch similarity)分别达到0.771、22.413、0.213，并且在规范化复原图像中较好地保留了服装的图案及纹理，能够满足开放场景的虚拟试衣需求。

关键词：虚拟试衣图像复原 U-Net 特征图扭曲软门控

剩余硬件损伤下非线性能量收集全双工双向中继网络的吞吐量优化算法

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计算机应用 2024年

作者：乔峰仇润鹤数字化纺织服装技术教育部工程研究中心(东华大学) 东华大学信息科学与技术学院

为符合能量收集(EH)电路的非线性输出特性和非理想硬件，在无线携能(SWIPT)全双工双向中继网络中应用一种常值-线性-常值能量收集模型并考虑剩余硬件损伤(RHIs)。针对剩余硬件损伤和剩余自干扰(RSI)对中继网络中断性能的影响，提出一种... 详细信息

为符合能量收集(EH)电路的非线性输出特性和非理想硬件，在无线携能(SWIPT)全双工双向中继网络中应用一种常值-线性-常值能量收集模型并考虑剩余硬件损伤(RHIs)。针对剩余硬件损伤和剩余自干扰(RSI)对中继网络中断性能的影响，提出一种基于黄金分割法的优化算法以提高吞吐量。首先根据分段信干噪比(SNDR)将端到端中断概率用全概率公式展开，使用求导和变量代换进行分类讨论将其化为一重积分以获得闭合表达式。所得的端到端中断概率按信干噪比阈值的大小进行分段表示，并验证了由剩余硬件损伤造成的系统协作效应(OSC)。然后由中断概率推得系统吞吐量并将其转换为关于时间切换(TS)系数的函数。最后，分析函数单调性后使用提出的优化算法以最大化系统吞吐量。仿真结果验证了分段中断概率表达式的准确性和优化算法对系统吞吐量的提升；同时相较于线性能量收集模型，全双工模式下应用非线性能量收集模型会使得系统吞吐量在高信噪比时不升反降。

关键词：全双工非线性能量收集模型剩余硬件损伤剩余自干扰吞吐量

基于织物传感器所测肌肉厚度特征的肌肉疲劳监测

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Journal of Donghua University(English Edition) 2024年第1期41卷 15-20页

作者：王传岭王玺东华大学信息科学与技术学院上海201620 东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心上海201620

骨骼肌疲劳监测是康复医疗和运动科学等领域热点课题。然而受传感器的尺寸和价格所限,目前的肌肉疲劳监测技术不适用于运动场景。该研究基于织物应变传感器的穿戴式智能带测量人体上臂肱二头肌的厚度变化,以期辅助常规肌电图(electromyo... 详细信息

骨骼肌疲劳监测是康复医疗和运动科学等领域热点课题。然而受传感器的尺寸和价格所限,目前的肌肉疲劳监测技术不适用于运动场景。该研究基于织物应变传感器的穿戴式智能带测量人体上臂肱二头肌的厚度变化,以期辅助常规肌电图(electromyography,EMG)传感器监测肌肉疲劳。测试方案选用哑铃弯举动作,采用EMG过零率和EMG中位频率检验新提出的2个基于厚度的肌肉疲劳指标,即电阻中位频率和电阻所围面积。结果显示,EMG中位频率和电阻中位频率相关系数达0.7815,P值为0.0220;EMG过零率和电阻所围面积相关系数达0.8747,P值为0.0045。结果表明,基于厚度的肌肉疲劳指标与常用的基于EMG的疲劳指标显著相关。该研究验证了使用面向可穿戴的柔性传感器在运动中监测肌肉疲劳的可行性,显示出该类传感器在肌肉疲劳监测研究领域的广阔前景。

关键词：肌肉疲劳监测肌电图(EMG) 肌肉厚度织物应变传感器

非完美CSI下的全双工中继网络的能效谱效均衡

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计算机应用研究 2024年第1期41卷 242-247页

作者：张茜仇润鹤东华大学信息科学与技术学院上海201620 东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心上海201620

为优化非完美信道状态信息下的解码转发全双工中继网络的能效和谱效,提出了一种基于该网络模型的能效谱效均衡策略。通过构建能量效率和频谱效率的折中优化函数,将一个非凸的多目标优化问题转换为一个凸的单目标优化问题,利用求导法和... 详细信息

为优化非完美信道状态信息下的解码转发全双工中继网络的能效和谱效,提出了一种基于该网络模型的能效谱效均衡策略。通过构建能量效率和频谱效率的折中优化函数,将一个非凸的多目标优化问题转换为一个凸的单目标优化问题,利用求导法和拉格朗日乘子法求解在不同折中因子下的最优中继发射功率。仿真结果表明,可以通过改变折中因子来优化系统的能效和谱效值,获得最优能效和谱效的性能折中。

关键词：非完美信道状态信息全双工能量效率频谱效率性能折中

基于自监督视觉Transformer的图像美学质量评价方法

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计算机应用 2024年第4期44卷 1269-1276页

作者：黄荣宋俊杰周树波刘浩东华大学信息科学与技术学院上海201620 数字化纺织服装技术教育部工程研究中心(东华大学) 上海201620

现有的图像美学质量评价方法普遍使用卷积神经网络(CNN)提取图像特征,但受局部感受野机制的限制,CNN较难提取图像的全局特征,导致全局构图关系、全局色彩搭配等美学属性缺失。为解决该问题,提出基于自监督视觉Transformer(SSViT)模型的... 详细信息

现有的图像美学质量评价方法普遍使用卷积神经网络(CNN)提取图像特征,但受局部感受野机制的限制,CNN较难提取图像的全局特征,导致全局构图关系、全局色彩搭配等美学属性缺失。为解决该问题,提出基于自监督视觉Transformer(SSViT)模型的图像美学质量评价方法。利用自注意力机制建立图像局部块之间的长距离依赖关系,自适应地学习图像不同局部块之间的相关性,提取图像的全局特征,从而刻画图像的美学属性;同时,设计图像降质分类、图像美学质量排序和图像语义重构这3项美学质量感知任务,利用无标注的图像数据对视觉Transformer(ViT)进行自监督预训练,增强全局特征的表达能力。在AVA(Aesthetic Visual Assessment)数据集上的实验结果显示,SSViT模型在美学质量分类准确率、皮尔森线性相关系数(PLCC)和斯皮尔曼等级相关系数(SRCC)指标上分别达到83.28%、0.7634和0.7462。以上实验结果表明,SSViT模型具有较高的图像美学质量评价准确性。

关键词：图像美学质量评价视觉Transformer 自监督学习全局特征自注意力机制

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非完美频谱感知下认知超密集网络的资源分配

计算机应用研究 2024年第6期41卷 1833-1839页

作者：李凡仇润鹤东华大学信息科学与技术学院上海201620 东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心上海201620

针对实际认知超密集网络场景中认知无线电存在非完美频谱感知的情况,提出了一种基于非完美频谱感知的资源分配方案,目标是在考虑跨/同层干扰约束、保障用户服务质量下,最大化非完美频谱感知下认知超密集网络中次级网络的能效。为此,依... 详细信息

针对实际认知超密集网络场景中认知无线电存在非完美频谱感知的情况,提出了一种基于非完美频谱感知的资源分配方案,目标是在考虑跨/同层干扰约束、保障用户服务质量下,最大化非完美频谱感知下认知超密集网络中次级网络的能效。为此,依据网络模型构建能效优化问题,其为混合整数非凸规划问题,先通过分时共享松弛法和丁克尔巴赫法将其转换成等价的凸优化问题,再使用拉格朗日对偶法求其最优解,以此获得最优能效时的子信道和功率分配策略。基于此,提出了一种迭代的子信道和功率分配算法;为权衡计算复杂度,还提出了一种实用的子信道和功率分配算法。仿真结果表明,所提算法都有效地提升了网络能效。

关键词：非完美频谱感知认知超密集网络跨/同层干扰约束能效

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联合冷却系统的分布式绿色数据中心能量管理

东华大学学报（自然科学版） 2024年第3期50卷 163-171页

作者：张婉婷郑晓耘王鹏飞陈茗张光林东华大学信息科学与技术学院上海河北白沙烟草有限责任公司河北石家庄

为响应可持续发展的号召,建设绿色数据中心并降低其电力消耗和二氧化碳排放成为亟需解决的问题。建立考虑冷却系统的数据中心模型,将描述数据中心电力成本、带宽成本、碳排放成本和冷却成本的成本函数转化为成本最小化问题,通过有效的... 详细信息

为响应可持续发展的号召,建设绿色数据中心并降低其电力消耗和二氧化碳排放成为亟需解决的问题。建立考虑冷却系统的数据中心模型,将描述数据中心电力成本、带宽成本、碳排放成本和冷却成本的成本函数转化为成本最小化问题,通过有效的工作负载调度和合理启停服务器数量降低数据中心运营成本。由于电力价格和碳排放率随时间变化,难以准确预测,利用李雅普诺夫优化框架的特点提出一种在线控制策略,该策略的优点是仅需知道系统的当前信息。提出一种交替方向乘子法(ADMM),使控制中心可以协调各数据中心之间的工作负载分配(数据中心之间只需交换工作负载决策),可有效降低计算复杂度并保护用户隐私。基于真实数据的仿真计算结果表明,提出的算法可有效降低数据中心的运营成本。

关键词：分布式数据中心能效管理成本优化李雅普诺夫优化