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基于DRL的边缘监控任务卸载与资源分配算法

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系统仿真学报 2024年第9期36卷 2113-2126页

作者：李超李贾宝丁才昌叶志伟左方威湖北工业大学计算机学院湖北武汉430000 湖北工程学院计算机与信息科学学院湖北孝感432000

为解决边缘计算环境下密集型监控任务资源受限的问题,提出一种基于DRL的监控任务卸载与资源分配算法。以监控任务时延和识别精度为优化目标,将监控系统中的任务卸载、无线信道分配和图像压缩率的联合决策目标优化求解建模为马尔可夫决... 详细信息

为解决边缘计算环境下密集型监控任务资源受限的问题,提出一种基于DRL的监控任务卸载与资源分配算法。以监控任务时延和识别精度为优化目标,将监控系统中的任务卸载、无线信道分配和图像压缩率的联合决策目标优化求解建模为马尔可夫决策过程;针对无线信道动态性和监控任务随机性引起的训练样本波动性较大,导致算法收敛速度慢和不稳定,采用Transformer注意力机制对多时隙序列的信道状态和监控任务信息进行联合编码。编码后的状态信息能够捕捉多时隙状态序列之间的依赖关系,提升网络状态的表征能力,并以此提高算法鲁棒性。实验结果表明:与传统强化学习算法和启发式算法相比,该算法在降低任务计算时延的同时能够有效提高识别精度。

关键词：监控任务移动边缘计算深度强化学习任务卸载资源分配注意力机制

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新型电力系统居民分布式资源管理综述

电力系统自动化 2024年第5期48卷 157-175页

作者：陈心宜胡秦然石庆鑫崔翰韬李雪李方兴东南大学电气工程学院江苏省南京市210096 华北电力大学电气与电子工程学院北京市102206 俄克拉荷马州立大学电气与计算机工程系美国斯蒂尔沃特74078 东北电力大学电气工程学院吉林省吉林市132012 田纳西大学电气工程与计算机科学系美国诺克斯维尔37996

随着新型电力系统建设加快推进,能源供需平衡模式正在经历由“源随荷动”向“源荷互动”的深刻变革。靠近电力需求侧的居民分布式资源以其庞大规模和灵活调节能力,具备支撑新型电力系统清洁低碳、安全高效发展的潜力。为此,在全面梳理... 详细信息

随着新型电力系统建设加快推进,能源供需平衡模式正在经历由“源随荷动”向“源荷互动”的深刻变革。靠近电力需求侧的居民分布式资源以其庞大规模和灵活调节能力,具备支撑新型电力系统清洁低碳、安全高效发展的潜力。为此,在全面梳理国内外居民分布式资源管理具体进展的基础上,阐述其对新型电力系统建设的推动作用。首先,介绍了户用光伏、户用储能、电动汽车、柔性负荷4类居民分布式资源,并阐述了居民分布式资源管理概念及发展。其次,围绕新型电力系统四大关键特征,讨论了分布式资源在促进电网安全高效运行、推动能源清洁低碳转型、实现电力柔性灵活调控、助力智慧融合系统建设4个方面发挥的重要作用。同时,从政策制度与管理机制、硬件设备与软件平台、管理技术与优化方法 3个方面综述了居民分布式资源管理的核心要素,并分析了居民分布式资源管理内外部重要影响因素。最后,提出了对新型电力系统居民分布式资源管理的未来展望,包括完善政策机制、升级基础设施、优化市场交易、强化技术方法 4个方向。

关键词：新型电力系统居民分布式资源需求响应虚拟电厂安全运行低碳转型灵活性资源耦合系统

高效率时间复用Duan-Lukin-Cirac-Zoller存储方案的实验研究

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物理学报 2024年第18期73卷 16-23页

作者：温亚飞庄园园王志强高士回太原师范学院物理系晋中030619 太原师范学院计算机科学与技术学院晋中030619 太原师范学院计算物理与应用物理研究所晋中030619

大规模广域量子网络的构建需要在量子节点之间进行纠缠交换及量子中继等过程,基于自发拉曼散射过程在冷原子中制备空间复用、时间复用以及多模式复用的光与原子纠缠界面为实现量子中继提供有效技术途径,其中读出效率的高低具有至关重要... 详细信息

大规模广域量子网络的构建需要在量子节点之间进行纠缠交换及量子中继等过程,基于自发拉曼散射过程在冷原子中制备空间复用、时间复用以及多模式复用的光与原子纠缠界面为实现量子中继提供有效技术途径,其中读出效率的高低具有至关重要的作用.通过设计可扩展型脉冲光制备技术及能级的合理选择,本文构建了具有高效率的六路时间复用的光与原子纠缠源.实现纠缠源纠缠产生概率5.83倍的增强,同时读出效率约38%,对应Bell参数约为2.35.本研究成果为长距离量子通信及广域大规模量子网络构建提供有效资源及技术支撑.

关键词：高效率时间复用存储能级跃迁选择脉冲光制备技术

基于前缀轨迹表示学习和注意力机制的业务流程绝对剩余时间预测方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：田银花庞孝文杨瑞敏韩咚王路杜玉越山东科技大学计算机科学与工程学院山东科技大学继续教育学院山东科技大学智能装备学院

剩余时间预测可以提升企业的风险应对能力，现有的预测方法存在轨迹刻画中语料库不丰富难以捕捉关键信息、应用的深度学习模型单一且通用性不足以及需要根据不同长度训练多个模型等问题。针对上述问题，提出一种基于前缀轨迹表示学习方... 详细信息

剩余时间预测可以提升企业的风险应对能力，现有的预测方法存在轨迹刻画中语料库不丰富难以捕捉关键信息、应用的深度学习模型单一且通用性不足以及需要根据不同长度训练多个模型等问题。针对上述问题，提出一种基于前缀轨迹表示学习方法和注意力机制的绝对剩余时间预测模型。首先，设计一种前缀轨迹表示学习方法获取表示向量，然后和注意力机制结合提出PTr-Transformer模型。最后，该模型在5个真实事件日志中进行实验，结果表明针对大规模数据集可以有效提升剩余时间预测精度，最高可提升8.3%。

关键词：剩余时间预测业务流程管理前缀轨迹注意力机制表示学习

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一种基于转发图的域内路由保护算法

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 529-538页

作者：耿海军孟卓姚姗姗杨静池浩田尹霞山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学自动化与软件学院太原030006 山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 清华大学计算机科学与技术系北京100084

业界提出利用路由保护算法来解决网络中的故障问题,然而已有的路由保护算法存在4个方面的问题:1)无法应对网络中所有可能的单故障情形;2)需要额外辅助机制的协助;3)不支持增量部署;4)每个结点存储多个到达目的地址的备份下一跳.提出一... 详细信息

业界提出利用路由保护算法来解决网络中的故障问题,然而已有的路由保护算法存在4个方面的问题:1)无法应对网络中所有可能的单故障情形;2)需要额外辅助机制的协助;3)不支持增量部署;4)每个结点存储多个到达目的地址的备份下一跳.提出一种基于转发图的域内路由保护算法(an intradomain routing protection algorithm based on forwarding graph,RPBFG)来解决这4个问题.首先建立了以最大化故障保护率为目标、以转发图包含反向最短路径树为约束条件的路由保护模型;然后提出了利用遗传算法构造满足上述目标的转发图;最后根据构造的转发图计算出所有结点到达目的结点的备份下一跳.在11个真实拓扑结构中比较了RPBFG,NPC,U-turn,MARA-MA,MARA-SPE在故障保护率和路径拉伸度的性能.实验结果表明,RPBFG可以应对网络中所有可能的单故障;在平均路径拉伸度方面,RPBFG比NPC,U-turn,MARA-MA,MARA-SPE分别降低了0.11%,0.72%,37.79%,36.26%.

关键词：路由保护网络故障故障保护率路径拉伸度有向无环图转发图

面向肺炎CT图像识别的DL-CTNet模型

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 122-132页

作者：王威黄文迪王新王珑润长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

肺炎常缺乏明显呼吸系症状,症状多不典型,易发生漏诊、错诊.利用深度学习技术辅助医务人员安全、高效地检测感染者是一种有效途径.针对COVID-19感染者CT图像的磨玻璃影、铺路石征、血管扩张等特点,提出一种可有效地提取CT图像中的局部... 详细信息

肺炎常缺乏明显呼吸系症状,症状多不典型,易发生漏诊、错诊.利用深度学习技术辅助医务人员安全、高效地检测感染者是一种有效途径.针对COVID-19感染者CT图像的磨玻璃影、铺路石征、血管扩张等特点,提出一种可有效地提取CT图像中的局部与全局特征的轻量级模型——DL-CTNet.输入预处理的CT图像后,首先采用空洞卷积和动态双路径多尺度特征融合(D-DMFF)模块的2个支路提取浅层特征;然后使用局部与全局特征拼接模块(LGFC)中的D-DMFF模块提取局部特征、Swin Transformer提取全局特征,并通过拼接获得深层特征;最后经过全连接层输出分类标签.实验结果表明,在2个CT图像数据集上,验证了LGFC模块以及DL-CTNet的低复杂度与有效性;DL-CTNet的分类准确率高达98.613%,与其他方法相比,其能更准确地识别肺炎的CT图像.

关键词：肺炎胸部CT图像卷积神经网络 Transformer

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医学领域知识融合研究进展

计算机工程与应用 2024年第9期60卷 48-64页

作者：彭琳宋珺熊玲珠杜建强叶青刘安栋江西中医药大学计算机学院南昌330004

医学领域知识融合旨在将分散在各个知识图谱或不同数据源中的医学知识进行整合,形成一个更全面的知识图谱,在提高知识质量、扩大规模、提高医学知识利用率和共享性等方面具有促进作用。围绕知识融合的问题和解决方案,首先系统地梳理了... 详细信息

医学领域知识融合旨在将分散在各个知识图谱或不同数据源中的医学知识进行整合,形成一个更全面的知识图谱,在提高知识质量、扩大规模、提高医学知识利用率和共享性等方面具有促进作用。围绕知识融合的问题和解决方案,首先系统地梳理了医学领域知识融合的定义、评价指标及数据集;分类讨论了知识融合过程中存在的问题与挑战;然后从问题、技术两个维度,综述了目前知识融合中实体对齐、实体链接任务各方法的优势与不足;详细讨论和总结了医学领域知识融合每一类问题的相关解决方案;最后,总结并展望了医学领域知识融合的发展方向。

关键词：医学领域知识融合实体对齐实体链接

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面向非稳态场景的生命体征监测优化方法

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 481-493页

作者：邱杰凡徐一帆徐瑞吉周栋利池凯凯浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信... 详细信息

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信号的干扰,使得该技术在非稳态场景中的应用受到限制.提出一种基于人体运动状态识别的非稳态场景体征监测方法,以best-effort方式实现了存在大幅度肢体动作的场景中对体征信息的监测,并且能够识别对应的动作类型.首先,根据运动特征计算出带有距离-主导速度信息的特征频谱图.其次,使用一种滑动窗口采样方法以采集连续样本.随后训练ResNet-18网络来识别运动状态以及分类运动类型.最后,基于运动状态分类结果,在运动间歇期提取信号的相位信息,采用变分模态分解算法进行呼吸速率和心率的提取.实验结果表明,训练后的网络可以精确地识别运动状态和运动类型,识别准确率接近97%,识别延迟小于1.1 s.对呼吸和心率的监测结果的平均绝对误差(MAD)下降到1.7 bpm和3.4 bpm.

关键词：毫米波雷达生命体征监测运动状态识别滑动窗口采样残差网络变分模态分解

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基于相对离群因子的标签噪声过滤方法

自动化学报 2024年第1期50卷 154-168页

作者：侯森寓姜高霞王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

分类任务中含有类别型标签噪声是传统数据挖掘中的常见问题,目前还缺少针对性方法来专门检测类别型标签噪声.离群点检测技术能用于噪声的识别与过滤,但由于离群点与类别型标签噪声并不具有一致性,使得离群点检测算法无法精确检测分类数... 详细信息

分类任务中含有类别型标签噪声是传统数据挖掘中的常见问题,目前还缺少针对性方法来专门检测类别型标签噪声.离群点检测技术能用于噪声的识别与过滤,但由于离群点与类别型标签噪声并不具有一致性,使得离群点检测算法无法精确检测分类数据集中的标签噪声.针对这些问题,提出一种基于离群点检测技术、适用于过滤类别型标签噪声的方法--基于相对离群因子(Relative outlier factor,ROF)的集成过滤方法(Label noise ensemble filtering method based on rel-ative outlier factor,EROF).首先,通过相对离群因子对样本进行噪声概率估计;然后,再迭代联合多种离群点检测算法,实现集成过滤.实验结果表明,该方法在大多数含有标签噪声的数据集上,都能保持优秀的噪声识别能力,并显著提升各种分类模型的泛化能力.

关键词：分类标签噪声离群点检测相对离群因子噪声过滤

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