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基于改进ResNet深度学习的古代壁画分类方法

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电子测量技术 2025年第1期48卷 186-196页

作者：曹建芳彭存赫陈志强杨卓林太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024 忻州师范学院计算机系忻州034000 山西工程技术学院大数据与智能工程系阳泉030002

针对壁画图像人物间纹理,轮廓相似,不同场景下壁画人物特征差异较大,背景噪声复杂,分类易混淆等问题,提出了一种针对ResNet卷积神经网络的改进策略。首先将模型输入层中较大的7×7卷积核分离为3个串联的3×3小卷积核堆积的主干,将2×2... 详细信息

针对壁画图像人物间纹理,轮廓相似,不同场景下壁画人物特征差异较大,背景噪声复杂,分类易混淆等问题,提出了一种针对ResNet卷积神经网络的改进策略。首先将模型输入层中较大的7×7卷积核分离为3个串联的3×3小卷积核堆积的主干,将2×2平均池化与最大池化进行add特征融合取代原最大池化操作,增强模型的表征能力。其次设计了一种多尺度高效的空间通道注意模块,以ECA通道注意力模块为基础,串联空间注意力模块,将空间模块中原3×3卷积核替换为SK注意力模块,融合多尺度信息捕捉全局长距离依赖关系,降低背景噪声的干扰。最后提出一种蜂窝式聚合结构,将相邻的block块中的输出信息进行add操作,作为后续层的输入,同时捕获低级和高级特征,增强上下文信息的流通性。实验结果表明:该模型在准确率、精度、召回率和F1值分别达到96.51%、96.65%、96.67%、96.63%。相对于原模型ResNet-18准确率提升9.76%,与主流的分类算法相比分类准确率、泛化能力、稳定性均有一定的提升,能够高效准确识别壁画所属类型,这对于文化遗产保护和艺术史方面研究具有显著价值。

关键词：壁画分类 ResNet 注意力机制特征提取卷积神经网络深度学习

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面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

计算机科学与探索 2025年第2期19卷 513-527页

作者：印婵祝义王金永陈小颖郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工程学院信息工程学院江苏徐州221018 南京大学计算机科学与技术系南京210023

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导... 详细信息

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程(CSR-TCSP)对系统进行建模,并结合时空规约语言(STSL)和模型检测工具FDR对进程代数模型进行验证。利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构,提出了时空规则奖励状态机(STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外,为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性,设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例,证明所提方法的有效性。

关键词：信息物理融合系统形式化方法进程代数安全强化学习自动驾驶

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连续变量两个量子节点间纠缠蒸馏的分析

四川大学学报(自然科学版) 2025年第1期62卷 145-152页

作者：陈伟刘艳红赵录杰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 北方自动控制技术研究所太原030006

量子纠缠是一种重要的量子资源.在实际应用中,光学损耗、相扩散以及与热态的混合都会导致纠缠态在一定长度的传输后发生退相干和破坏,从而影响纠缠的质量.两次制备的纠缠光模经过光学斩波器后和原子系综干涉,基于量子存储和平衡零拍阈... 详细信息

量子纠缠是一种重要的量子资源.在实际应用中,光学损耗、相扩散以及与热态的混合都会导致纠缠态在一定长度的传输后发生退相干和破坏,从而影响纠缠的质量.两次制备的纠缠光模经过光学斩波器后和原子系综干涉,基于量子存储和平衡零拍阈值探测可以实现原子节点间的纠缠蒸馏,使传输距离更远,从而克服上述问题.二次制备的纠缠光模通过黏贴有光学衰减片的斩波器时,衰减片的透过率会影响纠缠蒸馏的效果.本文从理论上分析不同透过率的光学衰减片对纠缠蒸馏效果的影响,得出纠缠蒸馏达到最佳效果时对光学衰减片透过率的要求,同时分析纠缠蒸馏效果与其他物理参量的变化关系,为纠缠蒸馏方案的进一步优化提供依据,也为构建大规模的量子网络奠定基础.

关键词：原子系综平衡零拍阈值探测光学衰减片纠缠蒸馏

工程教育认证背景下的网络安全技术课程教学改革

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计算机教育 2025年第1期 60-65页

作者：谌志鹏李慧贾浩梅毕红净张珺孟一真唐山师范学院计算机科学技术系河北唐山063000

分析网络安全技术课程的现有问题,提出工程教育认证中的网络安全课程教学改革实施方案,遵循“学生中心、成果导向、持续改进”3个核心理念,从学习目标、教学设计和评价体系3个方面介绍具体教学改革实践过程,最后说明教学改革效果。

关键词：工程教育认证网络安全技术课程教学改革

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基于干涉和实时前馈实现三个量子节点的纠缠

原子与分子物理学报 2025年第4期42卷 113-120页

作者：刘艳红陈伟李雁翔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 山西北方机械制造有限责任公司太原030009

纠缠多个空间分离的远程量子节点是构建量子信息网络的基础,不仅如此,多量子节点间的纠缠亦可应用于分布式量子计算和量子精密测量等,实现更高纠缠度的多量子节点间纠缠势在必行.文中基于干涉和实时前馈,借助于腔增强通过采用受激拉曼... 详细信息

纠缠多个空间分离的远程量子节点是构建量子信息网络的基础,不仅如此,多量子节点间的纠缠亦可应用于分布式量子计算和量子精密测量等,实现更高纠缠度的多量子节点间纠缠势在必行.文中基于干涉和实时前馈,借助于腔增强通过采用受激拉曼散射机制实现三个远距离原子系综的纠缠.该方案中只需要三套腔增强原子系统,光学谐振腔增强了光和原子之间的相互作用,使得通过受激拉曼散射产生的斯托克斯光场和反斯托克斯光场的效率得到提高,实现了高纠缠度的光与原子纠缠.在此前提下,基于斯托克斯光场的干涉和实时前馈实现三个远程原子节点间的纠缠.这种方法可以扩展到更大规模,甚至更加复杂的量子信息网络中,从而在量子信息科学中具有潜在的应用.

关键词：原子系综纠缠干涉实时前馈受激拉曼散射

数字经济背景下“传感器与检测技术”课程思政实施路径探究

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黑龙江教育(理论与实践) 2025年第2期 98-100页

作者：李慧谌志鹏马宁唐山师范学院计算机科学技术系河北唐山063000

针对数字经济背景下“传感器与检测技术”课程思政教学改革中存在的问题,文章首先将立德树人根本任务具象化为理想信念、家国情怀、时代精神、科学精神4个主题,其次利用课程思政素材库优化教学设计,在教学方法、手段、形式等方面充分融... 详细信息

针对数字经济背景下“传感器与检测技术”课程思政教学改革中存在的问题,文章首先将立德树人根本任务具象化为理想信念、家国情怀、时代精神、科学精神4个主题,其次利用课程思政素材库优化教学设计,在教学方法、手段、形式等方面充分融入思政元素,最后重构了以学生思想政治素养发展为重要内容的多元化教学评价体系,形成了贯穿教育教学全过程的课程思政实施方案,实现了专业教育与思想政治教育的有机融合,达到了良好的思政育人效果。

关键词：数字经济 “传感器与检测技术”课程课程思政教学改革

基于激光雷达点云投影的多视图融合目标检测方法

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光学学报 2025年

作者：周牧冉浩成王勇杜楠重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心唐山师范学院计算机科学技术系

在自动驾驶领域，汽车周围的环境信息能够通过3D点云很好地呈现出来，而激光雷达则是获取3D点云数据的关键来源。然而，但对于现有的3D目标检测任务而言，直接处理点云数据会因其数据量庞大而占用大量计算资源；另外，利用点云数据生成... 详细信息

在自动驾驶领域，汽车周围的环境信息能够通过3D点云很好地呈现出来，而激光雷达则是获取3D点云数据的关键来源。然而，但对于现有的3D目标检测任务而言，直接处理点云数据会因其数据量庞大而占用大量计算资源；另外，利用点云数据生成的投影视图进行检测，又会因其视角的限制而增加漏检和错检的风险。为此，本文提出一种基于激光雷达点云投影的多视图融合目标检测方法来解决上述问题。具体来说，本方法首先，将点云投影并编码为三通道2D鸟瞰图(Bird's-Eye View,BEV)和距离视图(Range View,RV)完成数据预处理；然后，分别将编码后的BEV和RV分别输入到增加了有效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块的Complex-YOLOv4和YOLOv5s网络中进行目标检测，得到初步检测结果；最后，基于引入证据权的Dempster-Shafer证据理论将两个视图的目标检测结果进行多视图决策融合，得到最终检测结果。实验结果表明，相较于基于单个BEV或RV视图的方法，本文所提方法的平均精度均值(mean Average Precision,m AP)分别提升了4.07%和4.18%，显著提升了目标检测性能。

关键词：目标检测多视图融合激光雷达 D-S证据理论注意力机制

基于金字塔视觉Transformer的遥感图像显著性目标检测

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安徽科技学院学报 2025年

作者：王杨范祥祥于得水张英吴昊冉张士坤芜湖学院大数据与人工智能系安徽师范大学计算机与信息学院

针对光学遥感图像多尺度目标和复杂背景导致显著性目标检测效果不佳的问题，提出一种基于金字塔视觉Transformer的ADNet模型。首先，引入随机加权空间注意力模块，提高ADNet对目标区域的关注度，减少背景干扰。其次，设计了一个动态语... 详细信息

针对光学遥感图像多尺度目标和复杂背景导致显著性目标检测效果不佳的问题，提出一种基于金字塔视觉Transformer的ADNet模型。首先，引入随机加权空间注意力模块，提高ADNet对目标区域的关注度，减少背景干扰。其次，设计了一个动态语义融合模块，可以实时理解和融合图像中的语义信息，帮助ADNet更精准地进行图像分割。然后，还设计了一个自适应边缘增强模块，用于提取和增强边缘信息，确保边缘分割更加精准。最后，通过显著性特征解码器对这3个核心模块的结果进行融合，生成最终显著性图。在公共数据集EORSSD和自制数据集FORSSD上均表现出较好的结果。其中，在FORSSD数据集上表现效果最好：F-measure、E-measure、S-measure和MAE指标达到了0.918 0、0.983 4、0.931 6和0.006 5。通过金字塔视觉Transformer和这3个模块的协同工作，有效应对了光学遥感图像中多尺度目标和复杂背景的问题，提高了光学遥感图像显著性目标的检测效果。

关键词：显著性目标检测(SOD) 光学遥感图像(ORSI) 注意力机制边缘增强语义信息

ResNet的大学图书馆信息素养评价系统构建

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信息技术 2025年第2期49卷 136-143页

作者：马骅咸阳师范学院图书馆陕西咸阳712000

随着信息技术的持续发展,大学图书馆在信息服务能力方面面临着挑战。为了客观评价大学图书馆的信息服务能力,文中提出一种基于深度学习的评价模型。该研究采用残差网络进行特征提取,结合模型参数优化,以克服传统评价方法存在的主观性强... 详细信息

随着信息技术的持续发展,大学图书馆在信息服务能力方面面临着挑战。为了客观评价大学图书馆的信息服务能力,文中提出一种基于深度学习的评价模型。该研究采用残差网络进行特征提取,结合模型参数优化,以克服传统评价方法存在的主观性强、准确性不高等问题。研究结果表明,基于残差网络特征提取与模型优化的评价模型准确率达到90%,且计算效率较高。该研究为图书馆信息服务能力评价提供了一个更准确高效的技术方案,使评价结果更具客观性和参考价值。

关键词： ResNet 信息服务能力深度学习模型训练信息素养