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基于改进YOLOv7的MODF端口状态检测算法

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计算机工程 2025年第2期51卷 78-85页

作者：胡朝举郭凤仪华北电力大学计算机系河北保定071000

人工巡检的管理方式导致光纤总配线架(MODF)端口状态的信息准确率较低,无法区分占用端口与虚占端口。针对MODF资源管理中的端口状态识别问题,提出一种改进的YOLOv7目标检测模型。鉴于数据集采集困难且类别不均衡,采用多种数据增强方法... 详细信息

人工巡检的管理方式导致光纤总配线架(MODF)端口状态的信息准确率较低,无法区分占用端口与虚占端口。针对MODF资源管理中的端口状态识别问题,提出一种改进的YOLOv7目标检测模型。鉴于数据集采集困难且类别不均衡,采用多种数据增强方法来扩充数据集;在骨干网络中使用共享权重的感受野扩大模块(RFEM),扩大端口目标的感受野,减少训练过程中的过拟合风险;提出F-EMA注意力模块,以提高对空间上下文信息的利用率,减少因端口接近或被遮挡而导致的漏检、误检等情况;使用NWD损失函数替代交并比(IoU)度量,减轻对小目标位置偏差的敏感性,提升密集小物体检测准确率。实验结果表明,改进模型的mAP@0.5值达到98.8%,相比原Yolov7模型提升了2百分点,mAP@0.5∶0.95值达到63.8%,提升了9.5百分点,提高了MODF端口资源利用率,满足智能巡检系统对于端口占用状态识别准确率的基本要求。

关键词：深度学习 YOLOv7算法光纤总配线架损失函数感受野扩大模块注意力模块

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空间-光谱联合解卷的全色锐化网络

光子学报 2025年第1期54卷 176-188页

作者：郑建炜夏弘毅徐宏辉浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

以深度解卷网络为核心的全色锐化方法虽兼具可解释理论框架和自学习能力,然而往往采用简单网络各自逼近空间、光谱退化矩阵,缺乏协作的先验学习策略。为此,提出空间-光谱联合解卷网络,在迭代优化的理论指导下分别通过多尺度级联策略和... 详细信息

以深度解卷网络为核心的全色锐化方法虽兼具可解释理论框架和自学习能力,然而往往采用简单网络各自逼近空间、光谱退化矩阵,缺乏协作的先验学习策略。为此,提出空间-光谱联合解卷网络,在迭代优化的理论指导下分别通过多尺度级联策略和点卷积操作实现自适应空间、光谱响应矩阵估计,并构建以注意力为基础的空间-光谱先验算子。在先验算子求解中,提出由多头光谱注意力和多头空间注意力组成的联合注意机制,分别在局部窗口中沿光谱和空间维度计算自注意力值,以捕获长程频谱依赖性,并建模全局空间交互作用。进一步构建了联合网络架构用于空间和光谱注意力间的精确信息融合。此外,设计了一种尺度感知协作模块,以捕获图像的多尺度局部特征。三个遥感数据集的实验结果证明了所提方案在数值和可视化结果层面均优于其他对比方法,其中在GF-2数据集上实现了0.798 dB的峰值信噪比增益。

关键词：遥感图像全色锐化深度学习网络解卷 Transformer 多尺度卷积特征交互

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人工智能赋能新质生产力发展:现状解析与未来展望

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 281-283页

作者：项晓岚张圣宇吴飞浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027

对中国计算机大会(CNCC2024)论坛《“人工智能+”赋能新质生产力:新、质与力的道与术》中专家发言观点进行思考,分析了新质生产力中“新”“质”和“力”的内涵,讨论了人工智能这一通用目的技术正成为新质生产力的重要引擎,重塑社会经... 详细信息

对中国计算机大会(CNCC2024)论坛《“人工智能+”赋能新质生产力:新、质与力的道与术》中专家发言观点进行思考,分析了新质生产力中“新”“质”和“力”的内涵,讨论了人工智能这一通用目的技术正成为新质生产力的重要引擎,重塑社会经济发展和科学研究范式变革,推动人类社会迈向“人工智能+”时代.最后,结合中国“2030教育强国、科技强国、人才强国”的战略目标,对人工智能与新质发展力的融合发展提出若干未来展望.

关键词：社会经济发展科技强国人工智能科学研究范式赋能未来展望教育强国战略目标

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基于并行计算的计算智能综述

浙江大学学报(工学版) 2025年第1期59卷 27-38页

作者：吴菲陈嘉诚王万良浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

传统计算智能技术缺乏实时性和适应性,基于并行计算的计算智能技术能够提高计算效率,解决多模态信息兼容处理的问题.分别从智能计算的3个分支(神经网络、进化算法和群智能算法)介绍计算智能与大数据并行计算融合的研究现状.总结并行计... 详细信息

传统计算智能技术缺乏实时性和适应性,基于并行计算的计算智能技术能够提高计算效率,解决多模态信息兼容处理的问题.分别从智能计算的3个分支(神经网络、进化算法和群智能算法)介绍计算智能与大数据并行计算融合的研究现状.总结并行计算智能面临的问题与挑战,思考相关研究的发展方向.

关键词：并行计算计算智能神经网络进化算法群智能

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融合5G技术的矿井智能巡检机器人通信系统研发

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金属矿山 2025年

作者：杨敬伟陈亚峰辛向军河南轻工职业学院计算机系郑州轻工业大学软件学院

为实现矿井高效率巡检，确保井下安全生产，融合5G通信技术研发了矿井智能巡检机器人系统。通过分析矿井智能巡检机器人的工作原理和应用场景，构建了基于5G 的多模块协同系统框架，包含环境感知层、网络传输层、边缘计算层和决策应用层... 详细信息

为实现矿井高效率巡检，确保井下安全生产，融合5G通信技术研发了矿井智能巡检机器人系统。通过分析矿井智能巡检机器人的工作原理和应用场景，构建了基于5G 的多模块协同系统框架，包含环境感知层、网络传输层、边缘计算层和决策应用层的4层架构，并对通信技术了进行优化，包括通信时延优化、可靠性保障机制设计、带宽资源优化及抗干扰设计等，确保系统在复杂矿井环境中稳定运行和高效巡检。为验证系统性能，设计了包含仿真测试、井下实地试验和对比试验的综合验证方案，采用端到端时延、数据传输速率、图像识别准确率、路径规划精度等指标进行了评价。试验结果表明：该系统在5G信道质量动态优化方面，相比TCP协议，在信号强度提升了4 dB、信噪比提升了10 dB、数据传输率提升了66.7%、机器人移动速度提升了87.5%，有助于实现矿井内部安全状态的实时监测、智能分析和多级预警功能。

关键词：矿井智能巡检机器人 5G网络巡检系统通信效率

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基于安全强化学习的月球着陆器控制

航空学报 2025年第3期46卷 118-131页

作者：杨敏刘关俊周子渊同济大学计算机科学与技术系上海201804

在月球着陆任务中,着陆器必须在极端环境下进行精确操作,并且通常面临着通信延迟的挑战,这些因素严重限制了地面控制的实时操作能力。针对这些挑战,研究提出了一种基于半马尔可夫决策过程(SMDP)的深度强化学习安全性提升框架,旨在提高... 详细信息

在月球着陆任务中,着陆器必须在极端环境下进行精确操作,并且通常面临着通信延迟的挑战,这些因素严重限制了地面控制的实时操作能力。针对这些挑战,研究提出了一种基于半马尔可夫决策过程(SMDP)的深度强化学习安全性提升框架,旨在提高航天器自主着陆的操作安全性。为了实现状态空间的压缩并保持决策过程的关键特征,该框架通过对历史轨迹的马尔可夫决策过程(MDP)压缩成SMDP,并根据压缩后的轨迹数据构建抽象SMDP状态转移图,然后识别潜在风险的关键状态-动作对,并实施实时监控及干预,有效提高了航天器的自主着陆安全性。采用了反向广度优先搜索方法,搜索出对任务结果有决定性影响的状态-动作对,并通过搭建的状态-动作监控器实现对模型的实时调整。实验结果显示,该框架在不需增加额外传感器或显著改变现有系统配置的条件下,能够在预训练的深度Q网络(DQN)、Dueling DQN、DDQN模型上,提升月球着陆器在模拟环境中的任务成功率高达22%,在预设的安全性评价标准下,该框架能提升最高42%的安全性。此外,虚拟环境中的模拟结果展示了该框架在月球着陆等复杂航天任务中的实际应用潜力,可以有效提升操作安全性和效率。

关键词：深度强化学习自主着陆抽象SMDP状态转移图安全性提升实时监控反向广度优先搜索

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体型感知的音乐驱动舞蹈动作风格化生成

计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：李晨光温玉辉景宇宸汪意张亚宇周正忠刘永进景丽萍北京交通大学计算机科学与技术学院清华大学计算机科学与技术系

高质量舞蹈动作自动生成在电影和动画制作等产业需求广泛. 然而已有方法生成的动作往往难以适应不同虚拟角色的骨骼比例和几何外形，且无法对舞蹈动作风格进行灵活控制. 为解决上述问题，提出体型感知的音乐驱动舞蹈动作风格化生成方... 详细信息

高质量舞蹈动作自动生成在电影和动画制作等产业需求广泛. 然而已有方法生成的动作往往难以适应不同虚拟角色的骨骼比例和几何外形，且无法对舞蹈动作风格进行灵活控制. 为解决上述问题，提出体型感知的音乐驱动舞蹈动作风格化生成方法. 首先基于体型感知的运动重定向方法建立包含不同骨骼比例和几何外形的虚拟角色舞蹈动作数据集DanceDB++; 此外，提出体型感知的音乐驱动舞蹈动作生成扩散模型，利用交叉注意力机制将音乐特征与虚拟角色体型参数融合作为扩散模型的控制条件，并引入考虑骨骼比例的辅助损失项; 同时，引入语义风格引导模块，从文本或示例动作中提取风格表示并通过自适应实例归一化层将其注入扩散模型，以实现对生成动作风格的控制. 在DanceDB++上的定量实验结果表明，所提方法在足部物理接触得分等评估指标上的表现优于对比的舞蹈动作生成方法; 在定性实验中，展示了一系列文本描述或示例动作控制舞蹈动作风格的生成结果，表明所提方法在生成舞蹈动作时能够实现有效的风格化引导. 文中提出的数据集和基于计图框架的模型代码将会开源.

关键词：舞蹈生成扩散模型体型感知

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辐射场表面物点引导的主动视图选择

图学学报 2025年第1期46卷 179-187页

作者：谢文想许威威浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310000

神经辐射场(NeRF)的出现显著提高了新视图渲染和3D重建的质量,但其数据收集过程仍然依赖于人工经验,这限制了在未知环境探索和规划等任务上的应用,因此,如何有效选择最具信息增益的视图变得至关重要,为此提出了一种新的主动视图选择策... 详细信息

神经辐射场(NeRF)的出现显著提高了新视图渲染和3D重建的质量,但其数据收集过程仍然依赖于人工经验,这限制了在未知环境探索和规划等任务上的应用,因此,如何有效选择最具信息增益的视图变得至关重要,为此提出了一种新的主动视图选择策略。首先,通过体渲染权重获取训练光线投射到场景表面附近的三维点,然后计算每个三维点对于候选视图的可见性,并使用光度置信度加权来衡量候选视图,最终选择可见三维点较少且置信度低的候选视图作为新的训练视图。在Blender数据集上的实验表明,与现有的方法相比,该方法在下一最佳视图和下一批最佳视图选择上分别提高了3.88 dB和5.88 dB的PSNR质量,同时视图选择速度提高近30倍。

关键词：神经渲染神经辐射场主动视图选择场景感知未知环境探索

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图联邦学习:问题、方法与挑战

计算机科学 2025年第1期52卷 362-373页

作者：王鑫熊书博孙凌云浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州 310023 浙江大学计算机科学与技术学院杭州 310058 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州 310023 浙江大学计算机科学与技术学院杭州 310058

图作为一种高效、灵活、通用的数据结构,在多个学科领域得到了广泛应用.近年来,基于图的深度学习算法不断涌现,并在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域取得显著成效.尽管公开的图数据量在增加,但高质量的数据往往分散在不同的数据所... 详细信息

图作为一种高效、灵活、通用的数据结构,在多个学科领域得到了广泛应用.近年来,基于图的深度学习算法不断涌现,并在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域取得显著成效.尽管公开的图数据量在增加,但高质量的数据往往分散在不同的数据所有者手中.随着社会对数据隐私保护要求的提高,现有的图学习算法面临着许多挑战.图联邦学习作为一种有效的解决方案应运而生.文中系统回顾了图联邦学习领域近五年的研究进展,将该领域的核心问题划分为3个部分,并在结构上进行了垂直整合,在关系上进行了递进阐述,包括:1)原始图数据差异导致的结构异构性;2)图联邦特性导致的模型聚合问题;3)模型整体调优方面的挑战.针对每个问题,详细分析了代表性工作及其优缺点,并总结了图联邦学习领域的典型应用和未来挑战.

关键词：联邦学习图神经网络图联邦学习隐私计算