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基于数字衍射的单幅眼底图像增强

光学精密工程 2024年第15期32卷 2429-2438页

作者：张书赫曹良才清华大学精密仪器系北京100084

彩色眼底图像是分析与监控眼底疾病的重要工具。由于照明不均匀的问题,眼底图像视觉质量不足,图像对比度有待提高。为此,基于数字衍射提出了一种兼顾颜色保真与亮度增强的单幅眼底图像光强校正算法。将彩色RGB眼底图像转换到LCH色彩空... 详细信息

彩色眼底图像是分析与监控眼底疾病的重要工具。由于照明不均匀的问题,眼底图像视觉质量不足,图像对比度有待提高。为此,基于数字衍射提出了一种兼顾颜色保真与亮度增强的单幅眼底图像光强校正算法。将彩色RGB眼底图像转换到LCH色彩空间进行基于L通道的光强校正,以解决眼底图像亮度的平衡问题。对C通道进行相同操作使得处理后的彩色眼底图像颜色保真性较好。在Messidor眼底图像数据集的1200组眼底图像上进行分析,并与Gamma校正、Retinex等眼底图像光强校正方法进行对比。本算法不仅具有更好的图像增强效果,改善了彩色眼底图像的颜色失真及对比度低的问题,还可进一步结合自适应直方图均衡化(CLAHE)以提升图像对比度。实验结果表明,在图像多尺度对比度和图像噪声评价指标方面优于传统算法3%~4%。经算法增强后眼底图像亮度分布更加均匀、对比度提升,为后期眼底图像病理位点的识别、血管与病灶分割和分类提供了一种性能更好的预处理方法。

关键词：医学图像处理眼底图像增强对比度增强数字衍射

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基于马尔可夫决策过程与序列建模的智能决策网络测试

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基于马尔可夫决策过程与序列建模的智能决策网络测试

第十二届中国指挥控制大会

作者：汪泉伟赵千川清华大学自动化系

近年来,深度学习驱动的智能决策算法得到了长足的发展,逐渐在诸多实际领域投入实用。神经网络系统中存在质量、可靠性和安全问题。对于单一类型的神经网络系统的测试已有了较多研究,但对于使用多类神经网络,结构复杂的智能决策系统的测... 详细信息

近年来,深度学习驱动的智能决策算法得到了长足的发展,逐渐在诸多实际领域投入实用。神经网络系统中存在质量、可靠性和安全问题。对于单一类型的神经网络系统的测试已有了较多研究,但对于使用多类神经网络,结构复杂的智能决策系统的测试方法仍研究不足。文章简单综述了典型的深度神经网络的覆盖性测试问题,构建了智能决策网络测试的方法,并在典型的数据集和测试环境下对典型神经网络、智能决策算法的测试方法效果进行了检验,我们针对决策Transformer(DT)网络的实验结果表明,以Transformer为基础网络的大语言模型,若用于驱动智能决策过程,仍需要面对基于梯度的对抗样本攻击等风险,需要做较为充分的覆盖性测试。

关键词：神经网络测试神经元覆盖率智能决策算法大型语言模型

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数据驱动的工业过程碳排放量快速预测方法

数据驱动的工业过程碳排放量快速预测方法

第35届中国过程控制会议

作者：贺启航曲世远王凌黄德先尚超清华大学自动化系

工业具有高能耗、高碳排放的典型特征,减少工业过程的碳排放是实现我国碳达峰与碳中和目标的关键挑战。碳排放预测算法是推进低碳生产的重要基础技术之一。目前,已有的研究主要关注国家级、行业级的碳排放预测方法,而有关厂级、车间级... 详细信息

工业具有高能耗、高碳排放的典型特征,减少工业过程的碳排放是实现我国碳达峰与碳中和目标的关键挑战。碳排放预测算法是推进低碳生产的重要基础技术之一。目前,已有的研究主要关注国家级、行业级的碳排放预测方法,而有关厂级、车间级的碳排放研究较少。开发一种能在线进行科学、准确、快速地预测具体工业过程的碳排放量方法,对于相关企业制定减排措施具有重要的参考价值。本文提出了一种针对工业过程的数据驱动碳排放快速预测方法,并以流程工业中的典型批次过程为背景开展了研究。首先,本文开发了基于调度优化模型的、根据生产计划指标进行碳排放量计算的离线核算方法。进而,本文提出使用离线方法生成数据来训练神经网络作为在线预测模型,实现从生产计划指标到碳排放量快速预测。最后通过实验对所提工业过程碳排放量快速预测方法的有效性进行了验证。

关键词：碳排放量预测数据驱动神经网络批次过程

来源： cnki会议评论

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一种隧道沉降位移监测技术

一种隧道沉降位移监测技术

铂基氧还原催化剂:从单晶电极到拓展表面纳米材料

第35届中国过程控制会议

作者：李华丰郝路丰何潇清华大学自动化系

隧道沉降位移监测对于确保隧道结构安全、预防潜在风险具有重要意义。本文介绍了隧道位移监测场景一整套数据清洗、数据预测等滤波方法流程。本文提出了抗干扰的扫描数据融合采样算法,实现了每个采样周期被检测隧道轮廓位置的准确提取,... 详细信息

隧道沉降位移监测对于确保隧道结构安全、预防潜在风险具有重要意义。本文介绍了隧道位移监测场景一整套数据清洗、数据预测等滤波方法流程。本文提出了抗干扰的扫描数据融合采样算法,实现了每个采样周期被检测隧道轮廓位置的准确提取,解决了工程现场检测受环境扰动的问题;本文还提出了一种联合卡尔曼滤波算法,实现了未来沉降位移的预报。经过实际案例应用和仿真测试,本文所提数据融合采样算法和联合卡尔曼滤波方法在隧道沉降位移监测中的有效性,实现了监测过程的检测与预报.

关键词：隧道沉降位移监测卡尔曼滤波

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化工学报 2024年第4期75卷 1256-1269页

作者：孙铭泽黄鹤来牛志强清华大学化学工程系化学工程联合国家重点实验室北京100084

开发低成本、高性能的氧还原铂基催化剂仍然是目前推动质子交换膜燃料电池(PEMFC)商业化进程的重要方向。在拓展单晶电极表面的相关研究中,活性金属铂的原子排布、应力应变、周边配位环境等因素都被认为对氧还原的性能具有重要影响。然... 详细信息

开发低成本、高性能的氧还原铂基催化剂仍然是目前推动质子交换膜燃料电池(PEMFC)商业化进程的重要方向。在拓展单晶电极表面的相关研究中,活性金属铂的原子排布、应力应变、周边配位环境等因素都被认为对氧还原的性能具有重要影响。然而,在规整表面的单晶电极上得到的经验并不能完全指导纳米催化剂的设计,这是因为纳米颗粒存在着尺寸效应带来的活性-利用率的矛盾关系。通过在纳米尺度上模拟单晶电极的性质,构造纳米薄膜材料及二维晶面可控的纳米材料,可以一定程度上实现拓展表面性质。结合本课题组的研究工作,本文总结了拓展表面催化剂用于氧还原反应的理论和实验结果,探讨了纳米催化剂的发展和目前存在的问题,并对今后的研究方向进行了展望。

关键词：氧还原燃料电池单晶电极纳米催化剂电化学氢

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低温锂电池电解液的研究与应用

储能科学与技术 2024年第7期13卷 2224-2242页

作者：陆洋闫帅帅马骁刘誌章伟立刘凯清华大学化学工程系北京100084

随着电动汽车和消费电子领域的快速发展,由锂电池主导的现代新能源市场对电化学储能技术的性能要求愈发多元化。锂电池的有效工作温度范围是影响其实际应用的关键性能之一,但是在低温环境下,商用碳酸酯基电解液的电导率明显下降,黏度上... 详细信息

随着电动汽车和消费电子领域的快速发展,由锂电池主导的现代新能源市场对电化学储能技术的性能要求愈发多元化。锂电池的有效工作温度范围是影响其实际应用的关键性能之一,但是在低温环境下,商用碳酸酯基电解液的电导率明显下降,黏度上升,电极和电解液中锂离子的迁移变得困难,导致电池放电容量下降,循环寿命缩短,严重限制了锂电池的实际应用范围,因此,设计高性能的低温电解液用于提高锂电池低温性能是拓宽锂电池实际应用范围的关键。本文针对性分析了锂电池低温性能衰退的原因,从传统电解液优化和新型低温电解液两个方面综述了低温电解液的研究发展现状,归纳总结了低温电解液中有关溶剂、溶质、添加剂和溶剂化结构的相关研究。本文着重介绍了优化锂离子去溶剂化过程在低温电解液设计中的指导性意义,强调了微观溶剂化结构对理解低温下的界面和锂离子的迁移行为的关键作用,旨在从更全面的角度、更有效地指导未来低温电解液的设计,为低温环境下大容量储能系统研究提供借鉴。

关键词：锂离子电池锂金属电池低温电解液溶剂化结构

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云原生数据库综述

软件学报 2024年第2期35卷 899-926页

作者：董昊文张超李国良冯建华清华大学计算机科学与技术系北京100084

云基础设施的虚拟化、高可用、可弹性调度等特点,为云数据库提供了开箱即用、可靠可用、按需计费等优势.云数据库按照架构可以划分为云托管数据库(cloud-hosted database)以及云原生数据库(cloud-native database).云托管数据库将数据... 详细信息

云基础设施的虚拟化、高可用、可弹性调度等特点,为云数据库提供了开箱即用、可靠可用、按需计费等优势.云数据库按照架构可以划分为云托管数据库(cloud-hosted database)以及云原生数据库(cloud-native database).云托管数据库将数据库系统直接部署到云上虚拟机环境中,具备低成本、易运维、高可靠的优势.在此基础上,云原生数据库充分利用云基础设施弹性伸缩的特点,采用计算存储分离的架构,实现了计算资源和存储资源的独立伸缩,进一步提升数据库性价比.然而计算存储分离的架构为数据库系统设计带来了新的挑战.深入分析云原生数据库系统的架构和技术.首先将云原生OLTP和云原生OLAP的数据库架构按照资源分离模式的差异分别进行归类分析,并对比各类架构的优势与局限.其次,基于计算存储分离的架构,按照各个功能模块深入探讨云原生数据库的关键技术:主要包括云原生OLTP关键技术(数据组织、副本一致性、主备同步、故障恢复以及混合负载处理)和云原生OLAP关键技术(存储管理、查询处理、无服务器感知计算、数据保护以及机器学习优化).最后,总结现有云原生数据库的技术挑战并展望未来研究方向.

关键词：云原生数据库计算存储分离数据库即服务

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土木工程设计公式智能发现方法

建筑结构学报 2024年第7期45卷 80-88页

作者：陈培尧王琛丁然樊健生清华大学土木工程系北京100084

土木工程智能计算技术具有高准确性和高效性,但由于黑盒性质,其结果难以被研究者与工程师理解,阻碍了其在以安全性为首要原则的实际工程中的推广应用。为此,提出一种基于量纲分析与工程先验知识的设计公式智能发现方法,通过智能计算技... 详细信息

土木工程智能计算技术具有高准确性和高效性,但由于黑盒性质,其结果难以被研究者与工程师理解,阻碍了其在以安全性为首要原则的实际工程中的推广应用。为此,提出一种基于量纲分析与工程先验知识的设计公式智能发现方法,通过智能计算技术自动从试验数据中识别出影响材料与构件性能的关键特征,并智能生成量纲平衡、物理含义清晰、力学可解释性高的设计计算公式。基于符号回归表达式树建立了考虑量纲约束的公式智能生成模型,能够保证公式的力学合理性;研发了针对多力学-几何变量场景的归一化方法与基于谱聚类和决策树的工程特征分段算法,进一步提高了模型的稳定性和准确性。以配筋水泥基材料连梁的受剪承载力为例验证该方法的有效性,结果表明:智能生成的公式相较于人工经验公式计算结果准确性提高61.3%,拟合相关性提高23.3%,相关系数达0.90,性能优异;此外,与传统符号回归方法相比,智能生成的公式不仅更为准确,且具有量纲正确性,工程泛化能力更强;同时,有助于揭示力学机理,加速新材料、新结构从试验到设计方法的落地转化流程。

关键词：土木工程设计公式人工智能符号回归力学可解释性

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大语言模型时代的社会机遇与挑战

计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1094-1103页

作者：陈慧敏刘知远孙茂松清华大学新闻与传播学院北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084

大语言模型ChatGPT因其高度通用化和智能化的表现受到广泛社会关注,其引发的技术革命也正逐渐延伸为一场社会革命.在此背景下,基于ChatGPT背后大语言模型技术的演进路线与特征,探索大语言模型技术对社会的潜在机遇与挑战,成为当下社会... 详细信息

大语言模型ChatGPT因其高度通用化和智能化的表现受到广泛社会关注,其引发的技术革命也正逐渐延伸为一场社会革命.在此背景下,基于ChatGPT背后大语言模型技术的演进路线与特征,探索大语言模型技术对社会的潜在机遇与挑战,成为当下社会的重要议题.首先回顾大语言模型技术发展,将其演进总结为3个发展阶段并论述关键技术特征,然后基于技术与社会互动视角分别探讨大语言模型技术引发的社会机遇:个人通用信息助理、科学研究新范式、产业基础设施、国家治理能力现代化有力工具,以及面临的潜在挑战:信息污染问题、社会权力分配问题、伦理和法制问题、意识形态安全问题.最后,对大语言模型技术发展及其与社会发展关系的未来展开一定思考与讨论.

关键词：大语言模型 ChatGPT 人工智能技术演进社会变革