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基于低重心学习策略的大学生党员教育管理信息化平台运用研究——以太原工业学院计算机工程系学生党员教育管理为例

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数字通信世界 2024年第6期 161-163页

作者：范健武永勤太原工业学院计算机工程系山西太原030008

新时期推进党建创新和信息化发展,架起大学生党员教育管理工作新支点,既是党的先进性的具体体现,也是增强高校基层党支部战斗堡垒作用、发挥大学生党员先锋模范作用的重要手段。基于低重心学习策略,如何充分利用信息化平台高效完成大学... 详细信息

新时期推进党建创新和信息化发展,架起大学生党员教育管理工作新支点,既是党的先进性的具体体现,也是增强高校基层党支部战斗堡垒作用、发挥大学生党员先锋模范作用的重要手段。基于低重心学习策略,如何充分利用信息化平台高效完成大学生党员教育管理工作,是高校党支部建设工作的重要课题。

关键词：低重心学习信息化教育管理

基于改进Faster R-CNN的变电站设备外部缺陷检测

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智能系统学报 2024年第2期19卷 290-298页

作者：张铭泉邢福德刘冬华北电力大学计算机系河北保定071003

针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样,周围环境复杂,当前代表性算法识别准确度低,错检漏检严重的问题,对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果,检测精度较高的是添加了特征融合金字塔结构的Faster R-C... 详细信息

针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样,周围环境复杂,当前代表性算法识别准确度低,错检漏检严重的问题,对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果,检测精度较高的是添加了特征融合金字塔结构的Faster R-CNN(faster region-based convolutional network)算法,但其对小目标物体和设备渗漏油的检测精度仍有提升空间,为此设计一种基于Faster R-CNN的改进算法。改进算法通过对输入图像进行数据增强,在网络中添加SPP(spatial pyramid pooling)结构以及改进特征融合方式,对分类以及边界框回归损失函数进行改进的方式来提高缺陷的检测精度。与原Faster R-CNN算法进行对比,改进算法在变电站设备缺陷目标检测数据集的检测结果中AP(average precision)(0.5∶0.95)提高了2.7个百分点,AP(0.5)提高了4.3个百分点,对小目标物体的检测精度也提高了1.8个百分点,试验结果验证了该方法的有效性。

关键词：变电站设备外部缺陷深度学习目标检测卷积神经网络 Faster R-CNN 特征提取特征融合金字塔结构损失函数

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智能数据可视分析技术综述

软件学报 2024年第1期35卷 356-404页

作者：骆昱宇秦雪迪谢宇鹏李国良清华大学计算机科学与技术系北京100084 青海大学计算机技术与应用系青海西宁810016

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.... 详细信息

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.然而,可视分析仍然面临着许多挑战,例如数据准备代价高、交互响应高延迟、可视分析高门槛和交互模式效率低.为应对这些挑战,研究者从数据管理、人工智能等视角出发,提出一系列方法以优化可视分析系统的人机协作模式和提高系统的智能化程度.系统性地梳理、分析和总结这些方法,提出智能数据可视分析的基本概念和关键技术框架.然后,在该框架下,综述和分析国内外面向可视分析的数据准备、智能数据可视化、高效可视分析和智能可视分析接口的研究进展.最后,展望智能数据可视分析的未来发展趋势.

关键词：数据可视化可视分析智能数据可视分析数据管理人工智能

动态场景下基于特征点筛选的视觉SLAM算法

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系统仿真学报 2024年

作者：姜丽梅陈信威华北电力大学计算机系

针对传统的视觉SLAM算法在动态环境下的定位精度与鲁棒性低的问题，提出了一种基于特征点筛选的改进动态SLAM算法，该算法以ORB-SLAM3算法为基本框架，增加了动态区域划分与特征点筛选模块。动态区域划分模块使用改进的RT-DETR目标检测... 详细信息

针对传统的视觉SLAM算法在动态环境下的定位精度与鲁棒性低的问题，提出了一种基于特征点筛选的改进动态SLAM算法，该算法以ORB-SLAM3算法为基本框架，增加了动态区域划分与特征点筛选模块。动态区域划分模块使用改进的RT-DETR目标检测算法检测图像中的动态物体并根据检测框划分动态区域，特征点筛选模块使用对极约束以及光流法筛选掉运动的动态物体身上的特征点，保留静止的动态物体上以及目标检测框内属于背景部分的特征点参与后续的位姿优化。改进的算法尽可能的保留了更多的有效特征点参与相机位姿优化，实验结果表明改进的算法相比于原始的ORB-SLAM3在高动态环境下的绝对轨迹误差的RMSE值平均能够达到90%以上的提升的同时保持实时运行。

关键词：光流对极约束视觉SLAM 动态环境 RT-DETR PP-LCNet

基于条件生成对抗网络的无线传感网络多节点失效修复研究

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传感技术学报 2024年第4期37卷 716-722页

作者：王暾赵晓丽何苑郝梦岩长治学院计算机系山西长治046000

当前主流的传感节点失效修复主要通过纠删码完成,修复后节点具有更高的空间利用率,但无法有效提升网络寿命。为此,提出基于条件生成对抗网络的无线传感网络多节点数据重构方法,完成失效修复。感知无线传感网络节点,对失效节点展开裁决,... 详细信息

当前主流的传感节点失效修复主要通过纠删码完成,修复后节点具有更高的空间利用率,但无法有效提升网络寿命。为此,提出基于条件生成对抗网络的无线传感网络多节点数据重构方法,完成失效修复。感知无线传感网络节点,对失效节点展开裁决,确定失效节点位置,并重构节点内数据;将获取的失效节点用于条件生成对抗网络(CGAN)框架中生成器与节点替换网络的训练,通过训练好的生成器,以失效节点为条件,生成未失效节点;为提升修复性能,使用粒子群算法寻优节点替换网络参数,完成节点重构数据置换,实现失效节点的有效修复。结果表明:利用所提方法进行修复时,能耗最高仅为17 J,剩余寿命最低可达到300 h,连通度最高可达到99.2%,具有较好的修复效果。

关键词：无线传感网络失效节点修复条件生成对抗网络节点失效判决节点数据重构

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改进PBFT算法的配电物联网接入认证方法

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 279-287页

作者：张铭泉杨甜朵春红华北电力大学(保定)计算机系河北保定071003

随着物联网与配电网深度融合,海量终端设备接入系统给配电物联网安全稳定运行带来巨大挑战。针对传统身份认证方式过于中心化且无法承载大规模终端等现状,设计一种基于区块链共识机制的配电物联网终端接入认证方法。由配电物联网网关负... 详细信息

随着物联网与配电网深度融合,海量终端设备接入系统给配电物联网安全稳定运行带来巨大挑战。针对传统身份认证方式过于中心化且无法承载大规模终端等现状,设计一种基于区块链共识机制的配电物联网终端接入认证方法。由配电物联网网关负责对待接入终端节点登记注册,采用共识算法进行分布式认证,将合法终端上链存储。在传统PBFT算法的基础上,设计了配电物联网终端共识算法。该算法引入权重机制,根据终端节点权重选取认证节点,缩小共识规模;引入可验证随机函数增强主节点安全,避免启动视图切换协议,提高共识效率;结合实际应用场景优化一致性协议,降低通信开销。实验分析表明该方法可有效规避多种网络攻击,通信开销和吞吐量优于其他方法,系统抗攻击性较强,满足配电物联网对认证效率和系统可靠性等要求。

关键词：配电物联网区块链接入认证共识算法权重机制可验证随机函数(VRF)

随机波动驱动的异步元胞自动机及其计算通用性

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电子学报 2024年第5期52卷 1648-1656页

作者：黄鑫李佳葛亮宋伟重庆大学计算机学院

元胞自动机被广泛认为是基于分子自组装技术制造量子计算机、纳米计算机的基本架构，而元胞自动机的复杂度直接影响其并行分布式计算效率以及物理实现的可行性.现有复杂度最低的异步元胞自动机使用3个元胞状态和3条变迁规则能够构造所... 详细信息

元胞自动机被广泛认为是基于分子自组装技术制造量子计算机、纳米计算机的基本架构，而元胞自动机的复杂度直接影响其并行分布式计算效率以及物理实现的可行性.现有复杂度最低的异步元胞自动机使用3个元胞状态和3条变迁规则能够构造所有逻辑电路，具备与图灵机等价的计算通用性（图灵通用性）.为进一步降低通用异步元胞自动机的复杂度，本文提出新型电路元件以及基于该元件的逻辑电路设计方法 .不同于同步电路的逻辑门元件，新型电路元件能够有效处理信号的随机波动，对单电子隧道晶体管等纳米材料技术有积极的应用价值.据此，本文提出新的异步元胞自动机模型，该模型仅需3个元胞状态和2条规则，比现有的通用模型复杂度低.除图灵通用性外，本文通过设计大规模分布式逻辑电路，进一步证明所提的异步元胞自动机具备与所有同步元胞自动机同等的计算能力.

关键词：元胞自动机异步更新布朗运动延迟不敏感电路通用性

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改进FCENet的自然场景文本检测算法

计算机工程与应用 2024年第3期60卷 228-236页

作者：周燕廖俊玮刘翔宇周月霞曾凡智佛山科学技术学院计算机系广东佛山528000

针对自然场景文本检测中由于背景复杂、尺度多变、形状弯曲等造成的检测难题,提出了一种改进FCENet(Fourier contour embedding network)的场景文本检测算法。该算法基于FCENet并引入了多尺度残差特征增强模块和多尺度注意力特征融合模... 详细信息

针对自然场景文本检测中由于背景复杂、尺度多变、形状弯曲等造成的检测难题,提出了一种改进FCENet(Fourier contour embedding network)的场景文本检测算法。该算法基于FCENet并引入了多尺度残差特征增强模块和多尺度注意力特征融合模块。多尺度残差特征增强模块作为骨干网络顶层的残差分支,增强了特征金字塔结构自上而下的高层语义信息流动,提高了文本像素分类能力,有效减少误检现象。多尺度注意力特征融合模块使不同语义和尺度的特征能够更好地融合,结合自底向上的特征融合网络,有效避免文本过度分割并提高了弯曲文本的检测能力。实验结果表明,该方法在弯曲文本数据集CTW1500和Total-Text上的综合指标F值分别达到了86.2%和86.5%,相比原算法FCENet分别提升了1.1和0.7个百分点。

关键词：自然场景文本检测特征融合特征增强注意力机制 FCENet

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跨域人脸活体检测的单边对抗网络算法

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 103-111页

作者：曾凡智吴楚涛周燕佛山科学技术学院计算机系广东佛山528000

现有跨域人脸活体检测算法,其特征提取过程容易发生过拟合和缺乏特征聚合所导致的泛化性不足问题。针对该问题,提出了跨域人脸活体检测的单边对抗网络算法,将分组卷积与改进的倒残差结构融合替换普通卷积,降低网络参数同时加强人脸细粒... 详细信息

现有跨域人脸活体检测算法,其特征提取过程容易发生过拟合和缺乏特征聚合所导致的泛化性不足问题。针对该问题,提出了跨域人脸活体检测的单边对抗网络算法,将分组卷积与改进的倒残差结构融合替换普通卷积,降低网络参数同时加强人脸细粒度特征的表达能力,并引入自适应特征归一化模块,强调图像中人脸活体信息区域淡化无关背景区域,有效避免人脸活体信息的过拟合并加强来自不同源域的人脸活体检测能力。基于NetVLAD引入通道注意力机制模块,通道注意力机制模块作为特征聚合网络的分支,学习不同源域中人脸局部特征的语义信息,有效增强对不同源域的人脸活体信息分类的泛化能力。设计两模块融合网络以提高未知场景下跨域人脸活体检测精度。在OULU-NPU、CASIA-FASD、MSU-MFSD和Idiap Replay-Attack数据集上的实验结果表明,该算法在跨数据集测试O&C&M to I、O&C&I to M、I&C&M to O、O&M&I to C均有不错的表现,其中,在O&C&I to M及O&M&I to C性能评估指标分别提升了0.99个百分点和0.5个百分点的精度。

关键词：域泛化生成对抗网络人脸活体检测自适应归一化注意力机制