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电子技术（上海） 1999年第8期26卷 22-24页

作者：王宝兴聊城师范学院通信工程系

热释电集成红外传感器和遥控专用编解码集成电路的有机结合，构成针对一个单位或一个楼院安全报警的总线式红外监控系统，成本低、可靠性高、闭路式、报警准确。

关键词：遥控总线红外监控系统集成电路热释电集成红外传感器

基于YOLO v5的农田杂草识别轻量化方法研究

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农业机械学报 2024年第1期55卷 212-222,293页

作者：冀汶莉刘洲邢海花西安科技大学通信与信息工程学院西安710600 海南师范大学信息科学技术学院海口571158

针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MS... 详细信息

针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MSRCR)增强算法对部分图像数据进行预处理,提高边缘细节模糊的图像清晰度,降低图像中的阴影干扰。使用轻量级网络PP-LCNet重置了识别模型中的特征提取网络,减少模型参数量。采用Ghost卷积模块轻量化特征融合网络,进一步降低计算量。为了弥补轻量化造成的模型性能损耗,在特征融合网络末端添加基于标准化的注意力模块(Normalization-based attention module, NAM),增强模型对杂草和玉米幼苗的特征提取能力。此外,通过优化主干网络注意力机制的激活函数来提高模型的非线性拟合能力。在自建数据集上进行实验,实验结果显示,与当前主流目标检测算法YOLO v5s以及成熟的轻量化目标检测算法MobileNet v3-YOLO v5s、ShuffleNet v2-YOLO v5s比较,轻量化后杂草识别模型内存占用量为6.23 MB,分别缩小54.5%、12%和18%;平均精度均值(Mean average precision, mAP)为97.8%,分别提高1.3、5.1、4.4个百分点。单幅图像检测时间为118.1 ms,达到了轻量化要求。在保持较高模型识别精度的同时大幅降低了模型复杂度,可为采用资源有限的移动端设备进行农田杂草识别提供技术支持。

关键词：杂草识别目标检测 YOLO v5s 轻量化特征提取网络 Ghost卷积模块注意力机制

轻量级多用户可验证隐私保护基因序列分析方案

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计算机研究与发展 2024年第10期61卷 2448-2466页

作者：胡云舒周俊曹珍富董晓蕾华东师范大学软件工程学院密码与网络安全系上海200062

随着云计算、大数据等新兴网络服务的蓬勃发展,数据要素在智慧医疗、科学研究等领域中占据重要地位.基因组测序技术通过对病人基因组序列进行处理来判断病人的患病原因和类别,在多个领域有广泛应用.由于存储、计算资源受限,本地用户通... 详细信息

随着云计算、大数据等新兴网络服务的蓬勃发展,数据要素在智慧医疗、科学研究等领域中占据重要地位.基因组测序技术通过对病人基因组序列进行处理来判断病人的患病原因和类别,在多个领域有广泛应用.由于存储、计算资源受限,本地用户通常需要租用资源丰富但工作在不可信环境下的云服务器来完成复杂的大规模基因组测序处理函数计算任务.为了保护用户数据隐私及验证计算结果的正确性,国内外现有工作通常的做法是利用公钥全同态加密或安全多方计算技术实现数据隐私保护;利用Yao混淆电路或双线性配对技术实现计算结果的正确性验证.由于密码原语的计算开销和通信开销巨大,均不适用于基因序列分析系统中存储、计算资源受限的本地用户的客观性能需求.为了解决上述挑战性问题,提出了一个轻量级多用户可验证隐私保护基因序列分析方案.首先,构造了一种高效的可验证多密钥同态数据封装机制VMK-HDEM,该方案支持在密文域上对L个不同输入实例的打包计算,用户端Sen_(i)'s公钥加密的使用次数复杂度为O(L),即与其数据集的大小无关,大大降低了资源受限的本地用户的计算开销;在可验证性方面,云服务器生成的密文计算结果正确性验证证据大小复杂度为O(deg_(F))(其中deg_(F)代表外包计算函数的阶),与用户数据集大小无关.然后,基于所构造的新型密码原语VMK-HDEM,设计了一个轻量级高效的可验证隐私保护基因序列分析方案LWPPGS,有效保护了用户基因数据集的隐私和基因序列分析结果的隐私,并高效验证其分析结果的正确性.最后,通过形式化的安全性证明和实验仿真结果表明了所构造方案VMK-HDEM和LWPPGS的安全性和实用性.

关键词：多密钥全同态数据封装机制可验证基因序列分析隐私保护高效性

细胞膜电压振荡对脊髓中间神经元节律性放电的调控作用

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中国医学物理学杂志 2024年第5期41卷 610-615页

作者：陈玥如戴跃华东师范大学通信与电子工程学院上海200241

为了探究细胞膜振荡状态下离子通道对脊髓中间神经元节律信号的影响,建立了两个猫脊髓中间神经元模型,它们通过交互式抑制的方式相互连接,当受到兴奋刺激时模型能够产生节律性放电。运用该模型,研究了突触输入下白噪音(WN组)、离子通道... 详细信息

为了探究细胞膜振荡状态下离子通道对脊髓中间神经元节律信号的影响,建立了两个猫脊髓中间神经元模型,它们通过交互式抑制的方式相互连接,当受到兴奋刺激时模型能够产生节律性放电。运用该模型,研究了突触输入下白噪音(WN组)、离子通道插入振荡因子(CF组)、以及白噪音与振荡因子同时作用(WN+CF组)3种条件下,神经元模型的兴奋性与运动节律的变化规律,定量化描述中间神经元节律性放电的电压阈值、步进占空比以及瞬时放电频率变化的规律。仿真结果表明,(1)WN组、CF组、WN+CF组电压阈值分别为-46.98、-46.48、-47.00 mV;与控制组相比,WN组和WN+CF组的电压阈值分别降低了0.47和0.49 mV,CF组提高了0.03 mV;(2)WN组、CF组和WN+CF组屈肌和伸肌的瞬时放电频率分别为41.01和41.28 Hz、27.45和27.43 Hz、40.20和40.17 Hz;与控制组相比,分别提高了15.20和15.25 Hz、1.64和1.40Hz、14.39和14.14 Hz;(3)WN组、CF组和WN+CF组步进频率分别为0.72、0.68和0.68 Hz;与控制组相比,WN组增加了0.01 Hz,CF组和WN+CF组分别降低了0.03和0.03 Hz;(4)WN组、CF组和WN+CF组步进占空比分别为49.41%、45.02%、50.18%;与控制组相比,WN组和WN+CF组的步进占空比分别增加了4.27%和5.04%,CF组则减少了0.12%。这些结果显示了膜振荡状态下离子通道对神经元兴奋性以及运动节律的调控作用,为后续的生理实验提供了预测和参考。

关键词：膜振荡中间神经元离子通道神经元兴奋性运动节律

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基于回音壁模式微泡腔的流速传感应用

光子学报 2024年第5期53卷 189-198页

作者：马春晖俞骁翀段冰吴彦燃赵星昀刘嵩义高永潘杨大全张璇北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室北京100876 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京师范大学物理学系应用光学北京市重点实验室北京100875 北京邮电大学电子工程学院北京100876

基于黏性流体的伯努利效应原理,利用回音壁模式微泡腔高品质因子与具有天然微流控通道的特性,提出一种基于回音壁模式微泡腔的流速传感器。理论分析了黏性流体流动时由于黏滞损耗引起的压强损失,仿真分析了不同流速范围内流动速度和压... 详细信息

基于黏性流体的伯努利效应原理,利用回音壁模式微泡腔高品质因子与具有天然微流控通道的特性,提出一种基于回音壁模式微泡腔的流速传感器。理论分析了黏性流体流动时由于黏滞损耗引起的压强损失,仿真分析了不同流速范围内流动速度和压强之间的关系,发现二者之间表现出良好的线性依赖,沿程损耗是引起压强损失的主要因素;恒定流速下微腔内部为均匀的正压分布,会引起谐振波长红移。实验制备了壁厚约为2μm的微泡腔,并搭建流速传感实验测试系统。在3~106μL/min流速范围内,流速增加时,谐振波长发生红移,并且波长偏移与流速之间满足良好的线性关系,拟合得到流速传感灵敏度为0.047 pm/(μL/min),检测极限为0.635μL/min。该流速传感器结构简单、易于制备、低成本且检测极限较低。

关键词：回音壁模式微泡腔流速传感微流控伯努利效应黏滞损耗

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HFC系统的业务量模型及分析

电视技术 2002年第3期26卷 29-34,37页

作者：白成林聊城师范学院通信工程系山东聊城252059

在HFC系统结构中,终端用户可以通过网络请求不同的业务服务,对于用户的网络接口单元(NIU),同轴电缆是其共用的传输介质。因此同轴电缆的业务传送能力,对于确定系统的规模,保证阻塞性能达到一个令人满意的水平,都是至关重要的。利用分析... 详细信息

在HFC系统结构中,终端用户可以通过网络请求不同的业务服务,对于用户的网络接口单元(NIU),同轴电缆是其共用的传输介质。因此同轴电缆的业务传送能力,对于确定系统的规模,保证阻塞性能达到一个令人满意的水平,都是至关重要的。利用分析和仿真两种方法对同轴电缆的业务传送能力进行了研究。

关键词： HFC系统业务量模型通信网接入网光纤同轴电缆混合网

基于改进的鲸鱼优化迭代算法的水下传感器网络节点定位方法

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华南师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期56卷 119-128页

作者：向丹翟晨凯林利彬何登玉王惠华高攀邱海洋广州航海学院信息与通信工程学院广州510725 广东技术师范大学自动化学院广州510665 广州大学机械与电气工程学院广州510006 广东技术师范大学电子信息学院广州510665 广东技术师范大学工业中心广州510665 广州航海学院船舶与海洋工程学院广州510725

针对水下无线传感器网络中锚节点较少、迭代误差大导致节点定位精度低的问题,文章提出了一种基于改进的鲸鱼优化-牛顿迭代的水下三维节点定位算法(Improved Whale Optimization-Newton Iteration,IWONI)。该算法首先使用牛顿迭代算法对... 详细信息

针对水下无线传感器网络中锚节点较少、迭代误差大导致节点定位精度低的问题,文章提出了一种基于改进的鲸鱼优化-牛顿迭代的水下三维节点定位算法(Improved Whale Optimization-Newton Iteration,IWONI)。该算法首先使用牛顿迭代算法对节点距离远近关系建立对应法则,并利用目标位置估计值和修正因子为改进的鲸鱼优化算法提供动态搜索区域;其次,建立以测量误差为权重的适应度函数作为判断基准,采用改进的鲸鱼优化算法进行迭代求解,以获得最优解;最后,利用定位方程得到网络节点位置。为了验证IWONI算法的性能,将IWONI算法与时间差定位算法(TDOA-CHAN、TDOA-Taylor)、测距定位算法(最小二乘法、高斯牛顿迭代法)和牛顿迭代算法进行定位误差、收敛性能和定位成功率对比实验,并验证了节点数量对定位精度的影响。实验结果表明:(1)IWONI算法的定位误差和收敛速度明显优于其他对比算法。(2)IWONI算法在测量噪声大时的定位成功率高达92%,明显优于其他对比算法。(3)在通信半径不变的情况下,选择5~7个传感器节点可以在IWONI算法中实现定位精度与成本开销的平衡。

关键词：水下无线传感器网络三维节点定位鲸鱼优化牛顿迭代算法

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多功能计算机控制、切换和报警系统的设计

电视技术 2000年第2期24卷 47-52页

作者：葛广英聊城师范学院通信工程系山东聊城252059

介绍了集多媒体技术、视频、音频、控制和报警技术于一体的多功能计算机控制、切换和报警系统的组成、工作原理、基本功能、关键技术和设计方法。

关键词：多媒体报警系统计算机控制系统

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神经网络差分区分器的改进方案与应用

西安电子科技大学学报 2024年

作者：栗琳轲陈杰刘君西安电子科技大学通信工程学院河南省网络密码技术重点实验室陕西师范大学计算机科学学院

为深入研究深度学习在密码安全性分析方面的应用，采用神经网络对轻量级分组密码进行差分分析，主要得到以下四项研究结果。第一，采用引入注意力机制的深度残差网络构造神经网络差分区分器，并将其应用于SIMON、SIMECK和SPECK三类轻量... 详细信息

为深入研究深度学习在密码安全性分析方面的应用，采用神经网络对轻量级分组密码进行差分分析，主要得到以下四项研究结果。第一，采用引入注意力机制的深度残差网络构造神经网络差分区分器，并将其应用于SIMON、SIMECK和SPECK三类轻量级分组密码。结果表明，SIMON32/64和SIMECK32/64有效区分器最高可达11轮，精度分别为0.5172和0.5164；SPECK32/64有效区分器最高可达8轮，精度为0.5868。第二，探究不同的输入差分对神经网络差分区分器精度的影响。针对SIMON、SIMECK和SPECK三类密码，采用神经网络的快速训练得到不同输入差分对应的神经网络差分区分器的精度。结果表明，低汉明重量且高概率的输入差分能够提高神经网络差分区分器的精度。同时，寻找到SIMON32/64、SIMECK32/64和SPECK32/64神经网络差分区分器的合适输入差分分别为0x0000/0040、0x0000/0001和0x0040/0000。第三，探究包含不同信息量的输入数据格式对神经网络差分区分器精度的影响。根据密码算法的特点改变输入数据包含的信息量并重新训练相应的神经网络差分区分器。结果表明，相比于只包含密文对信息，输入数据中包含密文对信息以及倒数第二轮差分信息的神经网络差分区分器会获得更高的精度。第四，在上述研究基础上，进一步对11轮SIMON32/64 进行最后一轮子密钥恢复攻击，当选择明密文对的数量为29时，在100次攻击中的攻击成功率可达100%。

关键词：神经网络密码学轻量级分组密码差分密码分析注意力机制神经网络差分区分器密钥恢复攻击

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基于双层局部能量因子的红外小目标检测方法

华东师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期 97-107页

作者：唐凌霄黄昶华东师范大学通信与电子工程学院上海200241

红外小目标的检测一直是红外追踪系统的关键技术,针对现有红外小目标检测方法在复杂背景下易造成虚警、检测速度慢的不足,从人类视觉系统的角度出发,参考了多尺度局部能量因子检测方法(multiscale local contrast measure using a local... 详细信息

红外小目标的检测一直是红外追踪系统的关键技术,针对现有红外小目标检测方法在复杂背景下易造成虚警、检测速度慢的不足,从人类视觉系统的角度出发,参考了多尺度局部能量因子检测方法(multiscale local contrast measure using a local energy factor,MLCM-LEF),提出了一种基于双层局部能量因子的红外小目标检测方法.从局部能量差异与局部亮度差异两个角度进行目标检测,使用双层局部能量因子从能量角度描述小目标与背景的相异程度,同时采取加权亮度差因子从亮度角度对图像进行目标检测,通过二维高斯融合上述二者的处理结果,最终利用图像均值和标准差进行自适应阈值分割,提取红外小目标.经过公开数据集实验测试,该方法在抑制背景噪声、减低虚警概率的表现上比主流的检测方法有所提升,与MLCM-LEF算法相比,基于双层局部能量因子的方法将单帧检测时间降低至三分之一.

关键词：红外小目标检测局部能量因子加权亮度差因子人类视觉系统