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求真务实的计算机与信息工程系

湖南理工学院学报(自然科学版) 2008年第2期 2-2页

湖南理工学院计算机与信息工程系(以下简称计算机系)创建于1997年。现有计算机科学与技术、通信工程和信息工程三个本科专业;设有大学计算机基础教育、学科基础、计算机科学技术、通信工程、信息工程等五个教研室;设有大学计算机实验中... 详细信息

湖南理工学院计算机与信息工程系(以下简称计算机系)创建于1997年。现有计算机科学与技术、通信工程和信息工程三个本科专业;设有大学计算机基础教育、学科基础、计算机科学技术、通信工程、信息工程等五个教研室;设有大学计算机实验中心、计算机技术基础、计算机技术、通信工程等四个实验室。

关键词：计算机计算机技术基础求真务实

发挥优势,突出特色,竞争中求发展——办好我院计算机科学与信息工程系的几点思考

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天津农学院学报 2003年第B12期10卷 12-15页

作者：李乃祥靳润昭何玉香天津农学院计算机科学与信息工程系天津300384

从若干方面探讨了我院计算机系的建设,其要点是:必须办出特色;要发挥后发优势;要冲破地域制约;要为天津农业实现高度现代化和国际化服务;要为农业的信息化做出贡献;对信息技术在农业上的应用要保持高度的敏感性;要将技术推广和技术服务... 详细信息

从若干方面探讨了我院计算机系的建设,其要点是:必须办出特色;要发挥后发优势;要冲破地域制约;要为天津农业实现高度现代化和国际化服务;要为农业的信息化做出贡献;对信息技术在农业上的应用要保持高度的敏感性;要将技术推广和技术服务作为重要任务;建立基于网络和多媒体的天津地区农业技术推广体系;大力发展农业科学技术远程教育;加强国际合作交流。

关键词：学科建设专业设置计算机系科学与信息工程系现代化农业信息化农业办学特色

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工业技术学院信息工程系计算机图形和图像处理课程的试验练习

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工程图学动态 1998年第1期 32-34页

作者：濑健一樊红丽日本Hyogo工业技术学院信息工程系北京理工大学

工业技术学院是一所工科院校，其办学目标是将学生培养成为既精能软件技术又精通硬件技术的系统工程师或程序设计人员。信息工程系开设的计算机图形和图像处理课程就是为了让学生了解这门基础技术，并获得一定的编程能力。

关键词：计算机图形学图像处理课程设置工业技术学院

同时透射反射可重构智能表面赋能移动边缘计算任务卸载研究

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电子与信息学报 2025年

作者：李斌杨冬东南京信息工程大学计算机学院

为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足，该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先，考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束，... 详细信息

为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足，该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先，考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束，联合设计任务卸载比例、计算资源配置、多用户检测矩阵(MUD)、aSTAR-RIS相移以及用户上传功率，建立一个多变量耦合的加权总时延最小化问题。然后，借助块坐标下降法(BCD)将原问题分解为两个子问题，使用拉格朗日乘子法和罚项对偶分解法(PDD)交替优化子问题。仿真结果表明，相较于无源STAR-RIS方案，所提aSTAR-RIS辅助MEC方案加权总时延降低了12.66%。

关键词：有源同时透射和反射可重构智能表面移动边缘计算计算卸载资源分配

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离散测地距离场的高精度等值线提取

图学学报 2025年

作者：王文嵩周子珺辛士庆屠长河王文平山东大学计算机科学与技术学院德克萨斯农工大学计算机科学与工程系

测地等值线在可视化几何形状的内在度量变化方面以及验证给定测地算法的准确性上，具有重要的意义。通常，在线性三角网格上绘制测地等值线的具体做法是通过在三角形的内部根据顶点的距离值进行简单的线性插值。这种方法因其易于实现而... 详细信息

测地等值线在可视化几何形状的内在度量变化方面以及验证给定测地算法的准确性上，具有重要的意义。通常，在线性三角网格上绘制测地等值线的具体做法是通过在三角形的内部根据顶点的距离值进行简单的线性插值。这种方法因其易于实现而被广泛应用，但由于测地距离场具有高度的非线性特征，其精度受到限制。因此，使用线性插值得到的等值线常常会出现各种失真现象，尽管可以对输入网格进行极高分辨率的细分，依然难以捕捉到真实等值线的拓扑特征，例如捕获尖锐的拐角部分很困难。考虑到脊线能够有效地表征测地路径的不连续过渡，提出了一种新的思路：类似于中轴面可以通过密集边界采样点的维诺图进行编码，测地等值线的几何和拓扑特征同样可以借助阿波罗尼乌斯图进行编码。具体而言，采用三次函数来逼近每条网格边上的距离函数变化，并依据分布在网格边的一组加权采样点生成阿波罗尼乌斯图。随后，将每个三角形根据生成的阿波罗尼乌斯图划分为若干个子区域，使得每个子区域内的距离场可以用线性函数进行有效近似。通过大量实验，验证了该方法的有效性，结果显示在较少的额外计算成本下，所生成的测地等值线相较于传统的线性插值方法，具有更高的准确性。

关键词：计算几何等值线测地距离阿波罗尼乌斯图脊线

联合生成对抗网络与扩散模型的稀疏CT图像重建

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软件导刊 2025年

作者：钟泉吴锡成都信息工程大学计算机学院

稀疏CT图像重建对降低患者辐射剂量并促进影像诊断具有重要的临床意义。在基于深度学习的医学图像重建任务中，现有方法往往忽略了真实图像与重建图像之间的残差，造成重建图像错误结构的生成和细节的不足。生成对抗网络通过对抗学习快... 详细信息

稀疏CT图像重建对降低患者辐射剂量并促进影像诊断具有重要的临床意义。在基于深度学习的医学图像重建任务中，现有方法往往忽略了真实图像与重建图像之间的残差，造成重建图像错误结构的生成和细节的不足。生成对抗网络通过对抗学习快速重建全局内容和结构信息，而扩散模型通过稳定的训练重建出细节丰富的图像。为提高稀疏CT重建图像质量，提出一种联合生成对抗网络与扩散模型的残差细化重建网络（RRRNet）。该网络首先利用生成对抗网络作为初级生成器，捕捉图像的全局结构信息，然后通过扩散模型建模真实数据与初步预测之间的残差以修正初步预测。此外，在细化过程中还引入高频信息分离训练模块，以增强边缘和细节的恢复能力。在LIDC数据集上的实验结果表明，在4.50%的采样率下，RRRNet在SSIM、PSNR和MAE等量化指标的评估上分别达到了96.40%、40.76 dB与32.49 HU。相比基于生成对抗网络或扩散模型的方法，RRRNet提升了重建图像质量。

关键词：图像重建深度学习生成对抗网络扩散模型

基于Retinex理论的双重注意力Transformer的低光照图像增强

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计算机系统应用 2025年

作者：李佳王婷杨文杰王弘扬成都信息工程大学计算机学院

在低光照图像增强的研究中,虽然现有技术在提升图像亮度方面取得了进展,但细节恢复不足和颜色失真等问题仍然存在.为了解决这些问题,本文提出一种基于Retinex理论具有双重注意力的Transformer增强网络——DARFormer.该网络由光照估计网... 详细信息

在低光照图像增强的研究中,虽然现有技术在提升图像亮度方面取得了进展,但细节恢复不足和颜色失真等问题仍然存在.为了解决这些问题,本文提出一种基于Retinex理论具有双重注意力的Transformer增强网络——DARFormer.该网络由光照估计网络和损坏修复网络两部分组成,旨在提升低光照图像的亮度,同时保留更多的细节并防止颜色失真.光照估计网络是基于图像先验来估计亮度映射项,用于低光照图像亮度增强;损坏修复网络则优化亮度增强后的图像质量,采用具有空间注意力和通道注意力的Transformer架构.在LOL＿v1、LOL＿v2和SID公开数据集上进行实验表明:与主流的增强方法相比, DARFormer在定量和定性指标上取得了更好的增强结果.

关键词：图像增强低照度图像空间注意力通道注意力 Transformer

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一种预测驾驶注意力的多尺度注意力模型

软件导刊 2025年

作者：蒋超郜东瑞李芃锐赵长名成都信息工程大学计算机学院

近年来，许多研究致力于利用EEG与EOG多模态数据预测驾驶注意力，但有效融合这两种模态数据仍是一项充满挑战的任务。为此，提出一个基于多模态的多尺度通道注意力回归模型（MMCAR-Net）预测驾驶注意力。首先，通过多尺度感知单元（Mult... 详细信息

近年来，许多研究致力于利用EEG与EOG多模态数据预测驾驶注意力，但有效融合这两种模态数据仍是一项充满挑战的任务。为此，提出一个基于多模态的多尺度通道注意力回归模型（MMCAR-Net）预测驾驶注意力。首先，通过多尺度感知单元（Multi-Scale Inception）从EEG、EOG模态数据中分别提取多尺度特征；其次，在多个尺度上有序合并EEG与EOG特征以增强融合特征的多样性；最后，引入多尺度通道注意力机制为多尺度特征赋予差异化权重，以强化与注意力预测相关的特征，提升模型对驾驶注意力相关特征的敏感性和表达能力。在SEED-VIG数据集上的实验表明，所提模型在个体内实验组中取得的PCC与RMSE分别为0.959和0.064，在跨被试实验组中对应数值为0.892和0.112。

关键词：驾驶注意力预测多尺度感知单元多尺度通道注意力机制特征融合

基于ICEEMDAN分解的SSVEP神经网络分类模型

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软件导刊 2025年

作者：李晓明郜东瑞陈俊成都信息工程大学计算机学院

稳态视觉诱发电位因其高信噪比和高信息传输速率，成为脑机接口最常用的控制信号之一。然而，目前基于深度学习的方法过度依赖于个别被试者的校准资料，在被试间的分类性能方面还存在较大改进空间。针对上述难题，结合改进的自适应噪声... 详细信息

稳态视觉诱发电位因其高信噪比和高信息传输速率，成为脑机接口最常用的控制信号之一。然而，目前基于深度学习的方法过度依赖于个别被试者的校准资料，在被试间的分类性能方面还存在较大改进空间。针对上述难题，结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解、基于图卷积网络的空间特征提取器以及基于压缩激励的特征融合模块提出ICE-GSE算法。该算法利用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解法将稳态视觉诱发电位信号分解成一组本征模态函数，有效降低了噪声和伪影的影响。空间特征提取器的邻接矩阵能充分表达脑电信号的空间位置关系，从而更好地学习空间域特征。为提升目标识别精度和算法鲁棒性，进一步引入特征融合模块，以便针对性选择与任务最相关的通道。在两个公开数据集上，时间窗口长度设置为0.5～1.0 s，对ICE-GSE与其他传统方法和深度学习方法进行全面比较。实验结果表明，在跨被试情况下，ICE-GSE的分类精度和信息传输速率相较对照方法更加优异，证明了其在分类任务中的可行性。

关键词：稳态视觉诱发电位脑机接口自适应噪声完备集合经验模态分解本征模态函数图卷积压缩激励