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7701.
  
采用基于深度学习的端到端一体化设计方法,提出了一种基于扩展上下文语义特征的通信系统。区别于已有研究中只关注局部上下文而忽视全局上下文的问题,所提系统有机地融合了局部和全局上下文知识,利用扩展上下文知识进行语义编码和语义译码,提升了语义通信系统的可靠性。在发送端,采用基于扩展上下文… …   相似文献
7702.
为解决基于空间角信息水下3维定位中,闭式解算法中定位性能无法达到克拉默-拉奥界(CRLB)和牛顿迭代算法初始值选取问题,该文利用一种基于迭代最小二乘的高鲁棒性算法修正闭式解的残差项与选取迭代算法的初始值。利用伪线性加权最小二乘算法得到闭式解作为正则化修正迭代法的初始值,将迭代结果… …   相似文献
7703.
针对太赫兹(THz)链路的严重传输衰减和宽带系统中波束斜视导致传统信道估计方案性能下降的问题,该文构建了可重构智能表面(RIS)辅助多用户THz通信模型,并提出一种低复杂度的两阶段级联信道估计方案。在第1阶段,利用THz的稀疏性和对数和函数,将信道估计问题转化为目标优化问题,通过… …   相似文献
7704.
车联网场景下的业务内容具有海量和高度动态的特性,使得传统缓存机制无法较好地感知内容动态变化,且巨量接入设备与边缘缓存设备的有限资源之间的矛盾会引起系统时延性能差的问题。针对上述问题,该文提出一种基于强化学习的联合内容缓存和功率分配算法。首先,考虑联合优化内容缓存和功率分配,建立最… …   相似文献
7705.
安全聚合是联邦学习安全共享过程中确保本地模型聚合安全性和隐私性的关键环节。然而,现有方法存在计算开销大、公平机制差、隐私泄露、无法抗量子攻击等问题。为此,该文提出一种基于二叉树的高效分组安全聚合方法(Tree-Aggregate)。首先,基于二叉树构建用户分组安全通信协议将计算开… …   相似文献
7706.
针对大规模无线传感器网络(WSN)中的事件检测问题(EDP),传统的方法通常依赖先验信息,阻碍了实际应用。该文为 EDP 提出了一种基于深度学习的算法,称为交替方向乘子法网络(ADMM-Net)。首先,采用低秩稀疏矩阵分解来建模事件的时空相关性。之后,EDP 被表述为一个带约束的… …   相似文献
7707.
近年来,随着物联网(IoT)部署范围不断扩大,数以千亿计的智能设备将接入物联网,对网络接入能力、能量供应、成本等提出了极大挑战,无源物联网呼之欲出。该文梳理了无源物联网相关概念并给出其定义,首次系统研究了无源物联网面临的能量密度低、转化效率低、后向散射通信距离有限、能量信息同时传… …   相似文献
7708.
环境反向散射蜂窝网络能同时支持蜂窝网通信和环境反向散射通信,具有良好的应用前景,但环境反向散射的信号与蜂窝网络信号之间存在严重的互相干扰。针对这一问题,该文提出环境反向散射蜂窝网络的级联干扰对齐(CIA)算法。为了分别对齐基站信号对阅读器和用户的干扰,设计两层级联的预编码矩阵。充… …   相似文献
7709.
共识算法作为区块链底层关键技术, 可解决决策权分散的分布式系统中的一致性难题. 良好的共识算法可提升系统健壮性, 但大多数方案在网络故障或主动攻击下存在鲁棒性不可控、活性表现差、可扩展性不足等问题. 针对上述问题, 提出一种抗自适应攻击的健壮拜占庭容错共识算法(Robust By… …   相似文献
7710.
针对厚尾噪声条件下不规则星凸形多扩展目标跟踪(Multiple extended target tracking, METT)问题, 提出一种基于多伯努利滤波的厚尾噪声条件下多扩展目标跟踪方法. 首先, 采用学生t分布对厚尾过程噪声和量测噪声进行建模, 并基于有限集统计(Fini… …   相似文献
陈辉  张星星 《自动化学报》2023,49(7):1573-1586
7711.
针对密集场景中大规模冲突导致多机器人路径规划(Multi-agent path finding, MAPF) 成功率低的问题, 引入讨价还价博弈机制并以层级协作A* (Hierarchical cooperative A*, HCA*) 算法为内核, 提出一种基于讨价还价博弈机制… …   相似文献
7712.
视频超分辨率技术在卫星遥感侦测、视频监控和医疗影像等方面发挥着关键作用,在各领域具有广阔的应用前景,受到广泛关注,但传统的视频超分辨率算法具有一定局限性。随着深度学习技术的愈发成熟,基于深度神经网络的超分辨率算法在性能上取得了长足进步。充分融合视频时空信息可以快速高效地恢复真实且… …   相似文献
7713.
随着医疗成像技术的不断提升,放射科医师每天要撰写的医学报告也与日俱增。深度学习兴起后,基于深度学习的医学图像描述技术用于自动生成医学报告,取得了显著效果。本文全面整理了近年来深度医学图像描述方向的论文,包括这一领域的最新方法、数据集和评价指标,分析了它们各自的优劣,并以模型结构为… …   相似文献
7714.
目的 二值化方法的主要依据是像素的颜色和对比度等低级语义特征,辨别出与文字具有相似低级特征的复杂背景是二值化亟待解决的问题。针对文档图像二值化复杂背景分离问题,提出一种分离文档图像复杂背景的二阶段二值化方法。方法 该方法分为易误判像素筛选和二值化分割两个处理阶段,根据两个阶段的分工构建不同结构的两个网络,前者强化对复杂背景中易误判像素识别和分离能力,后者着重文字像素准确预测,以此提升整个二值化方法在复杂背景图像上的处理效果;两个网络各司其职,可在压缩参数量的前提下出色完成各自任务,进一步提高网络效率。同时,为了增强文字目标细节处理能力,提出一种非对称编码—解码结构,给出两种组合方式。结果 实验在文本图像二值化比赛（competition on document image binarization,DIBCO）的DIBCO2016、DIBCO2017以及DIBCO2018数据集上与其他方法进行比较,本文方法在DIBCO2018中FM（F-measure）为92.35%,仅比经过特殊预处理的方法差0.17%,综合效果均优于其他方法;在DIBCO2017和DIBCO2016中FM分别为93.46%和92.13%,综合效果在所有方法中最好。实验结果表明,非对称编码—解码结构二值化分割的各项指标均有不同程度的提升。结论 提出的二阶段方法能够有效区分复杂背景,进一步提升二值化效果,并在DIBCO数据集上取得了优异成绩。开源代码网址为https://github.com/wjlbnw/Mask_Detail_Net。… …   相似文献
7715.
目的 弱监督物体检测是一种仅利用图像类别标签训练物体检测器的技术。近年来弱监督物体检测器的精度不断提高,但在如何提升检出物体的完整性、如何从多个同类物体中区分出单一个体的问题上仍面临极大挑战。围绕上述问题,提出了基于物体布局后验概率图进行多物体图像增广的弱监督物体检测方法ProMIS（probability-based multi-object image synthesis）。方法 将检出物体存储到物体候选池,并将候选池中的物体插入到输入图像中,构造带有伪边界框标注的增广图像,进而利用增广后的图像训练弱监督物体检测器。该方法包含图像增广与弱监督物体检测两个相互作用的模块。图像增广模块将候选池中的物体插入一幅输入图像,该过程通过后验概率的估计与采样对插入物体的类别、位置和尺度进行约束,以保证增广图像的合理性;弱监督物体检测模块利用增广后的多物体图像、对应的类别标签、物体伪边界框标签训练物体检测器,并将原始输入图像上检到的高置信度物体储存到物体候选池中。训练过程中,为了避免过拟合,本文在基线算法的基础上增加一个并行的检测分支,即基于增广边界框的检测分支,该分支利用增广得到的伪边界框标注进行训练,原有基线算法的检测分支仍使用图像标签进行训练。测试时,本文方法仅使用基于增广边界框的检测分支产生检测结果。本文提出的增广策略和检测器的分支结构在不同弱监督物体检测器上均适用。结果 在Pascal VOC（pattern analysis, statistical modeling and computational learning visual object classes）2007和Pascal VOC 2012数据集上,将该方法嵌入到多种现有的弱监督物体检测器中,平均精度均值（mean average precision,mAP）平均获得了2.9%和4.2%的提升。结论 本文证明了采用弱监督物体检测伪边界框标签生成的增广图像包含丰富信息,能够辅助弱监督检测器学习物体部件、整体以及多物体簇之间的区别。… …   相似文献
7716.
目的 在图像语义分割中,细节特征和语义特征的融合是该领域的一个难点。一些在特定网络架构下设计的专用融合模块缺乏可扩展性和普适性,自注意力虽然可以实现全局的信息捕获,但不能实现不同特征的融合,其他的注意力机制在进行掩码计算时缺少可解释性。本文根据特征图之间的关联度进行建模,提出一种互注意力机制驱动的分割模块。方法 该模块获取不同阶段的细节特征图和语义特征图,建立细节特征图上任一点和语义特征图之间的关联模型,并在关联模型的指导下对语义特征图上的特征进行聚合,作为细节特征图上该特征点的补充,从而将语义特征图上的信息融合到细节特征图上,并进一步采用相同的操作将细节特征图上的信息融合到语义特征图上,实现来自不同阶段特征图的相互融合。结果 选取5个语义分割模型进行实验,实验结果表明,在使用替换方式对BiSeNet V2（bilateral segmentation network）进行修改之后,浮点运算量、内存占用量和模型参数数量分别下降了8.6%,8.5%和2.6%,但是平均交并比却得到了提升。在使用插入方式对另外4个网络进行修改后,所有网络的平均交并比全部得到了不同程度的提高。结论 本文提出的互注意力模块可普遍提升模型的语义分割准确度,实现不同网络模型的即插即用,具有较高的普适性。… …   相似文献
7717.
7718.
目的 随着虚拟现实技术的发展,在虚拟场景中,基于多智能体的逃生路径规划已成为关键技术之一。与传统的火灾演习相比,采用基于虚拟现实的方法完成火灾逃生演练具有诸多优势,如成本低、代价小、可靠性高等,但仍有一定的局限性,为此,提出一种改进的双层深度Q网络（deep Q network,DQN）架构的路径规划算法。方法 基于两个结构相同的双Q网络,优化了经验池的生成方法和探索策略,并在奖励中增加火灾这样的环境因素对智能体的影响。同时,为了提高疏散的安全性和效率,提出了一种基于改进的K-medoids算法的多智能体分组策略方法。结果 相关实验表明提出的改进的双层深度Q网络架构收敛速度更快,学习更加稳定,模型性能得到有效提升。综合考虑火灾场景下智能体的疏散效率和疏散安全性,使用指标平均健康疏散值（average health evacuation value, AHEP）评估疏散效果,相较于传统的路径规划方法A-STAR（a star search algorithm）和DIJKSTRA（Dijkstra’s algorithm）分别提高了84%和104%;与基于火灾场景改进的扩展A-STAR和Dijkstra-ACO（Dijkstra and ant colony optimization）混合算法比较,分别提高了30%和21%;与考虑火灾影响的DQN算法相比,提高了20%,疏散效率和安全性都得到提高,规划的路径疏散效果更好。通过比较不同分组模式下的疏散效果,验证了对多智能体合适分组可以提高智能体疏散效率。结论 提出的算法优于目前大多数常用的方法,显著提高了疏散的效率和安全性。… …   相似文献
7719.
B+树是关系型数据库中用来加速查询的常用索引结构,通过构建平衡树维护关键属性的顺序. 索引提升了数据库查询性能,但其严格的有序关系增加了数据库表的维护开销. 特别是在大数据场景下,数据量激增使得索引查询和维序性能进一步下降. 如何平衡B+树的查询和维序性能,以及在大数据场景下提升… …   相似文献
7720.
近年来,联邦学习作为破解数据共享壁垒的有效解决方案被广泛关注,并被逐步应用于医疗、金融和智慧城市等领域.联邦学习框架是联邦学习学术研究和工业应用的基石.虽然Google、OpenMined、微众银行和百度等企业开源了各自的联邦学习框架和系统,然而,目前缺少对这些联邦学习开源框架的… …   相似文献
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