最新刊期
2024年第23卷第10期
- “在工业软件领域，专家提出资源共享技术，构建知识图谱，利用人工智能提升资源利用率和应用水平，为国产软件产业化奠定基础。”摘要：工业软件作为重要的生产力工具，是支撑大型复杂装备制造企业发展和创新的底座，其应用水平决定了企业产品价值与成本，是大型复杂装备制造企业核心竞争力提升的关键环节。基于研发生产现状，提出工业软件资源共享技术，大幅提升了工业软件的资源利用率和应用水平，并构建工业软件知识图谱，形成了工业软件知识的正向积累。采用人工智能技术，通过分析工业软件及其知识特征，针对不同使用场景、用户兴趣和行为，实现了更精准的工业软件调度和知识智能推荐，提升了工业软件资源共享服务的智能性和便捷性。进一步基于工业软件资源共享技术，提出数据驱动的工业软件应用成效评估模型和评估方法，为推动国产工业软件成熟化和产业化奠定基础。通过在某航天领域研究院内部建设工业软件资源池的应用案例，分析了工业软件资源共享及应用评估技术的优势和在大型复杂装备制造企业应用中发挥的示范作用，并结合国产工业软件生态环境构建展望了工业软件资源共享技术未来发展方向。关键词：工业软件;工业软件资源共享;应用成效评估;工业软件生态建设80|208|0更新时间：2024-10-14
- “在国家数值风洞工程支持下，FlowStar软件在航空航天等领域取得显著进展，为HPC与CFD融合发展提供新思路。”摘要：NNW-FlowStar（简称FlowStar）是依托国家数值风洞工程研发的一款工业级通用非结构计算流体力学软件，包含了丰富的数值模型和复杂的功能模块，已广泛应用于航空航天和其他相关领域。随着高性能计算机体系结构的发展，在HPC系统上优化FlowStar等大型工业级CFD软件越发困难。鉴于此，依托典型HPC平台，针对FlowStar软件，从计算、通信、访存等角度对FlowStar性能特征进行了深入的测试和分析，可帮助研究人员更好地理解HPC系统上复杂CFD软件运行性能特征，为后续FlowStar软件的并行计算和性能优化提供参考。该研究对其他非结构CFD软件并行计算、性能优化以及HPC与CFD融合发展也具有借鉴意义。关键词：CFD并行计算;FlowStar;性能测试;性能分析56|181|0更新时间：2024-10-14
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基于多物理场耦合计算的仿真软件开发 AI导读
“在先进制造研发领域，专家开发了多物理场耦合仿真软件，提升了核心技术产业的设计水平和制造效率。”摘要：随着仿真技术的深入发展，多物理场耦合计算已成为工程研发的重要趋势。为解决仿真体系数据分散、流程衔接低效和知识经验难以共享、研发效率低的问题，开发了一套面向先进制造研发场景的多物理场耦合仿真软件。深度完善多物理场仿真软件体系，建立国产自主的多物理场仿真软件体系，开发低频磁仿真软件和流体仿真软件，完成热—流—固、电—磁—热、电热力耦合仿真的求解器耦合，并集成到数据传输统一、设计建模便捷、计算效率快、耦合结果精度高的多物理场仿真平台。实例验证结果表明，应用该软件可以从设计输入、几何解析、网格划分、多物理场设置、多场耦合求解、结果输出等有效环节内得到合理的高精度仿真结果，提升了航空航天、新能源汽车、半导体、计算机等核心技术产业的整体设计水平和制造效率。关键词：多物理场;网格剖分;耦合;电热力;电磁热;仿真软件177|463|0更新时间：2024-10-14 -
自行车机器人滑模变结构控制器设计与实现 AI导读
“在智能无人机器人领域，专家提出了一种高阶滑模控制方案，有效解决了反作用力轮无人自行车的独立平衡问题，为精确稳定运动提供解决方案。”摘要：协调的运动控制方案对于智能无人机器人精确稳定的运动至关重要。针对反作用力轮无人自行车的独立平衡问题，提出一种固定时间收敛结合自适应干扰补偿的高阶滑模控制方案。该方案可普遍应用于考虑了幅度和速率约束的执行器等一类问题。首先，出于整体设计考虑，采用固定时间快速收敛的滑模控制器进行反作用力轮无人自行车功率驱动，同时设计一个高阶滑模干扰观测器补偿未建模参数项和外部干扰的影响；其次，基于Lyapunov函数给出闭环控制系统的稳定性证明。在实际场景中进行验证实验，所提方案相较其他滑模控制方法有5%~30%幅度的性能提升，特别是在动态行驶误差RMSE方面达到了0.003 1 rad，说明控制器在行驶过程中稳定有效。关键词：反作用力轮无人自行车;独立平衡;干扰观测器;高阶滑模控制33|186|0更新时间：2024-10-14 -
基于数据一致性的核工程全周期数据集成研究 AI导读
“在核工程领域，专家提出以产品和业务主数据为核心的全周期数据集成框架，助力企业数字化转型。”摘要：全面实施“数字核工业”战略任务对核工程全生命周期数据集成提出了更高要求。数据一致性是全周期数据集成的重要基础，基于数据集成技术的实践与发展趋势，明确了核工程资源主数据、产品主数据、管理主数据、业务主数据的分类概念，提出以产品主数据一致性为原则进行数据集成的应用架构。相比于产品主数据，以业务主数据为核心的数据集成具有范围更广、颗粒度更细的特点。进一步阐述以产品和业务主数据为核心的核工程全周期数据集成总体框架，以期助力核工程企业实现更广范围和更深层次的数字化转型应用。关键词：数据一致性;核工程;全周期数据集成;主数据19|119|0更新时间：2024-10-14 - 摘要：针对电网工程项目业务范畴广、审计环节多、事件关联复杂，导致审计管理与数字化作业融合困难的问题，提出一种基于事件抽取与核查预警的电力工程项目审计方法。该方法首先构建基于事件框架的审计业务过程，减轻建模人员的工作量与业务扩展压力；其次采用模板匹配结合Transformer的方式，将固定格式文本识别后的审计事件作为远程学习知识，生成具有明确提示知识的触发词模板，并根据不同项目主题按需补充知识，从而提升非固定格式文本的事件抽取准确率；最后将识别出的各类审计事件匹配至不同审计阶段及事件框架中，以支持跟随项目进度对相关审计事件进行核查与预警。验证实验表明，在低人工标记文本中，该审计方法事件抽取准确率不低于93%，且提取事件可准确嵌入审计业务过程中，支持对关联审计事件的异常核查预警。关键词：审计业务;事件框架;事件提取;Transformer;模板生成;核查预警20|131|0更新时间：2024-10-14
- “在半导体缺陷检测领域，研究人员提出了一种基于改进自编码器和深度特征提取器的晶圆表面缺陷检测模型，有效提升了缺陷检测精度。”摘要：为有效解决半导体缺陷检测面临的缺陷样本不足、缺陷样本多样化的问题，采用DFR模型作为基础框架，提出了一种基于改进自编码器和深度特征提取器的晶圆表面缺陷检测模型。该模型利用预训练的VGG19模型作为特征提取器能更好地提取特征；利用改进自编码器重构图像、学习图像正常特征。通过实验比较输入和生成图像的全局差异以获得异常分数进行缺陷检测，在自制晶圆数据集中，所提方法相较于基准模型的平均AUC提升0.8%，缺陷检测的精度达到0.997；在MVTec AD数据集中，所提方法相较于基准模型平均AUC提升2.5%，缺陷检测精度达到0.963。关键词：缺陷检测;特征提取;自编码器;AFF注意力机制34|115|0更新时间：2024-10-14
- “在新型工业化背景下，湖北省工业软件生态体系研究为提升产业链稳定性和安全性提供借鉴。”摘要：工业软件是制造业高质量发展的重要支撑，在加快推进新型工业化背景下，培育壮大工业软件生态体系，对于加快建设现代化产业体系具有重要意义。准确把握推进新型工业化的战略定位，通过梳理全球工业软件产业发展趋势，研判国内工业软件产业发展形势，分析湖北省工业软件产业发展现状，查找产业发展面临的问题和存在的差距，学习借鉴国内外先进经验做法，提出新型工业化背景下推进湖北省工业软件高质量发展的对策建议。该研究精准对接国家战略需求，以提升重点产业链稳定性、安全性和竞争力为目标，可为湖北省工业软件产业发展提供借鉴参考，有效提升产业链供应链韧性和安全水平。关键词：工业软件;新型工业化;高质量发展;产业链43|94|0更新时间：2024-10-14
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特色软件工程专业EDA方向建设探索 AI导读
“电子科技大学软件学院在EDA工业软件专业建设方面取得初步成果，融合多学科内容是关键。”摘要：目前，电子自动化设计（EDA）工业软件设计与开发是我国工业发展的卡脖子技术之一，亟需培养相关专业人才。国内刚刚开始EDA工业软件专业建设，很多方面尚处于探索期。针对这一问题，电子科技大学软件学院从零开始组建师资队伍，编写教学大纲和教案，选择合适教材，搭建实验平台，培训教师，加强与国内EDA公司合作，取得了特色软件工程专业EDA方向建设的初步成果。总结建设中的经历、困难、思路、经验和教训，认为融合软件工程、微电子、计算机、应用数学和物理多学科内容是关键所在。关键词：电子自动化设计;专业建设;工业软件16|112|0更新时间：2024-10-14
专栏：工业软件与智造未来
- “在海上交通安全管理领域，专家提出了一种结合卷积神经网络、改进长短时记忆网络与注意力机制的船舶轨迹预测模型，提高了模型精度。”摘要：随着经济全球化进程加快，国际贸易规模不断扩大，海上运输业快速发展，在交通密度大、条件复杂的港口，交通安全管理面临着巨大挑战。船舶碰撞是海上频发的事故类型之一，准确的船舶轨迹预测对于海上交通管理以及保障船舶行驶安全极为重要。目前常用的船舶轨迹预测方法为长短时记忆网络，但其具有大量门控权重参数，结构复杂，且对空间及时序特征挖掘不够充分。针对以上问题，提出一种结合卷积神经网络、改进后长短时记忆网络与注意力机制的船舶轨迹预测模型。该模型通过改进后的长短时记忆网络降低了结构复杂性，提高了训练速度和泛化性能；同时引入卷积神经网络充分挖掘轨迹数据的空间特征和时序特征，通过注意力机制为不同特征分配不同权重，以过滤无用的特征信息，提高模型精度。在真实数据集上的实验结果表明，所提模型无论是经纬度还是航向航速预测方面，准确率均较对照主流模型有所提升。关键词：轨迹预测;数据预处理;深度学习;自然语言处理;AIS数据103|202|0更新时间：2024-10-14
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基于ICOA算法的三维无人机路径规划 AI导读
“在无人机勘探领域，ICOA算法通过改进浣熊算法，提高了全局搜索能力，为丘陵地区无人机路径规划提供有效解决方案。”摘要：针对浣熊算法（COA）全局寻优能力不足的问题，提出改进的浣熊算法（ICOA）。通过SPM混沌映射初始化种群，引入莱维飞行和透镜成像反向学习综合的位置更新策略，提高了算法跳出局部最优解和全局搜索能力。采用基准函数测试，结果表明，ICOA算法与COA算法、麻雀搜索算法（SSA）和算术搜索算法（AOA）相比拥有更优的收敛速度和收敛精度。针对各种地形、威胁和约束三维无人机的路径规划问题，构建丘陵地貌的仿真环境模拟无人机执行古建筑群勘探任务的场景，并使用ICOA算法、COA算法、SSA算法和AOA算法进行路径规划。仿真结果表明，ICOA算法规划路径的适应度值更优，路径距离更短且俯仰角度更小，进一步验证了ICOA算法的有效性及其应用于丘陵地区无人机勘探任务的可行性。关键词：改进浣熊算法;路径规划;SPM混沌映射;莱维飞行;透镜成像反向学习18|122|0更新时间：2024-10-14 -
基于邻近森林的量化交易系统 AI导读
“在股票交易领域，专家将邻近森林算法与自动化交易订单结合，建立了量化交易系统，平均年回报率达20.09%。”摘要：通过研究邻近森林算法在股票交易中的应用，将邻近森林分类模型与自动化交易订单相结合得到交易信号分类模型。首先，将分类模型与指数均线策略相结合得到交易信号的双层过滤模型。其次，通过均幅指标和凯利公式确定自动化订单的定价策略、选股和确定份额的交易策略；最后，将双层过滤模型与定价策略、交易策略相结合得到基于邻近森林算法的量化交易系统。仿真实验显示，该系统平均年回报率达到20.09%，相较于只依靠指数均线的策略，邻近森林算法在盈利上的优势更明显。关键词：邻近森林;自动化交易订单;风险管理;交易系统25|98|0更新时间：2024-10-14
人工智能
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限制插入位置的单面基因组框架填充问题研究 AI导读
“基因组框架填充技术取得新进展，专家提出解决方案，为提高基因组完整性提供新思路。”摘要：基因测序技术的发展使基因组序列的获取速度不断加快，但目前广泛使用的测序技术通常会产生部分基因缺失的基因组框架，使用基因组片段填充技术能够有效提高基因组框架的完整性，降低测序成本。在前期研究中，缺失基因可以在不完整序列的任意两个基因之间插入；在目前研究中，针对以片段重叠群（contig）、块匹配形式给出的待填充基因组框架，其对缺失基因插入位置的选择是有限制的，该类片段填充问题更具一般性。为此，针对限制插入位置的单面基因组框架填充问题进行研究，分析该问题的研究进展，详细讨论了现有FPT算法和近似算法的核心思想、流程以及优缺点等。在研究过程中发现了冗余公共邻接和近似性能低等问题，提出了相应的解决方案，并分析了未来的研究方向和挑战。关键词：基因组;框架填充;片段重叠群;块匹配;FPT算法;近似算法13|46|0更新时间：2024-10-14 -
融合黏菌算法与切线飞行的克隆选择算法 AI导读
“在优化算法领域，研究者提出了一种融合黏菌算法与切线飞行的克隆选择算法，有效提升了算法的收敛速度和求解精度。”摘要：针对传统克隆选择算法可能存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题，提出一种融合黏菌算法与切线飞行的克隆选择算法。首先，结合黏菌算法的位置更新策略对克隆后的种群进行变异，以提高克隆选择算法在迭代过程中的全局搜索能力；其次，提出一种曲线收敛策略来调节算法的搜索能力，从而提高算法的收敛速度；最后，利用切线飞行策略增强算法跳出局部最优的能力。在14个测试函数上进行测试，通过与其他智能算法、改进的克隆选择算法进行对比，并进行Wilcoxon秩和检验。实验结果表明，改进算法在收敛速度和求解精度方面均有较大提升，验证了改进算法具有良好的优化能力。关键词：克隆选择算法;智能算法;黏菌算法;收敛策略;切线飞行14|87|0更新时间：2024-10-14 - “在云计算任务调度领域，专家提出了基于混合策略鲸鱼优化算法的调度方法，有效降低了任务执行时间和成本，提升了系统负载均衡性。”摘要：针对云计算任务调度过程中存在任务执行时间长、系统执行成本过高及系统负载不均衡等问题，提出一种基于混合策略鲸鱼优化算法（MSWOA）的云计算任务调度方法。首先，使用Tent混沌映射初始化鲸鱼种群以提升种群多样性，使鲸鱼个体分布更均匀；其次，提出一种自适应概率阈值以平衡算法的全局搜索能力与局部开发能力，并在算法随机搜索阶段引入莱维飞行策略，扩大算法搜索空间与搜索能力；最后，设计了任务调度过程中的多目标适应度函数，并利用算法求解云计算多目标任务调度问题。通过CloudSim云计算仿真软件对MSWOA进行仿真实验，并将MSWOA与NOA、ZOA、OAWOA、TSWOA算法进行比较，实验结果表明，MSWOA相较于其他算法，在不同任务规模上都取得了更好的效果，不仅降低了任务最大完工时间和系统执行成本，还提升了系统平均负载率，在云计算多目标任务调度中优势显著。关键词：云计算;任务调度;鲸鱼优化算法;多目标优化;莱维飞行60|182|0更新时间：2024-10-14
- “在水下超声无损检测领域，提出了一种基于EWT和FastICA的超声回波信号降噪方法，有效提高了缺陷检测精度。”摘要：针对水下超声无损检测易受噪声信号干扰导致缺陷检测精度低的问题，提出基于经验小波变换（EWT）结合快速独立分量分析（FastICA）的水下超声回波信号降噪方法。首先，应用EWT算法对超声回波信号进行分解，得到不同尺度的模态分量（IMF）；其次，通过模糊熵（FuzzyEn）算法计算各模态分量模糊熵值，筛选出所需要的模态分量；最后，进行FastICA运算，将筛选出的IMF重构，最终实现超声回波信号与噪声信号的盲源分离，得到纯净的超声回波信号。仿真与实例实验表明，EWT-FastICA结合的降噪方法在超声回波信号降噪处理中，改善了传统经验模态分解出现的模态混叠、端点效应，以及过包络、欠包络等现象，并且降噪处理过程更加快速、准确，可应用于类似的水下超声检测信号降噪处理。关键词：水下超声无损检测;超声回波信号;模糊熵;EWT;FastICA11|64|0更新时间：2024-10-14
计算机软件与理论
- “在在线社交网络谣言传播研究中，专家建立了修正的SIR模型，为控制谣言传播提供新思路。”摘要：在线社交网络中，谣言传播受到多种因素的影响。考虑到网民对谣言有认同和怀疑态度，部分人相信谣言并传播，另一部分人不相信谣言并免疫，还有一部分人会保持未知或中立等状态。基于传统的SIR谣言传播模型，引入未知者认同—怀疑机制，考虑认同—怀疑概率与谣言转发次数和相关系数相关，谣言传播者的遗忘率与信息时效性相关，建立修正的SIR模型。首先，推导了均匀网络和非均匀网络中修正的SIR谣言传播模型的平均场方程；其次，利用蒙特卡罗方法对谣言传播过程进行了仿真。仿真结果显示，信息时效性降低、遗忘率和质疑谣言的概率增加，会导致传播者峰值密度降低和谣言传播规模减小；谣言被转发次数越多，以及谣言与人们的相关性越高，传播范围越广，传播节点的峰值密度越大。关键词：在线社交网络;谣言传播;认同—质疑机制;信息时效性;蒙特卡罗模拟29|93|0更新时间：2024-10-14
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基于图神经网络的挖掘潜在偏好图推荐算法 AI导读
“在推荐系统领域，最新研究提出了基于图神经网络的UEKR算法，通过挖掘潜在偏好图，有效提升了推荐性能。”摘要：知识图谱在推荐系统中扮演着越来越重要的角色，最新技术趋势是开发基于图神经网络的端到端推荐模型。然而，现有基于GNN的模型通常未能充分挖掘知识图谱中的信息，仅简单地将用户通过项目与知识图谱中的实体相连，未明确建模用户与实体之间的关系。为此，提出一种基于图神经网络的挖掘潜在偏好图的推荐算法UEKR，从协同知识图谱中动态提取用户感兴趣的实体，并建模用户与实体之间的关系，构建用户—实体关系图，以丰富用户表示，增强推荐性能。在3个基准数据集上的实验结果表明，UEKR相较对照模型在AUC指标方面提升了0.75%~3.65%，在F1指标方面提升了0.70%~1.75%。关键词：推荐系统;知识图谱;图神经网络;深度学习48|54|0更新时间：2024-10-14 - “区块链技术助力企业征信数据管理，构建跨区域公共资源交易链，实现全生命周期管理，满足实际业务需求。”摘要：目前，企业征信信息分散于政府和业务部门，信息孤岛现象严重，数据开放程度和丰富度严重不足，且数据使用授权的存证和抽查困难，依赖于一个互联互通、具备公信力的支撑平台，这会存在单点故障和信息泄露问题。为此，将区块链技术应用于企业征信数据管理服务，提出一个面向征信服务需求的跨区域公共资源交易链，该链能够支撑跨区域公共资源交易，满足节点去中心化，共识多样化和加密通信需求。基于底层公共资源交易链，构建了可信的智能合约管理，包括合约代码审计、自动化生命周期管理和可控判决，实现公共资源交易数据的灵活管理。基于智能合约设计了一套符合征信管理服务要求的数据管理机制，实现了企业征信数据的全生命周期管理。通过实验证明，该系统符合实际征信场景的业务需求。关键词：区块链;公共资源交易;数据管理;征信服务18|62|0更新时间：2024-10-14
大数据与信息处理
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基于SM9的API KEY强安全应用方案 AI导读
“在信息技术领域，专家提出了基于SM9的API KEY强安全应用方案，有效提升了API KEY的安全性和可靠性。”摘要：随着信息技术飞速发展，API在各种应用和服务中的重要性日益凸显，然而传统API KEY在应用中存在诸多安全风险。为此，提出一种基于SM9的API KEY强安全应用方案。首先，使用SM9对数据进行签名和验证；其次，引入可信第三方管理用户公私钥对，并结合随机状态码提高API KEY的安全性和可靠性；最后，与百度开放平台和FOFA网络空间测绘平台的API KEY应用安全性进行比较。实验表明，基于SM9的API KEY强安全应用方案具有数据完整性、来源可靠性、抗泄露攻击、抗重放攻击、抗CSRF攻击和抗暴力破解攻击等优点。关键词：API KEY;SM9;强安全;可信第三方;公私钥对11|63|0更新时间：2024-10-14 - “在网络安全领域，专家基于人际欺骗理论，探究了社交情境对鱼叉式网络钓鱼易感性的影响，为降低网络钓鱼易感性提供了参考。”摘要：为降低鱼叉式网络钓鱼的严重危害，通过有意情境诱导与无意情境卷入的交互，探究互联网社交情境中鱼叉式网络钓鱼的易感性。基于人际欺骗理论提出社交情境对鱼叉式网络钓鱼易感性影响的组态模型，聚焦钓鱼者有意情境诱导和被钓者无意情境卷入的交互，采用必要条件分析法和定性比较分析法对研究假设进行实证检验。实证分析得出两类鱼叉式网络钓鱼易感性构型，即钓鱼者高信息嵌入诱导、高偏好匹配诱导和被钓者高社交信息卷入构型以及钓鱼者高信息嵌入诱导、高信任诱导和被钓者高主题卷入构型。研究结果从社交情境视角将鱼叉式网络钓鱼易感性情境从组织内拓展至组织外，结合人际欺骗从组态视角将情境对鱼叉式网络钓鱼易感性的影响从单向扩展到有意情境诱导和无意情境卷入的双向交互，推进了影响鱼叉式网络钓鱼易感性的情境研究，为降低鱼叉式网络钓鱼易感性提供了一定参考。关键词：鱼叉式网络钓鱼;人际欺骗理论;有意情境诱导;无意情境卷入;组态效应9|196|0更新时间：2024-10-14
- “在移动众包网络领域，专家提出了SIR-M恶意代码传播模型，通过众包机制显著减缓了恶意代码传播速度，降低了网络风险。”摘要：基于移动众包网络（MCN）的固有特性，引入动态激励促进网络移动用户（MU）的活跃性，研究了恶意代码在MCN中传播的动态行为，提出一个新的恶意代码传播模型SIR-M，M节点表示处理节点任务的众包节点。首先，考虑到刚被感染节点的能动性，受感染节点可通过MCN的众包机制寻求MU对此节点进行隔离和免疫强化。其次，通过稳定性分析和数值仿真验证模型有效性，与SIR模型进行比较以分析众包机制对系统的影响。结果表明，移动众包网络的众包机制显著减缓了恶意代码的传播速度，降低了恶意代码在网络中大规模泛滥的风险。关键词：传播模型;动态激励;移动众包网络;稳定性分析;恶意代码26|80|0更新时间：2024-10-14
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一种新的叠加64QAM星座设计方案 AI导读
“在可见光通信领域，研究者提出了一种64QAM星座方案，有效提升了传输速率和抗噪声能力。”摘要：为了提升可见光通信系统的传输速率和克服信道相关性，在2×2多输入多输出可见光通信系统中提出一种叠加64阶正交幅度调制（64QAM）星座方案。首先，在发射端生成两路几何整型的8QAM信号，通过两个发光二极管（LED）发送；其次，在自由空间传输到接收端线性叠加得到一个方形的64QAM星座信号。实验表明，所提方案误码率更低、电压峰峰值工作范围更广，相较于现有方案的发射端信号具有更大的最小欧式距离和较低的峰均功率比值，因此抗噪声能力更强，能有效降低发射端LED产生非线性失真风险。理论仿真和实验都证明了其优越性。关键词：可见光通信;MIMO;64QAM;叠加星座;无线通信9|127|0更新时间：2024-10-14
网络通信与信息安全
- “在图像分类领域，研究者引入自注意力机制至卷积神经网络，显著提升了识别准确率。”摘要：为解决在大数据集的图像分类任务上，卷积神经网络因缺乏全局信息导致识别准确率受限制的问题，提出将自注意力机制引入卷积神经网络。首先，通过卷积神经网络提取图像特征、改进自注意力模块；其次，基于卷积运算计算注意力的CA模块重构特征图，以突出重要特征并抑制一般特征，为网络加入全局信息；最后，在输出层Avgpool后引入Dropout层减少过拟合，提升模型鲁棒性和泛化性能。在公开数据集ImageNet-1K、Oxford 102 Flowers和CIFAR-100的实验表明，所提方法识别准确率相较于ResNet50分别提升1.8%、0.72%和13.7%，相较于ResNet50模型的识别性能更优。关键词：图像分类;卷积神经网络;自注意力机制;卷积运算;Dropout107|283|0更新时间：2024-10-14
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基于GAN与分离卷积的高解码精度图像隐写 AI导读
“在图像隐写领域，提出了基于GAN和分离卷积的高解码精度图像隐写方案，提高了秘密图像安全性、解码精度和编解码速度。”摘要：从提高秘密图像安全性、解码精度和缩短编解码时间3个方面进行考虑，提出一个基于GAN和分离卷积的高解码精度图像隐写方案。在嵌入秘密信息前使用基于Residual-Rep结构、Inception-SCS结构的预处理网络自动学习载体图像高维特征并以数据驱动方式使用特征表示，全面获取通道和空间的特征信息，降低图像失真，引入残差连接，降低秘密信息损失，通过缩短编码和解码时间降低模型复杂度。在基于稠密结构的解码网络引入了纠错层、纠错函数和沃瑟斯坦度量，提升秘密信息恢复精度。在典型环境下，获得了平均0.89的解码精度，结构相似性平均为0.95，在提高解码精度的同时也降低了图像失真，编码时间比SteganoGAN、Hidden方法均缩短一半，可在更短时间内完成编码任务。关键词：生成式对抗网络;沃瑟斯坦度量;残差连接;分离卷积;纠错层23|60|0更新时间：2024-10-14 -
基于深度可分离卷积的异常驱动视频异常检测 AI导读
“在视频异常检测领域，研究者提出了一种新型深度可分离卷积异常驱动网络，有效降低了计算复杂度，提高了检测性能。”摘要：视频异常检测已成为当前研究的热点问题，具有深刻的实际应用价值。针对视频异常检测中3D卷积计算复杂度高、难以训练以及使用重构方法进行检测时仅利用正常数据容易导致过拟合的问题，提出一种新型的深度可分离卷积异常驱动网络。首先，通过手工特征提取的方式抽取跳跃帧，并将其作为伪异常样本进行辅助训练；其次，设计深度可分离卷积网络，降低3D卷积的计算参数量；最后，通过最小化正常数据的重构误差和最大化异常数据的方式让网络学习以区分异常数据和正常数据。实验结果表明，该模型在各大公开数据集上均表现出具有竞争力的性能，其中在UCSDped1、UCSDped2、Avenue和UMN数据集上的准确率分别达91.3%、99.2%、87.4%和98.6%。此外，该模型对异常检测具有较强的灵敏度，且具有较强的泛化能力和鲁棒性。关键词：深度可分离卷积;伪异常;帧重构;视频异常检测11|75|0更新时间：2024-10-14 - “在自动驾驶领域，研究人员改进了道路标识检测算法，通过双边滤波、Scharr算子和Otsu阈值分割，提高了边缘检测准确性和鲁棒性。”摘要：随着自动驾驶技术迅速发展，道路标识检测越来越重要。为解决当前道路标识检测中存在的边缘缺失和环境适应性差等问题，通过改进传统道路标识检测算法并在OpenCV平台上进行验证。首先，在图像处理阶段采用改进的双边滤波代替高斯滤波去除噪声保留边缘信息；其次，使用Scharr算子的x、y、45°和135°等4个方向计算图像梯度幅值；最后，针对Canny算法选取阈值自适应差、选择困难等问题，运用最大类间方差法（Otsu）进行阈值分割。在道路标识图像的实验表明，改进Canny算法相较于其他传统算法在单边缘响应方面表现更好，具有更高的边缘检测准确性和鲁棒性，处理时间相对较短。关键词：Canny算法;改进双边滤波;4个方向Scharr算子;道路标识13|96|0更新时间：2024-10-14
- “在微创血管介入导丝检测领域，改进的YOLOv5m网络通过引入可变形卷积和坐标注意力机制，显著提升了检测准确率和速度。”摘要：针对目前主流目标检测算法在微创血管介入导丝检测中应用较少、检测准确率低和检测速度慢等问题，提出了一种改进的YOLOv5m网络用于血管介入导丝检测。首先，在YOLOv5m的主干网络中引入可变形卷积替换部分标准卷积，并在主干网络的CSP模块中添加坐标注意力机制；其次，在颈部采用加权双向特征金字塔网络进行特征融合，提高模型对不同特征层的融合能力。实验结果表明，改进YOLOv5m算法的mAP@0.5达到87.8%，比YOLOv5m提升了5.7%，表明该算法在血管介入导丝检测方面具有较高应用价值。关键词：血管介入;YOLOv5m;导丝检测;可变形卷积;坐标注意力机制;BiFPN13|67|0更新时间：2024-10-14
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基于无符号距离场的空白空间跳跃体绘制加速 AI导读
“在体绘制领域，专家提出了一种高效的空间跳跃加速方法，显著提升了渲染速度。”摘要：随着采集技术的不断发展，各个领域都产生了大量体数据，这些数据通常具有复杂且分布不均的特征，给体绘制的实时性带来了巨大挑战。体绘制的计算复杂性非常高，如何更有效地跳过空白空间，减少无效采样次数尤为重要。为此，提出一种高效的空间跳跃体绘制加速方法，根据体数据的空间分布特征，利用计算着色器预计算得到一张三维无符号距离纹理图，该图显示了当前体素到最近一个非空体素的欧氏距离。在像素着色器中执行光线投射，每次采样前通过一次查询即可跳过连续多个空白空间，有效减少了大量无效采样次数。多种不同数据集的渲染对比实验表明，所提方法的渲染速度比传统光线投射体绘制方法提升了345%，比Occupancy Map方法提升了52%，比Chebyshev Distance Map提升了33%。关键词：体绘制;空白空间跳跃;无符号距离场;光线投射20|94|0更新时间：2024-10-14 -
一种全局信息增强的语义图像合成方法 AI导读
“在图像翻译领域，研究者基于pix2pix网络提出一种全局信息增强语义图像合成方法，有效提升生成图像质量。”摘要：语义图像合成是图像翻译领域一个重要的研究和应用方向，旨在利用输入的语义图像（如语义分割图、地图、线稿图等）生成与图像描述相符的真实图像。针对基于生成对抗网络（GAN）的语义图像合成任务由于缺乏全局信息导致生成图像特征模糊、纹理细节缺乏关联性的问题，基于pix2pix网络提出一种结合外部注意力机制改进的全局信息增强语义图像合成方法。首先，在U-net结构的生成器上采样阶段引入外部注意力机制，增强生成图像像素间的空间相关性；其次，在生成器上采样层使用深度残差模块，在提高生成图像质量的同时，增强生成图像的多样性；最后，鉴别器引入全局信息以增强鉴别能力。在cityscape、landscape、edges2shoes数据集上进行实验，改进后的方法相比基线模型在FID指标上分别提升了57.37、26.74和1.78。实验结果表明，该模型能够有效利用全局信息增强生成图像纹理细节的关联性，提高图像质量。关键词：图像翻译;语义图像合成;生成对抗网络;深度学习;计算机视觉21|90|0更新时间：2024-10-14
图形图像处理
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