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設(shè)計(jì)應(yīng)用

面向6G的低轨卫星边缘计算架构研究

面向6G的低轨卫星边缘计算架构研究[通信与网络][航空航天]

移动边缘计算(MEC)为了满足不断增长的计算需求被提出。在无处不在的连接和全球区域覆盖的驱动下，低地球轨道（LEO）卫星可以突破地域限制，实现全球无线覆盖，是未来6G移动通信系统不可或缺的选择。因此考虑通过将边缘服务器放置在卫星上形成边缘计算卫星，提出了一种卫星边缘计算的系统架构，可以为地球上的偏远地区的用户或者极端环境需要应急通信的用户提供计算服务。

發(fā)表于：2022/6/9 上午9:36:00

星地融合5G网络架构增强技术研究

星地融合5G网络架构增强技术研究[通信与网络][5G]

星地融合为5G网络带来更强的覆盖能力、更灵活的组网能力和更健壮的网络结构，使得5G网络真正可能实现万物互联，因此成为5G网络演进的重要方向。首先介绍了在后5G时代支持星地融合的必要性，然后从网络架构和技术标准的角度分析了当前星地融合5G网络的发展阶段和技术现状。基于技术现状，分析星地融合5G网络在系统架构演进方面面临的问题，并给出架构增强技术方案。

發(fā)表于：2022/6/9 上午9:30:00

基于双碳目标的福建省清洁能源发展的路径探讨

基于双碳目标的福建省清洁能源发展的路径探讨[其他][其他]

碳达峰、碳中和作为生态文明建设的重要组成部分，对于福建省高质量发展具有重要的意义。基于国家碳达峰、碳中和目标和福建省能源行业现状，分析了福建省发展核电、海上风电等清洁能源的可行性，并对清洁能源发展的路径进行探讨，提出积极有序发展核电、大力发展海上风电、按需配套储能电站的发展思路。

發(fā)表于：2022/5/24 下午6:16:44

基于国产芯片的核级仪控系统主控板卡的设计与实现

基于国产芯片的核级仪控系统主控板卡的设计与实现[电子元件][信创产业]

核电仪控系统关系国家的核电安全，采用国产芯片实现仪控系统至关重要，只有基于国产技术平台才能从内在保障核级仪控系统的安全。基于国产芯片实现仪控系统过程中，面临系统设计、器件选型，以及新的系统架构下如何满足产品的稳定性、可靠性、独立性和确定性等问题，给出了基于国产芯片、计算机技术平台的核级仪控系统主控板卡的设计与实现，并重点对独立性和确定性设计进行了说明。对主控板卡的性能指标进行了测量，结果表明使用国产芯片实现的控制系统满足关键指标要求，主控板卡的设计与实现对核电仪控系统国产化具有参考意义。

發(fā)表于：2022/5/24 下午6:12:02

基于多智能体深度强化学习的无人机集群自主决策

基于多智能体深度强化学习的无人机集群自主决策[其他][其他]

由于传统的无人机由人工进行操控，无人机群在强电磁干扰和复杂多变的战场环境中表现较为呆板。在这项研究中，开发了一种灵活智能的无人机控制器。通过使用一个经过多智能体深度强化学习技术训练的神经网络，无人机可以在飞行中控制自己的行为，从战场环境中获取状态信息，自主决策，并且和其他无人机形成有效战斗队形，灵活协调和配合，并产生了最优的动作。

發(fā)表于：2022/5/24 下午6:07:50

结合注意力机制的CNN-LSTM的视频中双相抑郁症检测方法

结合注意力机制的CNN-LSTM的视频中双相抑郁症检测方法[其他][其他]

双相抑郁症(Bipolar Disorder)会使人们因为严重的情绪问题无法参与正常的社会生活，甚至导致自残和自杀行为。为了准确检测患者当下心理状态以协助医生进行更精准的治疗，提出了一种结合注意力机制的CNN-LSTM网络的混合模型的双相抑郁症检测方法。该方法首先使用在人脸表情数据集上微调的Resnet50模型提取视频帧的空间特征，其次通过结合注意力机制的LSTM网络提取帧之间的时序信息去检测双相抑郁症。在AVEC2018双相抑郁症数据库开发集上，验证了该方法的有效性。

發(fā)表于：2022/5/24 下午6:03:05

应用于视觉测量的图像超分辨率重建算法

应用于视觉测量的图像超分辨率重建算法[其他][其他]

恶劣环境下的低质图像会严重影响基于视觉的位移测量效果。图像超分辨率重建有望能改善图像质量、突出目标特征以提高测量精度和可靠性，进而应用于视觉测量场景。故提出了一种关注细节特征的图像超分辨率重建算法，该算法设计了一个角点增强支路，并通过角点损失函数进行约束实现对角点信息的增强，此外增加边缘损失函数提升边缘的重建效果。实验结果表明，该算法在客观评价指标上表现优异，视觉效果上取得了更加清晰的纹理细节，设计的验证实验证明，该算法重建的边缘与角点更加准确，对目标定位有一定帮助，适用于视觉测量应用场景。

發(fā)表于：2022/5/24 下午5:58:24

从频域角度重新分析对抗样本

从频域角度重新分析对抗样本[其他][其他]

目前在空间域上关于对抗样本的研究成果已经相当成熟，但是在频域上的相关工作却是十分缺乏。从频域的角度对对抗样本进行深入的研究，发现对抗样本在DCT域上表现出了高度可识别的伪影，并利用这些伪影信息训练了一个基于频域的对抗样本检测器CNN-DCT，结果表明，对于常见的对抗样本在数据集CIFAR-10和SVHN上都能达到98%的检测准确率。此外，针对对抗样本在频域上存在的伪影，也提出一种通用的改进算法IAA-DCT来解决。简而言之，本文不仅填充了对抗样本在频域上工作的缺少，也改进了对抗攻击算法在频域上存在伪影的弊端。

發(fā)表于：2022/5/24 下午5:52:33

基于多Transformer网络协同生成的自动作曲

基于多Transformer网络协同生成的自动作曲[其他][其他]

多音轨的自动作曲算法需要同时兼顾单条序列的连贯性与多个序列之间的和谐程度。以往工作通常选择合并序列或并行多生成器两种方案，它们都无法同时完全捕获音符之间的依赖关系以及做到单条序列的连续性。提出了MuseTransformer框架，其包括由多个Transformer组成的生成器池模块，并设计了多生成器的异步执行策略与同步机制，以确保细粒度依赖关系的捕获。在乐谱的序列表示方面，提出了关键位置符号(Key Position Symbol，KPS)以提高表示效率。多种音乐领域评价指标的实验结果表明，所提模型生成的多轨序列之间在和谐程度、连贯性以及序列表示空间效率上，均等同或优于其他先进方法。

發(fā)表于：2022/5/24 下午5:48:08

基于改进匈牙利算法对多人人体关键点匹配的研究

基于改进匈牙利算法对多人人体关键点匹配的研究[其他][其他]

在复杂场景下，针对传统人体姿态估计模型中关键点分配算法存在正确率低、资源分配不均等优化问题，在OpenPose模型的基础上提出了一种改进的匈牙利算法，该算法在传统数学模型的基础上采用亲和度向量场与邻接矩阵结合的方式，通过对矩阵内的数值处理，来获取关键点的最佳匹配。实验表明，改进算法的运行时间有一定的减短，同时保证在100×100以内的矩阵中运算的精确度误差率不高于0.014，且在使用本地图像测试的实验中证明了模型的可行性和性能的提升。

發(fā)表于：2022/5/24 下午5:43:39

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