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基于元數(shù)據(jù)分離的數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)及應(yīng)用研究[其他][數(shù)據(jù)中心]

針對現(xiàn)有嵌入式工業(yè)計算設(shè)備的數(shù)據(jù)分散、管理不足等問題，提出了一種基于元數(shù)據(jù)分離的數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)。融合數(shù)據(jù)特性需求，設(shè)計了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化處理的規(guī)則庫，構(gòu)建了元數(shù)據(jù)信息組織模型、索引存儲結(jié)構(gòu)及標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)文件，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)文件與元數(shù)據(jù)分離存儲的管理模式，將數(shù)據(jù)文件存儲至索引目錄磁盤，元數(shù)據(jù)信息實時寫入時序數(shù)據(jù)庫。初步開發(fā)了數(shù)據(jù)管理的應(yīng)用原型系統(tǒng)，提升以元數(shù)據(jù)模型為基準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分級組織管理能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，提高以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)管理應(yīng)用服務(wù)效能。

發(fā)表于：11/1/2023 2:05:00 PM

基于混合偏好分析的聯(lián)邦推薦框架[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

發(fā)表于：11/1/2023 2:01:00 PM

面向高分辨率遙感圖像的分割模型研究*[其他][航空航天]

高分辨率遙感影像往往蘊(yùn)含著豐富的地物信息、復(fù)雜的拓?fù)潢P(guān)系和多變的目標(biāo)對象，給復(fù)雜環(huán)境下情報識別與分析帶來了挑戰(zhàn)。為了高效、快速、精確地獲取到遙感圖像中的關(guān)鍵信息，在主流圖像分割的編碼-解碼模式的基礎(chǔ)上，提出了一種全新的遙感圖像分割方法，內(nèi)部引入了多種注意力機(jī)制以及多尺度的特征表示結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)了對遙感圖像的解譯能力，提升了最終的目標(biāo)分割效果。在公開數(shù)據(jù)集上的實驗表明，所提方案可以在保持低參數(shù)量的情況下，明顯優(yōu)于其余基線方法。

發(fā)表于：11/1/2023 1:51:00 PM

基于多模態(tài)特征融合的社交媒體賬號分類方法[其他][數(shù)據(jù)中心]

社交媒體賬號分類方法從賬號的屬性信息出發(fā)，通過構(gòu)建賬號特征從而對賬號進(jìn)行分類，對從海量社交媒體數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息具有十分重要的作用?，F(xiàn)有社交媒體賬號分類一般基于用戶發(fā)布的信息提取特征，存在賬號信息描述不完整、分類有效性低的問題。針對上述問題，提出了一種基于多模態(tài)特征融合的社交媒體賬號分類方法。該方法綜合考慮賬號自身屬性、文本以及賬號之間的社交關(guān)系等信息，使用張量分析的方法對賬號所表現(xiàn)的多模態(tài)特征進(jìn)行融合。相比現(xiàn)有方法，所提方法可以更好地利用賬號的各種信息，獲得更好的分類效果。通過實驗，所提方法準(zhǔn)確率達(dá)到了93.74%。

發(fā)表于：11/1/2023 1:46:00 PM

PKS體系運(yùn)行SilverLight插件的研究與實現(xiàn)[可編程邏輯][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

SilverLight是基于Windows系統(tǒng)開發(fā)的瀏覽器插件，應(yīng)用于Web網(wǎng)頁程序中，目前無法在PKS體系上運(yùn)行。為了解決這個問題，將SilverLight插件運(yùn)行在由二進(jìn)制翻譯工具和Wine構(gòu)成的系統(tǒng)環(huán)境兼容層中，以Pipelight作為通信機(jī)制，將系統(tǒng)環(huán)境兼容層與Pipelight相結(jié)合，實現(xiàn)SilverLight在PKS體系上高效運(yùn)行。

發(fā)表于：10/23/2023 6:20:54 PM

基于PKS體系的國產(chǎn)智能網(wǎng)卡現(xiàn)狀研究分析[人工智能][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

發(fā)表于：10/23/2023 6:17:20 PM

融合激光SLAM實現(xiàn)平衡車智能導(dǎo)航[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

國內(nèi)現(xiàn)有的兩輪智能平衡車幾乎不具有自主避障與定位功能。為了提高其安全性與靈活性，在傳統(tǒng)的平衡車基礎(chǔ)上加入了激光SLAM技術(shù)，實現(xiàn)自主建圖、路徑規(guī)劃、定位和避障。運(yùn)用卡爾曼濾波器對六軸傳感器采集的加速度和傾斜角進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，在建圖和定位方面，采用Google發(fā)布的Cartographer算法，路徑規(guī)劃和避障上采用Navigation功能包集成的move_base下的Teb算法。由于激光雷達(dá)建圖時需要車速比較緩慢，并且需要盡可能避免抖動，因此讓車模保持穩(wěn)定的運(yùn)動狀態(tài)就很重要，為此首先對傳感器獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，其次對小車的PID參數(shù)進(jìn)行細(xì)調(diào)。同時為了更方便地控制，加入藍(lán)牙功能，通過藍(lán)牙控制小車運(yùn)動，實現(xiàn)快速建圖。在加入了SLAM技術(shù)之后，傳統(tǒng)的平衡車可以實現(xiàn)避障和定位功能，能夠?qū)崟r檢測出靜態(tài)和動態(tài)障礙物，并繞開障礙物規(guī)劃出最優(yōu)路線，實現(xiàn)了無人駕駛功能。

發(fā)表于：10/23/2023 6:13:13 PM

基于特征投影預(yù)處理抗主瓣干擾的改進(jìn)算法[微波|射頻][航空航天]

針對基于特征投影預(yù)處理后旁瓣干擾偏移的問題，提出一種基于特征投影預(yù)處理和協(xié)方差矩陣修正重構(gòu)的主瓣干擾抑制算法。該方法首先通過最大相關(guān)系數(shù)法確定特征投影矩陣，對接收數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理充分去除主瓣干擾，然后對主瓣干擾信號功率置零，重新構(gòu)造旁瓣干擾加噪聲協(xié)方差矩陣，進(jìn)一步進(jìn)行波束形成，方向圖在偏移旁瓣干擾處形成較深的零陷。仿真實驗表明，提出的方法在接收數(shù)據(jù)含有期望信號的條件下能夠有效地抑制主瓣干擾和旁瓣干擾，并且具有良好的穩(wěn)健性。

發(fā)表于：10/23/2023 6:07:34 PM

基于DSP的電子束選區(qū)熔化束流調(diào)控系統(tǒng)的研制*[電子元件][其他]

為了獲得穩(wěn)定的電子束流輸出，提高電子束選區(qū)熔化成形質(zhì)量，研制了一套基于DSP的電子束選區(qū)熔化束流調(diào)控系統(tǒng)。使用DSP的通用定時器和比較寄存器產(chǎn)生頻率為20 kHz、占空比與死區(qū)時間可調(diào)的PWM脈沖；設(shè)計高壓、束流信號反饋采樣電路；DSP采用積分分離PID控制算法實現(xiàn)束流的快速調(diào)節(jié)和閉環(huán)調(diào)控。試驗結(jié)果表明該控制系統(tǒng)所控制的電子槍在帶載時最大束流達(dá)到150 mA，高壓、燈絲加熱電流給定時，隨著偏壓降低，束流逐漸增大，實現(xiàn)了穩(wěn)定的束流輸出。

發(fā)表于：10/23/2023 6:00:15 PM

基于ARM的呼吸暫停綜合征檢測系統(tǒng)*[測試測量][醫(yī)療電子]

阻塞型睡眠呼吸暫停綜合征（Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome， OSAHS）是一種常見的呼吸睡眠疾病，它會降低人們的睡眠質(zhì)量，使人們產(chǎn)生疲憊感，更嚴(yán)重地會危害人們的身心健康。研究設(shè)計了一種基于ARM的OSAHS檢測系統(tǒng)，系統(tǒng)以i.MX6ULL作為硬件主控，采用嵌入式Linux系統(tǒng)為軟件平臺，具有鼾聲采集處理、檢測分類、傳輸?shù)裙δ?，與云平臺建立完整的OSAHS檢測系統(tǒng)，并且通過與標(biāo)準(zhǔn)多導(dǎo)睡眠監(jiān)測儀（PSG）設(shè)備對比檢測效果達(dá)到83.9%，達(dá)到初篩的作用，具有較強(qiáng)的輔助診斷應(yīng)用價值。

發(fā)表于：10/23/2023 5:54:43 PM