复杂场景下基于OSA改进的多目标跟踪算法研究

为了提升deepsort多目标跟踪算法中的重识别模块性能,增强网络对图像特征的语义表达,优化算法在复杂场景中对目标身份一致性判断能力.提出OSA模块改进宽残差网络,并利用数据集对改进后的模型进行训练,获取相关数据及权重模型;研究改进网络与原网络在同一数据集下的模型训练效果,并与原重识别模块下的YOLOV3-deepso...     

基于残差混合注意力机制的脑部CT图像分类卷积神经网络模型

针对阿尔兹海默症、病变(如脑肿瘤)和健康老化的3类脑部CT图像分类问题,本文提出了一种改进的ResNet-10卷积神经网络模型.该模型在网络的残差映射结构中加入残差混合注意力模块,解决了原模型提取的特征分辨性弱的问题,精确捕捉了脑部组织在CT图像中的位置和内容信息;此外,本文设计了全局平均池化层,简化了模型的复杂度,并在其后引入Dropout机制,缓解了过拟合.在训练阶段,该模型建立了标签平滑交叉熵损失函数,使模型在样本数量有限的情况下仍有较强的泛化能力.系列实验证明了改进后的ResNet-10网络模型在分类脑部CT图像时达到97.47％的分类精度.     

基于U-Net网络改进算法的视网膜血管分割研究北大核心CSCD

针对视网膜图像血管细小,细节特征丢失、梯度下降、爆炸而导致分割效果差的问题,本文提出了一种引入残差块、循环卷积模块和空间通道挤压激励模块的U-Net视网膜血管图像分割模型。首先通过使用一系列随机增强来扩展训练集并对数据集进行预处理,然后在U-Net模型中引入残差块,避免随着网络深度增加,分割准确率达到饱和然后迅速退化以及优化计算成本;并将U-Net网络的底部替换为循环卷积模块,提取图像低层次的特征,并不断的进行特征积累,增强上下文之间的语义信息,获得更有效的分割模型;最后在卷积层之间嵌入空间通道挤压激励模块,通过找到特征较好的通道,强调这一通道,压缩不相关的通道使得网络模型能够加强关键语义特征信息的学习,通过训练过程学习到有效的特征信息,同时增强抗干扰能力。通过在DRIVE数据集上的验证结果可得,本文所提模型的准确率为98.42%,灵敏度达到了82.36%,特异值达到了98.86%。通过和其他网络分割方法比较,本文所提分割方法具有更优的分割效果。     

基于改进U-Net网络的腺体细胞图像分割算法

针对腺体图像在自动分割过程中由于多尺度目标和信息丢失影响导致准确率降低的问题,文中采用了一种引入注意力模块的全卷积神经网络模型。该模型遵循编码器-解码器结构,在编码网络中用空洞残差卷积层代替原有的普通卷积层,并添加空洞金字塔池;再在解码网络中加入注意力模块,使模型输出高分辨率特征图,提高对多尺度目标的分割精度。实验结果表明,提出的网络模型参数少分割精度高,对腺体图像的平均分割精度高达89.7%,具有较好的鲁棒性。     

基于改进YOLOv5的光伏组件缺陷检测

电致发光（EL）检测技术作为太阳电池和组件缺陷检测的重要手段被广泛运用，但是EL检查中的缺陷筛查仍然需要持续完善。为了克服以往研究中可识别缺陷的种类少、无法对缺陷进行定位、模型参数多体积大及检测速度慢的局限性，使用改进的YOLOv5网络对电致发光图片中常见的隐裂、断栅、裂片和黑斑4类主要缺陷进行检测和分类。使用Ghost模块代替YOLOv5骨干提取网络中的普通卷积模块，减少网络模型的参数量；为了保证良好的检测性能，在骨干网络尾端加入Squeeze-and-Excitation(SE)注意力模块，提升算法的目标检测能力；在特征融合网络中引入双向特征金字塔网络（BiFPN）结构，进一步加强网络的特征融合能力。结果表明，所提模型成功地识别和定位了4类常见的缺陷，与YOLOv5算法相比，模型体积减小了21%，在没有GPU加速的情况下，单张图片的检测速度提升了17.4%。     

基于双通道注意力机制的ResNet果实外观品质分类北大核心CSCD

为了实现对采摘后的果实进行快速、精确的外观品质分类,并配合分拣生产线完成果实大规模集中分拣,该研究提出了一种基于改进ResNet的果实分类方法。首先,将深度残差神经网络(deep residual neural network,ResNet)网络中的残差模块与双通道SE模块(dual channel squeeze-and-excitation block,DC-SE Block)结合,增强有效的通道特征并抑制低效或无效的通道特征,提高特征图的表达能力,从而提升识别精度;其次,在原始ResNet模型中加入Inception模块,将果实不同尺度的特征进行融合,增强对较小缺陷的识别能力;最后,对收集到的4类不同外观品质的果实图像进行数据增强并利用迁移学习的方法对模型进行初始化。以苹果为例进行的试验结果表明:经过数据集训练之后的改进模型,在测试集下的准确率达到99.7%,高于原模型的98.5%;精确率达到99.7%,高于原模型的98.3%;召回率达到99.7%,高于原模型的98.7%;在图形处理器(graphic processing unit,GPU)下的平均检测速度达到32.3帧/s,略低于原模型的35.7帧/s。与GoogleNet、MobileNet等几种目前先进的分类方法进行比较并对不同改进模型进行对比试验的结果表明,该方法具有良好的分类性能,对解决果实外观品质的精准分级问题具有重要参考价值。     

基于密集连接生成对抗网络的图像颜色迁移

针对传统颜色迁移算法在处理图像时存在颜色误传递,色彩不够自然等问题,提出一种基于密集连接生成对抗网络的图像颜色迁移方法。在训练过程中,训练生成网络生成颜色迁移图像。生成网络中的编码层利用密集连接网络跨层连接的优点促进颜色特征重用,加快网络的收敛速度,同时在转换层采用3层残差模块代替原始的两层残差模块更好地组合图像的不同特征。训练判别网络使其辨别原图像与生成的迁移图像间的差别。本文判别网络中用-log函数计算模型损失,加快训练初期更新速度。实验结果表明,与同类模型相比,本文方法结果图像保留更多细节,且能够抑制部分噪声,整体更接近自然图像。     

聚合残差注意力网络的单图像超分辨率重建

针对现有生成式对抗网络对单图像进行超分辨率重建时存在特征信息挖掘不足、算法复杂度高及训练不稳定的问题，提出一种聚合残差注意力网络的单图像超分辨率重建方法。首先，以聚合残差模块作为基本残差块构造生成器，降低计算复杂度，在每个残差块中引入具有三维权重的注意力模块作为网络主通道，在不引入其他参数情况下捕获更多的高频信息。其次，在鉴别器中采用谱归一化处理，对鉴别器网络参数进行限制，从而稳定训练过程。最后，采用拟合性更好的Swish激活函数，提高网络的特征提取能力。将鲁棒性更好的Charbonnier损失函数作为像素损失，同时加入正则化损失抑制图像噪点，提升图像的空间平滑性。实验结果表明，所提方法得到的四倍放大的超分辨率重建图像在Set5、Set14、BSD100三个公开数据集上的峰值信噪比平均值提高了1.54 dB，结构相似性平均值提高了0.0457，重建图像拥有更好的清晰度和更为丰富的高频细节。     

基于改进残差网络的道口车辆分类方法

为了提高模型在道口环境下的车辆图像的特征提取和识别能力,提出了一种基于改进残差网络的车辆分类方法。首先以残差网络为基础模型,改进了残差块中激活函数的位置,并将残差块中的一般卷积用分组卷积代替,引入注意力机制,用焦点损失函数替换交叉熵损失函数。实验部分先用公开数据集StanfordCars进行预训练,再用自建的道口车辆数据集进行迁移学习。结果表明,改进模型在两个数据集中的准确率均优于几种经典的深度学习模型。     

基于深度残差网络的图像混合噪声去除

深度卷积神经网络的提出引发了图像处理算法的一系列突破。但是,使用更深入的网络并不总是有帮助,训练它们的巨大障碍是逐渐消失的梯度、大量增长的参数和过长的时间。本文提出了一种基于深度残差网络的图像混合噪声去除算法。通过全局残差学习与局部残差学习,有效地解决了梯度消失与网络参数的增长,提升了模型对图像特征的选择与提取能力,减少了训练时间。实验结果表明,深度残差网络在图像混合噪声去除中效果显著,本文提出的算法得到的去噪图像更好地恢复图像的原始结构,信息丰富,对比度高,鲁棒性强,并且可以更好地保持图像的细节。     

业务识别与控制技术及其测试评估

在传统Intemet网络逐步向多业务网络演进的过程中,监管者、运营商以及最终用户都对网络的可管可控能力提出了差异化的要求,业务识别与控制技术应运而生.作为IP领域的一项热点技术,该技术得到了广泛的关注并取得了迅猛的发展.在考虑来自不同主体需求的基础上,介绍了业务识别与控制技术.此外,还结合技术发展以及网络部署等要求,着重分析了该技术的测试评估方法及测试内容.     

Engineering education and industrial research and development-thepromise and the reality

The author observes that the social fabric of engineering, the support infrastructure of the profession, and the political and economic systems of the world are undergoing shifts that affect what engineering is, how it is accomplished, and what it should do. He asks what these changes mean in terms of the educational system and explores a few of these issues that lie between academia and the industrial environment beyond. He discusses the engineering curriculum as seen from industry, the role of continuing education, research in academia     

"电路原理"与"信号与系统"课程的整合与优化

科学技术迅速发展,新兴学料不断增加,知识总量不断增长,迫使本科教育不断向着基础化方向发展,基础课程教学在本科教育中的地位愈来愈高。计算机技术的广泛应用,离散信号与系统的基础知识已是电气类各专业的必要的教学内容。因此基础课程要从根本上整体优化课程结构。本文提出了电气类专业“电路原理”与“信号与系统”课程教学改革方案,将两门课程教学内容进行整合与优化,并在实际教学过程中进行了教学试验,缩短了教学时间,提高了教学质量。     

箔条和箔片的性能特性及其应用和趋势

从箔条和箔片用于干扰雷达测和扰乱、迷惑、转移或者引诱进攻出发,详细论述箔条、箔条云及箔片、箔片云的雷达散射截面、带度、平移速度、下降速度及转动等情况,空间和时间我、水平和垂直极化性能、多普勒频移效应以及频谱展宽特性等,通过箔条和箔片有效成火控雷达实例,提出对抗火控雷达的三个重要因素及其采取的对策。     

光交叉连接和光插分复用技术及其应用

目前所谓的全光网络一般指基于DWDM传送技术的光传送网络（OTN）。由于OTN的节点采用OADM和OXC技术,为解决目前点到点的DWDM技术在应用中不能实现灵活组网和当网络失效时不能有效进行保护的问题提供了一种解决方法,使得OTN具有传输容量大、组网灵活、网络具有可扩展性和可重构性、易于升级等特点,可透明传输具有代码格式的不同速率等级的用户数字信号,能够同时适应用户信号种类用服务种类不断增长的需求。     

Thin film deposition and microelectronic and optoelectronic devicefabrication and characterization in monocrystalline alpha and betasilicon carbide

The deposition of silicon carbide thin films and the associated technologies of impurity incorporation, etching, surface chemistry, and electrical contacts for fabrication of solid-state devices capable of operation at temperatures to 925 K are addressed. The results of several research programs in the United States, Japan and the Soviet Union, and the remaining challenges related to the development of silicon carbide for microelectronics are presented and discussed. It is concluded that the combination of α-SiC on α-SiC appears especially viable for device fabrication. In addition, considerable progress in the understanding of the surface science, ohmic and Schottky contacts, and dry etching have recently been made. The combination of these advances has allowed continual improvement in Schottky diode p-n junction, MESFET, MOSFET, HBT, and LED devices     

Issues and trends in RF and mixed signal integration and partitioning

Over the last 40 years in the semiconductor industry, one of the most reliable truths has been that "thepath forward is through integration." Moore's law and its various derivatives and cousins have illustrated how greater integration has provided tremendous benefits in cost, power, size, and performance. While shrinking process lithography has been a critical enabler of this trend, we should remember that tremendous innovation in device technology, circuits, system architecture, computer aided design (CAD), packaging, and many other areas have been necessary as well. The exponential integration phenomenon has not been limited to memory and microprocessors: mixed signal and radio functions have also seen striking advances in integration over the last 20 years, from cell phones to wireless LANs, integrated "systemon-a-chip" (SOC) transceivers have become prevalent in the circuits conferences, journals, and - in some applications - have even made it into commercial mainstream products.     

日本广播电视天线及其相关技术的发展与探讨

在日本电视广播的发展过程中,电视信号技术、电视节目转播技术、发射机技术以及天线技术等发挥了不可替代的作用。这些技术在长达60多年的模拟电视广播中被大量的开发、使用,尤其是射频相关技术为日后地面数字电视广播的发展提供了重要参考。主要介绍了日本电视广播中该相关技术的发展,并进行了讨论。     

Wireless and cellular architecture and services

Cellular architecture partitioning can improve the performance of telecommunications systems. The model proposed by the author allows for changing the cell size for different services and the number of users. The cell size that will ensure the best possible performance and quality of service can be derived by the model. The main task of a telecommunication system is call processing. This includes identifying incoming calls, establishing a communication path for the duration of the connection, and disconnecting the call after the conversation has ended. Call processing uses different components of the software architecture and involves processes and messages performing different functions and accessing various resources. In addition, the system requires administration and maintenance that also involves processes using different resources