稀疏差分网络和多监督哈希用于高效图像检索

针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络（CNN）特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题,提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH（sparse difference networks and multi-supervised hashing）,并将其用于高效图像检索。SDNMSH以成对的图像作为训练输入,通过精心设计的稀疏差分卷积神经网络和一个监督哈希函数来指导哈希码学习。稀疏差分卷积神经网络由稀疏差分卷积层和普通卷积层组成。稀疏差分卷积层能够快速提取丰富的特征信息,从而实现整个网络的高效特征提取。同时,为了更加充分地利用语义信息和特征的成对相关性,以促进网络提取的特征信息能够更加有效地转换为具有区分性的哈希码、进而实现SDNMSH的高效图像检索,采用一种多监督哈希（MSH）函数,并为此设计了一个目标函数。在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE三个广泛使用的数据集上进行了大量的对比实验,实验结果表明,与其他先进的深度哈希方法相比,SDNMSH取得了较好的检索性能。     

改进蚁群算法在路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在机器人路径规划时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于自适应归档更新的蚁群算法。根据路径性能指标建立多目标性能评估模型,对最优路径进行多指标优化;采用路径方案归档更新策略进行路径方案的更新和筛选,提高算法的收敛速度;当搜索路径进入不可行区域时,采用自适应路径补偿策略转移不可行路径节点,构造可行路径,减少死锁蚂蚁数量;若算法无法避开障碍或者进入停滞状态,则进行种群重新初始化,增加物种多样性,避免算法陷入局部最优。仿真实验表明,改进后的算法收敛速度更快、收敛精度更高、稳定性更好。     

恶意攻击下基于分布式稀疏优化的安全状态估计

恶意生成的量测攻击信号是导致信息物理系统(Cyber-physical system, CPS)探测失效的主要原因, 如何有效削弱其影响是实现精准探测、跟踪与感知的关键问题. 分布式传感器网络(Distributed sensor network, DSN)依靠多传感器协作与并行处理突破单一监测节点的任务包线, 能够显著提升探测系统跟踪精度与可靠性. 首先, 依据压缩感知理论, 将单一节点的目标运动状态估计建模为一种基于l₀范数最小化的稀疏优化问题, 采用正交匹配追踪法(Orthogonal matching pursuit, OMP)重构量测攻击信号, 以克服采用凸优化算法求解易陷入局部最优的缺陷. 通过卡尔曼滤波量测更新抵消攻击信号影响, 恢复目标运动的真实状态. 其次, 针对错误注入攻击等复杂量测攻击形式, 基于势博弈理论, 提出一种分布式稀疏优化安全状态估计方法, 利用多传感器节点信息交互与协作提升探测与跟踪的稳定性. 仿真结果表明, 所提方法在分布式传感器网络协作抵抗恶意攻击方面具有优越性.     

不再迷茫——解读智能云电视行业标准2．0

互联网电视、云电视、智能电视、3D电视、社交电视……产品更新换代本是好事,不过各电视厂商针对旗下新品推出的各种称谓繁多,带给消费者概念比产品多的感觉,各种新出现的电视称谓一定程度上造成消费者的选购困惑,更予不法商家可乘之机。《智能云电视行业标准2．0》的颁布,及时为消费者拨开了选购迷雾!     

不可错过iOS6的“细节”之处

通过种种方法,很多朋友已经开始在自己的iPhone 4s、iPad上使用iOS6 beta。包括中文Siri、拒绝来电等常规的更新,朋友们自然早已耳熟能详,不过下面列出的一些"细节",也是相当实用,我们自然不能错过。     

巧用网盘备份IE收藏夹

115、华为网盘与酷盘没有提供IE收藏夹的备份功能,但这并不妨碍用一种方式实现收藏夹的双向同步。如需在酷盘中同步保存并更新IE收藏夹,可以这样操作。进入IE收藏夹所在位置,将"Favorites"文件夹直接复制到酷盘的根目录后,再按下"Win+R"组合键,打开"运行"对话框,输入     

应用学堂：如何让企业服务器保持健康

IT时代产品更新换代迅速,不仅数码产品需要精心呵护,作为各大企业的核心平台——服务器也需要网管时时保养,对于服务器的养护知识,相信对于很多人并不十分在意．又会有多少人知道其中的奥秘呢？这里把一些养护、清洁知识介绍给大家,希望给大家做一个基础普及．同时能够引起大家对于服务器养护、清洁有一清醒的认识。     

基于压缩感知的无线传感器网络的数据编码

近年来,基于压缩感知的无线传感器网络数据编码的研究取得了一定的进展,但大部分研究是基于"单跳"的传输模型或者没有考虑网络内节点之间的合作。本文提出了一种基于压缩感知和分簇的传感器网络数据编码方法。首先,节点根据自己的编号伪随机的产生一个M维的列向量,把感知的数据xi投影到此向量上,然后把自己的编号和投影的数据一同传输给簇头。簇头把收到的数据进行求和,并且把计算后的结果传送给下一个簇头,直到sink节点。通过仿真实验和理论分析,验证了本文提出的方法比传统的方法能更好地减少网络内数据传输量。     

系统更新更加人性化Win8系统升级解析

很多人可能会忽略Windows系统的安全补丁和升级程序,其实这是非常不安全的行为,尽管这些补丁可能会增加你的磁盘空间,甚至会影响到你正在进行的工作,但为了保证系统和数据的安全,我们还是建议大家能够设置为自动更新,以便及时给系统更新这些升级和补丁。在Windows8系统里,微软提供了更加人性化的全新的系统更新机制,自动更新在采取行动的同时尽可能不干扰用户;减少自动重启,并让重启具有可预见性;继续保持系统更新的及时性和安全性。