移动机会网络路由问题研究进展

移动机会网络基于节点接触形成的通信机会逐跳转发数据,是满足物联网透彻感知与泛在互联的一种重要技术手段.机会路由作为实现间歇式连通环境下节点通信的基本方法,具有十分重要的研究意义,引起了研究人员的广泛关注.首先介绍了移动机会网络的概念、体系结构、典型应用以及所面临的一些挑战;然后详细阐述了机会路由算法的评价指标、设计需求与转发机制,并介绍了研究进展;最后,对机会路由未来的研究趋势进行了分析与展望.     

多媒体技术研究:2013——面向智能视频监控的视觉感知与处理

目的 随着视频监控技术的日益成熟和监控设备的普及,视频监控应用日益广泛,监控视频数据量呈现出爆炸性的增长,已经成为大数据时代的重要数据对象。然而由于视频数据本身的非结构化特性,使得监控视频数据的处理和分析相对困难。面对大量摄像头采集的监控视频大数据,如何有效地按照视频的内容和特性去传输、存储、分析和识别这些数据,已经成为一种迫切的需求。方法 本文面向智能视频监控中大规模视觉感知与智能处理问题,围绕监控视频编码、目标检测与跟踪、监控视频增强、视频运动与异常行为识别等4个主要研究方向,系统阐述2013年度的技术发展状况,并对未来的发展趋势进行展望。结果 中国最新制定的国家标准AVS2在对监控视频的编码效率上比最新国际标准H.265/HEVC高出一倍,标志着我国的视频编码技术和标准在视频监控领域已经实现跨越;视频运动目标检测跟踪的研究主要集中在有效特征提取和分类器训练等方面,机器学习等方法的引入,使得基于多实例学习、稀疏表示的运动目标检测跟踪成为研究的热点;监控视频质量增强主要包括去雾、去夜色、去雨雪、去模糊和超分辨率增强等多方面的内容,现有的算法均是对某类图像清晰化效果较好,而对其他类则相对较差,普适性不高;现有的智能动作分析与异常行为识别技术虽然得到了不断发展,算法的性能也在不断提高,但是从实用角度,除了简单的特定或可控场景外,还没有太多成熟的应用系统。结论 随着大数据时代的到来,智能视频监控的需求将日益迫切,面对众多挑战的同时,该研究领域将迎来前所未有的重大机遇,必将产生越来越多可以实用的研究成果。     

基于注意力增强元学习网络的个性化联邦学习方法

联邦学习作为一种分布式机器学习框架,客户端可以在不向服务器传输数据的情况下进行全局模型训练,解决了数据分散和数据隐私的问题.联邦学习可以在具有相似数据特征和分布的客户端上很好地工作.但是在很多场景中,客户端数据在分布、数量和概念上的不同,造成了全局模型训练困难.为此,个性化联邦学习作为一种新的联邦学习范式被提出,它旨在通过客户端与服务器的协作来保证客户端个性化模型的有效性.直观来讲,为具有相似数据特征和分布的客户端提供更紧密的协作关系可以有利于个性化模型的构建.然而,由于客户端数据的不可见性,如何细粒度地提取客户端特征,并定义它们之间的协作关系是一个挑战.设计了一个注意力增强元学习网络（attention-enhanced meta-learning network,AMN）来解决这个问题. AMN可以利用客户基础模型参数作为输入特征,训练元学习网络为每个客户端提供一个额外的元模型,自动分析客户特征相似性.基于双层网络设计,有效地实现客户端个性与共性的权衡,提供了包含有益客户信息的融合模型.考虑到训练过程中需要同时训练元学习网络和客户本地基础网络,设计了一种交替训练策略,以端到端的方式...     

自适应访问模式的缓存替换策略

针对组竞争仅考虑访问请求序列的替换结果而没有考虑请求的访存特征这个问题,提出了基于堆栈距离频度的复杂加权法在线识别访问模式的方法以及自适应访问模式的缓存管理替换算法,基本思想是依据在线识别的访问请求模式特征自动调整其插入策略.在Simics中,对选自SPEC CPU2000/2006的18个测试程序及组合负载的实验结果表明,该算法的缺失率相对于DIP、RRIP、TADIP和PIPP都有显著降低.     

基于思维导图的仿真实验方法研究

经典实验设计方法可处理的实验因子有限,不能满足武器系统论证仿真实验因素多、实 验方案海量性的需要。提出通过思维导图引入专家领域知识进行仿真实验的辅助设计,并利用本 体论的方法分别对思维导图和仿真实验进行了形式化描述,建立了从思维导图到计算机仿真实验 方案的映射,实现了基于思维导图的仿真实验方案自动生成。最后结合陆军数字化部队作战效能 分析问题,利用思维导图进行了仿真实验方案的设计,研究证明采用思维导图引入专家领域知识可 有效降低武器系统仿真实验设计的复杂性。     

多媒体传感器网络及其研究进展

作为一种全新的信息获取和处理技术,多媒体传感器网络较之传统传感器网络更多地关注于音频、视频、图像等大数据量、大信息量媒体的采集与处理,在军事、民用及商业领域中具有广阔的应用前景.介绍了多媒体传感器网络的概念与特点,着重探讨了多媒体传感器网络所面临的挑战与国内外的研究进展,最后分析了当前亟待解决的问题,并展望了其未来的发展趋势.多媒体传感器网络是一种新的概念系统但也存在较多的问题需要解决,其研究具有很强的理论意义和实用价值.     

视频传感器网络中基于相关性图像融合算法

基于图像相关性信息,从系统层面提出了一种图像融合算法.该算法充分考虑到视频传感器节点的有限资源及相邻节点间冗余视觉信息,将同一场景的视觉监测任务分配到相关度较大的2个视频传感器节点上,每个视频传感器节点仅负责传输一部分视觉场景信息.特别地,利用极线约束性质融合多路传输来的部分图像信息,最终实现场景视觉信息的重建.实验结果表明:该算法简单易行,既可以减少网络传输量、节约网络能量,又可以实现场景视觉信息的有效监测.     

XYZ系统在动画设计中的应用

ＸＹＺ系统是一套以线形时序逻辑为基础的ＣＡＳＥ环境系统，其核心是时序逻辑语言ＸＹＺ／Ｅ．ＸＹＺ／ＡＤＬ（ａｎｉｍａｔｉｏｎｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｌａｎｇｕａｇｅ）是ＸＹＺ系统在动画领域的应用．马华东博士采用基于时序逻辑的动画描述模型ＴＬＡＤ（ｔｅｍｐｏｒａｌ－ｌｏｇｉｃ－ｂａｓｅｄａｎｉｍａｔｉｏｎｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｍｏｄｅｌ），提出了动画剧本描述语言（ＳＤＬ／Ａ）．本文介绍的ＸＹＺ／ＡＤＬ语言是以ＸＹＺ／Ｅ的框架为基础扩充ＳＤＬ／Ａ而成．它使用ＸＹＺ／Ｅ中面向对象程序设计的基本结构——代理机构（Ａｇｅｎｔ）作为基本描述单元．代理机构由通讯进程和相应的包块构成，包块处理对象封装，进程处理通讯．从而能更方便地刻画动画过程中的复杂、多层次的角色（包括父子角色）的运动特征及多角色之间的同步协调关系，并且在统一的逻辑框架下实现了计算机动画中运动对象的行为抽象和运动的抽象描述，更具一般性．     

多媒体编著语言的设计与实现

根据基于时序逻辑和XYZ系统思想的多媒体数据描述模型,设计并实现了一种新的多媒体编著语言MAL(multimedia authoring language),该语言具有抽象描述、同步描述、逐步求精设计的描述等能力,将多媒体节目中媒体对象的建模和多媒体节目的设计过程在一个统一的框架内进行描述.以该语言实现为核心，研制了一个交互式可视多媒体编著环境.     

减少PHC管桩施工中的断桩和桩头碎裂研究

PHC管桩在沉桩过程中常发生断桩、桩顶破裂等问题,带来经济损失,导致工期延误。针对减少PHC管桩施工中的断桩和桩头碎裂这一课题,开展QC小组活动,通过现状调查,运用头脑风暴法进行深层次原因分析,总结出桩锤档位不合理、地质条件不佳、水流潮汐变化大、桩身强度不够、停锤标准不合理五条主要原因。制定和实施了相应的对策,经过工程验证,断桩率为0.28%,桩头破碎率为0.14%,实施效果良好,值得推广应用。