电子教室在高职计算机实践教学中的应用

计算机实践教学是高职教育的重要环节,传统的多媒体教学手段已经无法满足现代计算机实践教学的需求。电子教室是现代信息技术的产物,也是现代计算机实践教学过程中重要的工具,倡导电子教室与传统教学手段相结合,既能提升学生获取知识的便捷性,又能激发学生的学习兴趣。     

基于消息的Parlay X网关过载控制算法

为了解决目前Parlay X网关过载算法灵活性低、不能有效地使会话量最大化的问题,给出了基于合约的Parlay X网关系统架构。根据Parlay X消息类型特点设置消息优先级,根据消息优先级选择丢弃或者缓存消息,之后根据负载情况进行负载均衡以及接入控制,通过四个阶段来实现过载控制过程。实验结果表明,相比较于传统过载控制,该机制能在保证新建会话消息接收数量的同时提高其他类型消息的接收数量,减少平均服务时间,在满足合约限制的情况下,保证最大会话数量。     

Finite Time Synchronization of Delayed Quaternion Valued Neural Networks with Fractional Order

Neural Processing Letters - In this article, the finite time (FT) synchronization problem of fractional order quaternion valued neural networks with time delay is investigated. Without separating...     

fMRI-based Decoding of Visual Information from Human Brain Activity: A Brief Review

Machine Intelligence Research - One of the most significant challenges in the neuroscience community is to understand how the human brain works. Recent progress in neuroimaging techniques have...     

云存储多异构文件联合延迟尾概率凸优化分析

随着擦除码技术的流行,分布式存储中高数据可靠性和高空间效率存储性能逐渐实现,但是降低尾部延迟仍然是一个有待解决的问题。为此,提出一种量化和优化擦除编码存储系统尾延迟的算法框架。对于任意服务时间分布和异构文件,推导给出尾部延迟上界。提出了一个优化模型,使得所有文件在服务器上放置的加权延迟尾概率和访问请求文件的服务器选择共同最小化,并证明了其非凸问题特性,以便采用一种高效的交替优化算法求解。此外,通过描述延迟分布尾部的渐近行为,以闭合形式对任意擦除编码存储的服务延迟的尾部指数进行数学量化,证明了基于概率调度的算法是（渐近）最优的。实验结果表明,在实际工作负载下擦除编码存储系统的尾部延迟显著降低。     

颜色模型扰动的语义对抗样本生成方法

卷积神经网络是一种具有强大特征提取能力的深度神经网络,其在众多领域得到了广泛应用。但是,研究表明卷积神经网络易受对抗样本攻击。不同于传统的以梯度迭代生成对抗扰动的方法,提出了一种基于颜色模型的语义对抗样本生成方法,利用人类视觉和卷积模型在识别物体中表现出的形状偏好特性,通过颜色模型的扰动变换来生成对抗样本。在样本生成过程中其不需要目标模型的网络参数、损失函数或者相关结构信息,仅依靠颜色模型的变换和通道信息的随机扰动,所以这是一种可以完成黑盒攻击的对抗样本。     

有遮挡环境下的人脸识别方法综述

随着人脸识别应用领域的逐渐扩大,有遮挡环境下的人脸识别面临着一定的技术挑战。深度学习方法由于其具有强大的学习能力,成为解决有遮挡环境下的人脸识别问题的一种较好的解决方案,但仍面临诸多待解决的问题。减少遮挡对人脸识别算法带来的性能影响是该领域的重点和难点问题之一。从模型、算法和数据集的角度分析了近年来相关研究进展;对比了不同算法的性能结构、优缺点以及存在的问题;探讨了未来可能的研究方向。     

一种Anchor Free的无人机检测方法

目前几乎所有最先进的目标检测方法都依赖于预先定义的anchor,但是由于anchor的存在,网络会增加与anchor相关的计算开销,而且在现实世界中,目标尺度多种多样,比如地对空拍摄的无人机目标,预先定义的anchor不可能穷举所有的无人机尺度。因此,该文抛弃预先定义的anchor,采用anchor free的方法来检测无人机。该anchor free方法以目标中心区域的像素为训练样本来逐像素预测边界框的偏移量。针对地对空拍摄的无人机目标大部分都是小尺度的情况,采用高分辨率网络HRNet作为主干网络来提取小目标细粒度的特征,从而提高小目标检测的精度。相对于基于anchor的目标检测方法,该网络框架简单、灵活,并且可以自适应地预测无人机目标的边界框。在自己设计的无人机数据集上,该方法获得了更高的召回率和精确率。     

一种提取抖动视频中前景目标的新方法

提取视频中的前景目标信息是视频处理领域非常重要的问题,考虑到现实生活中会出现监控摄像头不可避免地会出现晃动或偏移情况,造成监控视频短暂抖动,此时背景图像灰度和纹理信息都会受到较大的影响,从而给后期进一步分析前景信息带来了巨大的困难。为了兼顾纹理特征提取和噪声抑制两方面的要求,针对抖动视频的前景提取问题,提出了一种有效的融合小波变换和在线混合高斯模型的方案。首先运用仿射变换在线逐帧校准,接着利用小波变换对图像去噪,并建立自适应模型迭代上述过程,最后利用在线混合高斯模型提取前景。实验结果表明,与同类方法相比,该算法无论针对单目标还是多目标视频均可以有效去除抖动,得到较好的前景目标提取效果,具有较高的准确性和鲁棒性。