一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

高职院校共享式数据中心平台的设计与实现

本文以高校数据中心为例,从数据治理及数据应用两个维度介绍了数据中台在整个数字校园框架中的功能及位置。笔者以高校数据治理体系建设、治理方式和治理效果为导向,设计了数据中台治理体系架构,分析数据资产化过程中挖掘数据资产的重要性,实现高校数据资源价值的最大化,并将有价值的数据无缝接入数据中台,清晰转换生成数据仓库,为高校师生提供更好的数据服务。     

基于多尺度特征校准的图像协调化方法

图像组合是图像处理中一个重要操作，然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节，其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致，从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而，现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异，忽略了图像局部的亮度变化差异，这使得图像整体的光照不协调。为此，该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块，该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化，然后利用解码器重构出图像，并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证，结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法，验证了该方法的有效性。     

基于Massive MIMO及频谱叠加的5G SA网络上行优化方法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。     

SIL验证与安全仪表系统的优化设计

安全仪表功能(SIF)回路是为了降低特定场景的安全风险而设置的,定级报告中SIF回路的功能描述是工艺设计的完整逻辑要求,包含关键动作及附件动作。安全完整性等级(SIL)验证属于概率学领域研究范畴,影响失效率的因素多且复杂。如果SIL验证无法通过,将造成大量的设计变更,浪费工程投资,影响工期。设计人员应关注SIL定级报告中关键动作的识别、要求平均失效概率以及SIF回路架构的约束。按照文中方法优化测量元件、逻辑控制器、执行元件及辅助元件的设计,可增加通过验证的概率。在没有预验证及安全要求规格书时,可以参考文中典型可通过SIL验证的SIF回路的经验架构进行优化设计,以减少工程变更。