基于数据质量评价的目标估计

针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题，提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法，对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价，并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重，从而减少人工干预，提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。     

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。     

欢迎订阅《粮食与食品工业》

《粮食与食品工业》杂志是集粮油基础理论、实际应用于一体的综合科技期刊,已成为米、面、油、食品、淀粉及深加工、仓储、检化验等行业发布新技术、新产品、新成果信息的良好载体,工程技术人员交流技术。切磋技艺的合适平台,是中国粮油学会食品分会、油脂分会和发酵面食分会会刊。     

算法推荐要真正服务于民

近期,国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局公布《互联网信息服务算法推荐管理规定》(以下简称《规定》),要求自2022年3月1日起施行。此《规定》一经公布就引起了各大传统媒体及新媒体的争相报道,一时间关于《规定》与“算法推荐服务”的话题引发了社会各界的关注与讨论,解读《规定》者有之,声讨算法服务者更有之。     

基于宋词生成的大容量构造式信息隐藏算法

在基于文本生成的信息隐藏算法研究中，如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练，然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型；其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块，在宋词生成阶段，需要向生成模型输入该格律模块，并通过符号集设计、编码等综合作用，生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中，对格律模块进行重构，通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择，有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程，且提取过程不需要利用宋词生成模型，仅需根据模板和词典库来进行索引即可，提高了信息提取的效率.实验结果表明，本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词，且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高，整体性能优于已报道的主流算法.