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。     

数据压缩技术在通信中的应用

数据压缩技术就是将较大的数据量压缩为最少的数码,从而更加便捷地表示信号,可以用于数字通信、存储、多媒体娱乐等方面。采用数据压缩技术提升信号传输效率,现有通信干线利用该技术不仅可以并行更多多媒体业务,还可以将数据存储量紧缩,使发信机功率降低,让多媒体移动通信系统更加稳定便捷。数据压缩并不是一种新技术、新思路,该方法的种类有很多,但大部分都缺少适用性。数据压缩研究主要分为两个发展方向,一个数学家研究,以建立信源和数据压缩数学模型为主;另一个是工程技术人员研究,主要构建可以实现数据压缩功能的系统。文章主要介绍了数据压缩技术的发展,阐述了LZSSB算法在数字信号处理中的应用,希望能为数据压缩技术的推广提供参考。     

以新发展理念引领高校专业基础课教学改革

以“创新、协调、绿色、开放、共享”为内核的新发展理念，是对马克思主义发展理念的继承和发扬，极具时代精神，富含问题意识，为高校思想政治教育发展、教育教学改革实践提供了强大的理论支撑。本文以“通信原理”为例，阐述了新发展理念在课程改革中的思路和方法，实现了思想政治教育与专业基础课程有机融合，为深化高校教学改革、创新人才培养模式提供了思路。     

面向异步网络的安全分布式随机数通用构造

随机数在密码学和区块链领域扮演着极其重要的角色，如密码学中的安全参数生成、共识机制中的委员会重配置以及电子投票的智能合约应用等.近年来针对不依赖可信第三方的分布式随机数生成技术的研究受到了越来越多的关注，其中基于秘密共享的方案数量最多，但普遍通信复杂度较高，而通信复杂度较低的一些方案通常牺牲了随机数的抗偏置性和不可预测性.另外，现有大多数方案基于同步网络模型，网络假设较强，与现实网络环境不符.本文主要研究基于秘密共享的分布式随机数生成技术，抽象出不同方案的共性并兼容特殊性，以及弱化网络假设和优化通信开销.具体贡献如下：(1)提出了交互的分布式随机数生成通用构造.满足伪随机性、唯一性和鲁棒性安全目标，并使用该通用构造对一个分布式随机数生成方案进行了分析，从而更加证明其通用性；(2)设计了面向异步网络的安全分布式随机数生成方案.将现有方案O(n³)和O(f²n²)的通信复杂度降为O(fn²)，将O(fn²)计算复杂度降为O(n²);(3)实现了分布式随机数仿真...     

隐私计算面临的挑战与发展趋势浅析

隐私计算是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下,对数据进行分析计算的一系列信息技术,能够保障数据在流通与融合过程中的"可用不可见"。近两年来,在政策驱动和市场需求共同作用下,隐私计算技术、产业、应用迅速发展。一方面,数据流通需求不断加强,机构间数据流通成为促使数据要素市场化配置、充分释放数据要素价值的重要环节;另一方面,不断实施的法律法规使得数据的安全与保护,特别是数据流通过程中的合规性,成为持续稳定的市场需求,而不再是短暂的监管应对行为。     

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。