基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复

现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时，通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理，无法重建合理的图像结构。为此，提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法。首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息，然后在图像补全网络完成图像的重建工作。为了进一步生成视觉效果更逼真的图像，提高图像修复的精确度，在图像补全网络采用推理注意力机制，有效控制了生成特征的不一致性，从而生成更有效的信息。所提方法在多个数据集上进行了实验验证，结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9%，峰值信噪比达到了25.56 dB，与现有的图像修复方法相比，该方法具有更高的图像修复精确度，生成的图像更逼真。     

使能未来工厂的5G能力综述

5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域，即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结，包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位，而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度，对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理，对其挑战做清晰的总结，从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。     

基于云网PoP的弹性边缘网络设计思路探讨

移动边缘云是公司“云+5G”双引擎战略的最佳契合点,边缘网络是发挥移动云“大云”产品和5G网络融合优势,实现云网统筹、构建运营商“连接+计算”核心能力的关键。运营商传统接入网存在云网割裂、分段入云和组网复杂等突出问题,难以适应边缘业务敏捷交付要求。本文通过深入分析边缘云业务特征和技术架构,对标业界主流云商建设实践,研究基于云网PoP网的边缘网络建设思路,创新性提出云网一体化规划设计和建设交付流程变革,基于云网POP统一网络和业务锚点,构建Overlay和Underlay融合双层加速网络架构,探索Spine-leaf化的新型城域接入网实现L3下沉和弹性扩容等方法,实现“云+网+应用”一体化敏捷交付的边缘网络能力。     

Clinical significance of contact lens related changes of ocular surface tissue observed on optical coherence images

PurposeTo investigate the relationship between the real contact lens imprint into the conjunctival tissue, observed by optical coherence tomography (OCT) and conjunctival staining and contact lens wearing comfort.Methods17 participants (mean age = 26.6 SD ± 3.6 years; 7 females) were fitted with three different contact lenses base curves of the same silicone hydrogel custom lens type (Visell 50; Hecht Contactlinsen, Au, Germany) in a randomised order. One lens was optimally fitted according to the manufacturer's recommendation, one fitted 0.4 mm flatter and one fitted 0.4 mm steeper. After 4 h of lens wear the contact lens edge in the area of the conjunctiva was imaged nasally and temporally using OCT (Optovue iVue SD-OCT). To correct the artefact due to optical distortion with OCT, the imprint of all worn lenses was measured on a glass plate afterwards. Conjunctival staining in the limbal region after 4 h of lens wear was classified using the CCLRU Grading Scale. Comfort scoring was based on visual analog scales from 0 (very poor) to 100 (excellent).ResultsThe mean conjunctival imprint of all contact lens edges was 32.0 ± 8.1 μm before and 7.3 ± 6.5 μm after distortion correction of the OCT images. The distortion corrected conjunctival imprint with the 0.4 mm steeper lens (11.5 ± 6.2 μm) was statistically significantly greater compared to the optimally fitted lens (6.5 ± 5.9 μm) (One-way ANOVA followed Tukey-test; p = 0.017) and greater compared to the 0.4 mm flatter lens (3.9 ± 5.3 μm) (p < 0.001). There was no statistically significant difference between the optimally fitted lens and the 0.4 mm flatter lens (p = 0.209). The nasally measured imprint (11.4 ± 9.0 μm) was significantly greater than the temporally measured (3.3 ± 7.6 μm) (p < 0.001). There was no statistically significant correlation between the amount of conjunctival imprint and the graded conjunctival staining (p = 0.346) or the wearer’s comfort (p = 0.735).ConclusionsContact lens edges imaged by OCT exhibited displacement artefacts. The observed conjunctival imprints are a combination of real conjunctival compression and artefacts. A deeper imprint of the contact lens into the conjunctiva caused by a steeper base curve was not related to clinically significant staining or changes in comfort after 4 h of lens wear. The observed differences between nasal and temporal imprint are likely to be caused by variations of conjunctival thickness and the shape of the underlying sclera.     

一种基于GN算法的动态图划分方法

随着图规模的急剧增长，对动态图进行实时处理的需求日益增加。大多现有的算法针对静态图划分是有效的，直接用其处理动态图会带来较大的通信开销。针对该问题，提出一种基于GN算法的动态图划分方法。首先收集一段时间内加入动态图中的顶点；然后，利用GN算法对这些新加入的顶点进行预划分，产生若干个内部联系紧密的社区；最后，将预划分产生的社区结果插入到已经划分好的当前图中。实验从交叉边数和负载均衡度两方面将该方法与传统流式划分方法进行比较，结果表明， 在公开数据集上，该方法的交叉边数降低了13%，负载均衡度减少了42.3%。由此可见，该方法的划分质量明显优于传统的流式划分方法。     

移动边缘计算环境下的动态资源分配策略

在通讯设备爆炸式增长的时代,移动边缘计算作为5G通讯技术的核心技术之一,对其进行合理的资源分配显得尤为重要。移动边缘计算的思想是把云计算中心下沉到基站部署(边缘云),使云计算中心更加靠近用户,以快速解决计算资源分配问题。但是,相对于大型的云计算中心,边缘云的计算资源有限,传统的虚拟机分配方式不足以灵活应对边缘云的计算资源分配问题。为解决此问题,提出一种根据用户综合需求变化的动态计算资源和频谱分配算法(DRFAA),采用"分治"策略,并将资源模拟成"流体"资源进行分配,以寻求较大的吞吐量和较低的传输时延。实验仿真结果显示,动态计算资源和频谱分配算法可以有效地降低用户与边缘云之间的传输时延,也可以提高边缘云的吞吐量。     

STL模型特征信息的自适应分层的研究

模型的分层是3D打印前处理的一个重要环节，针对目前分层算法效率低、不能有效保留模型细微特征的问题，提出了一种新的基于STL模型特征信息的思想。首先提取模型的特征边，对特征边内实体表面采用区域增长算法进行表面分割，然后对分割后的表面判断其类型，最后对于不同的表面类型采用不同的分层求交处理算法。利用VC++6.0平台和OpenGL显示技术，依据模型表面几何特征自适应地变动层厚，减小台阶效应，加快分层效率，同样能很好地保留模型局部特征，且该算法可以根据实际模型的成型方向，实现分层方向的改变，保证成型零件的精度。     

基于端面耦合的InP基激光器/硅光波导混合集成技术研究

针对硅光子集成回路缺少实用化光源的问题,提出了一种1.55μm波段InP基FP激光器芯片、InP基PIN光电探测器芯片与硅光波导芯片集成模块的设计与制备方法。使用CMOS工艺兼容的硅光无源器件制备工艺,设计并制备了倒拉锥型端面耦合器,与锥形透镜光纤耦合效率为36.7%。采用微组装对准技术将激光器芯片与硅波导芯片耦合、UV固化胶固化后耦合效率为35.8%,1 dB耦合对准容差横向为1.2μm,纵向为0.95μm。     

一种面向分布式发电微电网的边缘计算架构与应用

随着边缘计算技术的快速发展,其在智能电网中的应用越来越广泛,但尚未应用于分布式发电微电网系统的运行控制中。本文首先提出了一种面向微电网的边缘计算架构,并介绍了边云协同的主要功能,其次阐述了该架构的构建方案,包括数据处理、网络通信及安全机制的实现,最后介绍了该架构在华南南海某海岛上的应用实践。     

[工程应用]智能制造场景的5G应用展望

为满足智能制造领域物联网当前发展的需求，研究了相应制造场景的5G应用技术。介绍了5G的关键技术，包括5G支持的应用场景、网络切片、网络功能虚拟化（NFV）/软件定义网络（SDN）、多接入边缘计算、设备对设备通信技术等；给出了基于扩展的信息物理系统5层框架，基于该框架分析了多个智能制造场景的5G应用（包括人机界面和生产信息技术、流程自动化、工厂自动化、物流和仓储、设备监控和维护等）；给出了以上应用的5G边缘计算开发框架，以集成上述场景；探讨了5G应用于智能制造场景所面临的多个挑战，以助于5G使能智能制造的落地应用。