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。     

基于自监督约束的双尺度真实图像盲去噪算法

现存的图像去噪算法在处理加性高斯白噪声上已经取得令人满意的效果,然而其在未知噪声强度的真实噪声图像上泛化性能较差.鉴于深度卷积神经网络极大地促进了图像盲去噪技术的发展,针对真实噪声图像提出一种基于自监督约束的双尺度真实图像盲去噪算法.首先,所提算法借助小尺度网络分支得到的初步去噪结果为大尺度分支的图像去噪提供额外的有用信息,以帮助后者实现良好的去噪效果.其次,用于去噪的网络模型由噪声估计子网络和图像非盲去噪子网络构成,其中噪声估计子网络用于预测输入图像的噪声强度,非盲去噪子网络则在所预测的噪声强度指导下进行图像去噪.鉴于真实噪声图像通常缺少对应的清晰图像作为标签,提出了一种基于全变分先验的边缘保持自监督约束和一个基于图像背景一致性的背景自监督约束,前者可通过调节平滑参数将网络泛化到不同的真实噪声数据集上并取得良好的无监督去噪效果,后者则可借助多尺度高斯模糊图像之间的差异信息辅助双尺度网络完成去噪.此外,还提出一种新颖的结构相似性注意力机制,用于引导网络关注图像中微小的结构细节,以便复原出纹理细节更加清晰的真实去噪图像.相关实验结果表明在SIDD,DND和Nam这3个真实基准数据集上,所提的基于自监督的双尺度盲去噪算法无论在视觉效果上还是在量化指标上均优于多种有监督图像去噪方法,且泛化性能也得到了较为明显的提升.     

无速率编码中度分布的研究和发展

无速率编码作为一种纠删码,在减少反馈重传的同时也具有码率灵活、编译码简单的特性,在许多领域都有广阔的应用前景。度分布作为无速率编码设计的基础,对无速率编码的性能有至关重要的影响。随着无速率编码的广泛应用,度分布的设计也需要随着场景和需求的变化进行优化。首先论述了无速率编码的发展与应用,从几种经典的无速率编码和度分布开始,详细地从应用场景、优化目标以及现有优化方法 3 个角度,对目前无速率编码中度分布的研究和发展进行了总结与分析。最后,对无速率编码和度分布的发展应用趋势进行了分析与展望。     

二值图像中物体几何主轴的提取方法

图像中物体的几何主轴在目标分割和识别中起着关键性的作用.该文从投影、主分量和纹理3个不同的角度分别阐述了在二值图像中提取物体主轴的原理,设计并实现了相应的几种算法.实验结果证明,这几种方法是有效的.     

基于类别注意实例归一化机制的人脸年龄合成

近年来,生成对抗网络(generativeadversarialnetwork,GAN)家族已在人脸年龄合成任务上取得了巨大的成功.然而,通过研究发现,在解决人脸年龄合成的问题时,即使是善于利用年龄先验信息的条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network, CGAN),重要的人脸年龄相关信息在一程度上也会被丢弃.这是导致以CGAN为代表的GAN家族在人脸年龄合成上的性能到达瓶颈期的一个重要因素.为此,提出了一种类别注意实例归一化机制(class-aware instance normalization, CAIN).该机制能够灵活地嵌入到CGAN中,形成一种新的生成对抗网络模型,即CAIN-GAN.CAIN-GAN能够充分利用人脸年龄先验信息来进一步提高人脸年龄合成性能.在公开数据集上的实验结果表明,与其他几种GAN家族的方法对比, CAIN-GAN方法仅通过利用人脸年龄相关信息就能对人脸年龄合成性能进行提升.     

WS-BPEL服务可替换性分析

在开放、动态、多变的Internet环境下,服务替换是保证面向服务的软件系统持续可信的重要手段.现有方法大多在控制流模型层面上进行BPEL服务的可替换性分析,而较少考虑BPEL服务中的数据因素,并且当BPEL服务中存在对分布服务的异步调用时,现有方法过于保守.为此,本文提出一种基于程序依赖图的BPEL服务可替换性分析方法,该方法综合考虑了BPEL服务中的控制依赖、数据依赖、异步调用依赖以及交互依赖关系,从而可有效应对BPEL服务的可替换性问题.我们使用一个旅行代理BPEL服务替换案例阐明了本文方法的有效性和可行性.     

后验概率估计及其应用:基于核Logistic回归的方法

提出一种基于特征矢量集的核Logistic回归方法,解决核Logistic回归的解的稀疏性问题,降低后验概率估计的计算复杂度.该方法与Markov随机场方法相结合,应用到图像分割中.在Bayes公式中,对样本条件概率的估计转换为对核Logistic回归方法的后验概率的估计,从而提出一种新的Markov随机场模型的实现方法,在对纹理图像的分割实验中得到良好效果.     

基于Transformer方法的任意风格迁移策略

目的 任意风格迁移是图像处理任务的重要分支,卷积神经网络作为其常用的网络架构,能够协助内容和风格信息的提取与分离,但是受限于卷积操作感受野,只能捕获图像局部关联先验知识;而自然语言处理领域的Transformer网络能够突破距离限制,捕获长距离依赖关系,更好地建模全局信息,但是因为需要学习所有元素间的关联性,其表达能力的提高也带来了计算成本的增加。鉴于风格迁移过程与句子翻译过程的相似性,提出了一种混合网络模型,综合利用卷积神经网络和Transformer网络的优点并抑制其不足。方法 首先使用卷积神经网络提取图像高级特征,同时降低图像尺寸。随后将提取的特征送入Transformer中,求取内容特征与风格特征间的关联性,并将内容特征替换为风格特征的加权和,实现风格转换。最后使用卷积神经网络将处理好的特征映射回图像域,生成艺术化图像。结果 与5种先进的任意风格迁移方法进行定性和定量比较。在定性方面,进行用户调查,比较各方法生成图像的风格化效果,结果表明本文网络生成的风格化图像渲染效果更受用户喜爱;在定量方面,比较各方法的风格化处理速度,结果表明本文网络风格化速率排名第3,属于可接受范围内。此外,本文与现有的基于Transformer的任意风格迁移方法进行比较,突出二者间差异;对判别网络进行消融实验,表明判别网络的引入能够有效提升图像的光滑度和整洁度;最后,将本文网络应用于多种风格迁移任务,表明本文网络具有灵活性。结论 本文提出的混合网络模型,综合了卷积神经网络和Transformer网络的优点,同时引入了判别网络,使生成的风格化图像更加真实和生动。     

基于特征约束蒸馏学习的视觉异常检测

针对视觉异常检测任务,提出一种基于特征约束的蒸馏学习方法,充分利用教师网络模型的特征来指导学生模型高效的识别异常图像.具体地,引入vision transformer (ViT)作为异常检测任务的主干网络,并提出中心特征策略约束学生网络的输出特征.由于教师网络的特征表达能力较强,特征中心策略从教师网络中动态地为学生网络生成正常样本的特征表示中心,从而提升学生网络对正常数据特征输出的描述能力,进而扩大了学生网络和教师网络对于异常数据的特征差异;另一方面,为了最小化学生网络和教师网络在正常图像特征表示上的差异,引入格拉姆(Gram)损失函数对学生网络编码层之间的关系进行约束.在3个异常检测通用数据集和1个真实工业异常检测数据集上进行了实验验证,相比当前最优方法,所提方法取得了显著的性能提升.