基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法北大核心

针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于MQTT的配电终端多核处理器核间通信设计

为进一步提高配电终端的运行能力以及快速可靠的故障处理能力，配电终端逐渐由单核处理器发展为多核处理器，由此带来了多核处理器之间数据通信的需求。本文基于物联网协议MQTT实现了一种新型的多核处理器核间通信技术，将共享内存封装成MQTT交互协议格式，保证各核数据的独立、互斥与共享，从而实现多核处理器各内核间简易可靠的数据通信方式。在此基础上采用MYC-C7Z015芯片进行配电终端硬件设计，并研究MYC-C7Z015芯片核间的数据通信方式，提升了配电终端的数据容量及运行能力。通过核间通信时延测试、通信极限测试，配电终端功能测试，验证了基于MQTT的配电终端核间通信的性能，简化了核间应用层通信代码设计，提升了配电终端性能。     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

国际青年日:IAEA亚洲核科学技术新学生竞赛北大核心CSCD

2022年5月,一次虚拟核科学技术(NST)教育竞赛的学生和教师获奖者访问了奥地利的国际原子能机构(IAEA)总部,向原子能机构专家介绍他们的项目,并亲身体验核技术的许多用途。每年8月12日是国际青年日,可持续发展需要年轻人的精力、技能和动力。今年的重点是建立和促进更大的代际团结。原子能机构支持这一努力,并正在努力通过在亚洲及太平洋地区举办一系列新的学生和教师竞赛,提高年轻人对核科学技术的兴趣———获奖者将参加2023年对原子能机构在奥地利的实验室和设施的考察旅行。《全球可持续发展议程》所设想的世界是当今青年将继承的世界,因此,他们参与全球发展挑战,熟悉科学支持的解决方案,将是成功的关键。原子能机构核科学技术(NST)学生竞赛通过及早激发兴趣并突出科学改变世界的潜力,帮助我们将接力棒传递给下一代。     

量子线性卷积及其在图像处理中的应用

线性卷积在图像处理中发挥着重要作用,但是在处理海量高分辨率图像时,求解线性卷积会消耗许多计算资源.为此,本文就量子线性卷积及其在图像处理问题中的应用开展相关研究,首先提出单通道,单位步长,零补充情况下的量子一维和二维线性卷积,然后实现多通道,非单位步长,非零补充的情况,最后将量子二维线性卷积应用于量子图像平滑,量子图像锐化和量子图像边缘检测.通过理论分析证明了量子线性卷积的空间复杂度O（logM）和时间复杂度O（log²M）较经典线性卷积有指数级下降,且基于Qiskit的仿真实验成功验证了量子线性卷积和量子图像处理算法的正确性和可行性.