基于图注意力机制的车辆路径问题研究

车辆路径问题是组合优化中的经典问题,近年来,基于强化学习的深度学习框架已经成为车辆路径问题的主流深度学习框架。提出一种启发式神经网络算法,通过破坏算子产生节点子集,再依据最小成本原则重构序列修复算子。在网络中,编码器由带有注意力机制的图神经网络组成,解码器由带有指针网络的GRU组成,所提出的网络由actor-critic框架来进行训练。实验结果表明,所提出的模型性能优于经典启发式算法。     

Jetson Nano神经网络物理电磁泄漏安全研究

如果采用旁路攻击方法对神经网络结构、框架进行攻击,恢复出结构、权重等信息,会产生敏感信息的泄漏,因此,需要警惕神经网络计算设备在旁路攻击领域产生敏感信息泄露的潜在风险。本文基于Jetson Nano平台,针对神经网络及神经网络框架推理时产生的旁路电磁泄漏信号进行采集,设计了基于深度学习方法的旁路攻击算法,对旁路进行分析研究,并对两个维度的安全进行评估。研究表明,良好的网络转换策略能够提升网络分类识别准确率5%～12%。两种评估任务中,针对同一框架下不同结构的典型神经网络推理时,电磁泄漏的分类准确率达到97.21%;针对不同神经网络框架下同一种网络推理时,电磁泄漏的分类准确率达到100%。说明旁路电磁攻击方法对此类嵌入式图像处理器(GPU)计算平台中的深度学习算法隐私产生了威胁。     

基于深度学习的压缩感知图像重构算法综述

压缩感知突破奈奎斯特采样定律(NST),很大程度缓解了数据的获取和传输压力.近年来,随着深度学习迅速发展,深度神经网络技术在压缩感知领域的应用使压缩感知重构的精度和效率均得到有效提升,并引起学者们的广泛关注和研究.为了对现有的基于深度学习的压缩感知图像重构算法进行梳理归纳,首先,介绍压缩感知的基础数学知识以及两种极具代表性的传统压缩感知重构迭代优化算法:ISTA和ADMM;接着,详细讨论上述两种传统算法的深度网络展开框架以及对基准框架的改进技术:ISTA-Net++和ADMM-Net,并对SDA、ReconNet、DR^(2)-Net等五种非传统算法展开的端到端的深度神经网络框架进行对比分析;然后,以峰值信噪比(PSNR)为评价指标,将代表性网络模型在自然图像数据集Train400和医学图像数据集MICCAI上的重构精度进行比较分析;最后,总结并展望深度学习技术在压缩感知重构领域的研究前景.     

基于迁移学习和SVM的糖网图像分类

为解决基于卷积神经网络(CNN)的糖尿病视网膜病变(DR)图像分类算法上普遍存在模型参数难以训练、易过拟合的问题,本文提出一种基于迁移学习和支持向量机(SVM)分类器的DR图像分类算法。首先,对DR图像进行预处理和数据扩增;其次,采用迁移学习方法预初始化深度学习分类算法中的经典框架VGGNet-16网络的模型参数,固定浅层网络参数不变,微调深层网络参数;最后,提取VGGNet-16最后一个隐藏层的特征向量训练支持向量机(SVM)分类器判定DR图像是否病变。实验结果表明,在Kaggle-DR公共数据集共35126张DR图像进行实验,在随机抽取的3500张作为测试集,分类准确率为0.931、敏感性为0.933、特异性为0.928,并能加快网络收敛和提高模型的泛化性。     

基于深度LSTM辅助卷积网络的新型自动调制分类

自动调制分类在无线频谱异常检测和无线电环境感知中将发挥重要作用.随着深度学习算法的突破,调制分类任务可利用神经网络达到前所未有的高分类精确度.文中提出了一种新颖的神经网络,称为长短期卷积深度神经网络(LCDNN).该网络创造性地结合了长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)和深度网络体系结构的优点.该模型无需...     

基于异构多核平台的Caffe框架物体分类算法实现与加速

随着深度学习的快速发展,神经网络和深度学习算法已经广泛应用于图像处理。基于FPGA的神经网络加速设计,搭建了以快速特征嵌入的卷积结构(Caffe)框架、卷积神经网络为核心的物体识别系统,该系统使用Zynq-7000系列异构多核架构芯片实现。完成了神经网络模型与参数的移植、多层结构的神经网络构建、计算密集度分析以及硬件加速设计。结果表明,设计的基于异构多核平台的Caffe框架物体分类系统实现了物体的识别和分类,且识别速度远超传统CPU架构的识别速度,从而为后续的深入研究提供一种新思路。     

移动通信网络中基于集成学习的用户体验质量预测方法

用户体验质量预测是移动通信网络维护与优化中的关键问题之一。鉴于深度学习在数据挖掘和数据分析上的强大能力,本文设计了一种用于用户体验质量预测的深度神经网络,以挖掘各种关键绩效指标与用户体验质量间的关联性。同时,在此基础上,利用堆叠集成学习与快照集成学习进一步提高了深度神经网络的预测性能。实验结果表明,本文提出的基于深度神经网络与集成学习的用户体验质量预测方法的性能超过了传统机器学习与集成学习算法的性能。     

基于SENET-DEEP的CTR预测方法

深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)在点击率预测(CTR)领域应用广泛。这些模型通对特征之间的交互和改变深度网络结构来优化CTR预测模型。然而现有的方法忽略了特征本身的重要性的对深度网络的影响,限制了模型的学习能力。为了更好地预测用户可能点击的对象,文章提出了基于SENET机深度网络(Squeeze-and-Excitation Deep Network,SENET-Deep)模型。该模型利用Squeeze-and-Excitation Networks(SENET)动态学习特征,同时引入深度神经网络提高了模型学习隐式交互的能力,既注重了在浅层网络中学习特征重要性的能力,也引入深层网络提高了模型的泛化能力。两个真实数据集的实验表明,文中提出的模型在点击率预测性能上有着明显的提升。     

基于改进自适应网络的行为识别

行为识别在识别人体动作的过程中容易受到光照,遮挡等外界因素的不良影响,而骨架数据恰好能减轻上述因素的不良影响。对于行为识别数据量数据过大导致工作量增加的问题,深度学习技术的出现不仅提供了一个新的出路,而且其特殊的结构对于处理骨架数据比较容易。行为识别主要的挑战也来自行人的自主性太强导致观测视角随着行人不断变化,多变的视角不利于深度学习网络进行行为识别,容易导致动作误判。因此,首先针对视角变化的进行了研究并在网络框架中借鉴了一种新的视图自适应方案,使行为识别在动作持续时间内可以自动确定虚拟观察视点。然后研究了两种视图自适应神经网络,分别是基于带有长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)的递归神经网络和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),在此研究之下构建了自适用深度卷积网络和自适应长短时记忆网络。接着在这两种网络中,通过一个新的视图适应模块学习并确定最优的观察视点,同时利用LSTM和CNN特性进行网络优化。最后对两种网络的最终预测结果进行融合,在NTU RGB+D数据集上的进行了广泛的实验来评估改进的自适应视点网络的效果。实验结果证明行为识别的效果得到了提高和优化,具有一定的鲁棒性。     

基于注意力机制的多视图三维重建

针对多视图三维重建的过程中，存在难以准确、完整重建的问题，提出了一种基于深度学习的自适应通道注意力三维重建方法，能够处理具有不同尺度及不同分辨率的图像数据。该方法通过卷积神经网络对图片进行特征提取，利用注意力机制优化三维代价体正则化过程，并对网络进行训练。在DTU数据集上的实验结果表明，此网络的三维重建结果在完整性(Comp)和整体质量(Overall)分别达到了0.379 mm、0.414 mm,高于传统方法和其他基于深度学习的方法，同时，点云模型的可视化结果也有了明显改善。此外，在BlendedMVS数据集上的实验结果表明，此网络的准确性(Acc)也较好。     

基于OC_SVM的Steghide检测算法

通过对使用隐写软件Steghide隐藏信息前后图像T、A、P点数目变化规律的分析,对每幅图像构造一个特征 向量,并且结合支持向量机提出一种基于OC_SVM的Stegthide检测算法,同时,实验结果给出了该算法在不同信息嵌 入量情况下的检测性能。     

基于CMMI的PDM设计

为了提供目前产品数据管理(Product Dato Management,PDM)系统对产品开发过程管理的控制能力,实现产品开发过程中的实时测量与监控,提高管理质量,结合能力成熟度模型(Capability Maturity Model Integration,CMMI)在软件领域的成功经验,适应硬件产品开发领域的需要,在介绍了CMMI的主要思想之后,重点论述了以CMMI为基础定制企业PDM系统的可能性。对产品开发框架进行了分析,提出了基于CMMI的PDM系统概要设计模型。     

服务器分区技术浅述

简要介绍了分区技术的定义，分区的组成、最低配置和用途，最后阐述了分区技术在工程中的应用。     

通信与计算机领域伪代码一致性审查研究

通信、计算机领域的发明专利审查过程中,针对权利要求书中涉及伪代码的情形存在不同的审查观点.在对伪代码与自然语言、标记性程序语言进行辨析,以及对现行发明专利审查规范进行分析溯源的基础上,提出应站在技术人员的角度,按专利审查的一般标准,判断其是否符合专利申请的撰写规定和授权条件,权利要求是否清晰,再进行一致性审查的建议,对其他领域类似情形的发明专利审查具有借鉴意义.     

基于片上可编程系统的视频车辆跟踪技术研究

针对目前具体产品中算法实现复杂且基于计算机(PC)平台的纯软件环境等问题.提出了一种视频车辆跟踪的嵌入式实现方法.利用可编程片上技术,使得视频检测摆脱PC平台的依赖.以Nios Ⅱ软核处理器和外设知识产权(IP)核为硬件平台,结合模拟/数字信号转换(A/D)和数字/模拟信号转换(D/A)的视频接口,以μC/OS为操作系...     

基于IMS的固定移动融合的探讨

分析了国内运营商当前所面临的困境与挑战,阐述了通过引入IMS进行固定移动融合解决当前面临的问题,重点对基于IMS的固定移动融合网络构架和实现固定移动融合的网络演进策略进行了相关的研究和探讨。     

基于CAS的单点登录系统应用研究

随着信息系统的迅速发展,各类信息化应用系统逐步建立,但是各应用系统之间自成体系,从而导致了每使用一个系统就要重新登录一次,给用户的使用和管理员的管理带来了很多不便.本文研究基于CAS的单点登录系统应用,很好地解决了使用和管理困难问题,介绍了基于CAS的单点登录系统应用设计研究,系统采用用户管理LDAP轻量级目录服务、CAS中央认证服务,设计了一个统一管理界面,通过Web服务传递用户参数,实现了多应用系统的整合.     

基于混沌一次一密认证的单点登录系统的研究

把混沌序列所具备的良好的随机性用于单点登录系统,利用混沌序列迭代产生的随机数序列作为一次一个变换的身份认证信息,这样每个用户的登录身份都具有惟一性,使得他人无法伪造,同时实现了身份指纹的动态变化,增加了普通单点登录系统的安全性。利用cookie技术将认证信息生成ticket,实现同一个域下面各应用子系统的整合。该系统为同一个域下面的各应用子系统提供了一种高效、安全、方便的单点登录方案。     

基于狄恩流的微混合器的研究

所设计的微混合器是一种基于狄恩流的被动式混合器,该混合器的结构特点是由多个不同半径的弯曲管道双螺旋而成,中部通过"S"形管道将输入管道和输出管道相连。首先分析了狄恩流形成的机理及特点,再通过流体计算软件CFD-ACE+三维模拟并分析了不同流速对二次流强弱以及混合程度的影响,最后利用微细加工技术制作微混合器,罗丹明B溶液与去离子水用作待混合液体,利用Image J软件获取混合图像的灰度值来分析混合器的性能。