采用Anchor-Free网络结构的实时火灾检测算法

为了解决现有的火灾检测算法中模型复杂,实时性差,检测精度较低的问题,提出快速高效的火灾检测算法. 该算法采用Anchor-Free网络结构,克服了Anchor方法中超参数过多、网络结构复杂的缺点;选用MobileNetV2作为基础特征提取网络,满足了检测的高实时性需求;针对火焰目标的形状、尺度多变的特点,设计适合于火焰检测的分类与边框预测子网络;引入特征选择模块,在特征金字塔网络中自动选择更合适的金字塔特征层. 算法在自建数据集上的检测精度达到90.1%;在公开数据集上取得了较好的检测结果,其检测速度可达24.6 帧/s. 实验结果表明,算法的网络模型简单,检测精度较高,检测速度较快;综合性能优于现有的其他火灾检测算法.     

基于改进DNN的物联网异常攻击检测方法

针对训练样本不足时，传统物联网异常攻击检测模型精准度不足的问题，引入决策树(DT)来对深度神经网络(DNN)模型进行改进。决策树的加入，让DNN进行及特征提取时，更容易获得最优的显著特征集；同时，通过决策树还能够对特征特点进行总结，通过DNN的感知学习能力，推断出新的特征，使模型能够识别出更多的物联网行为。最后，通过仿真验证改进后的模型性能，结果表明，DT-DNN模型能够对黑洞攻击、DDoS攻击等多种物联网攻击行为进行检测，且检测具有相对较高的精确度、召回率和F1分数，证明该检测模型可应用于多种物联网攻击类型检测，具有一定的实用性。     

基于差分响应图的无监督特征点检测网络

为了突破基于人工设计的特征点检测器的性能限制,提出了一种新的数据驱动的基于差分特征响应图的无监督特征点检测网络。该网络使用不同尺度的卷积核计算差分输出,利用差分响应图的绝对值大小筛选出大量特征点,并评判这些特征点重要性程度。同时采用旋转、光照、模糊等多种图像变换训练检测器,获得相应特征不变性,使得该网络更适用于小规模数据集训练。通过在3个常用数据集上进行实验,并与现有经典算法进行定性与定量的对比分析,结果表明,基于差分响应图的无监督特征点检测网络能较好地完成特征点检测任务,所需训练时间更短、边缘定位更准确、数据集规模依赖性更低,优化特征点检测性能。     

深度学习辅助上行免调度NOMA多用户检测方法

针对上行免调度非正交多址接入（NOMA）场景中多用户检测的问题,通过结合传输数据的符号特征,提出基于深度神经网络（DNN）的联合活跃用户检测和数据检测框架. 考虑更一般化的实际场景,即用户在每个时隙中随机活跃. 将DNN求解结果作为改进的正交匹配追踪(OMP)算法先验输入,修正提升活跃用户检测和数据检测性能. 仿真结果表明,提出的多用户检测方案比传统的贪婪追踪及动态压缩感知（DCS）多用户检测算法具有更好的用户活跃性及数据检测性能.     

一种基于改进深度残差收缩网络的恶意应用检测方法

恶意应用的快速增长给移动智能终端带来了巨大的安全威胁,实现恶意应用高精度检测对移动网络信息安全具有重要意义.本文提出一种基于改进深度残差收缩网络的恶意应用检测方法.首先将流量特征预处理成卷积神经网络输入,接着引入通道注意力机制和空间注意力机制,从通道和空间两个维度对样本特征进行加权.然后再引入深度残差收缩网络,自适应滤除样本冗余特征并通过恒等连接优化参数反向传播,减小模型训练和分类的难度,最终实现安卓恶意应用高精度识别.所提方法可避免手工提取特征,能实现高精度分类并且具有一定泛化能力.实验结果表明,所提方法在恶意应用的2分类、4分类和42分类中准确率分别为99.40%、99.95%和97.33%,与现有方法相比,具有较高的分类性能与泛化能力.     

基于深度学习的小目标检测方法综述

小目标检测一直是目标检测领域中的热点和难点,其主要挑战是小目标像素少,难以提取有效的特征信息.近年来,随着深度学习理论和技术的快速发展,基于深度学习的小目标检测取得了较大进展,研究者从网络结构、训练策略、数据处理等方面入手,提出了一系列用于提高小目标检测性能的方法.该文对基于深度学习的小目标检测方法进行详细综述,按照方法原理将现有的小目标检测方法分为基于多尺度预测、基于数据增强技术、基于提高特征分辨率、基于上下文信息,以及基于新的主干网络和训练策略等5类方法,全面分析总结基于深度学习的小目标检测方法的研究现状和最新进展,对比分析这些方法的特点和性能,并介绍常用的小目标检测数据集.在总体梳理小目标检测方法的研究进展的基础上,对未来的研究方向进行展望.     

基于层次门控交互融合网络的谣言检测方法

针对现有谣言检测方法对多特征做处理时因特征间差异导致特征冲突的问题，提出了一种基于层次门控交互融合网络的谣言检测方法。首先，利用一阶门控对原贴和评论的语义特征和情感特征做特征增强，然后，利用二阶门控对增强特征做跨语义特征融合，以解决特征融合时由于不同特征之间的差异引入噪声的问题。在公开的Weibo数据集和自建的Weibo22数据集上，所提方法的检测正确率分别为96.71%和97.36%。与检测性能最好的基线方法相比，检测正确率分别提高了0.84%和1.31%,训练时间分别减少了53%和46%。     

基于真实车载移动数据的RSU部署算法

为了有效提高网络性能,基于车载移动数据研究了真实城市环境下的路边单元(RSU)部署问题,收集并记录了基于北京市的车载移动数据集,通过差值方法等对车辆轨迹数据进行了预处理,使得该数据成为研究RSU部署策略的重要支持. 基于真实的移动数据,提出了综合考虑中心性和均匀性的RSU部署算法,以优化网络整体性能. 以真实车载移动轨迹为基础的仿真实验结果表明,所提出的RSU部署算法可以有效提升网络性能.     

Attention Res-Unet: 一种高效阴影检测算法

图像中阴影像素的存在会导致图像内容的不确定性,对计算机视觉任务有害,因此常将阴影检测作为计算机视觉算法的预处理步骤. 提出全新的阴影检测网络结构,通过结合输入图像中包含的语义信息和像素之间的关联,提升网络性能. 使用预训练后的深层网络ResNeXt101作为特征提取前端,提取图像的语义信息,并结合U-net的设计思路,搭建网络结构,完成特征层的上采样过程. 在输出层之前使用非局部操作,为每一个像素提供全局信息,建立像素与像素之间的联系. 设计注意力生成模块和注意力融合模块,进一步提高检测准确率. 分别在SBU、UCF这2个阴影检测数据集上进行验证,实验结果表明,所提方法的目视效果及客观指标皆优于此前最优方法所得结果,在2个数据集上的平均检测错误率分别降低14.4%和14.9%.     

基于实例分割的复杂环境车道线检测方法

针对基于语义分割的车道线检测方法存在的特征表述模糊、语义信息利用率较低的问题,采用实例分割算法,提出基于改进混合任务级联（HTC）网络的车道线检测方法. 基于HTC网络模型,在主干网络中引入可变形卷积,提升主干网络对复杂环境中车道线特征的提取能力. 改进特征金字塔网络结构,在特征金字塔网络的基础上添加自底向上的低层特征传递路径,引入空洞卷积,在不损失车道线特征信息的情况下增加特征图感受野,利用低层特征中所包含的车道线的精确定位信息,提高车道线的检测精度. 实验结果表明,改进HTC网络模型可以实现车道线特征的鲁棒提取,在复杂道路环境中可以获得较好的检测性能,有效提高了车道线检测精度.     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

Towards Excellence in Science Chinese Academy of Sciences

<正>May 26,2014,BeijingScience is a human enterprise in the pursuit of knowledge.The scientific revolution that occurred in the 17th Century initiated the advances of modern science.The scientific knowledge system created by human beings,the tremendous productivity brought about by science,and the spirit,methodologies and norms formulated in scientific practice since the 17~(th)Century have long become essential elements of     

SCIENCE CHINA Technological Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

<正>~~     

高师物理专业人才培养与基础教育衔接问题的研究

分析了当前高师物理专业人才培养与基础教育人才需求存在的问题,结合调查情况,提出了高师物理专业在培养目标、课程设置、教学内容、教学方法及实践教学环节方面的改革措施。     

JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY TOTAL CONTENTS(Vol.23)

正~~     

单面约束系统的微分变分原理与运动方程

研究单面约束力学系统的微分变分原理和运动方程。方法利用Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ原理建立Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ－Ｌａｇｒａｎｇｅ原理．Ｊｏｕｒｄａｉｎ原理和Ｇａｕｓｓ原理,结果与结论得到系统的微分变分原理和带乘子的Ｅｕｌｅｒ－Ｌａｇｒａｎｇｅ形式,Ｎｉｅｌｓｅｎ形式和Ａｐｐｅｌｌ形式的运动方程。     

q-树的重构性

q 是一个正整数,所谓 q-树的图是递归定义的:最小的 q-树是完全图 K_q,一个 n+1阶的 q-树是通过在 n 阶 q-树上加上一个新点并连接这点与 n 阶 q-树中任意 q 个互相邻接的点而获得,其中 n≥q.1-树我们通常称为树.在本文中,证明了对任意正整数 q,q-树是可重构的.     

β-环糊精-毛细管区带电泳分离扑尔敏对映体

采用毛细管区带电泳模式,以β-环糊精为手性选择剂分离了药物扑尔敏的光学对映体.考察了在不同背景电解质 pH 值尤其是较低 pH 值下环糊精浓度对对映体表观淌度差的影响,并研究了有机改性剂尿素在分离中的作用.     

层状球形夹杂复合材料的弹性模量

利用层状球形夹杂在无限大基体中的局部化关系及平均应力场理论,给出了一种方法来分析含 n 种层状球形夹杂所构成复合材料的弹性模量.对于文献给出的空心玻璃球和高分子基构成的复合材料,该理论的预测与实验吻合很好.当表层稍失时,该理论退化为传统的 Mori-Tanaka平均应力场理论.