基于多模态图像融合的早期蕈样肉芽肿识别

早期蕈样肉芽肿（Mycosis fungoid, MF）可表现为红斑鳞屑性皮损,很难从银屑病及慢性湿疹等良性炎症性皮肤病中鉴别出来。本文提出了一种基于多模态图像融合的早期蕈样肉芽肿识别方法。该方法基于皮肤镜图像和临床图像,采用ResNet18网络提取单模态图像的特征;设计跨模态的注意力模块,实现两种模态图像的特征融合;并且设计自注意力模块提取融合特征中的关键信息,改善信息冗余,从而提高蕈样肉芽肿智能识别的准确度。实验结果表明,本文所提出的智能诊断模型优于对比算法。将本文模型应用于皮肤科医生的实际临床诊断,通过实验组医生和对照组医生平均诊断准确率的变化证实了本文模型能够有效提升临床诊断水平。     

纯电动汽车用内置式永磁同步电机弱磁控制策略综述

针对纯电动汽车对内置式永磁同步电机（IPMSM）要求有较宽的调速区间,结合内置式永磁同步电机的结构特点,并在内置式永磁同步电机的数学模型基础上,介绍了其弱磁扩速原理。综述了永磁同步电机（PMSM）弱磁控制策略的研究和发展现状,根据每个弱磁控制策略的特点进行分类和归纳,并进行分析。最后对纯电动汽车用永磁同步电机的弱磁控制算法进行展望。     

800kV对接式直流穿墙套管缺陷分析及应对策略研究

本文针对对接式结构高压直流穿墙套管回路电阻异常的缺陷事件,根据力矩平衡原则,对套管关键部位受力情况进行了分析,并通过有限元仿真进行了验证。在此基础上,提出了一种端部新增接线端子的结构优化整改方案,通过仿真验证了方案的有效性。     

基于IGA-BP神经网络的锂电池健康状态估算

针对锂离子电池健康状态(SOH)估算精度低、传统遗传算法(GA)易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,为提高锂电池健康状态的估算精度,提出了交叉概率和变异概率自适应的调整策略对传统GA进行改进,在改进遗传算法(IGA)的作用下,使优良个体仍保持较好的进化能力,算法初期搜索范围、后期局部搜索能力以及收敛速度也得到加强。提取间接健康因子,再用改进的遗传算法对BP神经网络的初始参数寻优得到IGA-BP神经网络模型,基于NASA锂电池数据集分别用GA-BP与IGA-BP神经网络算法对SOH进行估算。结果表明:IGA-BP神经网络算法估算精度更高,且具备快速收敛的优势,平均绝对百分比误差和均方根误差分别下降了0.422%和0.412,拟合程度提高了8.1%。     

图因子分解的故障节点快速修复

为了提高分布式存储系统中故障节点的修复效率, 提出一种新的部分重复(fractional repetition, FR)码的构造算法. 该算法利用完全图的因子分解进行构造, 称为CGFBFR (complete graph factorization based FR)码. 该算法首先对完全图进行因子分解, 分解完成以后确定完全图的因子分解个数, 根据需要存储数据块的重复度来选择完全图的因子个数, 将完全图选中的因子所有顶点当做分布式存储系统中需要存储的数据块, 然后对选中因子图的边进行标记, 标记的边当做分布式数据节点进行存储. 最后根据选中的因子的顶点和边生成编码矩阵, 在分布式存储系统中按照编码矩阵中的数据对数据块分别进行存储. 实验仿真结果显示, 本文提出的一种新的部分重复码构造算法, 与分布式存储系统中的里所(reed-solomon, RS)码、简单再生码(simple regenerating codes, SRC)以及最新的循环可变部分重复(variable fractional repetition, VFR)码相比, 在系统修复故障节点时, 能够快速地修复故障节点, 有效降低了故障节点的修复带宽开销、修复局部性、修复复杂度, 而且构造过程简单, 同时可以灵活选择构造参数, 广泛适用于分布式存储系统中.     

使用Conformer增强的混合CTC/Attention端到端中文语音识别

最近,基于自注意力的Transformer结构在不同领域的一系列任务上表现出非常好的性能。探索了基于Transformer编码器和LAS（listen,attend and spell）解码器的Transformer-LAS语音识别模型的效果,并针对Transformer不善于捕捉局部信息的问题,使用Conformer代替Transformer,提出Conformer-LAS模型。由于Attention过于灵活的对齐方式,使得在嘈杂环境中的效果急剧下降,采用连接时序分类（connectionist temporal classification,CTC）辅助训练以加快收敛,并加入音素级别的中间CTC损失联合优化,提出了效果更好的Conformer-LAS-CTC语音识别模型。在开源中文普通话Aishell-1数据集上对提出来的模型进行验证,实验结果表明,Conformer-LAS-CTC相对于采用的基线BLSTM-LAS和Transformer-LAS模型在测试集上的字错率分别相对降低了22.58%和48.76%,模型最终字错误率为4.54%。     

基于自适应特征融合的小样本细粒度图像分类

现有的小样本学习算法未能充分提取细粒度图像的特征,导致细粒度图像分类准确率较低。为了更好地对基于度量的小样本细粒度图像分类算法中提取的特征进行建模,提出了一种基于自适应特征融合的小样本细粒度图像分类算法。在特征提取网络上设计了一种自适应特征融合嵌入网络,可以同时提取深层的强语义特征和浅层的位置结构特征,并使用自适应算法和注意力机制提取关键特征。在训练特征提取网络上采用单图训练和多图训练方法先后训练,在提取样本特征的同时关注样本之间的联系。为了使得同一类的特征向量在特征空间中的距离更加接近,不同类的特征向量的距离更大,对所提取的特征向量做特征分布转换、正交三角分解和归一化处理。提出的算法与其他9种算法进行实验对比,在多个细粒度数据集上评估了5 way 1 shot的准确率和5 way 5 shot的准确率。在Stanford Dogs数据集上的准确率提升了5.27和2.90个百分点,在Stanford Cars数据集上的准确率提升了3.29和4.23个百分点,在CUB-200数据集上的5 way 1 shot的准确率只比DLG略低0.82个百分点,但是5 way 5 shot上提升了1.55个百分点。     

基于UML活动图的用例识别

在面向对象的软件开发过程中,统一建模语言(unified modeling language, UML)的用例图用于捕获用户的需求.传统描述用例的方法一般是开发者根据自己的经验,从需求中人工获取用例.然而,如何自动生成准确的用例仍然是一个待解决的问题.本文提出了一种通过用UML活动图半自动生成用例的方法.首先通过引入形式化模型——统一结构来描述用例图与活动图,其次给出分解活动图的算法,然后根据分解活动图得到的依赖链生成对应的用例的事件流,从而得到用例模型,最后通过所开发的原型CASE工具进行案例的演示,验证了本文所提出的方法的可行性。     

基于之字形解码算法优化的高效低存储ZD码

ZD码(ZigZag-decodable codes)是基于之字形解码算法设计生成的一类纠删码, 它仅需要少量的计算即可修复存储系统中的故障数据, 但需要存储相对其他纠删码更多的冗余数据以保证系统的高可靠性. 为了降低ZD码产生的存储开销, 本文通过分析当前在存储系统中使用的之字形解码的思想, 提出了一种优化的之字形解码算法. 新的解码算法能够更充分利用校验数据中的信息来完成数据修复. 基于新的解码算法, 本文相应的提出了一种新的ZD码编码方案, 由于新算法更高的信息利用率, 新的编码方案能够用更少的存储开销来满足存储系统的高可靠性. 实验结果表明, 本文提出的ZD码编码方案具有最优的存储开销, 且编解码性能远高于目前广泛使用的RS码.     

RISC-V架构硬件辅助用户态内存安全防御方案概览

传统的用户态内存安全防御机制基于x86架构和纯软件方式实现,实现内存安全保护的运行时开销很高,难以部署在生产环境中.近年来,随着主流商业处理器开始提供硬件安全扩展,以及RISC-V等开源处理器架构的兴起,内存安全保护方案开始面向x86-64、ARM、RISC-V等多种体系架构和硬件辅助实现方式.我们对RISC-V架构上实现的内存安全防御方案进行了讨论,并对x86-64、ARM、RISC-V等处理器架构在安全方案设计上的特点进行了比较.得益于开放的指令集架构生态, RISC-V架构的内存安全防御方案相较于其他架构有一些优势.一些低成本的安全防御技术有望在RISC-V架构上实现.