基于小世界模型的传感器网络节能查询策略

查询处理是传感器网络中最重要的技术之一。以降低查询能耗为目的,提出了一种基于小世界模型的查询策略（CardSN）。该策略以关联作为长程连接,降低了网络平均路径距离;将各节点的邻居相对定位,使查询处理获得了方向性。仿真实验结果表明：CardSN具有良好的可扩展性,且能耗明显低于ZRP和CAPTURE。     

电抗器铁心构造对电抗器固有振动频率的影响研究

电抗器作为输电系统中广泛使用的无功补偿装置,在运行过程中会产生以100 Hz为基频的振动。该振动在与电抗器铁心的固有振动频率重合时,将使得两者发生共振现象,会产生较大的振动噪声,严重时会影响电抗器的使用寿命。为减少电抗器振动发生共振造成的不良影响,通过COMSOL有限元仿真分析发现,电抗器的气隙长度、位置及数量对电抗器的固有振动频率均有不同程度的影响,因此可通过改变这三个因素达到电抗器减振的效果。     

嵌入路网图模型的自动驾驶场景描述语言

深度学习的快速发展带动着自动驾驶技术的迅速进步.深度学习感知模型在识别准确率逐步提升的同时,也存在鲁棒性和可靠性不足等隐患,需要在大量场景下进行充分测试以确保达到可接受的安全标准.基于场景的仿真测试是自动驾驶技术的核心和关键,如何描述和生成多样化仿真测试场景是需要解决的关键问题之一.场景描述语言能够描述自动驾驶场景并在虚拟环境中实例化场景获取仿真数据,但现有的场景描述语言大都缺少对于场景道路结构的高层抽象和描述.提出路网属性图来表示路网中抽象出的实体及他们的关系,并设计能简洁描述场景路网结构的语言SceneRoad. SceneRoad可以基于描述的场景道路结构特征构建路网特征查询图.这样,在路网中搜索符合描述的场景道路特征的问题被抽象为路网图上的子图匹配问题,该问题可用VF2算法求解.进一步地,将SceneRoad作为扩展集成到Scenic场景描述语言中.使用拓展后的语言随机生成大量多样的静态场景并构建仿真数据集.仿真数据集的统计信息表明生成的场景具有丰富的场景多样性.不同感知模型在真实和仿真数据集上的训练测试结果表明,模型在两个数据集上的表现呈正相关,意味着模型在仿真数据集上的评估...     

基于社团多特征融合嵌入表示的时序链路预测方法

时序动态网络在静态网络基础上综合了时间属性的概念,包含了网络结构的复杂性、动态性等内涵,是研究复杂网络链路预测问题的较优思维对象,因在现实世界中具有较高应用价值而备受关注。目前大部分传统方法研究对象仍局限于静态网络,存在对网络时域演化信息利用不充分、时间复杂度较高等问题。结合社会学理论,提出一种基于社团多特征融合嵌入表示的时序链路预测方法,该方法的核心思想是通过分析网络动态演化特性,在社团范围内学习节点的嵌入表示向量,融合多特征以衡量节点间连边的生成概率。利用网络集体影响力的方法对节点和连边的权值进行计算,基于集体影响的连边权值进行社团划分,将网络划分为若干个社团子图,得到基于集体影响的相似性指标。在社团范围内,利用有偏的随机游走,结合梯度优化的Skip-gram方法获取所有节点的嵌入表示向量,得到基于社团范围游走的相似性指标。融合节点的集体影响、社团范围节点的多个中心性特征和学习到的节点表示向量,得到多特征融合的相似性指标,3 种新指标都可以用于衡量节点之间形成连边的概率。对比基于移动平均、嵌入表示、图神经网络等经典时序链路预测方法,在 6 个真实数据集上的实验结果表明,所提基于社团多特征融合的方法在 AUC评价标准下取得更优的预测性能。     

基于自注意力胶囊网络的伪造人脸检测方法

当前以换脸为代表的伪造视频泛滥,给国家、社会和个人带来潜在威胁,有效检测该类视频对保护个人隐私和维护国家安全具有重要意义。为提高视频伪造人脸检测效果,基于可解释性好的胶囊网络,以Capsule-Forensics检测算法为基础,提出一种结合自注意力胶囊网络的伪造人脸检测方法。使用部分Xception网络作为特征提取部分,降低模型的参数量,在主体部分引入带注意力机制的胶囊结构,使模型聚焦人脸区域,将综合多维度的Focal Loss作为损失函数,提高模型对难分样例的检测效果。实验结果表明,与Capsule-Forensics算法相比,该方法能够减少模型参数量和计算量,在多种伪造类型数据集上均具有较高的准确率。     

基于AOV网的抽象工作流模型

针对项目管理中的工作流控制需求,提出一个基于顶点活动(AOV)网的抽象工作流模型。给出该模型的形式化定义以及各结点的时序关系,阐述工作流的设计与执行规则,包括分支设计规则和回路设计规则,定义工作流图分支结构中汇聚结点的时序同步规则,并给出一个优化的回路检测方法。实例应用结果证明了该模型的有效性。     

基于稀疏编码直方图的TSM识别场景文本算法

基于部件的树结构模型(TSM)使用的底层特征梯度直方图(HOG)对文字特征表达性不强,且降维时易造成信息丢失。针对该问题,构建以稀疏编码直方图(HSC)为底层特征的基于部件的树结构模型(HSC-TSM)识别场景文本。将K-SVD学习字典用于计算稀疏编码,逐像素地将稀疏编码聚合成HSC,描述文字的局部外观信息;通过奇异值分解对HSC进行降维,避免信息丢失。HSC-TSM在数据集ICDAR 2003上对各类文字的识别率比TSM高3.08%-10.28%,在数据集ICDAR 2003和SVT上的单词识别率分别提升了5.30%和3.62%。     

浅谈网关机技术在实时数据采集系统中的应用

针对集团公司某车间冶炼烟气制酸实时数据采集时控制系统不稳定,现场维护难度大的问题,提出了针对现场实际情况的数采方案,该方案采用pFieldComm网关机进行现场实时数据采集。实际应用表明,该项技术的应用解决了数据采集通讯协议不一致的问题,降低了通讯连接和数据交换成本,增强了系统的稳定性,使现场系统的维护更加简单易行。     

基于条件随机场的藏语自动分词方法研究与实现

藏语自动分词是藏语信息处理的基础性关键问题,而紧缩词识别是藏语分词中的重点和难点。目前公开的紧缩词识别方法都是基于规则的方法,需要词库支持。该文提出了一种基于条件随机场的紧缩词识别方法,并在此基础上实现了基于条件随机场的藏语自动分词系统。实验结果表明,基于条件随机场的紧缩词识别方法快速、有效,而且可以方便地与分词模块相结合,显著提高了藏语分词的效果。     

高喷灌浆施工技术在某防渗灌浆及排涝工程施工中的应用

南宁市滨江路工程位于南宁市邕江下游北岸柳沙园艺场,西起邕江柳沙园艺场一分场(桩号0+000),东止于邕江下游青山路规划的南宁大桥(桩号2+906),全长2.906km。该工程的建成将贯通柳沙开发区与市中心、青秀山风景区、邕江南岸的蟠龙新城,为东盟南博会提供交通服务,而且对邕江北岸柳沙河段将起防洪作用,其防洪区内主要单位有南博会主要接待宾馆——西园饭店第二招待所、区党委党校新校区、柳沙足球训练基地、柳沙园艺场等。