支持QoS的IEEE 802.11 EDCA性能研究

随着无线网络应用的不断发展,为了适应网络中不同类型业务的区分服务需要,IEEE 802.11工作组在IEEE 802.11 DCF(distributed coordination function)的基础上推出了支持QoS的IEEE 802.11 EDCA协议.针对EDCA(enhanced distributed channel access)协议的优先级区分信道接入特性,提出了一种基于Markov链的协议性能模型分析方法.与已有文献不同,该模型分析同时包含了EDCA主要的3个关键区分信道接入机制:Wmin/Wmax,AIFS(arbitration inter-frame space),TXOP(transmission opportunity).通过模型分析,获得了EDCA协议各优先级接入的传输吞吐量、信道接入延迟、数据丢失率等性能分析.不仅分析了饱和情形下的EDCA性能,而且还对非饱和情形下的EDCA性能进行了分析.仿真验证结果表明,模型分析结果和仿真结果取得了很好的一致性.利用给出的模型分析方法,提出了一种基于TXOP动态调整的D-TXOP(dynamic TXOP)接纳控制算法.算法根据网络中业务流的QoS要求,在动态调整各优先级的TXOP参数设置的基础上,对网络中新到业务流进行接纳控制,达到提高网络的业务承载能力的目的.     

智能视频监控关键技术:行人再识别研究综述

行人再识别(person re-identification,ReID)旨在解决跨摄像头跨场景下目标行人的关联与匹配,作为智能视频监控系统的关键环节,对维护社会公共秩序具有重大作用.为了深入了解行人再识别研究现状和加速推进国内行人再识别相关研究及技术落地,本文对该领域国家自然科学基金申报数量、资助力度以及地理分布情况进...     

介绍一个能源化学工程专业学生专业实验—溶胀对新疆淖毛湖煤结构及热解性能的影响

文章分析了新疆淖毛湖煤样溶胀前后的化学结构和热失重特征,计算了热解活化能,并在固定床中研究了煤样的热解性能,借助Origin软件绘制出合格的图形。该实验基于《煤化学》课程内容,涉及从煤样溶胀制备到其热解性能分析的系统性工作,适合作为一个专业性实验进行开展。     

基于多模型融合的肺部CT新冠肺炎病灶区域自动分割

自2019年末以来,全球蔓延的新型冠状病毒(Coronavirus disease 2019, Covid-19)已经给世界人民造成了严重的健康威胁.其中新型冠状病毒患者的计算机断层扫描(Computer tomography, CT)图像通过肺炎病灶分割技术可以为医学诊断提供有价值的量化信息.虽然目前基于深度学习的方法已经在新型冠状病毒肺炎病灶分割任务上取得了良好的效果,但是在面对不同中心数据的情况下分割效果往往会大幅下降.因此,研究一种具有更好泛化性能的新型冠状病毒肺炎病灶分割算法具有重要意义.提出一种新冠肺炎病灶多模型融合分割方法.通过训练3DUnet模型和2DUnet结合方向场(Direction field, DF)模型,利用多种模型各自优点进行分割结果的融合,得到更好的泛化性能.通过同中心和跨中心数据集的实验,证明该方法能够有效提高新冠肺炎病灶分割的泛化性能,为医学诊断分析提供帮助.     

文档智能分析与识别前沿：回顾与展望

文档分析与识别（简称文档识别）技术将各种非结构化文档数据（图像、联机笔迹）转化为结构化数据,便于计算机处理和理解,应用场景十分广阔。20世纪60年代以来,文档识别方法研究与应用受到广泛关注并取得巨大进展。得益于深度学习技术的发展和应用,文档识别的性能快速提升,相关技术在文档数字化、票据处理、笔迹录入、智能交通、文档检索与信息抽取等领域得到广泛应用。首先介绍文档识别的背景和技术范畴,回顾该领域发展历史,然后重点对深度学习方法兴起以来的研究进行综述,分析当前技术存在的不足,并建议未来值得重视的研究方向。研究现状综述部分,按文档分析与识别的几个主要技术环节（文档图像预处理、版面分析、场景文本检测、文本识别、结构化符号和图形识别、文档检索与信息抽取）分别进行介绍,简述传统方法研究的代表性工作,重点介绍深度学习方法研究的新进展。总体上,当前研究对象向深度、广度扩展,处理方法全面转向深度神经网络模型和深度学习方法,识别性能大幅提升且应用场景不断扩展。在现状分析基础上,指出当前技术在识别精度和可靠性、可解释性、学习能力和自适应性等方面还有明显不足。最后从提升性能、应用扩展、提升学习能力几个角度提出一些研究方向。从提升性能角度,研究问题包括文本识别可靠性、可解释性、全要素识别、长尾问题、多语言、复杂版面分割与理解、变形文档分析与识别等。应用扩展包括新应用（如机器人流程自动化（robotic process automation,RPA）、文字信息抄录、考古）和新技术问题（语义信息抽取、跨模态融合、面向应用的推理决策等）两方面。从提升学习能力角度,相关问题包括小样本学习、迁移学习、多任务学习、领域自适应、结构化预测、弱监督学习、自监督学习、开放集学习和跨模态学习等。     

小型化高光束质量MgO: PPLN中红外光参量振荡器

为满足中红外激光的工程应用需求,研制了基于MgO: PPLN晶体的小型化高光束质量中红外光参量振荡器（MgO: PPLN-OPO）。泵浦源采用声光调Q Nd: YVO₄激光器,通过泵浦MgO: PPLN晶体,获得了高效率、高峰值功率中红外激光输出,在MgO: PPLN-OPO谐振腔中加入光阑,有效提高了中红外激光光束质量,整个激光器采用热电制冷与风冷相结合的散热方式,实现了激光器的小型化。实验结果表明:采用无水冷的声光调Q Nd: YVO₄激光器能够实现最高9.3 W的1.064 μm脉冲激光输出,光光转换效率为27.2%,峰值功率可达~27.5 kW;在Nd: YVO₄激光器泵浦下,MgO: PPLN-OPO实现了3.765 μm脉冲激光输出,在谐振腔中加入光阑后,MgO: PPLN-OPO的最高输出功率由1.20 W略降至1.08 W,但光束质量有明显提高,M_x2和M_y2因子分别从1.89和1.98优化至1.20和1.29,中红外激光脉冲宽度为8.4 ns,峰值功率达到~4.3 kW。     

半水合硫酸钙对碳酸氢铵分解抑制的研究

本文研究了半水合硫酸钙(CaSO_4·1/2H_2O)对含水碳酸氫铵(简称碳铵)的分解抑制作用,发现半水合硫酸钙是一种较好的抑制剂。同时还研究了半水合硫酸钙对含水碳铵分解动力学的影响。     

不规则钢筋混凝土高层建筑振动台试验研究

成都市天府软件园三期工程由多幢平面凹凸不规则、扭转不规则和沿竖向刚度不均匀的建筑组成,其中B,C座从层11至屋面层采用钢桁架连廊连成一体,成为连体结构,且底层设置2层连通的架空层,层2楼板开洞面积为该层面积的47%。为研究其抗震性能,进行缩尺(1/30)模型的振动台试验,在试验结果的基础上,对该建筑的整体和局部结构的抗震性能进行评价。试验结果表明,通过采取抗震加强措施及合理设计,结构能够满足抗震性能目标。