基于端到端的多任务商标分卡模型

目前商标分卡处理方法是先进行文本检测再进行区域分类, 最后对不同的区域进行拆分组合形成商标分卡. 这种分步式的处理耗时长, 并且因为误差的叠加会导致最终结果准确率下降. 针对这一问题, 本文提出了多任务的网络模型TextCls, 通过设计多任务学习模型来提升商标分卡的检测和分类模块的推理速度和精确率. 该模型包含一个特征提取网络, 以及文本检测和区域分类两个任务分支. 其中, 文本检测分支采用分割网络学习像素分类图, 然后使用像素聚合获得文本框, 像素分类图主要是学习文本像素和背景像素的信息; 区域分类分支对区域特征细分为中文、英文和图形, 着重学习不同类型区域的特征. 两个分支通过共享特征提取网络, 像素信息和区域特征相互促进学习, 最终两个任务的精确率得以提升. 为了弥补商标图像的文本检测数据集的缺失以及验证TextCls的有效性, 本文还收集并标注了一个由2000张商标图像构成的文本检测数据集trademark_text (https://github.com/kongbailongtian/trademark_text), 结果表明: 与最佳的文本检测算法相比, 本文的文本检测分支将精确率由94.44%提升至95.16%, 调和平均值F1 score达92.12%; 区域分类分支的F1 score也由97.09%提升至98.18%.     

Elsa:一种面向跨区域架构的无协调分布式键值存储系统

作为具备高性能和高可伸缩性的分布式存储解决方案,键值存储系统近年来被广泛采用,例如Redis、MongoDB、Cassandra等.分布式存储系统中广泛使用的多副本机制一方面提高了系统吞吐量和可靠性,但同时也增加了系统协调和副本一致性的额外开销.对于跨域分布式系统来说,远距离的副本协调开销甚至可能成为系统的性能瓶颈,降低系统的可用性和吞吐量.提出分布式键值存储系统Elsa,这是一种面向跨区域架构的无协调键值存储系统. Elsa在保证高性能和高可拓展性的基础上,采用无冲突备份数据结构(CRDT)技术来无协调的保证副本间的强最终一致性,降低了系统节点间的协调开销.在阿里云上构建了跨4数据中心8节点的跨区域分布式环境,进行了大规模分布式性能对比实验,实验结果表明:在跨域的分布式环境下,对于高并发争用的负载, Elsa系统的性能具备明显的优势,最高达到MongoDB集群的7.37倍, Cassandra集群的1.62倍.     

多智能体系统协同控制与优化专刊序言

<正>0引言近年来,随着机器人技术、人工智能技术、无线通信和计算机技术的快速发展,控制系统的规模变得更大,控制任务也变得更加复杂,由此推动了多智能体系统的形成和发展.多智能体系统是由多个具有简单功能的智能体相互关联形成的网络系统,其中每个智能体具备一定的计算、通信、感知、学习和执行能力.这些智能体之间可通过信息交互协同合作完成特定的任务,也可协调解决智能体之间的矛盾和冲突.     

基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法

为充分利用问题求解过程知识,提升动态多模态优化算法的计算资源利用效率,提出一种基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法.首先,利用自组织映射神经网络实现种群自聚类,形成稳定的小生境;然后,通过对种群全局知识和个体邻域知识的综合学习,设计一种基于知识引导的自适应差分进化算法,在对种群进化状态进行实时监测和分析的基础上,逐层递进地引导不同种群个体自适应地选择最符合当前进化需求的变异方式,提升种群搜索效率,平衡种群多样性与收敛性;最后,针对问题动态特性,设计一种基于历史动态过程知识引导的自适应动态响应机制,通过对历史寻优经验的自适应学习,预测生成新环境下的潜在精英个体,引导种群实现精准快速的多峰定位.实验结果表明,所提出算法能够有效解决动态多模态优化问题,且在不同动态环境设置下其求解性能均优于对比算法.     

区块链资产窃取攻击与防御技术综述

自中本聪提出比特币以来,区块链技术得到了跨越式发展,特别是在数字资产转移及电子货币支付方面。以太坊引入智能合约代码,使其具备了同步及保存智能合约程序执行状态,自动执行交易条件并消除对中介机构需求,Web3.0 开发者可利用以太坊提供的通用可编程区块链平台构建更加强大的去中心化应用。公链系统具备的特点,如无须中央节点控制、通过智能合约保障交互数据公开透明、用户数据由用户个人控制等,使得它在区块链技术发展的过程中吸引了更多的用户关注。然而,随着区块链技术的普及和应用,越来越多的用户将自己的数字资产存储在区块链上。由于缺少权威机构的监管及治理,以太坊等公链系统正逐步成为黑客窃取数字资产的媒介。黑客利用区块链实施诈骗及钓鱼攻击,盗取用户所持有的数字资产来获取利益。帮助读者建立区块链资产安全的概念,从源头防范利用区块链实施的资产窃取攻击。通过整理总结黑客利用区块链环境实施的资产窃取攻击方案,抽象并归纳威胁模型的研究方法,有效研究了各类攻击的特征及实施场景。通过深入分析典型攻击方法,比较不同攻击的优缺点,回答了攻击能够成功实施的根本原因。在防御技术方面,针对性结合攻击案例及攻击实施场景介绍了钓鱼检测、代币授权检测、代币锁定、去中心化代币所属权仲裁、智能合约漏洞检测、资产隔离、供应链攻击检测、签名数据合法性检测等防御方案。对于每一类防御方案,给出其实施的基本流程及方案,明确了各防护方案能够在哪类攻击场景下为用户资产安全提供防护。     

面向光伏用户群的多主体分级电压调控方法

分布式光伏的大规模接入引起配电网电压越限问题。光伏作为新型调压主体,其自主性及多主体交互耦合增加了配电网调压的难度。因此,文中提出面向光伏用户群的多主体分级电压调控方法。首先,根据光伏的调压容量与电压支撑度建立分级模型。然后,在分级基础上利用主从博弈模型研究配电网调压过程中多主体之间的交互耦合特性：配电网运营商作为主侧,在保证电网安全稳定运行下分级设定调压补偿电价;光伏用户作为从侧,跟随调压补偿电价以调压收益最大为目标来优化无功调节策略。最后,通过仿真分析证明了所提方法能够有效解决电压越限问题并提高光伏用户收益。     

桃胶基氮掺杂多孔炭的性能

比电容较低将限制炭电极材料在超级电容器领域的应用。以天然生物质桃胶为碳源,邻苯二胺为二级碳源和氮源,FeCl₃为氧化剂和造孔剂,经水热处理以及500℃炭化,制备氮掺杂多孔炭。通过SEM、透射电子显微镜、傅里叶红外光谱和N₂吸-脱附测试等,分析样品的形貌和结构,并对样品进行电化学性能测试。制备的氮掺杂多孔炭具有纤维网状多级孔结构,产率为54.6%,比表面积为459.72 m²/g;以0.5 A/g的电流在-0.4～0.6 V充放电,比电容为612 F/g。采用氮掺杂多孔炭组装的超级电容器,以0.5 A/g的电流在0～1.1 V充放电,比能量高达19.8 W·h/kg。     

高性能感应电机智能动态滑模位置控制

为提高感应电机（IM）伺服驱动系统的控制性能,抑制电机参数变化、外部扰动和未建模动态等不确定性因素对系统的影响,提出一种基于径向基神经网络（RBFN）的智能动态滑模控制（IDSMC）方法。首先利用动态滑模控制（DSMC）方法削弱抖振,提高系统的跟踪精度。但由于DSMC中切换函数所需的不确定性边界值无法获知,因此将RBFN不确定性估计器与DSMC相结合,设计IDSMC方法进一步提高系统的鲁棒性。RBFN可通过自适应学习算法估计不确定性因素值并在线训练调整网络参数,以确保系统在不确定性因素存在时仍能高性能运行。最后,通过TMS320C31 DSP控制核心验证所提方法的有效性。实验结果表明,IDSMC不但可以保证系统精准的响应能力,还有较强的鲁棒性。     

电网能量流-经济流耦合分析

依托于同一电力网络的电气源流间的能流信息和市场主体间的交易信息,存在某种天然耦合关系。若不能正确处理,则易导致相关经济流分布信息掌握失准,从而影响系统运行的效能和市场运作的公正性。为此,基于电力网络电能追踪方法正确提供的实时能流信息,考虑上述耦合特性,分析了沿网络源-流对电能配送路径链分布的经济流信息,建立了核算各项费用的实时电价关系式;针对链首和链末2种能量计费方式,提出了具有广泛指导性的费用核算一致性原理,并指出：若不考虑电网实时运行状态影响而直接以上网价、过网价和政府性基金价之和作为下网电价核算相关费用,则会出现不完全满足一致性原理的现象。最后,针对典型交易模式及与其关联的多个网络源-流对,给出了量化其经济流分布的关系式。算例表明,基于考虑耦合特性的实时电价信号分析的经济流,符合核算一致性原理,可为进一步揭示交叉补贴内因提供理论依据。