基于Matlab的加权随机点名提问系统设计

该文从教学需求出发,设计一套具有权重的随机点名课堂提问系统,其目的是提高课堂教学质量与学生参与的积极性。该系统具有两个方面的功能,第一,可以避免教师在课堂教学中的带有个人感情色彩的提问偏重,给予每个学生相对均等的回答课堂提问的机会;第二,可以根据学生知识掌握情况以及课堂问题难易程度,适度调节随机点名的权重分配,提高学生问题回答质量与课堂效率,将课堂提问在教学环节中发挥到最大的作用。     

电子信息科技英语的教学实践

为培养复合型人才,科技英语教学的重要性日益显现。分析了目前电子信息类专业中科技英语教学存在的问题,并围绕教学内容改革、教学过程管理等介绍了该课程的教学实践。同时,本文还指出未来科技英语教学的发展趋势。     

基于改进风驱动算法的摄像机标定优化方法

为进一步提高摄像机参数标定的准确率,提出一种基于改进风驱动算法的摄像机标定优化方法.将摄像机内参作为空气微团的位置矢量,将标定结果的重投影误差作为空气微团的适应度值,通过迭代寻找适应度值最小的解.针对基本风驱动算法中固有参数的设置问题,通过引入协方差矩阵自适应进化策略自动确定.将该方法与张正友标定法、基于粒子群算法的标定法和基于基本风驱动算法的标定法作比较,实验结果表明,改进算法优化标定的摄像机内参精度更高,具有更快的收敛速度和更好的稳定性.     

一种可追溯的比特币混淆方案

混淆技术是以比特币为代表的数字货币隐私保护的重要手段,然而,比特币中的混淆技术一方面保护了用户隐私,另一方面却为勒索病毒、比特币盗窃等非法活动提供了便利.针对该问题,提出了一种可追溯的比特币混淆方案,该方案旨在保护合法用户隐私的同时,可对非法资产混淆进行追溯.该方案在中心化比特币混淆基础上引入可信第三方分发用户签名密钥与监管混淆过程,用户签名密钥由基于双线性群和强Diffie-Hellman假设的群签名算法构造,以提供签名的匿名性与可追溯性.当有资产追溯需求时,可信第三方通过系统私钥打开用户签名以确定混淆输出地址,从而确定非法资产转移路径.安全分析表明,该方案不用修改当前比特币系统数据结构即可实施,可对非法资产混淆转移路径进行追溯,同时保护合法用户隐私与资产安全,且可抗拒绝服务攻击.此外,该方案为数字货币隐私保护研究提供了参考方向.     

基于图卷积神经网络的完全图人脸聚类

人脸聚类是根据不同身份对人脸图像进行分组的方法,主要用于人脸标注和图像管理等领域.针对现有方法中存在大量冗余数据的问题,文中使用一种基于完全图约束和上下文关系进行链接预测的方法.该聚类算法基于图卷积神经网络进行链接预测,结合完全图约束筛选数据,同时在预测的过程中对链接关系进行不断的更新.实验结果显示,结合完全图约束的人脸聚类方法能够在减少冗余数据、加快运行速度的同时,提升聚类的准确率,从而提高聚类的整体效果.     

考虑用户偏好和平台收益的共享泊位分配模型

与机动车数量激增类似,泊位短缺也是导致城市交通拥堵主要问题之一,在不增加车位的情况下提高泊车位利用率也是解决交通拥堵的一种方法。针对城市“泊车难”和部分泊车场利用率较低的问题,考虑了用户的偏好特征,研究了一种具有用户偏好的泊车位共享策略。考虑存在三种不同的泊车方式,在中央商务区（CBD）等待泊车、共享私人泊位、共享公共泊位,运用累积前景理论分析用户的泊车成本,发现用户在不同情形下的选择存在差异。平台通过对关键路径法修改,采用了偏好分组法进行分配。算例对偏好分组的结果与采用关键路径法的分配结果进行了比较,结果表明,基于偏好分组法的分配满足了更多的用户需求,平台收益更高,为管理者提供决策参考。     

基于PointNet++改进的点云特征提取与分类网络架构

点云作为一种能提供丰富空间信息与几何特征的数据表达形式,正受到越来越多的重视.为了克服其无序性,以及不均匀的空间分布带来的影响,许多研究者采取平面投影,或者使用体素网格对原始点云进行转换,但这些方式都是以损失三维信息或者增大数据规模为前提.PointNet[1]创新性的使用原始点云作为输入,提取特征并处理.PointNet++[2]则在此之上,更进一步地加强了对局部特征的提取能力.论文结合深度学习中的优化思想,对PointNet++结构进行改进,加入自顶向下的网络分支,经过处理后将原网络每一层的中间特征都输入到最终分类网络,更进一步地强化特征提取的能力.该网络易于理解且高效,在ModelNet40数据集上测试,整体分类准确率有明显提升,证明了其优化后的特征提取能力.     

一种基于IHS和NSST的多光谱图像融合方法

文中针对丛林环境背景下的迷彩人员检测效果差的问题,提出一种基于多光谱图像融合的迷彩人员检测方法.以可见光图像和特征波段图像为数据源,首先将可见光图像变换到相关性最小的IHS颜色空间,提取出亮度分量I;然后对于特征波段图像和亮度分量I进行多级NSST分解变换图像融合,其中特征波段之间采用局部能量取大值融合规则低频分量融合,与亮度分量之间采用自适应模糊逻辑原则进行低频分量融合.高频分量均使用模值取大的融合规则.最后进行NSST逆变换和IHS逆变换得到融合结果.经实验表明,与其他经典和主流多尺度变换图像融合算法相比,该方法具备较好的图像质量评价指标,并且在迷彩人员检测实验中,与可见光图像结果相比,具有较好的检测结果.     

改进YOLOV3算法的视频目标检测

由于监控中的行人检测存在背景复杂,目标尺度和姿态多样性及人与周围物体互相遮挡的问题,造成YOLOV3对部分目标检测不准确,会产生误检、漏检或重复检测的情况。因此,在YOLOV3的网络基础上,利用残差结构思想,将浅层特征和深层特征进行上采样连接融合得到104×104尺度检测层,并将K-means算法聚类得到的边界框尺寸应用到各尺度网络层,增加网络对多尺度、多姿态目标的敏感度,提高检测效果。同时,利用预测框对周围其他目标的斥力损失更新YOLOV3损失函数,使预测框向正确的目标靠近,远离错误的目标,降低模型的误检率,以改善目标间互相遮挡而影响的检测效果。实验结果证明,在MOT16数据集上,相比YOLOV3算法,提出的网络模型具有更好的检测效果,证明了方法的有效性。     

丹江生态流量计算研究

丹江是汉江的重要支流,水力资源较为丰富,在河南省境内丹江干流上建有两座小型水电站,水力发电效益较好,但对下游河道生态造成了不利影响。本文根据实测流量资料,采用水文学方法进行河道生态流量计算,提出丹江干流水电站下泄生态流量要求及保障措施,为丹江河南段的水生态保护提供借鉴和参考。