基于SysML的通信卫星故障分析方法研究

针对大型通信卫星故障分析过程复杂、系统性差等问题,采用MBSE思想,提出基于SysML的通信卫星故障分析方法,在卫星方案设计早期以SysML所表达的系统模型为中心开展故障分析与故障预案的验证.上述方法定义了针对卫星故障分析的元模型,以通信卫星姿态控制系统为对象,构建出规范表达的故障模型、系统功能模型以及故障处置行为模型...     

基于服务器集群预留机制的高级云体系架构研究

云计算数据服务中心的巨大能源消耗成为其发展的绿色挑战,提出了基于能源感知的高级云体系架构,并对此体系架构进行深入研究。提出了基于服务器集群预留机制的动态分配策略,并以电力消耗为例进行建模,通过分析电力消耗的成本函数研究该策略的可行性及能源高效性。实验表明,该策略能有效平衡云用户等待忍耐度和电力消耗成本,在最大限度接收云用户的前提下达到电力消耗最低点。     

平均曲率运动的三种实现方案的比较研究

讨论了曲率运动演化方程的三种数值方案:离散中值滤波方案、显式水平集方案和半隐式水平集方案的原理与算法,并对它们的效率、精度以及旋转不变性等性能进行了对比实验研究.结果表明,半隐式加性算子分裂(AOS)算法相对于另两种方案性能上明显占优.     

国际电联成立自主网络开放研究小组

澳大利亚“miragenews”网站2020年12月24日消息,国际电信联盟(ITU)——联合国信息和通信技术专门机构(ICT)成立了一个焦点小组,以支持能够为了提高效率而自主控制其行为的IC T网络的出现。所有感兴趣的团体均可参与。国际电联“自主网络”焦点小组将领导一项探索性的“预标准化”研究,以确定国际电联标准将如何支持自主网络的实现及其未来的发展。     

结合全局上下文与融合注意力的干涉相位去噪

目的 干涉相位去噪是合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术中的关键环节,其效果对测量精度具有重要影响。针对现有的干涉相位去噪方法大多关注局部特征以及在特征提取方面的局限性,同时为了平衡去噪和结构保持两者之间的关系,提出了一种结合全局上下文与融合注意力的相位去噪网络GCFA-PDNet(global context and fused attention phase denoising network)。方法 将干涉相位分离为实部和虚部依次输入到网络,先从噪声相位中提取浅层特征,再将其映射到由全局上下文提取模块和融合注意力模块组成的特征增强模块,最后通过全局残差学习生成去噪图像。全局上下文提取模块能提取全局上下文信息,具有非局部方法的优势;融合注意力模块既强调关键特征,又能高效提取隐藏在复杂背景中的噪声信息。结果 所提出的方法与对比方法中性能最优者相比,在模拟数据结果的平均峰值信噪比（peak signal to noise ratio, PSNR）和结构相似性（structural similarity,...     

梦回童年用PPC重温童年的快乐

对20世纪70年代末，80年代初出生的人而言，儿时最快乐的莫过于4件事了。玩任天堂的红白游戏机，听广播里田连元、单田芳的评书联播。或是花两分钱，去街边的书摊上租小人书，     

一种人手背静脉特征识别方法

针对目前手背静脉图像识别采用细化和骨架操作等提取结构特征易造成静脉结构细节丢失和特征点误判等问题,提出一种基于方向梯度直方图(HOG)的手背静脉特征识别方法。采用生物特征识别的一般流程,对手背静脉图像灰度进行归一化和滤波增强等预处理后,直接对手背静脉灰度图像进行二级小波包分解,提取低频子带图的HOG纹理特征,最后采用K近邻分类器实现个人身份识别。利用自行建立的手背静脉图像数据库对所提方法进行验证,结果证明了算法的有效性,其正确识别率为95%,应用前景广阔。     

一种针对复杂背景的复合车牌定位算法

针对单一车牌定位算法在复杂背景中定位的条件受限情况,提出了将边缘检测定位和颜色提取定位复合使用的多层次处理算法。该算法设计了一套伪车牌区域判别方法,先利用两种定位算法并行处理车牌图片,再将其得到的候选区域进行伪区域判别以获得正确的车牌区域。该算法具有更广泛的适用范围,定位准确度较单一定位方法要高。     

基于MEEMD香农熵-LSSVM的高速列车蛇行失稳诊断方法*

针对列车高速运行时易出现蛇行失稳这一问题,提出了一种改进的集合经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition, MEEMD)香农熵-最小二乘法支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)的高速列车蛇行失稳诊断方法。首先通过MEEMD对列车330Km/h～350Km/h时转向架构架的横向振动信号进行分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),再通过Hilbert变换(HT)分析其时频聚集性,同时提取IMF分量的香农熵特征,最后用LSSVM进行训练和识别。结果表明,转向架蛇行失稳状态下的时频分布的聚集性较正常状态下好,并且MEEMD香农熵-LSSVM方法的识别率和计算耗时优于EEMD-SVM方法,识别率达到96.67%。     

全球视野

世界经济论坛发布《2021年全球风险报告》警告称未来易发生IT基础设施崩溃等风险世界经济论坛(WEF)官网2021年1月19日消息,WEF发布《2021年全球风险报告》,警告新冠肺炎疫情加剧了贫富差距和社会分化,可能将在未来三至五年里阻碍全球经济发展,并将在未来五至十年里加剧地缘政治紧张局势。报告概述了不同时间范围内最有可能发生的全球性危机:未来两年明确的风险包括传染病、就业危机、青年不满、经济停滞、人为环境破坏、社会凝聚力下降、数字不平等和网络安全等;未来三至五年,全球在经济和技术领域的风险会逐渐显现.