《趣味游戏》“看”之最

“看”是人类最主要的联通内在主观世界和外在客观世界的桥梁媒介。而人类大部分漫长的历史里,“看”的主体——人,和客体——外部是直接面对的,也就是说,是一个交互的过程,你在看他,他也是能在看你的,互相是暴露的。所以,我们会有对“偷窥”的渴望——只有我看他,没有他看我——这种“看”的不平等,带来了某种奇妙的欲望。     

格雷码的反码、补码与带符号格雷码的补码

针对格雷码算法较少的问题,研究了格雷码的求反、取补和带符号格雷码的补码表示.得到了首位取反即为格雷码的反码,再加1即为格雷码的补码的结论.补码表示的带符号格雷码的符号位的权为-1,n位二进制补码符号位的权为-2n-1.这些研究结果将会给格雷码的计算机运算带来方便.     

基于PSO-WaveNet的短期风电功率预测

为了应对风电大规模并网给电力系统带来的严峻挑战,同时提高风力发电的市场竞争力,需要对短期风电功率进行准确预测.文中将小波分析和粒子群优化理论引入神经网络——PSO-WaveNet算法.该算法构建了稳定的风电功率预测网络模型,同时利用灰色关联算法确定网络的输入参量.弥补了神经网络容易陷入局部最优值的缺陷,实验结果表明用算法进行风电功率预测提高了预测精度,验证了该混合算法的可行性.     

深度卷积神经网络语义分割综述

得益于深度卷积神经网络在特征提取和语义理解的强大能力,基于深度神经网络的语义分割技术逐渐成为计算机视觉研究的热点课题.在无人驾驶、医学图像,甚至是虚拟交互、增强现实等领域都需要精确高效的语义分割技术.语义分割从图像像素级理解出发,为每个像素分配单独的类别标签.针对基于深度神经网络的语义分割技术,根据技术特性的差异,从编码-解码架构、多尺度目标融合、卷积优化、注意力机制、传统-深度结合、策略融合方面展开,对现有模型的优缺点进行梳理和分析,并当前主流语义分割方法在公共数据集实验结果进行对比,总结了该领域当前面临的挑战以及对未来研究方向的展望.     

基于SoC架构的低时延智能物联代理装置设计

为了解决物联网系统运行过程的时延问题,文中基于SoC架构设计应用于综合能源服务的低时延智能物联代理装置,通过SRAM进行数据程序编程,内部设定FLASH芯片,利用上电操作完成时钟倍频。装置引入AndesCore N10进行数据处理,同时配备N1068A-S处理器进行数据代码操作。建立加速链实现通信加速,通过驱动电路和主机电路进行算法电路实现和外设控制。设置初始化程序、通信程序、中断程序和主程序进行图像跟踪,实现识别和匹配,完成软件程序设计。实验结果表明,基于SoC架构的低时延智能物联代理装置具有很强的信息采集、存储、计算和分析能力,能够很好地处理本地信息,并将本地信息转化成控制信息,从而缩短装置时延。     

P波段步进线性调频雷达半实物仿真研究

步进线性调频信号是雷达系统中提高距离向分辨率的一种重要的信号形式。其有效降低了雷达高分辨率目标对硬件系统带宽的要求,以多个窄带信号综合的形式降低了雷达系统中DDS 信号源的带宽要求以及数据采集单元中AD 的采样率要求。半实物仿真可以方便、高效、低成本地验证雷达信号性能。搭建半实物仿真系统时主要使用的仪器是信号源和频谱仪。仿真时,在频域进行宽带合成,然后经过IFFT 变换到时域,通过对比信号的主瓣宽度来判断距离向分辨率的高低。实验结果表明随着步进次数的增多,距离向分辨率逐次提高。半实物仿真验证了步进调频技术提高距离向分辨率的技术路线,并为实际雷达系统设计提供了初步技术方案和参数优选手段。     

空间多目标跟踪及精确成像的天基毫米波雷达

介绍了空间多目标跟踪及精确成像的天基毫米波雷达的系统设计，包括系统功能设计和信号处理方案设计，对系统关键技术进行了分析。给出了运用时一频分析方法和图像处理方法进行运动补偿的算法成像模拟结果。     

TMWSNs中一种确保数据完整性的高能效时空Top-k查询协议

时空Top-k查询是TMWSNs（双层移动无线传感网）中的一类重要查询.在敌对环境中,攻击者易通过捕获TMWSNs中的关键节点来破坏时空Top-k查询的数据完整性.提出一种确保数据完整性的时空Top-k查询处理协议VIP-TQ.该协议利用虚拟化节点技术与绑定加密技术通过构建传感器节点的数据预处理方法、数据存储节点的时空Top-k查询处理方法以及Sink端的数据完整性验证方法来实现TMWSNs中时空Top-k查询的数据完整性保护.理论分析和实验结果显示,VIP-TQ能够以100%的概率侦测出不完整的时空Top-k查询结果,并具有相对已有方案更高的能效性.     

智能型CATV干线用6A自动供电电源

应用单片机技术设计的智能型ＣＡＴＶ干线电源。由于应用单片机技术并以双向晶闸管作为输出控制元件,设计上采用了过零触发和缓启动技术,具有完善的保护功能,实现了电源工作的智能化。     

基于Android无障碍服务的行为监控

用户在手机上的异常行为给社会、企业和个人带来一定的损失和风险.例如用户使用手机违规记录企业的敏感信息、使用手机终端在社交网络上散布违法违规内容和言论等.然而目前尚没有直接运行在终端、对用户本机应用操作进行监控的技术.鉴于目前大部分手机都是Android平台,本文以Android智能手机为研究对象,提出一种基于无障碍服务的用户行为监控技术.用户界面发生变化时,会产生大量基于视图层次结构编写的无障碍事件.本方法筛选出关键的无障碍事件并对其进行遍历,获取界面组件元素、无障碍事件的类型、界面焦点对象等信息,进而判断用户是否存在敏感行为.本方法不依赖于特定的Android版本;通过对无障碍事件进行过滤,提高处理性能;通过调整应用监控范围和监控粒度,保障用户隐私.为了证明本方法的可行性,在真实Android设备上进行测试,可正确监控用户在四种不同应用上的行为.性能测试表明本方法的平均延迟小、CPU(Central Processing Unit)占有率低、内存消耗少,不影响用户正常使用.