论音乐内心听觉及其培养策略

音乐内心听觉是提高学生音乐审美能力的基础之一。提高学生音乐审美能力的效度和信度是"以审美为核心"的理念指导下的所有音乐教育工作者追求的目标。阐述了音乐内心听觉的内涵和结构组成,从理论上分析了音乐内心听觉的有关心理学原理,通过无意识记、有意识记和内隐记忆比较与分析,并结合音乐教学实践中的感知能力、记忆能力、想象能力等提炼了培养音乐内心听觉的基本方法。     

一种新的动态视觉传感器网络目标覆盖率算法*

动态视觉传感器网络目标覆盖研究中把目标点看成一个质心,而实际中存在物体直径可能大于视频节点半径、质心模型不适用的情况,针对此提出了一种新的动态视觉传感器目标物体覆盖率问题。基于此问题同时结合有向感知模型,提出有向线性感知模型,并基于该模型使用改进的粒子群优化算法对物体覆盖率进行仿真优化。仿真结果表明了该模型的有效性。     

煤矿物联网的设计与应用分析

介绍了煤矿物联网感知层、网络层和应用层的设计方案;指出煤矿物联网建设过程中的关键技术为物联网标志体系、综合通信基站、井下分布式传感技术、异构网络的互联互通,并提出了相应的解决方案;分析了煤矿物联网在安全生产和管理、综合多媒体通信、矿用设备和物资监管等方面的具体应用。     

看不见的城市

那些出现在我们梦中的城市,或是初次造访,或是故地重游。有时,我们醒来以后才能判断梦之城的所在;有时,却能凭借梦境中的某个情景嗅出故地的气息。一时,我们在梦中的长廊或小巷中徘徊,却不知身处何地,更不明去往何处;一时,即使在梦中,我们也能真切地感知到梦境中周遭的信息,就算大脑告诉我们梦中的城市与我们在现实世界中无限神往的城市无一处相同——其实质的形态绝无任何相似,我们也能凭借梦中的信息对所处时空作出判断。     

基于大数据实时洞察客户感知

本文讨论了实时洞察电信运营商客户感知的指标及其意义,并基于大数据及相关技术,提出了大数据实时洞察客户感知平台构建思路,并依托该平台开展客户感知实时监控和优化。     

移动终端智能引擎平台研究

随着移动终端的不断发展与普及,它已经变成了一个交流、传感的设备。普通市民只需要通过移动设备就可以从周围的环境中获取海量信息以及分享自己的信息。文中研究了群智感知原理,结合普适环境下情境信息的特点,提出了移动终端智能引擎平台。该平台通过接口能实时、有效地获取、处理用户的感知数据,还原用户情境,获取用户需求,并把用户需求和处理好的数据供第三方应用使用,第三方应用通过平台提供的接口提供应用服务。实验证明,该平台能够有效地获取用户情境信息,提供给第三方应用。     

Image decomposing for inpainting using compressed sensing in DCT domain

Inpainting images with occlusion or corruption is a challenging task. Most existing algorithms are pixel based, which construct a statistical model from image features. However, in these algorithms, the frequency component is not sufficiently addressed. In this paper, we propose a novel algorithm that utilizes compressed sensing （CS） in frequency domain to reconstruct corrupted images. In order to reconstruct image, we first decompose the image into two functions with different basic characteristics - structure component and textual component. We seek a sparse representation for the functions and use the DCT coefficients of this representation to generate an over-complete dictionary. Experimental results on real world datasets demonstrate the efficacy of our method in image inpainting. We compare our method with three state-of-the-art inpalnting algorithms and demonstrate its advantages in terms of both quantitative and qualitative aspects.     

移动群智感知中基于联邦学习的参与者选择机制

移动群智感知的发展使得一些任务收集的数据量过大,需要在不接收参与者原始数据的情况下评估数据质量并进行参与者选择。针对这一问题,提出一种基于联邦学习的移动群智感知参与者选择机制。考虑参与者智能终端资源水平、所处交互状态构建参与者智能终端资源评价机制,提出基于线性回归和长短期记忆网络的智能终端资源预测模型。通过预训练测试模型,评估参与者提供的数据质量,结合历史任务完成情况建立参与者信誉评价模型,实现对参与者的动态评价选择。仿真实验结果表明,所提的参与者选择机制在任务完成质量、能量消耗、通信轮数及任务完成时间等多方面体现出较好的性能。     

压缩感知算法在阵列测向中的相干信号分辨

现有算法在进行信号重建时,需要原始信号的稀疏信息来控制初始原子集的大小和算法迭代的最大次数,这削弱了重建精度,增加了计算复杂度,限制了其实际应用能力。为了克服这个问题,提出了基于正交匹配追踪算法的改进算法。该算法将阵元个数作为假设稀疏度,在稀疏度未知的初始阶段扩展初始原子集。最后通过对测量信号的幅度进行阈值过滤以实现信号的分辨和信源数的估计。为解决测向人员面对监测软件所指示的多个信号示向度中,无法分辨哪些指示方向是同一个信号源所产生的折反射信号的问题,首次提出了基于压缩感知算法的相干关系分析和相干信号分辨的模型。实测数据结果表明,该算法在不同环境下可以清晰分辨相干信号,并且能够适应多种实验平台。     

基于视觉感知的图形化人机交互界面分层模型

由于传统方法没有通过特征提取方法获取图像关键滤波纹理系数,导致人机交互界面图像存在增强效果不佳,非平缓区域、曲面区域等不同层次信息量不丰富的问题,为解决上述问题,设计了基于视觉感知的图形化人机交互界面分层模型.构建图像处理模型,采用边缘轮廓特征提取方法,获取关键滤波纹理系数与边缘轮廓信息分量等特征信息.使用层次分析方法对交互界面视觉传达效果进行优化.以交互界面各个区域视觉感知强度和边缘轮廓内视觉感知元素重要度为基础,建立基于视觉感知强度的图形化人机交互界面分层优化模型,并通过遗传算法求解该模型,实现图形化人机交互界面的分层优化.实验结果显示,上述模型的图像亮度增强效果更优,符合人眼视觉感知要求;信息熵始终处在较高数值,具有较好的图像融合效果,信息量丰富.