淤地坝监测场景下边缘计算协作式任务调度方法

针对目前我国西北地区淤地坝实时监测问题,研究了淤地坝监测与预警任务的调度方法.为避免淤地坝坝体隐患发现不及时,提高预警系统的时效性,本文考虑了任务卸载至边缘服务器的平均等待时间,提出了一种淤地坝监测场景下边缘计算协作式任务调度方法.根据任务计算量、边缘服务器计算能力等信息建立计算任务完成时间模型,然后采用模拟退火算法优化计算任务卸载位置,设计了一种多个边缘计算服务器相互协作的任务调度策略.实验结果表明,该方法有效降低了监测任务的计算时间,提高了监测预警的时效性.     

边缘计算在智慧交通系统中的应用

随着汽车的普及,交通拥堵问题日益严重,依靠传统云计算的智慧交通系统虽能在一定程度上缓解交通压力,但已无法满足辅助驾驶、自动驾驶等新型车载应用对传输带宽与时延的需求。为了实现海量数据的实时处理,保障公众信息及交通安全,提升交通系统运行效率,将边缘计算应用于智慧交通。首先对智慧交通的发展概况进行整体描述,提出基于边缘计算的智慧交通总体架构,充分利用边缘计算物理邻近、高带宽、低时延、位置认知的特点解决目前交通系统信息传递延迟、数据处理不及时、传输负载大等问题。然后,基于无线传输、信息感知、计算卸载及协同处理等方面阐述边缘计算应用于智慧交通亟需解决的关键技术。最后,指出边缘计算应用于智慧交通面临的未来机遇与挑战。     

基于跨语言神经主题模型的汉越新闻话题发现方法

针对汉越跨语言新闻话题发现任务中汉越平行语料稀缺,训练高质量的双语词嵌入较为困难,而且新闻文本一般较长导致双语词嵌入的方法难以很好地表征文本的问题,提出一种基于跨语言神经主题模型（CL-NTM）的汉越新闻话题发现方法,利用新闻的主题信息对新闻文本进行表征,将双语语义对齐转化为双语主题对齐任务。首先,针对汉语和越南语分别训练基于变分自编码器的神经主题模型,从而得到单语的主题抽象表征;然后,利用小规模的平行语料将双语主题映射到同一语义空间;最后,使用K-means方法对双语主题表征进行聚类,从而发现新闻事件簇的话题。实验结果表明,所提方法相较于面向中英文的隐狄利克雷分配主题改进模型（ICE-LDA）在Macro-F1值与主题一致性上分别提升了4个百分点与7个百分点,可见所提方法可有效提升新闻话题的聚类效果与话题可解释性。     

面向边缘端的施工人员实时检测方法

施工人员检测在施工管理工作中有重要的应用价值。施工现场图像背景复杂且视角多样,给施工人员检测任务带来难度,同时施工现场大多基础配套设施不完善,并且网络条件较差,不适合在大型GPU工作站上进行模型部署。针对以上问题,以YOLOv3检测网络为基础,加入特征金字塔池化模块,增加多尺度特征融合并改进候选框,提升检测精度,同时采用通道剪枝算法对检测网络进行轻量化处理以适应边缘端设备算力,提出一种面向边缘端的施工人员实时检测方法。该方法在自制的施工人员数据集上平均准确率可达到88.23%,较YOLOv3检测方法提升4.89个百分点,且将模型大小压缩至原来的1/13,检测速度提升一倍,在嵌入式设备Jetson Xavier NX上检测速度可达到69.08帧/s,满足在施工现场进行实时边缘端检测的要求。     

基于节点加权和边加权的重分形研究

目前对于网络重分形的研究,在网络权重性质方面主要是原始网络、节点加权网络、边加权网络,每一个都是单独进行研究,论文主要对同时包含节点权重和边权重的网络进行分析,研究网络广义分形维数的变化情况。首先对已有的沙箱算法进行改进,并利用分形布朗运动时间序列进行改进算法的验证,然后利用改进的沙箱算法对由分形布朗运动时间序列生成的同时包含节点权重和边权重的可视复杂网络进行计算,接着同时单独改变边权重和节点权重,进一步研究广义分形维数随边权重和节点权重改变的变化情况。结果表明改进沙箱算法在保持了传统沙箱算法计算精度的前提下,大大地提高了计算的速度。对于同时单独改变节点权重和边权重,对复杂网络的广义分形维数的影响是截然不同的,节点权重的变化基本不影响网络广义分形维数的变化,而边权重则大大的影响且不同权重指数下的影响情况各不相同。     

基于可信执行环境的物联网边缘流处理安全技术综述

万物互联时代,物联网中感知设备持续产生大量的敏感数据。实时且安全的数据流处理是面向物联网关键应用中需要解决的一个挑战。在近年兴起的边缘计算模式下,借助靠近终端的设备执行计算密集型任务与存储大量的终端设备数据,物联网中数据流处理的安全性和实时性可以得到有效的提升。然而,在基于边缘的物联网流处理架构下,数据被暴露在边缘设备易受攻击的软件堆栈中,从而给边缘带来了新的安全威胁。为此,文章对基于可信执行环境的物联网边缘流处理安全技术进行研究。从边缘出发,介绍边缘安全流处理相关背景并探讨边缘安全流处理的具体解决方案,接着分析主流方案的实验结果,最后展望未来研究方向。     

尾缘形状对低压涡轮叶栅气动性能的影响

为减小高负荷低压涡轮叶型损失,提高低压涡轮叶栅气动性能,采用数值模拟方法研究尾缘形状对高负荷前加载低压涡轮叶栅L2F气动性能的影响.对比尾缘偏斜、增加尾缘厚度和Gurney襟翼对叶栅能量损失和流动的影响.结果表明:3种尾缘形状都能增加气流折转角,在低雷诺数时减小能量损失,在高雷诺数时增加损失,但总体上尾缘偏斜提高气动性能的效果更好.雷诺数为20 000、湍流度为3%时,尾缘偏斜能够减小16.5%叶栅能量损失,增加3.3%气流折转角.3种尾缘形状都使主流发生偏转,加速了吸力面边界层流动,抑制了流动分离,有利于减小损失;但尾缘改型增强了尾缘后流动掺混,会增加损失.     

基于新型Canny算法雷达距离图像边缘检测算法

针对激光雷达距离像的噪声滤波和边缘检测问题,提出了一种结合改进环圈滤波算法和自适应Canny算法的距离像边缘检测算法.通过改进环圈滤波对距离像的噪声进行抑制,在滤除噪声的同时保留了图像的细节特征信息.从梯度幅值计算、非极大值抑制和阀值自动选择3个方面对传统Canny算法进行改进,克服了噪声影响和边缘检测模糊等缺点.实验结果表明,该算法能够可靠的对距离图像进行边缘检测,并且检测结果的信息熵和标准差指标数据优于传统的Sobel算法和Laplace算法,能够较好地满足激光雷达距离像边缘检测的实际需要.     

保障个体性能的半盲干扰对齐功率分配方法

针对盲干扰对齐机制平均功率分配导致功率利用率低的问题,提出了一种半盲干扰对齐功率分配算法.在功率受限场景下,该算法能够提高整体性能,同时保障个体性能.首先,分析了功率分配对盲干扰对齐性能的影响;其次,建立了功率受限的盲干扰对齐模型,提出了最大化传输速率同时保护用户个体性能的功率分配目标;最后,为满足目标函数的约束,提出基于回溯梯度下降的功率分配算法.仿真结果表明,相比于平均功率分配,所提算法可以将系统性提高约53％.     

基于数学形态学和改进Otsu的单板缺陷检测

在经典检测算子中,针对单板灰度图像的缺陷检测存在缺陷边缘检测不清晰甚至出现伪边缘的问题,提出了一种Otsu改进算法与数学形态学相结合的单板缺陷检测算法.在HSI彩色空间中,对利用数学形态学滤波后的H、S、I分量采用本文算法进行分别处理,并将三分量的检测结果进行叠加.结果表明,该算法能够准确检测出单板的一个或多个缺陷边缘.与经典边缘检测算子的检测结果对比可知,该算法无论对于缺陷的定位还是边缘的提取均优于其他方法.