基于密集Inception的单图像超分辨率重建方法

近几年,基于卷积神经网络（CNN）的单图像超分辨率（SR）重建方法成为了主流。通常情况下,重建模型的网络层数越深,提取的特征越多,重建效果越好;然而随着网络层数的加深,不仅会出现梯度消失的问题,还会显著增加参数量,增加训练的难度。针对以上问题,提出了一种基于密集Inception的单图像SR重建方法。该方法引入Inception-残差网络（Inception-ResNet）结构提取图像特征,全局采用简化后的密集网络,且仅构建每一个模块输出到重建层的路径,从而避免产生冗余数据来增加计算量。在放大倍数为4时,采用数据集Set5测试模型性能,结果显示与超深卷积神经网络的图像超分辨率（VDSR）相比,所提方法的结构相似性（SSIM）高了0.013 6;与基于多尺度残差网络的图像SR（MSRN）相比,SSIM高了0.002 9,模型参数量少了78%。实验结果表明,所提方法在保证模型的深度和宽度的情况下,显著减少了参数量,从而降低了训练的难度,而且取得了比对比方法更好的峰值信噪比（PSNR）和SSIM。     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

基于新的残差沙漏网络的人脸对齐

针对传统沙漏网络每一层使用单一感受野来提取特征,缺乏对关键点整体和局部关联信息描述的问题,提出了新的残差沙漏网络（NRHG）方法。该方法通过增加新的卷积分支来增加网络的感受野以更好地提取到不同尺度下的特征信息,同时新的感受野增加了网络对整体信息的描述。针对网络不同层相应调整新增卷积分支感受野大小来平衡feature map分辨率和感受野之间的关系,在更好地保留从局部到整体的结构化信息的同时,突出了网络对局部细节特征信息的描述。最后沙漏网络之间采用中间监督,对每一个沙漏网络输出的结果都进行loss计算,以避免网络深度造成梯度消失的问题。通过在300-W、IBUG、COFW数据集上大量的实验证明了该方法的有效性,并且实验结果优于传统的沙漏网络。     

基于支持向量机的炒作微博识别方法

微博是舆论传播的中心和渠道,同时参与舆论的形成、发展与引导过程,其自媒体发布、意见领袖参与等因素在一定程度上造成了微博谣言、虚假炒作、社会动员等现象。针对炒作微博的传播特点,分析其群体的隐蔽策划现象,挖掘出普通微博和炒作微博在传播网络结构、转发增量统计等方面的差异。通过社交网站的应用程序接口对目标微博的所有评论、转发和点赞用户进行信息获取,构建该微博的传播网络,利用社团模块度、平均最短路径和网络直径这3个属性度量该网络的紧密程度,基于支持向量机对所抽取的微博进行分类,进而识别出炒作微博。实验结果表明,该方法对微博传播用户的属性信息依赖小以及传播网络结构特征敏感,并且具有较高的炒作微博识别准确率。     

雷达液位计与DCS通讯

介绍了JX－300XP DCS与雷达液位计的通讯。重点研究了使用XP248网关卡来实现JX－300XP DCS与智能仪表880ClU的通信问题。     

工科院校《大学计算机基础》模块化教学研究

鉴于我院大学计算机基础课程教学不适应形势发展的客观问题,提出了模块化教学思想的理论内涵和模式设计原则,并具体构建了大学计算机基础课程模块化教学模式。通过实验班测试,该教学模式取得较好教学效果。     

基于三角模算子的RPL协议路由优化算法

针对当前低功耗有损网络拓扑构建及路径选择的参考度量单一,能量均衡性差的问题,提出了一种基于三角模算子的RPL协议路由优化算法。本文阐述了低功耗有损网络路由协议的网络拓扑构建机理和路由过程,基于三角模融合算法,重新定义了网络节点的能量指标和逻辑距离隶属度并进行了融合,更为合理地进行父节点选定,实现数据采集传输业务可靠性和有效性的进一步提升,最后通过实验仿真验证了改进后的路由协议性能。     

一种隐藏注入模块的新方法

在信息安全领域,安全分析工具往往需要将监控模块注入到其他进程空间以实现监控功能,但恶意软件往往会通过检测自身空间是否有其他模块来逃避监控。因此,安全工具需要对注入模块加以隐藏。比较常见的隐藏方法有:断开进程的LDR_MODULE链、Hook枚举模块的函数、抹去PE头等,但这些方法都有比较大的局限性。针对这些局限性,提出了一种对注入模块进行隐藏的新方法。在注入时利用普通有模块注入方式,让恶意软件疏于防范;注入之后消除自身模块,让恶意软件无法检测到监控软件的存在。对于应用中的一些具体技术问题给出了解决方法。实验结果表明,该方法突破防御能力强,可兼容各种版本的Windows操作系统,并且隐蔽性比目前的通用方法更好。     

基于CCD技术的外观纸病检测系统

设计了CCD在线外观纸病检测系统,介绍了该系统的硬件组成情况和系统的工作原理、技术指标和软件设计,重点阐述了外观纸病检测系统中CCD技术的优势。     

S1000D标准下数据模块发布样式的研究

为促进S1000D标准在以信息化为中心的综合保障技术中的应用,提高装备技术文档制作和发布的正确性和效率,文章研究了S1000D标准对PDF格式发布样式的规定,分析了XSL的工作原理和各类技术信息的Schema模式,利用XSL-FO技术编写了把数据模块发布成PDF格式的XML文档,通过XMLSPY实现了技术文档的发布;通过实例展示了实现规定的发布样式的关键技术以及从数据模块到PDF发布样式的显示效果,证明了所用方法的正确性与实用性,为实现S1000D标准下的技术信息发布提供了新的可行方法.