计及负荷转移需求响应的低碳数据中心光储容量优化配置

为了解决高耗能数据中心低碳化转型问题,提出一种计及负荷转移需求响应的低碳数据中心光储容量配置方法。根据延时特性将数据中心负载分为交互性负载与延时性负载,通过比特-瓦特变换与数据中心电能使用效率得出负载与数据中心能耗之间的关系,以总净现值成本最低为目标函数,考虑清洁能源高渗透率水平、数据流需求响应管控约束,获得数据中心的光储容量配置结果。算例验证了所提方法的有效性。     

基于知识蒸馏与改进ViT网络的花卉图像细粒度分类

由于自然条件下拍摄的花卉图像背景复杂,而且其存在类内差异性大和类间相似性高的问题,现有主流方法仅依靠卷积模块提取花卉的局部特征难以实现准确的细粒度分类。针对上述问题,本文提出了1种高精度、轻量化的花卉分类方法(ConvTrans-ResMLP),通过结合Transformer模块和残差MLP(multi-layer perceptron)模块实现对花卉图像的全局特征提取,并在Transformer模块中加入卷积计算使得模型仍保留提取局部特征的能力;同时,为了进一步将花卉分类模型部署到边缘设备中,本研究基于知识蒸馏技术实现对模型的压缩与优化。实验结果表明,本文所提出的方法在Oxford 17、Oxford 102和自制的Flowers 32数据集上的准确率分别达98.62%、97.61%和98.40%;知识蒸馏后本文的轻量化模型的大小约为原来的1/18,而准确率仅下降2%左右。因此,本研究能较好地提升边缘设备下花卉细粒度分类的效率,对促进花卉培育的自动化发展具有切实意义。     

融合注意力线性特征多样化的DR分级模型

糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是目前人类的主要致盲疾病之一。针对DR数据集中样本类间差异小和类分布不均衡等制约分级性能提高的问题,本文提出一种融合注意力线性特征多样化(fusion of attention linear feature diversification, FALFD)的分级算法。该算法首先用改进的Res2Net残差网络作为模型骨干来增大感受野,进一步提高网络捕捉特征信息的能力;其次引入自适应特征多样化模块(adaptive feature diversification module, AFDM)对眼底图像可分辨的微小病理特征进行识别,获得具有高语义信息的局部特征,避免单一特征区域的限制,进而提高分级准确度;再后利用双线性注意力融合模块(bilinear attention fusion module, BAFM)增加可判别区域特征的网络权重占比;最后采用正则化焦点损失(focal loss, FL)进一步提升算法的分类性能。在IDRID数据集上,灵敏度和特异性分别为94.20%和97.05%,二次加权系数为87.83%;在APTO...     

基于多尺度一致性与注意力机制的视网膜血管分割网络

针对现有的视网膜血管分割方法存在对微血管和毛细血管的分割能力不足,导致血管断连和末端血管漏分,造成视网膜血管分割性能不佳的问题,本文提出一种基于多尺度一致性与注意力机制的视网膜血管分割网络(multi-scale consistency and attention mechanism U-Net, MCAU-Net)。首先,该网络在瓶颈特征层嵌入注意力细化模块(attention refinement module, ARM),能有效细化瓶颈层冗余的特征,抑制背景等无关像素的权值。其次,将上下文特征融合模块(context fusion module, CFM)与传统的跳跃连接相结合,以此补充在特征提取过程中逐渐丢失的信息,加强网络对微血管和毛细血管的构建能力。最后,基于网络的多尺度输出设计了一种多尺度一致性的训练方式,以增强网络对不同尺度特征的敏感性。在DRIVE和CHASE＿DB1公开数据集上进行的对比实验表明本文网络具有良好的分割性能。     

基于SOANet的圆锥角膜辅助诊断

亚临床期圆锥角膜(subclinical keratoconus, subkc)发病隐匿,现有医疗设备诊断存在局限性,所以提出一种诊断亚临床期圆锥角膜的检测方法是十分必要的。有研究发现圆锥角膜(Keratoconus, kc)力学性能的改变早于形态学,因此从角膜生物力学的角度筛查亚临床期的圆锥角膜更加符合临床实际。本文运用角膜生物力学特征,以点云数据作为网络输入数据,将SO-Net (self-organizing network)和自注意力(self-attention, SA)机制结合构建SOANet,对圆锥角膜、亚临床期圆锥角膜和正常角膜进行分类。首先,利用可视化生物力学分析仪(corneal visualization Scheimpflug technology, Corvis ST)拍摄角膜受力形变视频,对其进行处理得到点云数据集,接着对点云数据进行增强处理,使3种类型的角膜数据量分布均衡。然后按照3∶1的比例划分训练集和测试集,分别对角膜进行二分类和三分类。最终模型在二分类和三分类测试集上的准确率分别达到98.3%和91.26%,即有效识别亚临床期圆锥角膜和圆锥角膜。实验...     

融合注意力机制的轻量级摔倒检测

摔倒检测大都依靠传感器设备,此类方法受设备自身和环境因素影响较大,常常无法发挥该有的作用,同时,基于视觉的方法往往实时性较差,鲁棒性不强。针对上述问题,本文提出了一种鲁棒性强、能有效部署在嵌入式设备上的轻量化摔倒检测算法。以YOLOv5为基准模型,首先,融合轻量级注意力机制模块,使网络更关注要识别的目标区域,增强网络的识别精度。其次,使用模型压缩方法对模型进行剪枝,减小模型体积和计算量,使模型轻量化,以提高推理速度和便于部署在嵌入式设备中。最后,对剪枝后的模型进行知识蒸馏,在不提升模型复杂度的前提下提升模型的检测精度。实验结果表明：本文模型相较于基准模型,mAP增加了1.7%,召回率提高了1.2%,模型体积减小了79.1%,浮点运算量降低了70.9%。将本文模型部署在嵌入式设备Jetson Nano上,检测速率达到13.2 frame/s,基本满足实时性摔倒检测的要求。     

基于GRNN与注意力机制模型的非侵入式家用负荷分解

为了提高识别精度,提出一种基于GRNN与注意力机制模型的非侵入式家用负荷分解方法.采用批标准化来减少神经网络层与层之间的耦合,利用GRNN强大的时间序列特征表示能力,来提取电力负荷入口处测得的总用电信息与各电器能耗之间的关系,同时利用注意力机制来减少模型的权重参数.最后通过算例验证了算法的可行性与优越性.     

用户初始服务密码管理方式

本文对用户初始服务密码管理困难的原因进行了深入的分析,提出了将初始服务密码印制在SIM卡涂层下的新型管理方式。     

Fe2O3气敏材料研究进展

综述了近年来Fe_2O_3气敏材料常用的合成方法,如sol-gel法,沉淀法,水热法和微乳液法。总结了焙烧温度与掺杂效应对气敏性能的影响,探讨了气敏机理模型,并对今后的研究方向提出了一些看法。     

基于RDF4S的一种轻量语义Web服务组合

首先简要介绍语义Web服务资源描述框架(RDF4S),在此基础上提出语义Web服务包装机制,语义Web服务经包装后,分别通过组合接口和调用接口为组合语义Web服务的设计与调用提供支持.然后分别详细介绍组合语义Web服务的设计存储和调用执行:通过图形化的设计工具按照语义Web服务的3种基本逻辑关系设计组合结构图,然后将该图映射到组合结构信息表存储,组合语义Web服务执行时根据结构信息表生成语义Web服务代理对象和相应的语义消息,再根据语义消息传递机制调用Web服务实体.最后用一个实例展示组合语义Web服务执行时的消息传递,试验表明该方法有效.