基于BIM的钢筋骨架语义设计点云自动生成算法

当前预制构配件钢筋骨架质量检查主要依靠人工,存在效率低、容易出错的问题。建筑信息模 型(BIM)、三维重建等技术为改进预制构配件钢筋骨架质量检查方法提供可能。运用这些技术时,有必要由钢 筋骨架 BIM 模型生成可区分每根钢筋的点云。为此,提出了语义设计点云的概念,并构建了基于 BIM 的钢筋 骨架语义设计点云自动生成算法。该算法首先从钢筋骨架 BIM 模型中提取每根钢筋并分别存储于不同的文件, 然后对每根钢筋所在文件进行格式转换,接着生成每根钢筋的语义设计点云,最后基于每根钢筋的语义设计点 云生成钢筋骨架语义设计点云。分别用简单钢筋骨架和复杂钢筋骨架对基于 BIM 的钢筋骨架语义设计点云自 动生成算法进行实验验证,结果表明,该算法能够自动并快速地生成准确的钢筋骨架语义设计点云。      

CRYSTAL-KYBER硬件设计优化空间探索

公钥密码学对全球数字信息系统的安全起着至关重要的作用。然而,随着量子计算机研究的发展和Shor算法等的出现,公钥密码学的安全性受到了潜在的极大的威胁。因此,能够抵抗量子计算机攻击的密码算法开始受到密码学界的关注,美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)发起了后量子密码(Post-quantum cryptography,PQC)算法标准全球征集竞赛。在参选的算法中,基于格的算法在安全性、公钥私钥尺寸和运算速度中达到了较好的权衡,因此是最有潜力的后量子加密算法体制。而CRYSTALS-KYBER作为基于格的密钥封装算法(Key encapsulation mechanism,KEM),通过了该全球征集竞赛的三轮遴选。对于后量子密码算法,算法的硬件实现效率是一个重要评价指标。因此,本文使用高层次综合工具(High-level synthesis,HLS),针对CRYSTALS-KYBER的三个主模块(密钥生成,密钥封装和密钥解封装),在不同参数集下探索了硬件设计的实现和优化空间。作为一种快速便捷的电路设计方法,HLS可以用来对不同算法的硬件实现进行高效和便捷的探索。本文利用该工具,对CRYSTALS-KYBER的软件代码进行了分析,并尝试不同的组合策略来优化HLS硬件实现结果,并最终获得了最优化的电路结构。同时,本文编写了tcl-perl协同脚本,以自动化地搜索最优优化策略,获得最优电路结构。实验结果表明,适度优化循环和时序约束可以大大提高HLS综合得到的KYBER电路性能。与已有的软件实现相比,本文具有明显的性能优势。与HLS实现工作相比,本文对Kyber-512的优化使得封装算法的性能提高了75%,解封装算法的性能提高了55.1%。与基准数据相比,密钥生成算法的性能提高了44.2%。对于CRYSTALS-KYBER的另外两个参数集(Kyber-768和Kyber-1024),本文也获得了类似的优化效果。     

图像去雾算法研究综述

图像去雾技术的目的是为了去掉图像中雾的影响,从而获得高质量的图像。本文主要从图像增强、图像复原和深度学习的角度归纳总结了图像去雾方法的研究状况,对暗通道先验等经典算法以及新活跃在去雾领域的几种深度学习去雾算法做了进一步的分析,并对各类算法的性能进行了总结,最后针对各类图像去雾方法指出了存在的问题及未来的展望。     

微信息大数据粗糙集的近似约简

为了应对微信息舆情数据的格式复杂、价值稀疏和收集困难等大数据处理技术难题,基于隐含语义分析和粗糙集近似约简理论,设计微信息的数据区间值集和近似匹配分类算法.在不影响数据主要关联关系的原则下,提炼核心属性、消减次要属性,实现一种微信息异常主题倾向的发现方法.结果表明,该近似约简算法能在完成微信息兴趣倾向主题分类的前提下,将数据集属性大幅度缩减,提高微信息的信息挖掘效率,为微信息大数据舆情处理工作提供了新的思路和案例.     

基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测

针对目前协同显著性检测方法中存在的语义特征类相差悬殊的物体被误检测为协同对象等问题,提出了一种基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测算法CSCCD。首先,采用引导超像素滤波方法对SLIC分割出的超像素区域和DSS生成的显著性区域进行处理,清晰地显示了目标边界轮廓;然后使用Mask R-CNN提取语义特征,给出了图像语义特征和语义一致性的定义,并针对提取语义特征过程中出现的同一语义类别的物体在不同形态下被检测为不同语义类别的问题,提出了图像组语义相关类的概念,在此概念的基础上定义了图像组语义关联类,解决了多幅图像的语义关联问题;最后融合显著性检测区域和图像组语义一致性区域得到协同显著性检测结果。在公开基准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效凸显目标整体及轮廓,在客观量化方面的综合性能有明显提升。     

基于用户分层的手持工具感知差异的研究

为探索设计者、供应商和终端用户对手持工具的感知差异,以钳子为研究对象,进行视觉感官试验、触觉感官试验和操作体验测试,运用因子分析法和方差分析法进行对比分析,得出用于钳子评价的语义因子,发现设计者和终端用户对钳子的可用性和便携性方面的感知差异较显著,在使用前后的复杂性和弹性的评价差异较大。     

基于LDA和word2vec的英文作文跑题检测

针对目前国内的英语作文辅助批阅系统缺少准确而高效的跑题检测算法的问题,提出了一种结合LDA和Word2vec的跑题检测算法。该算法利用LDA模型对文档建模并通过Word2vec对文档训练,利用得到的文档主题和词语之间的语义关系,对文档中各主题及其特征词计算概率加权和,最终通过设定合理阈值筛选出跑题作文。实验中通过改变文档的主题数而得到的不同F值,确定了最佳主题数。实验结果表明所提出的方法比基于向量空间模型的方法更具有效性,可以检测到更多的跑题作文并且准确率较高,F值达到89%以上,实现了作文跑题检测的智能化处理,可以有效地应用在英语作文教学中。     

基于图像分层树的图像语义分割方法

针对传统语义分割模型缺乏空间结构信息,无法准确地描述对象轮廓的问题,提出了一种基于图像分层树的图像语义分割方法。分层树模型采用结构森林方法生成轮廓模型,为防止过度分割,运用超度量轮廓图算法得到多尺度轮廓图,然后利用支持向量机训练多尺度轮廓图生成图像分层树,通过随机森林精炼分层树,最终输出图像语义分割结果。在测试实验中,像素精确度达到82.1%,相比区域选择方法(Selecting Regions)提升了2.7%。并在较难区分的树和山脉的预测精确度上,相比层次标记方法(Stacked Labeling)分别提升了16%,25%,具有更高的稳定性。实验结果表明,在复杂的室外环境下,对图像语义分割的精确度、稳定性和速率均有明显改善。     

自然语言中的预设问题

介绍了弗雷格的预设理论、罗素的预设观点和斯特劳森的预设思想,追溯了预设理论的哲学渊源,分析了语言学研究预设的视角,在此基础上探讨了预设触发语和预设的投射问题。     

明亮区域的暗原色先验算法

针对暗原色先验算法在处理含有大面积明亮区域的有雾图像时,复原图像会产生严重色彩偏移的不足,提出了一种基于像素点的透射率修正方案.在分析暗原色先验去雾原理以及复原图像色彩偏移成因的基础上,对去雾模型进行推导,使用暗通道亮度与大气光数值接近度及像素通道间数值接近度作为明亮区域判定机制,得出更具普适性的透射率求取方法.明亮区域采用容差机制纠正错误估计的透射率,非明亮区域仍采用原透射率求取方式,并首次将改进算法应用到雪天模糊图像清晰化中.实验结果表明,改进算法使去雾图像清晰自然,可有效修正色彩失真.