个性化元搜索引擎模型的研究与设计

随着人们对搜索的效率和信息检索质量要求的不断提高,传统的搜索引擎已不能很好地满足人们的需求。为了解决这个问题,本文介绍元搜索引擎技术和个性化技术,并且结合两者重点研究个性化元搜索引擎模型,包括个性化元搜索引擎系统总体架构、用户兴趣模型的基本结构以及个性化元搜索引擎对信息采集处理的流程。个性化元搜索引擎有一定的应用和实用价值。     

基于Agent元搜索引擎的研究与设计

提出一种基于Agent元搜索引擎系统,并且设计智能元搜索引擎的总体框架,描述Agent元搜索引擎系统模块的功能,分析该系统实现的关键技术,通过对系统进行的性能测试表明,系统的查准率和查全率得到了提高。     

基于ZIGBEE技术的工业污水排放监控系统的设计

在工业发展过程中,环境保护已经变得越来越重要。该文在介绍Zigbee基本特点的基础上,把新一代的无线通信Zigbee技术应用在了工业污水监控领域中。     

一种带有增益提高技术的高速CMOS运算放大器设计

设计了一种用于高速ADC中的高速高增益的全差分CMOS运算放大器。主运放采用带开关电容共模反馈的折叠式共源共栅结构,利用增益提高和三支路电流基准技术实现一个可用于12~14 bit精度,100 MS/s采样频率的高速流水线（Pipelined）ADC的运放。设计基于SMIC 0.25μm CMOS工艺,在Cadence环境下对电路进行Spectre仿真。仿真结果表明,在2.5 V单电源电压下驱动2 pF负载时,运放的直流增益可达到124 dB,单位增益带宽720 MHz,转换速率高达885 V/μs,达到0.1%的稳定精度的建立时间只需4 ns,共模抑制比153 dB。     

基于轻量化SSD的菜品识别

为了能够在移动设备等计算力弱的平台部署菜品识别系统,帮助人们了解菜品信息,对传统目标检测模型SSD做轻量化改进,提高了检测准确率和检测速度.首先使用MobileNetV2代替SSD模型的VGG-16,减少模型体积,提升运行速度;使用注意力机制和混洗通道算法,设计新的注意力逆残差块,增强特征提取能力;优化IOU计算方式,对回归定位损失函数做改变,加快模型的收敛;最后在自建的中餐菜品数据集Chinesefood上进行训练.实验表明,本文提出的Att_Mobilenetv2_SS-DLite轻量型目标检测模型相比SSD和其它目标检测模型效果更佳.     

基于改进Canny算子的手势图像边缘检测

针对手势检测不准确,手势边缘检测有偏差等问题,文中提出了一种改进的Canny算子用于检测手势图像边缘。改进的Canny算子使用自适应中值滤波与双边滤波相结合的方法去除图像噪声,并在Sobel的基础上扩展45°和135°方向的梯度幅值计算,自适应获取最佳阈值判别图像边缘。最后,使用哈夫变换与像素点的梯度方向相结合检测边缘,连接边缘、增强边缘。实验表明,改进后Canny算子检测的结果8连通数比传统Canny算子检测的结果8连通数多,边缘连续性较好,检测精度更高且自适应性增强。     

电热式微机电系统微镜傅里叶变换红外光谱仪

为了研制小体积、低成本、高分辨率的微型傅里叶变换红外光谱仪,通过选择电热式微机电系统(MEMS)微镜作为迈克尔逊干涉仪动镜,在满足了傅里叶光谱仪小型化、便携化的同时,利用折叠双S型Bimorph驱动结构来实现双倍位移量以确保较高分辨率,并将分束器外置来进行不同波段的灵活选择,进而实现全光谱范围的应用。以1 310 nm激光作为参考光光源,钨灯宽带光作为待测光源信号,通过信号采集、滤波、插值、光谱恢复步骤完成原始信号采集到光谱信号复原的过程。测试结果表明:电热式微镜的位移量可达到500 m,光谱理论分辨率1 nm,光谱仪整机尺寸小至62 mm62 mm28 mm。测试基线噪声为0.000 04,基线重复性为0.000 32,吸光度重复性为0.000 48。性能指标能满足食品安全、药品检测、石油化工等领域的光谱检测应用。     

基于光栅波导共振耦合的传感器特性研究

该文设计了一种基于光栅波导共振角耦合的生物传感器,通过光栅波导模式谱变化检测传感器表面有效折射率变化的方式,实现了传感器表面附着物的精确检测。并在平板介质光波导理论基础上,推导了三、四层结构理论模型,实验得到了入射角与检测溶液折射率及入射角与分子膜层厚度间的变化关系。结果表明,光栅波导共振角耦合生物传感器入射角与待测溶液折射率存在良好的线性关系,并具有较高灵敏度,精度可达0.01(°)/nm。通过该方法制作出无标记的生物传感器,能广泛应用于生物分子检测,尤其适合蛋白质分子生物检测。     

基于多模态融合的视觉问答传输注意网络

针对传统视觉问答任务无法完全捕捉多模态特征之间复杂相关性的缺点,文中提出了基于多模态融合的视觉问答传输注意网络。在特征提取部分,分别利用GloVe词嵌入+LSTM提取问题特征,并使用ResNet-152网络提取图像特征。通过3层传输注意网络进行多模态融合来学习全局多模态嵌入信息,进而使用该嵌入重新校准输入特征。文中设计了一个多模态传输注意学习架构,通过对传输网络进行重叠计算,使组合特征聚焦在图像和问题的细粒度部分,提高了预测答案的准确率。在VQA v1.0数据集上的实验结果表明,该模型的总体准确率达到了69.92%,显著优于其他5种主流视觉问答模型的准确率,证明了该模型的有效性和鲁棒性。     

IPTV组播技术中服务质量策略的研究

随着网络技术的飞速发展,新的多媒体应用,如视频广播、视频点播、会议电话等不断涌现。如果仅仅使用传统单播技术,将会给电信运营商带来巨大的带宽浪费,而组播技术能在一定范围内有效缓解带宽消耗。该文通过深入研究IPTV系统的组播技术,分别从体系结构和协议方面提出基于MPLS网络的差分服务模型、基于QoS参数的PIM-SM模型等策略保证IPTV组播的服务质量。