基于多尺度卷积网络的快速图像去雾算法

针对目前图像去雾技术存在的使用场景有限、处理速度慢等问题,提出一种基于多尺度卷积网络的快速去雾算法。算法由去雾和修复两部分组成。去雾模块首先将有雾图像输入,经过特征提取和融合,然后通过变形后的大气物理散射算法对透射率图和大气光值统一学习,并演出去雾图像。去雾后的图像仍存在色调偏暗、细节不清晰的问题。修复模块利用对比度受限自适应直方图均衡方法对去雾图像进行修复,提升图像的对比度和算法的鲁棒性。通过去雾任务与目标检测任务相结合的测试实验进一步验证了算法的有效性。     

基于二元决策图的网络可靠性评估

提出一种改进-二元决策图(BDD)的网络可靠性评估方法.为了解决BDD构造中有效识别同构子图的问题,将边收缩/删除法应用于BDD的图分解中,并提出了BDD的宽度优先搜索算法,通过遍历BDD图对边进行排序,为布尔函数的不交化提供了一种新的高效途径.实验结果表明,该算法具有精确性高、时间复杂度低的优点,可以避免常规最小路算...     

基于信息质量的信息优势评估指标研究

一方有根据需要收集、处理、分发信息的能力,能够预测敌方信息需求的变化,并且能阻止敌方拥有相同的能力,这样的一方才具有信息优势.如何评估基于信息质量的信息优势是研究热点,但目前信息优势评估指标体系不完善,不足以评估信息质量,针对这一不足,提出了新的评估指标体系:完备性、准确性、更新性、新颖性、关联性、真实性和可靠性,并对每个指标进行了解释和分析.随后的研究表明,文中提出的评估指标体系具有一定的理论和实际意义.     

指控系统信息服务质量评价指标

指控系统的信息服务质量在某种程度上决定了指控系统的效能。在分析信息质量、服务功能、服务性能等影响信息服务效果的质量要素基础上,提出了指控系统信息服务质量的评价指标。针对各指标的特点,分别设计了定量评价、半定量评价和定性评价3类评价方法,给出了典型指标的具体评价算法和步骤,并进行了详细讨论。研究结果可为指控用户开展信息服务质量评价提供理论依据和参考。     

基于弱监督学习的目标检测研究进展

随着卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的不断发展,目标检测作为计算机视觉中最基本的技术,已取得了令人瞩目的进展。介绍了强监督目标检测算法对数据集标注精度要求高的现状。对基于弱监督学习的目标检测算法进行研究,按照不同的特征处理方法将该算法归为四类,并分析比较了各类算法的优缺点。通过实验比较了各类基于弱监督学习的目标检测算法的检测精度,并将其与主流的强监督目标检测算法进行了比较。展望了基于弱监督学习的目标检测算法未来的研究热点。     

分组密码RC6在TMS320C6201上的实现

在TI公司的DSP芯片TMS320C6201上实现分组密码RC6。利用TMS320C6201的特点利用汇编语言实现算法的加、解密过程,其中对128bits的RC6每秒钟实现加密157.1Mbits, 每秒解密154.2Mbits,实现速度比较理想。     

基于深度学习的图像实例分割技术研究进展

随着深度学习算法在图像分割领域的成功应用,在图像实例分割方向上涌现出一大批优秀的算法架构.这些架构在分割效果、运行速度等方面都超越了传统方法.本文围绕图像实例分割技术的最新研究进展,对现阶段经典网络架构和前沿网络架构进行梳理总结,结合常用数据集和权威评价指标对各个架构的分割效果进行比较和分析.最后,对目前图像实例分割技术面临的挑战以及可能的发展趋势进行了展望.     

基于信息质量的信息优势评估指标研究

一方有根据需要收集、处理、分发信息的能力,能够预测敌方信息需求的变化,并且能阻止敌方拥有相同的能力,这样的一方才具有信息优势。如何评估基于信息质量的信息优势是研究热点,但目前信息优势评估指标体系不完善,不足以评估信息质量,针对这一不足,提出了新的评估指标体系：完备性、准确性、更新性、新颖性、关联性、真实性和可靠性,并对每个指标进行了解释和分析。随后的研究表明,文中提出的评估指标体系具有一定的理论和实际意义。     

基于在线教学案例的启发式教学模式研究

针对信息化环境下,在线资源和服务逐步丰富,有必要充分利用网络环境进行教学改革的教学实际,分析案例教学和在线教学案例的特点,提出基于在线教学案例的启发式教学模式的设计思路和实施办法,并对该教学模式在"指挥信息系统"课程中的运用进行了探索,同时对其在实施过程中面临的问题和对策进行了阐述。