为了提高渗出液病变分割的抗噪性和质量,简化渗出液分割工序及提高分割效率,提出了一种基于改进的自适应中值滤波(IAMF)的糖尿病视网膜渗出液病变分割方法.IAMF考虑将像素点(x,y)邻域中的各像素值的中值和偏置项的加权平均来替换当前像素点的灰度值,且根据噪声判定条件判断中值是否是噪声,在给定范围内自适应改变滤波器的窗口尺寸大小及窗口形状,使得滤波结果突出视网膜渗出液的形状结构,减少或消除可能的出血和其他混杂的视网膜结构.通过实验结果表明,IAMF方法通过自适应改变的窗口尺寸和形状,既兼顾降噪效果和图像细节保护的问题,又能提高图像处理速度.经过改进的自适应中值滤波器预处理后的糖尿病视网膜图像,结合自适应阈值二值化分割的渗出液轮廓清晰、完整,对不同形状、尺寸、光照条件下的渗出液病变具有鲁棒性,有效去除相机成像产生的椒盐噪声.所提出的方法简化了糖尿病视网膜渗出液分割工序、提高了分割效率.
目前,关于使用普通代码数据集自动生成或变异的研究有很多,但专门针对漏洞代码数据集自动化产生的研究还很少受到公众关注.由于漏洞代码的特殊性,现有漏洞代码的产生主要以手工编写为主,为了产生出更多的漏洞代码,采取相反的思路,不修改普通代码为漏洞代码,而是直接对现有的漏洞代码进行变异.使用代码切片表示污点数据的控制流和数据流信息,并结合Sequence-to-Sequence深度神经网络随机生成新的代码片段.对变异后的漏洞代码进行实验.结果显示,变异后代码语法正确率在71%左右,基于语法正确的变异代码的漏洞真阳性率在93%左右.将变异后的漏洞代码应用在漏洞检测技术中发现,这些漏洞代码可用于区分和测试静态漏洞检测工具,还可作为深度学习漏洞检测技术的训练样本,模型的训练结果显示添加变异的漏洞代码后所有指标均优于基线方法.
电磁超声作为一种重要的非接触式检测技术,在工业上的应用越来越广泛.随着工业的不断发展,工业板材的应用也越来越广泛,在板材检测方面,电磁超声可以通过对表面缺陷的检测和分类,提高检测效率和准确性.但是,由于工业板材尺寸的多样性,换能器的调节和匹配以及如何保证电磁超声的检测精度是一个难题.因此,设计出了一种可调节的电磁超声换能器,使其能够适应不同尺寸的板材进行检测,同时,尝试使用跑道型线圈和周期性永磁体组合在非铁磁性材料(铝板)中激发SH导波,以提高换能效率和检测精度.多跑道型线圈的设计,使其可以适应不同尺寸的工业板材,并且可以在不同的频率段内实现信号的获取,从而提高检测精度.通过Comsol Multiphysics仿真软件对EMAT进行三维有限元仿真分析,以双跑道型线圈为例.结果表明,改进型双跑道型线圈电磁超声换能器的最大磁通密度模是改进前的 4.86 倍;改进型双跑道型电磁超声换能器激发的SH导波在所选取的质点处位移场Y分量和Z分量分别是改进前的14.2倍、2.06倍,有效改善了换能器的性能,提高了检测精度和效率.
目前,图像作为人类接收信息的重要途径,发挥着重要的作用.针对暗光环境下图像清晰度低、无法识别等问题,提出了基于生成式对抗网络(generative adversial networks,GAN)的改进算法.首先,利用亮度均衡化对网络进行约束,使其产生的结果能够更加关注图像整体的亮度均衡.其次,为了提升网络的判别准确率以及加快网络收敛能力,实验选用PatchGAN作为判别器.最后,在特征提取网络之后加入融合注意力机制CBAM模块,用来提升网络的特征表达能力.实验结果表明,改进的GAN网络算法在结构相似性(structural similarity index measure,SSIM)及峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)指标上较Enlighten GAN分别提升了 7.4%和 10.6%,可见改进算法能够有效地提升图像的亮度均衡和对比度.
产学合作(UIC)对于企业来说是快速实现技术创新的一种有效模式,但受限于信息的不对称和需求的模糊性,当前产学合作机会伙伴选择效率不高.首先,基于领域主题和动态的高校产学合作专家画像,构建了融合产学合作偏好与企业产学合作关系图谱知识的产学合作推荐模型UICR.然后,以"人工智能AI"领域技术企业的业务领域为关键词抽取CNKI近三年的专利数据进行特征抽取和算法建模.最后,对比学术推荐领域常用的推荐算法验证模型的性能.所提出的知识融合产学合作推荐模型在精确率Precision@N、召回率Recall@N和F1-score@N指标上均有显著提升,证明了UICR在产学合作机会识别和伙伴选择中具有更高的实用价值,扩展和深化了当前产学合作推荐的相关研究.
鉴于平扫CT中血管未增强、肺动静脉区分难度加大而造成的标注成本高、样本少等特点,提出一种基于双任务一致性正则的半监督肺动静脉分离方法.首先以半监督框架为基础模型,引入回归真实标签的符号距离图作为辅助任务,以增强网络对动静脉几何形状特征的学习.然后,为了平衡不同任务之间的关系,在网络中嵌入多任务联合损失函数,以提高整个模型的性能.经实验验证,所提出的方法动静脉分离结果要优于V-Net、3D U-Net等方法.为了进一步验证方法的有效性,对网络进行了数据集划分实验.实验结果显示,随着标注数据量和未标注数据量的增加,所提方法具有进一步提高性能的潜力.
随着非金属复合材料的应用场景日益增加,对其进行无损检测的需求也日渐迫切,针对以上问题提出了一种基于电磁时间反演原理,使用时间反演多信号分类法进行非金属复合材料无损检测成像的技术.通过将无损待测物和有损待测物的S参数信息做差,得到缺陷所提供的信道响应信息,对其进行特征值分解,得到所需要的天线激励幅度与相位,回发后使得场集中于缺陷位置,利用时间反演多信号分类法得到成像结果.实验结果表明,所提出的方法可以实现对非金属复合材料的高精度、高分辨率的无损检测成像,缺陷大小0.13λ,误差仅为0.06λ,技术新颖,具有极大的应用价值.
民航客运运价搜索业务与用户访问量息息相关,且日志量与访问量成正比,高峰时每天日志量可达TB级,而低谷时日志量仅几百MB,因此利用云服务自身的弹性扩展能力,对日志量高峰和低谷时的服务器资源进行动态调整,就变得尤为重要,这样不但可以节省服务器资源的使用,带来巨大经济效应,还可以降低运维成本.以民航客运运价搜索系统上云为背景,基于ELK体系架构,提出了一种云上日志采集与分析系统的研究与实现,完成对云上产生的海量日志进行数据收集、处理、查询和可视化构建.与云下的日志采集与分析系统相比,在功能相同的情况下,使用了近一半的服务器资源实现了云下两倍的日志数据存储.
为了使教师进一步感知学生的学习状态,从而提高学生的学习效率,学生表情识别领域已备受关注.针对基于深度学习的学生表情识别这一特征领域的研究展开综述,首先阐述了深度学习的基本内容;其次总结了学生表情识别的研究现状;然后讲述了基于静态图片和实时图像的表情识别方法;最后分析了学生表情识别过程中存在的不足.结果表明,表情能够传达学生的心理情绪,并随着教育信息化、智慧化的发展,学生表情识别的研究可以为课堂教学提供有效反馈.
设计了一种多扇区超带宽多输入多输出(multiple-in multiple-out,MIMO)天线,整个天线结构由四个准八木环形天线组成,相邻单元之间的间隔角度为 90°.环形周长设计在 4.0 λg(λg为 5.8 GHz波导波长),可以获得四个不同的电流最大值,即在单一馈电时可产生四个不同方向的波束.每个天线元件的主波束与相邻天线的主波束相差近 90°,每个天线元件相邻两束的最大距离至少为 73°,这表明MIMO天线系统具有高度不相关性,可以实现水平面内全方向范围的波束覆盖.天线环路引入L形枝节作为等效的电偶极子,可以抵消来源于地面电流的辐射.提出的MIMO天线阻抗带宽为 65.6%(3.35～6.62 GHz),最大可实现增益为7.1 dBi.
在三维重建中,运动恢复结构法(structure from motion,SfM)作为经典重建方法,离不开图像的特征提取与初始图像对的选取.在利用标准ResNet-18 算法进行图像特征提取时会遇到特征提取速度较慢、参数数量过多等问题.为此,利用改进的ResNet-18 处理部分上游任务,通过将标准残差块替换为深度可分离卷积,可以降低网络参数数量,提高图像特征提取与匹配方面的效率.另外,将ReLU激活函数更换为ELU激活函数,可以提高特征提取质量,进一步优化运动恢复结构法的相关性能.实验结果表明,优化后的算法在两个测试集上的图像特征提取耗时减少了48.45%,网络参数数量也得到了一定的降低,提高了运算效率,同时也在一定程度上优化了网络结构,得到了良好的提取效果.
提出了一款贴片加载的宽带±45°双极化环偶极子天线.天线通过同轴线进行馈电,同轴内导体穿过介质基板和Y形结构连接,同轴的外导体连接环偶极子其中的一个臂.Y形馈电结构与偶极子臂互相耦合,可以扩展天线的阻抗带宽.在最初环偶极子天线的基础上加入十字形结构和矩形贴片,十字形结构和环偶极子天线之间通过金属化通孔连接,增加了电流的流动路径,可以提高天线的匹配性能;矩形贴片和环偶极子天线之间会产生强的电容耦合,天线将出现一个新的谐振点,从而扩展了天线的阻抗带宽,提高整个频段的阻抗匹配性能.仿真结果表明天线在3.84～6.55 GHz频段内VSWR<2,相对阻抗带宽为52.2%,最大增益为 8.56 dBi,天线的辐射效率在 90%以上,同时覆盖了 5G频带(4.8～5.0 GHz)和WLAN(无线局域网)频带(5150～5350 MHz和5470～5725 MHz).
为提高嵌入式软件测试结果的可靠性,引进半实物仿真技术,设计了一种针对嵌入式软件的测试平台,将测试平台划分为客户端与测试服务器端两个主要部分,在服务器端内部署测试服务器、管理服务器,设计嵌入式软件测试平台架构;选用PXIe数字化仪高速AD同步数据采集卡、MBD-X11SSM-F工控机作为平台主要硬件设备;利用半实物仿真技术中的Cereal仿真模拟软件,设计嵌入式软件测试断点机制;选择XML文件作为脚本文件,利用数据挖掘技术中的最小二乘计算法,建立针对嵌入式软件测试脚本信息的线性函数模型,设计嵌入式软件测试脚本执行管理与脚本存储规范;通过建立测试平台与被测嵌入式软件代码交互、配置可拓展测试工具接口,实现测试质量报告的生成.对比实验结果证明,设计的软件测试平台应用效果良好,可以提高嵌入式软件测试结果的可靠度.
为了提高高速移动场景下的信道估计性能,基于最小均方误差准则,研究了多个子帧中正交频分复用系统中的导频设计问题.通过最小均方误差准则,选择出最合适的OFDM符号插入导频符号,同时通过相关性理论,提出了基于相关性理论的预选方案,加速了对于最合适的OFDM符号搜索的速度.仿真结果表明,选择出的导频图案相较于等间隔排布的导频图案更适用于高速移动信道下的导频估计,提出的预选方案相比于不进行预选的方案也拥有更快的收敛速度.
无线传感器网络经常部署在无人值守和易受攻击的环境中,几乎没有维护条件,这使得攻击者可以进行拆卸和窃取等物理攻击,从而破坏节点和整个网络的安全性.针对现有的无线传感器网络密钥预分配方案存在安全性较低、网络连通率不高等问题,提出一种基于双向哈希函数的密钥预分配方案(key pre-distribution scheme based on two-way hash,KPSTH),通过构造密钥矩阵和哈希函数的单向性质降低密钥破解概率,对单跳路由范围内无法建立连接的节点通过中间节点密钥协商扩大了邻居范围,提高了本地节点安全连通概率和节点抗俘获能力,并进行了理论分析和实验仿真.结果表明,所提出的方案具有较高网络抗毁性的同时拥有更高的全局网络连通率,且能耗方面也有良好表现.
11 月 3 日,山东电子学会、德州天衡新区管委会就党建工作与学会业务工作深度融合、推进党建与业务同部署同发展问题进行深入交流与探讨.会后,由山东电子学会理事长刘培德、德州天衢新区党工委书记祁小青带队,前往山东大学集成电路学院参观交流.
地图瓦片缓存技术降低了WebGIS服务端的压力,不需要进行动态出图,大大提高了地图服务的性能,有力提升了用户体验.从地图瓦片数据存储方式入手,分析了地图瓦片文件存储方式存在的问题,设计了一种基于MongoDB集群的分布式瓦片数据存储方案,研发了瓦片快速存储与管理软件,实现了"天地图山东"平台地图瓦片的精细化管理和存储架构的升级.通过对地图瓦片文件存储与MongoDB存储的读取效率进行性能测试和对比分析可以发现,基于MongoDB的地图瓦片存储方式在高并发访问时有着明显的优势,能够满足实际工作的需要.
随着卫星互联网的大规模建设发展,地面卫星测控安全防护设备硬件数量大幅增加、多卫星任务的自动化管理保障困难等问题逐渐显现.为此,提出一种测控安全防护服务基于国产化自主可控软硬件平台、密码卡硬件虚拟化和基于容器的软件虚拟化及动态调度技术的方案,可以解决传统地面测控安全设备数量众多、各卫星测控安全防护服务独立配置、自动化运维程度低等问题,并通过演示验证平台完成功能验证,为大规模工程应用提供一定研究基础.
相比于传统纸质档案管理而言,电子档案作为体积更小、传输与存储渠道更多样的文件管理方式,利用区块链技术、非对称(error correcting code,ECC)加密算法,建立用于档案数据保护与管理系统,在面对海量的人事档案数据时,基于区块链服务器与应用程序监测技术,可更为迅速地发出响应、提升高吞吐(TPS)流量的数据验证速度,运用非对称ECC加密算法、数字签名技术,能够解决数据传输与存储通信过程中可能出现的信息窃取、篡改、重放等问题,从而实现人事档案访问、查询、借阅、传输与存储的系统化管理.
针对当前基于深度学习的人脸识别算法对一些模糊或较暗图像识别人脸准确率不高的问题,结合Gamma校正算法优点,提出了融合Gamma校正的多任务卷积神经网络(multi-task convolutional neural networks,MTCNN)人脸识别算法(gamma multi-task convolutional neural network,GMTCNN).首先,利用Gamma校正增加图像像素低的对比度,同时减少图像像素高的部分的对比度;其次,利用MTCNN算法对处理后的图像人脸识别.实验结果表明,GMTCNN算法对有遮挡物的人脸识别率更高,并且能够准确识别一张图的多张人脸.
