基于最大匹配的移动众包任务分配研究

通过在piFogBedII中引入移动众包资源,解决了雾计算实验平台用户层设备多样性和移动性问题,但也带来移动众包任务分配的问题,而现有移动众包任务分配机制不适合该平台.基于双向拍卖机制,设计了基于最大匹配的任务(MTM)分配算法,考虑移动用户的偏好,以最大化任务匹配数为目标,并满足诚实性、个体理性和预算平衡性.实验表明...     

P2P电子商务中基于群的信任模型

在分析P2P电子商务特点的基础上,提出一种基于群的信任模型CPNM.与传统信任模型不同的是,节点的信任度主要由同群内的节点评估而不是用全体节点进行评估;在信任度量中,除交易总数和交易反馈两个常规参数外,还引入了交易规模参数.经模拟实验测试,CPNM可以降低网络负载,保证较高的网络性能,表现出良好的抗共谋攻击能力.     

基于多感受野与分组混合注意力机制的肺结节分割研究

从CT图像中自动有效分割肺结节对诊断和治疗肺部肿瘤具有重要意义。鉴于肺结节在肺部所占比例很小、形态不规则、与一些邻近组织和器官在视觉上非常相似，给分割任务带来困难，本文提出一种基于多感受野与分组混合注意力机制的肺结节分割网络MRF-GMA。首先，该网络通过多感受野特征聚合模块，捕获不同尺度的结节；其次，利用分组混合注意力模块，提升对结节像素的分辨能力；最后，采用混合损失函数对训练过程进行优化，缓解了类不平衡的问题。在实验部分，本文分别将MRF-GMA与FCN、SegNet、R2U-Net和Attention U-Net等进行比较，结果表明，MRF-GMA模型在Dice相似性系数(DSC)、召回率(recall)和准确率(accuracy)等方面均表现最优，相比Attention U-Net模型，分别提高了2.25、1.19和2.98个百分点。