一种基于深度学习的移动端隐写方法

隐写是隐蔽通信的主流方法之一,而移动端则是当下最常用的通信设备,二者的结合研究具有较高的实际意义.近年来,基于深度学习的隐写方法得到快速发展,然而在性能提升的同时,各类网络结构向着更复杂、庞大的方向演变,逐渐脱离以隐蔽通信为核心的实际应用场景,实用性较低.针对这一现象,本文提出一种适用于移动端的轻量级图像隐写方法.对网络整体进行轻量化设计,结合深度可分离卷积降低模型计算量,在精度和速度之间取得较好的折中平衡.以生成对抗网络的思想,将编码器、解码器和判别器构成的整体模型纳入对抗训练中,使子网络在迭代对弈中实现螺旋式上升发展.为应对真实环境下的各类挑战,模型被落地部署于移动设备上进行真机实验.在移动端,精简后的模型性能会出现小幅下降.对此,在方法中引入BCH纠错码以确保正确提取信息.实验结果表明,该移动端隐写方法生成图像质量好,且具有较高的响应速度,能满足现代社会中人们对便捷性的高要求.值得注意的是,该方法的所有计算工作均可在移动端独立完成,不需要通过网络请求服务器,能避免网络窃听攻击.     

大口径天线伺服系统的建模及控制算法设计

在大口径天线伺服系统存在高频未建模动态不确定性和低频风扰动的情况下,传统的PID控制算法无法满足天线伺服系统的高指向和跟踪精度要求.针对该问题,文中设计了一种基于灵敏度函数和补灵敏度函数的、兼顾系统性能和稳定性的混合灵敏度H_infinity控制算法,并将其应用于天线伺服系统.仿真结果表明,该算法不仅能显著提高天线伺服系统的动态性能,而且具有较强的扰动抑制能力和鲁棒性.     

任务驱动法在高职电气制图教学中的实践

我国高等职业教育培养的目标是技术应用型人才,要求在教学的过程中与生产实际相结合,突出实用性的特点。《电气制图》是电子专业、机电专业必修的一门实践性较强的专业基础课。根据高职培养目标和《电气制图》课程的特点,采用任务驱动教学法更适合培养高素质的应用型人才。     

汽车电气课程一体化教学分析

汽车电气安装规划与实施是我院应用电子专业(新能源汽车方向)开设的一门核心课程。随着国家汽车新能源体系发展程度的不断进步,着力推行一体化教学成为该课程的关键。要想培养适应行业发展的人才,促进本专业课程建设,提高学生实际操作能力已经成为本门课程的重中之重。     

7500吨浮式起重机风载荷特性分析

采用1∶200的几何缩尺比制作模型,高频动态天平测力技术,按0~180°范围内不同风向角、3种不同臂架幅度及两种风场地貌确定了78种试验工况,完成了7 500吨浮式起重机基底响应的风洞试验.对基底响应试验数据无量纲化后,分别从风向角、臂架幅度及风场地貌3个方面各自对风载荷特性的影响进行了全面研究分析.结果表明:1)等轴侧方向(135°风向角)浮吊的实际风载荷达到最大,如果只沿主轴方向(90°风向角)进行结构或整机风载荷稳定性校验,则可能漏掉整机实际最大风载荷;2)不同臂架幅度下结构迎风面积不同,将导致基底响应不同;3)开阔海域的A类地貌和近岸海域的B类地貌下基底响应的差异不显著.