基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法

利用空间可扩展编码中的层间预测技术,提出了一种基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法.对于空间基本层上的图像宏块,采用与H.264/AVC标准兼容的帧内编码方法进行编码.对于空间增强层上的图像宏块,除了本层中的邻块数据之外,进一步利用基本层上的对应宏块数据对其进行帧内预测编码.特别是在无法获取本层邻块数据的情况下,使用基本层上的对应宏块数据作为扩展数据源来预测编码,以提高编码效率.实验结果表明,与传统的单层帧内预测算法相比,本算法提高了增强层编码的信噪比,同时编码码率和计算复杂度基本不变.     

基于数据压缩的无线传感器网络节能方法

针对能量效率问题,提出了预测编码精简算法.由于信源数据之间存在时间相关性,本算法对信源数据进行有效估计,去除信源数据之间的冗余信息,实现了信源数据的压缩.算法可以根据工程需要,设定预测阶数及编码结果的比特数,选取线性的量化方法,使算法实现简单.选取两个传感器节点为实验对象,分别下载原始程序和预测编码精简算法的程序,实验结果表明,虽然数据预处理及预测编码精简算法引入少量的空间和时间开销,但是在保证数据精度的前提下,预测编码精简算法达到了节省能量的目的.     

无线传感器网络复数域网络编码合作多路径算法

分析了合作多路径传输中的复数域网络编码问题.提出了在WSN转发节点中使用复数域网络编码和合作多路径机制(CFNC-CM)进行数据分组的传输和转接机制,复数域网络编码的数据分组由中继转接节点进行编码后再转发到多路径进行数据分组的传输.通过仿真实验对2种典型的路由协议在数据分组开销、数据分组传输率和网络生存期等测量参数方面进行了性能分析和比较.仿真实验结果表明:CFNC-CM机制能较好地用于WSN网络中,相对传统机制,CFNC-CM机制能提高5%~15%的性能.     

基于Attention机制的链接预测算法

针对社会网络中链接预测问题,提出了基于注意力(Attention)机制的链接表示及其预测算法.基于待预测节点的共邻关系构建其链接局部网络,设计了基于紧密游走的网络拓扑序列化方法.采用双向循环神经网络(Bi-RNN)对链接序列进行向量编码,以充分挖掘序列相关节点间的上下文依赖信息.通过Attention机制对链接中的节点进行关注和加权,强化重要节点对链接预测任务的贡献,实现链接拓扑特征的自动提取与准确分类预测.实验结果表明,在4种不同类型的社会网络数据集中,该算法的准确率和运算效率都有较大提高且普适性较强.     

融合对比学习的成语完形填空算法

成语完形填空是机器阅读理解（MRC）的一类子任务，旨在测试模型对中文文本中成语的理解和应用能力.针对现有的成语完形填空算法忽视了成语的嵌入向量会出现表征崩溃的现象，并且模型在域外数据上的准确率低，泛化能力较差的问题，本文提出了NeZha CLofTN.该算法由嵌入层、融合编码层、图注意力子网络和预测层等4部分组成.其中融合编码层中利用对比学习迫使网络改变特征提取的方式，避免了网络输出恒定的嵌入向量，从而预防了表征的崩溃；预测层综合多个近义词图子网络的输出，以获得比其中单独的子网络更好的预测性能，增强模型的泛化能力.NeZha ClofTN在ChID Official和ChID Competition数据集上进行了实验验证，准确率分别达到80.3%和85.3%，并通过消融实验证明了各个模块的有效性.     

网络编码技术在分布式内容分发中的应用

结合图论及有限域运算的相关知识,详细阐述了网络编码技术的编解码原理、优点及其应用领域.针对分布式内容分发系统,讨论比较了分别采用不编码、纠删码和网络编码三种方式对数据进行处理的优缺点,并且从理论分析和仿真实验两方面验证了网络编码在内容分发领域的优越性能.最后,指明了未来网络编码在实际应用中的发展方向.     

网络编码混淆方法研究进展

以数据为中心的网络交互模式和拓扑结构动态变化的移动互联网使传统的匿名通信面临新的挑战,网络编码的提出为改变这一现状提供了新的思路.在研究传统匿名通信方法的基础上,首先对基于网络编码匿名通信的原理和特点进行了总结,其次对匿名路由协议的设计、全局编码向量的隐藏等层面的研究现状进行了分析,最后给出了网络编码混淆方法的研究展望.     

基于深度卷积神经网络的RNA三维结构打分函数

非编码RNA的三维结构对于人们理解和干预其生物功能具有重要的意义，从计算的角度发展RNA结构预测方法可以加速结构获取过程，对三维结构进行评分是进行结构预测的关键步骤.近年来，基于机器学习的方法，如AlphaFold2，已在分子结构预测领域取得了革命性的进展.基于深度卷积神经网络，建立了一个对RNA三维结构进行评估的方法 .为了训练这一网络，建立了一个非冗余的含有422个RNA以及126600个decoys结构的数据集.训练得到的模型在RNA-Puzzles数据集上进行了测试，结果表明，在28个RNA中，网络从众多decoys中挑选出实验结构的正确率约为71.4%，这一结果比之前有所提高.另外，还对网络的工作机制进行了分析，发现神经网络对结构评分的倾向性和已知的物理化学知识相一致.     

基于网络编码的远程数据验证方法

针对云存储的特点,设计并实现了基于网络编码的远程数据验证方法.应用网络编码对原始数据编码,将编码后的数据上传到云端,提供了数据修复功能,减少了数据修复的计算开销,保护了数据的可用性和隐私安全;基于椭圆曲线上的Boneh-Lynn-Shacham(BLS)算法构建验证协议,用户可自身或委托一个第三方验证者(TPA)验证数据的完整性.理论分析和实验结果表明本方案安全可行.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.