多数据库事务处理中的并发控制

分析了多数据库系统中事务的特征，指出多数据库事务处理的并发控制问题需保持全局可串行化，即要求在各局部场地局部事务的执行不违反全局的执行次序。     

计算机测控系统通信模型的建立与分析

应用有色柏特利网对计算机测控系统的通讯部分进行了ＣＰＮ建模、分析和仿真．对系统通信过程中并发的实现、冲突的分析以及冲突的避免进行了讨论．     

人工智能国际领先机构OpenAI创新管理模式及对中国的启示

以人工智能领域的国际领先机构OpenAI为例，探究其创新管理模式及对中国的启示。OpenAI通过打造以大模型为核心的创新引擎，依靠场景、人才、生态、科技金融与安全治理等5个方面的管理创新，建构了以AI大模型为基石、青年人才挑大梁、海量场景驱动的开放型创新生态系统，实现科技—金融—产业场景的良性循环，进而从后发企业快速追赶超越成为全球人工智能领军企业。OpenAI的实践为我国政产学研各方主体深入把握新一代人工智能发展规律和创新模式，加快通用人工智能创新和产业化，培育世界一流企业，打造中国式现代化新引擎等提供了重要参考。     

基于网格技术的多用户多任务模拟训练系统

针对信息化条件下的武器装备模拟训练问题提出了一种多用户多任务模拟训练系统的概念，这种模式的系统能够满足大规模、多人次的装备教学和训练需求。首先，建立了面向大规模训练的两级用户管理体制，以及B/S与HLA结合的系统体系结构；然后，综合利用Web技术、网格技术（Globus Toolkit 4，GT4）和分布仿真技术（HLA/RTI）等解决了HLA联邦资源共享与整合、系统组织与协同等核心问题，实现了在同一套模拟训练系统上多组用户同时进行相同或者不同训练任务的设计目标；最后，面向通用雷达装备设计并实现了一个原型系统，它具有资源利用率高、重用性强、用户容量大等特点，在XX实验室建设的应用中取得了良好的效果。     

自然场景文本区域定位

自然场景文本区域定位是场景图像内容分析的重要步骤,文本区域定位能够为后续的文本识别提供便利.从场景文本特性出发,提出了一种基于最大极值稳定区域(maximally stable extremal regions,MSER)、颜色聚类和视觉显著性的鲁棒性文本定位方法.为了尽可能多地提取出潜在的文本区域,分别在灰度图像和彩色图像上采用最大极值稳定区域和颜色聚类来进行连通域的分析.对于得到的候选连通域,利用自然场景文本的显著性特征和少量的先验信息来滤除其中的非文本区域.将保留的文本区域用数学形态学水平膨胀的方法连成文本行输出.显著性评估的引入使得该方法能够减少大量参数的设定.标准数据集上的实验结果表明,在没有额外的训练数据和少量先验信息的情况下,该方法可以获得较好的正确率和召回率.     

基于SRAA延迟渲染抗锯齿王斌

随着三维场景中抗锯齿技术的不断发展,抗锯齿技术已被广泛应用于航空飞行模拟、3D游戏、虚拟现实以及其它实时图形绘制应用中.针对当前抗锯齿技术中仍然存在的资源消耗大,模型部分边缘缺失,过度模糊等导致失真的问题,提出了一种基于SRAA（Subpixel Reconstruction Antialiasing）算法和延迟渲染方法的新型抗锯齿技术.首先,把三维模型的位置、深度、法线和颜色信息存储到G buffer（Geometry Buffer）中;然后,对三维模型的每个像素点进行采样,同时结合法线和深度信息,进行联合双边滤波,计算每个像素的混合权重;最后,计算每个像素加权混合后的颜色值,渲染整个三维模型场景.在此过程中,引入了像素的几何信息,较好的避免了过度模糊问题.同时采用延迟渲染,将原本需要3D化计算的光照数据转化为2D计算,提高了实时绘制性能     

采掘运装备虚拟装配与仿真系统设计及关键技术研究

针对煤机装备从设计、制造再到实际工作环境各环节相脱离问题,以采煤机、刮板输送机、掘进机和提升机为研究对象,以集成化双通道柱幕系统作为硬件支持,以Visual Studio和Open Scene Graph作为系统软件平台,集成了力反馈器、数据手套等人机交互设备,实现了由虚拟装配子系统、场景仿真与漫游子系统等四部分组成的虚拟装配与仿真系统,虚拟再现了煤炭生产过程中设备的运行状态,为产品设计提供了直接形象的现场感和全新设计模式。该系统具有良好的沉浸性和交互性,提高了产品的可装配性和研发效率,降低了设计成本,实际运用效果显著。     

基于智能手机Tango传感器的室内三维场景实时感知

室内三维场景实时感知是室内增强现实、三维测图和机器人自主定位与导航的关键技术之一。利用智能手机Tango传感器搭载的单目摄像头和深度相机,根据实时获取的彩色图像和深度信息,研究并提出了一种实时的室内三维场景感知方法;该方法首先根据智能手机Tango传感器获取的彩色图像存在的问题,采用多项式函数对彩色相机进行校正。接着,使用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算子对彩色图像进行特征提取,利用RANSAC算法剔除误匹配点;并根据优化后的匹配点对采用ICP算法对手机姿态进行初步估计。最后,基于融合空间关系的视觉词典(SDBo W2)对感知的初步室内场景进行闭环检测;并通过图优化得到实时感知的室内三维场景模型。实验表明,方法能利用Tango传感器高效地获取室内场景完整的三维结构信息与纹理。     

基于注意力机制多尺度网络的自然场景情绪识别

情绪识别作为计算机视觉的一项基本课题已经取得很大进展,然而在无约束自然场景中的情绪识别仍具挑战性.现有方法主要是利用人脸、姿态以及场景信息识别情绪,但是忽略了人物个体在场景中的不确定性,以及不能很好地挖掘场景中的情绪线索.针对现有研究存在的问题,提出了基于人物与场景线索的双分支网络结构,两个分支独立学习,通过早期融合得到情绪分类结果.对于人物在场景中的不确定性,引入身体注意力机制预判人物情绪置信度进而获得人体的特征表示,场景中引入空间注意力机制和特征金字塔以便充分获得场景中不同粒度的情绪线索.实验结果表明,此方法有效融合人物与场景信息,在EMOTIC数据集下能够明显提高情绪识别率.     

融合场景及交互性特征的多人行为识别

人类的行为复杂多样,场景、外观、位置等信息均与行为息息相关.本文针对如何高效地综合利用这些信息的问题,提出了融合场景及交互性特征的多人行为识别方法,使用双通道的方式分别提取个体外观特征与场景特征.对于个体通道,采用注意力机制模块来关注与行为相关度更大的区域,并将提取的个体外观特征结合位置特征输入图卷积网络进行关系推理.其中,图卷积网络采用了余弦相似度的方法度量个体特征之间的相关性,并结合个体之间的位置特征进行关系推理;对于场景通道,使用在place365数据集上预训练的ResNet 50提取场景特征.最后,本文将个体以及场景通道所得的特征进行加权融合,得到群组以及所有个体的行为识别结果.在Collective Activity Dataset（CAD）数据集上的实验表明,该方法能提高行为识别的准确率,群组行为以及个体行为的准确率分别达到了92.29%与78.19%.