非约束环境下的实时人脸检测方法

在不受限制的场景下,人脸检测大多部署在移动端或者边缘设备上,这些设备计算能力低且内存较小.使用无锚检测思想,基于CenterNet无锚检测器,提出以人脸为点的检测方法.不需要人工预先设置锚框,也不需要使用非极大值抑制来后处理,模型变得简单且高效.模型的骨干网络使用改进的ShuffleNetV2,轻量级网络保证了模型参数...     

基于关联规则的HLA动态数据分发策略

针对HLA数据分发,提出了基于关联规则的动态数据分发策略,主要工作有:(1)提出基于关联规则的动态数据分发思想。(2)设计了描述仿真系统成员之间数据交互情况的发布订购树(PS-Tree)。(3)基于PS-Tree挖掘关联规则,实现动态数据分发策略。(4)给出动态数据分发策略性能的量化分析。实验结果说明动态数据分发策略通过提高组播资源利用率,有效实现了基于值的数据过滤,减少了冗余数据的发送与接收,从而提高仿真系统的实时性、稳定性。     

基于补充频繁模式的P2P搜索优化

为有效提高peer to peer(P2P)系统在文件共享应用中的资源搜索速度,解决P2P节点的负载均衡,保证P2P共享系统的稳定性、可靠性和扩展性,提出了一种基于补充频繁模式的快速查询响应方法,主要工作包括：（1）提出满事务和补充频繁模式概念及补充频繁模式树(SFP-Tree)结构,其主要思路是利用具有较高支持度计数的短频繁模式B,吸收与B一起构不成频繁模式但又达到一定共享支持度阀值的单项构成基项集的补充项,B的所有补充单项构成其补充项集S,在此基础上查找包含B的最大频繁项集X,并从S中排除与X一起达不到共享支持度阀值的补充项,从而以X和S的子集构成一个以B为基项集的具有足够长度的补充频繁模式; （2）实现了补充频繁模式的挖掘方法,其主要思路是在构成整个事务数据库升序FP-Tree(AFP-Tree)基础上,递归挖掘条件混合模式树（CMP-Tree）,在基项达到指定长度时,生成补充频繁模式树SFP-Tree,在此基础上挖掘带有负项的补充频繁模式,最后针对带有负项的补充频繁模式生成只包含正项的补充频繁模式; （3）模拟一份文件资源的历史响应事务集进行详实的实验,实验结果表明对于数据集规模达到100,000的P2P系统历史响应事务数据库,基于SFP-Tree的补充频繁模式挖掘方法能在20秒以内生成此文件资源的有效响应列表并能选择其中一个列表的有效子集瞬时响应查询请求。     

基于空间填充曲线的数据分发区域匹配

提出基于空间填充曲线的HLADDM区域匹配方法，将多维雏复杂路径空间中的区域线性化为字符串并建立空间区域索引树，区域匹配问题转换为索引的快速查询。这种方法在保证匹配精度前提下，在仿真推进全过程实现区域的快速匹配，并能在整个路径空间范围内实现组播资源动态分配，确保仿真成员间实时数据交互。实验结果表明基于索引树的线性化区域匹配方法能有效地保证数据分发管理服务功能的实现。