• 首页
  • 新闻
    业界动态
    新品快递
    高端访谈
    AET原创
    市场分析
    图说新闻
    会展
    专题
    期刊动态
  • 设计资源
    设计应用
    解决方案
    电路图
    技术专栏
    资源下载
    PCB技术中心
    在线工具库
  • 技术频道
    模拟设计
    嵌入式技术
    电源技术
    可编程逻辑
    测试测量
    通信与网络
  • 行业频道
    工业自动化
    物联网
    通信网络
    5G
    数据中心
    信息安全
    汽车电子
  • 大学堂
  • 期刊
  • 文献检索
期刊投稿
登录 注册

基于动态图卷积的点云补全网络

基于动态图卷积的点云补全网络[人工智能][通信网络]

大多数传统的深度学习点云补全学习方法仅仅使用了全局特征而忽略了局部特征,为了更好地提取和使用点云的局部特征,提出了一个基于深度学习的端到端点云补全网络。在点云补全网络(PCN)的基础上,编码部分引入针对局部特征改进的动态图卷积(DGCNN),使用多个不同维度的边卷积提取较为丰富的局部特征,并按照距离弱化远点的特征;然后用深度残差网络连接的思想优化网络结构以实现多尺度特征的融合,并加入平均池化弥补全局池化造成的信息损失;在解码部分引入折叠网络(FoldingNet),使输出的点云更加完整。实验结果表明,该点云补全网络相对PCN等点云补全网络有部分提升,验证了新方法的有效性。

发表于:5/31/2023 1:24:32 PM

纹理特征提取方法综述

纹理特征提取方法综述[其他][其他]

图像纹理特征提取是图像纹理分类与分割的基础,广泛应用于医学图像、遥感图像等领域。对近期的主流纹理特征提取方法以及融合方法进行了分析与总结,并探讨了纹理特征提取方法未来的研究方向。首先详细介绍了12个主流的公开纹理数据集的特点及其适用场景;接着总结了近几年出现的一些纹理特征提取方法,并根据特征融合方式从多个角度对纹理特征融合方法进行了分类介绍;最后总结了纹理特征提取存在的难点和挑战,并对未来的纹理特征提取方法研究方向进行思考和讨论。

发表于:5/31/2023 1:19:13 PM

空基网络定向天线对准与跟踪技术综述

空基网络定向天线对准与跟踪技术综述[通信与网络][通信网络]

为了满足宽频带、大容量、远距离和多成员等未来通信需求,定向天线逐渐广泛地投入应用。由于定向天线只在某些特定方向上收发电磁波,相比于全向天线其隐蔽性和抗干扰性强,增加了辐射功率的有效利用率,因此能扩大通信距离,更好地适应多节点的复杂环境。但同时该特性也使得“定向天线对准”成为了研究热点,尤其是为了缓解通信频段变高后传播损耗带来的影响,定向天线波束收窄,导致对准难度进一步加剧;而空基环境中通信双方高速运动,如何保持实时跟踪也成为关键问题。因此针对空-空应用场景,综述定向天线对准及跟踪过程中指向求解、角度测量和波束跟踪等方法,并讨论分析了各方法的优缺点;总结出以轨迹预测为辅助,基于坐标-信号联合跟踪控制方案的系统架构,说明了定向天线对准及跟踪技术的潜在挑战和未来的发展方向。

发表于:5/31/2023 1:14:53 PM

计算法学的体系思考与未来展望

计算法学的体系思考与未来展望[其他][其他]

作为一门伴随计算方法在法学中的深入应用而产生的新兴交叉学科,计算法学对于发现法律系统运行规律、丰富法学研究方法、构建互联网法治基础至关重要。“计算法学”从兴起以来便得到了各大高校、科研机构的广泛关注,并已涌现出诸多成果。计算法学在我国的理论研究与实践应用仍有探索空间,其概念体系需要得到更好的建构,计算法学研究方法、计算法学的未来发展亦需汇聚更多共识。展望未来,构建计算法学知识体系、创新计算法学研究工具、探索计算法学新兴问题、培养计算法学复合型人才,将是计算法学学科不断建立健全的必由之路。

发表于:5/23/2023 4:25:55 PM

基于深度自适应小波网络的通信辐射源个体识别

基于深度自适应小波网络的通信辐射源个体识别[通信与网络][通信网络]

针对现有的通信辐射源个体识别方法中人工提取特征复杂以及深度学习网络的识别机制缺乏清晰解释的问题,提出了一种基于深度自适应小波网络(Deep Adaptive Wavelet Network,DAWN)的通信辐射源个体识别方法。首先分析了选择互调干扰作为辐射源间个体特征的原因;接着应用了可实现提升小波变换的卷积神经网络结构去提取特征,并在其基础上设计出可以同时完成特征提取和识别的DAWN;最后,选择Oracle数据集验证方法的可行性。实验结果表明:利用DAWN对5个通信辐射源个体识别的准确率为95.5%,并且方法具有良好的抗噪性。

发表于:5/23/2023 4:21:32 PM

 企业研发项目价值评估建模与应用

企业研发项目价值评估建模与应用[其他][其他]

基于企业研发项目演进特点,从经济价值、战略价值、科技价值和行业带动价值四个方面对研发项目价值进行量化评估;并借鉴科技进步贡献率思路,提出研发贡献率的概念,将商用化推进阶段研发工作带来的经济价值从企业总利润中拆分出来,研发价值进一步显性化。与此同时,建立研发项目价值评估矩阵,直观呈现项目综合价值表现,对于企业研发布局具有较强的指导性和可操作性,也为后续学术研究提供新的视角。

发表于:5/23/2023 4:17:06 PM

智慧校园高质量发展机理与策略研究

智慧校园高质量发展机理与策略研究[其他][其他]

智慧教育是教育现代化发展的新趋势,是教育强国和教育数字化战略的必然要求。智慧校园建设是推动智慧教育发展的基础与关键。梳理智慧校园的本质与目标,分析当前智慧校园的困境与问题,研究智慧校园运行机理,提出标准引领整体规划、数据科学共享、顶层设计优化流程、需求牵引应用深融的智慧校园高质量发展的策略,以营造智能化育人环境,提升智能化服务能力,提高师生服务体验,落实立德树人目标。革新智慧校园建设与应用理念,推动智慧教育人机协作发展。

发表于:5/23/2023 4:09:43 PM

 基于Transformer和语义增强的人群计数算法

基于Transformer和语义增强的人群计数算法[其他][其他]

针对人群图像中的尺度变化问题,提出了基于Transformer和语义增强的人群计数算法。为了能有效应对尺度变化问题,首先引入Transformer作为主干网对全局上下文进行建模来获得全局感受野。然后由上至下依次融合主干网相邻层次的特征图,在融合过程中强化多个层次特征图的语义信息。接着对多层次特征图进行动态特征选择,选择出适合密度图生成的特征。最后,通过注意力图来调整密度图抵抗背景干扰,以此来生成高质量的人群密度估计图。在ShanghaiTech、UCFQNRF和JHUCROWD++三个数据集上进行了大量的实验来对算法的有效性进行验证,实验结果表明所提算法能有效提高模型的准确性和鲁棒性。

发表于:5/23/2023 4:04:37 PM

基于标签的无数据的成员推理攻击

基于标签的无数据的成员推理攻击[通信与网络][信息安全]

成员推理攻击根据模型的预测结果推断特定记录是否为模型的训练数据成员,在隐私保护等领域具有重要应用意义。现有的基于标签的无数据的成员推理攻击方法主要利用对抗样本技术,存在查询和计算成本较高的问题。对此提出一种新的成员推理攻击方法,该方法利用影子模型来减少多次攻击的查询代价,并提出数据筛选与优化策略以提高攻击模型的性能。实验在两个常见的图像数据集上进行,结果表明该方法同时具有较高的攻击成功率和较低的查询成本。

发表于:5/23/2023 3:49:00 PM

面向分类任务的隐私保护协作学习技术

面向分类任务的隐私保护协作学习技术[其他][信息安全]

随着相关法律法规的发布和人们隐私意识的觉醒,隐私保护要求不断提高。针对分类任务场景,提出了一种隐私性与效用性并重的面向分类任务的隐私保护协作技术(PCTC)。在隐私安全方面,将同态加密和差分隐私相结合,并设计了一种安全聚合机制,实现更加健壮的隐私保护;在效用性方面,引入信息熵的计算因子对标签可信度进行度量,降低标注噪声对模型性能的影响。最后对所提出的方案进行了安全性分析,并在公开数据集上进行了实验验证。结果表明PCTC在保证数据隐私安全的同时大幅度提升了模型性能,具有较为广阔的应用前景。

发表于:5/23/2023 3:43:00 PM

  • «
  • …
  • 102
  • 103
  • 104
  • 105
  • 106
  • 107
  • 108
  • 109
  • 110
  • 111
  • …
  • »

活动

MORE
  • 【热门活动】2025年基础电子测试测量方案培训
  • 【技术沙龙】可信数据空间构建“安全合规的数据高速公路”
  • 【下载】5G及更多无线技术应用实战案例
  • 【通知】2025第三届电子系统工程大会调整时间的通知
  • 【征文】2025电子系统工程大会“数据编织”分论坛征文通知

高层说

MORE
  • 构建数据治理体系,元数据是关键抓手
    构建数据治理体系,元数据是关键抓手
  • 以技术创新与“双A战略”引领网安高质量发展
    以技术创新与“双A战略”引领网安高质量发展
  • 创新,向6G:人工智能在无线接入网中的应用潜力
    创新,向6G:人工智能在无线接入网中的应用潜力
  • API安全:守护智能边缘的未来
    API安全:守护智能边缘的未来
  • 从棕地工厂到智能工厂
    从棕地工厂到智能工厂
  • 网站相关
  • 关于我们
  • 联系我们
  • 投稿须知
  • 广告及服务
  • 内容许可
  • 广告服务
  • 杂志订阅
  • 会员与积分
  • 积分商城
  • 会员等级
  • 会员积分
  • VIP会员
  • 关注我们

Copyright © 2005-2024 华北计算机系统工程研究所版权所有 京ICP备10017138号-2