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基于轻量级架构的企业应用技术研究与实现 被引量:2
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作者 张建富 吴志军 +1 位作者 冯平法 郁鼎文 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第10期2534-2537,2557,共5页
针对小型制造企业软件产品和系统应用中存在的问题,通过分析企业信息化发展的需求特征和传统软件开发模式,提出了基于轻量级架构的软件解决方案和系统实现方法。讨论了软件开发方式的选择、提出了软件系统的架构模式以及采用的技术体系... 针对小型制造企业软件产品和系统应用中存在的问题,通过分析企业信息化发展的需求特征和传统软件开发模式,提出了基于轻量级架构的软件解决方案和系统实现方法。讨论了软件开发方式的选择、提出了软件系统的架构模式以及采用的技术体系和结构设计方法。在基于MVC模式的基础上,分别阐述了展现层实现的标签使用方法和页面层的复用技术、将Struts的Action纳入到Spring容器的方法、将Spring和Hibernate有机的集成在一起的方法和过程并给出了系统的部署结构。最后,结合应用实例,简述了系统的功能及测试结果。 展开更多
关键词 企业应用 软件方法 轻量级架构 系统设计 数据持久化
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基于深度学习和模型压缩技术的轻量级煤矿人车检测模型——以贵州地区煤矿为例
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作者 解北京 李恒 +3 位作者 栾铮 雷振 李晓旭 李卓 《煤炭学报》 北大核心 2025年第2期1393-1408,共16页
煤矿工人和载人车辆(煤矿人车)的智能识别是视频监控系统的重要组成部分,也是煤矿智能化发展的关键任务。然而,煤矿人车检测场景较为复杂,大型人车检测模型部署在有限的计算设备上难以实现,如何在模型检测性能和检测效率之间取得平衡存... 煤矿工人和载人车辆(煤矿人车)的智能识别是视频监控系统的重要组成部分,也是煤矿智能化发展的关键任务。然而,煤矿人车检测场景较为复杂,大型人车检测模型部署在有限的计算设备上难以实现,如何在模型检测性能和检测效率之间取得平衡存在诸多挑战。以贵州地区煤矿视频监控数据集为例,提出了一种基于深度学习和模型压缩技术的轻量级煤矿人车检测模型,该模型精准实时的完成了煤矿人车检测任务,对网络进行瘦身的同时几乎没有损失检测性能。具体来说,在网络模型设计阶段,以YOLOv8s为基线提出了一种名为FCW-YOLO的煤矿人车轻量级检测模型,首先将Faster-Block和坐标注意力和开发到网络的特征提取模块中,设计了一种新颖的C2f-Faster-CA轻量级架构,旨在减少网络的冗余通道同时自适应捕捉全局关键信息;其次,采用了WIOU边界回归损失函数以增加模型对普通质量样本的关注,降低了训练样本不平衡带来的回归误差等问题。在模型压缩阶段,联动剪枝算法对提出的FCW-YOLO模型进行通道级别的稀疏,模型可自动识别不重要的通道并对其进行删减,实现了煤矿人车检测模型二次轻量化设计FCWP-YOLO。在自建的煤矿人车检测数据集上的结果表明,提出的模型参数量,计算量和模型大小分别为2.3 M,4.0 GFLOPs,6.0 MB,对比基线模型分别实现了4.9倍、4.7倍、4.4倍的压缩效果,平均检测精度为88.7%,提高了1.1%,每张图像的处理时间仅为5.6 ms。对比多种轻量级架构和先进的检测模型,该方法精度表现优异,计算成本更低,实时性能更好,为资源受限的煤矿场景提供了一种可行的煤矿人车检测方法,满足煤矿视频监控部署要求,可为煤矿人车智能巡检任务提供实时预警。 展开更多
关键词 煤矿工人检测 煤矿载人车辆检测 深度学习 模型压缩 轻量级架构
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基于云原生的轻量级5GC产品及关键技术 被引量:9
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作者 陈长怡 陆钢 +2 位作者 周丽莎 黄泽源 马壮展 《电信科学》 2020年第12期89-95,共7页
随着5G技术的发展,使能千行百业的5G专网显露出巨大的市场商机,基于云原生的轻量级5GC产品是5G行业专网的核心组成部分。使用云原生技术进行设计与开发部署的轻量级5GC产品能最大程度地实现轻量级5GC的敏捷开发、快速部署、资源按需定... 随着5G技术的发展,使能千行百业的5G专网显露出巨大的市场商机,基于云原生的轻量级5GC产品是5G行业专网的核心组成部分。使用云原生技术进行设计与开发部署的轻量级5GC产品能最大程度地实现轻量级5GC的敏捷开发、快速部署、资源按需定制以及业务灵活创新。分析基于云原生的轻量级5GC产品定义、需求、应用情况与产业情况,提出基于云原生的轻量级5GC产品设计方案,包括产品能力、部署模式与商业模式,并剖析关键技术,包括架构轻量化、运营轻量化、多协议接入、高可用容灾技术。 展开更多
关键词 轻量级5GC 云原生 轻量级架构 轻量级运营 多协议接入 高可用容灾恢复 产品设计
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基于SSH轻量级数字公文流转系统的设计 被引量:3
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作者 李朋 晁爱农 刘孟强 《现代电子技术》 2008年第10期27-29,共3页
基于J2EE的企业应用系统分为表现层、业务层、持久层、EIS层。轻量级开发在遵循这种开发规范的基础上以Spring为容器,充分利用Struts和Hibernate的技术优势,来满足系统快速开发、及时维护和动态扩展的需要。采用SSH技术针对企业数字公... 基于J2EE的企业应用系统分为表现层、业务层、持久层、EIS层。轻量级开发在遵循这种开发规范的基础上以Spring为容器,充分利用Struts和Hibernate的技术优势,来满足系统快速开发、及时维护和动态扩展的需要。采用SSH技术针对企业数字公文流转系统的复杂性进行分解,分析SSH技术之间最佳的整合方案,实现了公文流转的业务功能和系统结构的轻量模式,使系统具有较强的灵活性、可维护性和可扩展性。 展开更多
关键词 轻量级开发 轻量级架构SSH 公文流转 J2EE
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一种轻量级多尺度融合的图像篡改检测算法 被引量:4
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作者 吴旭 刘翔 赵静文 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期224-229,236,共7页
现有ManTra-Net、DWT-CNN等基于深度学习的数字图像篡改检测算法存在计算复杂度高、检测准确度低等问题。为提取图像篡改与非篡改区域的差异性特征,提出一种基于MobileNetV3-LSTM混合模型的图像篡改检测算法。采用双分支网络架构,主分... 现有ManTra-Net、DWT-CNN等基于深度学习的数字图像篡改检测算法存在计算复杂度高、检测准确度低等问题。为提取图像篡改与非篡改区域的差异性特征,提出一种基于MobileNetV3-LSTM混合模型的图像篡改检测算法。采用双分支网络架构,主分支网络为带有空洞卷积的轻量级CNN特征提取网络,副分支网络学习篡改图像边界上的差异性,在融合多尺度特征后进行端到端训练,最终输出预测定位图。在COVERAGE、CASIA2和COLUMBIA标准数据集上的实验结果表明,与Xavier-CNN、ELA等算法相比,该算法检测准确度平均提高9.2个百分点,参数量缩减82.3%,推理速度加快2倍,并且具有一定的泛化能力,适用于复制-粘贴、拼接等图像篡改操作的篡改区域检测定位任务。 展开更多
关键词 图像篡改检测 轻量级网络架构 多尺度融合 边界差异信息 被动取证
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自监督对比学习的CNN-GRU语音情感识别算法 被引量:1
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作者 孙志 王冠 《西安电子科技大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期182-193,共12页
在线语音情感识别领域中训练模型的困难往往来自于极大的输入数据,捕捉语音中有意义的情感信息及满足复杂网络结构带来的高并发实时性要求变得十分困难。为此提出了一种使用自监督对比学习的CNN-GRU轻量级在线语音情感识别方法。通过对... 在线语音情感识别领域中训练模型的困难往往来自于极大的输入数据,捕捉语音中有意义的情感信息及满足复杂网络结构带来的高并发实时性要求变得十分困难。为此提出了一种使用自监督对比学习的CNN-GRU轻量级在线语音情感识别方法。通过对比预测编码CPC的损失函数进行模型预训练,学习长对话语音中的关键情感特征表达解决语音特征提取问题;设计轻量级CNN-GRU的编码器解码器网络结构解决在线检测的实时性需求。原始音频被输入到1D-CNN中以提取音频特征,然后音频特征被输入到GRU单元中并最终得到情感类别标签。在某外呼平台收集的数千条对话录音中进行实验对比,提出的方法达到了约96.97%的准确率。实验结果表明,方法在自然场景下长对话、实时性较强的情况下具有显著的优越性。 展开更多
关键词 自监督学习 对比预测编码 情感识别 CNN-GRU 轻量级架构 在线识别
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