随着应用需求的不断拓展和科学技术的高速发展,现有网络逐步形成了较为成熟的无线感知、无线通信和泛在计算等多个功能体系,6G通信、感知、计算(通感算)融合趋势初现。其中,算力作为该融合系统的基石,为未来网络的发展提供了新的挑战和...随着应用需求的不断拓展和科学技术的高速发展,现有网络逐步形成了较为成熟的无线感知、无线通信和泛在计算等多个功能体系,6G通信、感知、计算(通感算)融合趋势初现。其中,算力作为该融合系统的基石,为未来网络的发展提供了新的挑战和机遇。算力网络(Computing Force Networks,CFN)以“算网深度融合”为指导思想,利用发达的网络触角感知、连接和协同算力,提高算网资源利用率,满足网络智能化和新型业务的需求。首先概述了算力网络的发展历程和研究现状,总结了算力网络架构和关键技术,包括算力度量和建模、算力感知和路由、算力调度等,最后探讨了技术挑战和未来发展方向。展开更多
在遥感影像语义分割任务中,数字表面模型可以为光谱数据生成对应的几何表示,能够有效提升语义分割的精度。然而,大部分现有工作仅简单地将光谱特征和高程特征在不同的阶段相加或合并,忽略了多模态数据之间的相关性与互补性,导致网络对...在遥感影像语义分割任务中,数字表面模型可以为光谱数据生成对应的几何表示,能够有效提升语义分割的精度。然而,大部分现有工作仅简单地将光谱特征和高程特征在不同的阶段相加或合并,忽略了多模态数据之间的相关性与互补性,导致网络对某些复杂地物无法准确分割。本文基于互补特征学习的多模态数据语义分割网络进行研究。该网络采用多核最大均值距离作为互补约束,提取两种模态特征之间的相似特征与互补特征。在解码之前互相借用互补特征,增强网络共享特征的能力。在国际摄影测量及遥感探测学会(international society for photogrammetry and remote sensing, ISPRS)的Potsdam与Vaihingen公开数据集上验证所提出的网络,证明了该网络可以实现更高的分割精度。展开更多
文摘随着应用需求的不断拓展和科学技术的高速发展,现有网络逐步形成了较为成熟的无线感知、无线通信和泛在计算等多个功能体系,6G通信、感知、计算(通感算)融合趋势初现。其中,算力作为该融合系统的基石,为未来网络的发展提供了新的挑战和机遇。算力网络(Computing Force Networks,CFN)以“算网深度融合”为指导思想,利用发达的网络触角感知、连接和协同算力,提高算网资源利用率,满足网络智能化和新型业务的需求。首先概述了算力网络的发展历程和研究现状,总结了算力网络架构和关键技术,包括算力度量和建模、算力感知和路由、算力调度等,最后探讨了技术挑战和未来发展方向。
文摘在遥感影像语义分割任务中,数字表面模型可以为光谱数据生成对应的几何表示,能够有效提升语义分割的精度。然而,大部分现有工作仅简单地将光谱特征和高程特征在不同的阶段相加或合并,忽略了多模态数据之间的相关性与互补性,导致网络对某些复杂地物无法准确分割。本文基于互补特征学习的多模态数据语义分割网络进行研究。该网络采用多核最大均值距离作为互补约束,提取两种模态特征之间的相似特征与互补特征。在解码之前互相借用互补特征,增强网络共享特征的能力。在国际摄影测量及遥感探测学会(international society for photogrammetry and remote sensing, ISPRS)的Potsdam与Vaihingen公开数据集上验证所提出的网络,证明了该网络可以实现更高的分割精度。
