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基于RIS辅助的RSMA无蜂窝上行通信系统和速率优化算法: 1; 作者俞观晔于佳 +3 位作者陈沛杨仕钊田雨露朱晓荣《南京邮电大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第5期31-41,共11页; 针对无蜂窝系统中通信链路易受环境影响、终端接入设备受限的问题,引入智能反射面(Re‑configurable Intelligent Surface,RIS)和速率分割多址(Rate Splitting Multiple Access,RSMA)技术辅助通信,提出了一种基于RIS辅助的RSMA无蜂窝上... 展开更多; 关键词智能反射面速率分割多址无蜂窝网络和速率; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合深度学习和张量分解的多源异构数据分析方法: 2; 作者张宏俊潘高军 +2 位作者叶昊陆玉彬缪宜恒《计算机应用》北大核心 2025年第9期2838-2847,共10页; 在消费电子的动态领域,了解用户行为对于产品创新和提高用户满意度至关重要。因此,提出一种突破性的多聚类方法以结合深度学习与张量分解,从而应对数据分析和挖掘的挑战。首先,从复杂的异构数据集中提取高级特征,例如对现代设备的各种... 展开更多; 关键词卷积神经网络张量分解多聚类深度学习消费电子产品; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进张量链分解的多聚类算法: 3; 作者张宏俊张泽宇 +2 位作者张颖娇叶昊潘高军《电信科学》北大核心 2025年第6期103-120,共18页; 随着大数据时代的到来,高阶数据的有效表示和分析成为一项重大挑战。基于此,聚焦于张量分解技术在多聚类算法中的应用,特别是针对大型多源异构数据集的处理,深入研究并改进了张量链(tensor train,TT)分解方法,通过引入新的优化策略,显... 展开更多; 关键词张量多聚类算法张量分解多源异构数据主成分分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度特征提取的密集型小目标检测网络: 4; 作者元昌安王文姬 +10 位作者黄豪杰覃正优张金勇廖惠仙覃晓李小森李永玉符云琴谭思婧钱泉梅吴琨生《广西科学》北大核心 2024年第5期939-953,共15页; 针对现有的无锚框目标检测算法难以在密集场景下有效提取多尺度目标特征的问题,本研究提出基于多尺度特征提取的密集型小目标检测网络(Intensive small target detection network based on Multi-Scale feature Extraction, IMSE)。本... 展开更多; 关键词目标检测自注意力机制特征金字塔空洞卷积可变形卷积; 在线阅读下载PDF 职称材料

学习型组织与组织创新关系的实证研究被引量：11: 5; 作者吴昊孙健敏《研究与发展管理》 CSSCI 北大核心 2014年第2期1-8,共8页; 通过文献探讨构建理论模型,运用了北京、上海、江苏、浙江、山东、广东、内蒙古等7个省市103家企业591名企业员工的有效问卷调查数据,通过rwg、ICC(1)、ICC(2)验证将个体水平的数据聚合到组织水平,形成配对数据,研究学习型组织对组织创... 展开更多; 关键词学习型组织组织创新管理创新技术创新; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RIS辅助的RSMA无蜂窝上行通信系统和速率优化算法: 1; 作者俞观晔于佳陈沛杨仕钊田雨露朱晓荣; 机构中国通信服务股份有限公司中浙信科技咨询有限公司国网电力科学研究院有限公司国网天津市电力公司城南供电分公司南京邮电大学通信与信息工程学院; 出处《南京邮电大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第5期31-41,共11页; 基金国家自然科学基金(92367102)资助项目。; 文摘针对无蜂窝系统中通信链路易受环境影响、终端接入设备受限的问题,引入智能反射面(Re‑configurable Intelligent Surface,RIS)和速率分割多址(Rate Splitting Multiple Access,RSMA)技术辅助通信,提出了一种基于RIS辅助的RSMA无蜂窝上行通信系统和速率优化算法,通过联合优化RIS的无源波束形成、接入点选择、子消息功率分配和解码顺序,以实现系统和速率最大化。由于该优化问题为非凸的离散非线性规划,考虑将其解耦成多个子问题进行交替优化,首先采用基于信道增益的以用户为中心的匹配算法获取最优匹配方案,接着采用连续凸近似(Successive Convex Approximation,SCA)算法解决子消息的功率分配问题,通过黎曼共轭梯度法优化RIS的无源波束形成,然后提出一种基于信道增益以及用户子消息分配比例的解码顺序算法。仿真结果表明,与传统算法相比,所提算法具有更优的和速率。; 关键词智能反射面速率分割多址无蜂窝网络和速率; Keywords reconfigurable intelligent surface(RIS) rate splitting multiple access(RSMA) cell-free network sum-rate; 分类号 TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合深度学习和张量分解的多源异构数据分析方法: 2; 作者张宏俊潘高军叶昊陆玉彬缪宜恒; 机构中国通信服务股份有限公司南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所浙江省通信产业服务有限公司中博信息技术研究院有限公司南京邮电大学国家邮政局邮政行业技术研发中心(物联网技术) 南京邮电大学通信与信息工程学院; 出处《计算机应用》北大核心 2025年第9期2838-2847,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(61972208,62102194,62102196)。; 文摘在消费电子的动态领域,了解用户行为对于产品创新和提高用户满意度至关重要。因此,提出一种突破性的多聚类方法以结合深度学习与张量分解,从而应对数据分析和挖掘的挑战。首先,从复杂的异构数据集中提取高级特征,例如对现代设备的各种传感器和用户交互的数据集,采用深度神经网络封装数据源的各种特征;其次,把张量分解技术应用于特征提取和聚类分析,以将每个数据源视为数据张量中的不同模态,从而揭示它们潜在的结构和模式;最后,采用与某电商平台合作得到的涵盖数万消费者的多模态购物数据的数据集进行实验。实验结果表明,所提结合卷积神经网络(CNN)的张量分解算法在消费电子相关数据集上表现出色,准确率均超过0.7,同时在纯度、调整兰德指数(ARI)和归一化互信息(NMI)等关键指标上也表现突出,验证了所提方法在捕捉数据内在结构和相似性方面的有效性;与动态的多聚类(DMCR)方法、深度多模态聚类(DMMC)方法以及FAST-CNN等现有方法相比,所提方法在多个评价指标上均显示出显著优势,不仅验证了它在准确性和稳定性方面优于对比方法,而且展现了它在揭示数据底层原理和异构数据之间相互关系方面的优势。; 关键词卷积神经网络张量分解多聚类深度学习消费电子产品; Keywords Convolutional Neural Network(CNN) tensor decomposition multi-clustering deep learning consumer electronics; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进张量链分解的多聚类算法: 3; 作者张宏俊张泽宇张颖娇叶昊潘高军; 机构中国通信服务股份有限公司南京邮电大学物联网学院曼彻斯特大学人工智能学院南京邮电大学现代邮政学院华为技术有限公司南京研究所北京外企德科人力资源服务上海有限公司浙江省通信产业服务有限公司; 出处《电信科学》北大核心 2025年第6期103-120,共18页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.61972208,No.62102194,No.62272239) 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(No.KYCX22_1027,No.SJCX24_0339,No.SJCX24_0346) 南京邮电大学大学生创新训练计划项目(No.XZD2019116,No.XYB2019331)。; 文摘随着大数据时代的到来,高阶数据的有效表示和分析成为一项重大挑战。基于此,聚焦于张量分解技术在多聚类算法中的应用,特别是针对大型多源异构数据集的处理,深入研究并改进了张量链(tensor train,TT)分解方法,通过引入新的优化策略,显著提高了其在多聚类任务中的性能。创新主要体现在两个方面:一是提出了一种新的张量分解框架,该框架通过优化目标函数,有效降低了存储成本并提高了计算效率;二是将改进的张量分解技术应用于3种主要的多聚类算法中,包括自加权多视图聚类(self-weighted multi-view clustering,SwMC)、潜在多视图子空间聚类(latent multi-view subspace clustering,LMSC)和具有完整性感知相似性的多视图子空间聚类(multi-view subspace clustering with intactness-aware similarity,MSC IAS),显著提升了聚类的准确性和效率。为了验证方法的有效性,在7个真实的数据集上进行了全面的实验评估,包括准确性(accuracy,ACC)、归一化互信息(normalized mutual information,NMI)和纯度等3个指标。实验结果表明,所提出的方法在提取有意义的模式和提高聚类性能方面具有显著优势。; 关键词张量多聚类算法张量分解多源异构数据主成分分析; Keywords tensor multi-clustering algorithm tensor decomposition multi-source heterogeneous data principal component analysis; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度特征提取的密集型小目标检测网络: 4; 作者元昌安王文姬黄豪杰覃正优张金勇廖惠仙覃晓李小森李永玉符云琴谭思婧钱泉梅吴琨生; 机构南宁师范大学广西科学院中国通信服务股份有限公司广西技术服务分公司广东财贸职业学院数字技术学院广西区域多源数据集成与智能处理协同创新中心广西民族大学人工智能学院广西壮族自治区南宁树木园; 出处《广西科学》北大核心 2024年第5期939-953,共15页; 基金广西科技重大专项(桂科AA22068057和桂科AB21076021)资助。; 文摘针对现有的无锚框目标检测算法难以在密集场景下有效提取多尺度目标特征的问题,本研究提出基于多尺度特征提取的密集型小目标检测网络(Intensive small target detection network based on Multi-Scale feature Extraction, IMSE)。本研究首先提出多尺度特征增强(Multi-scale Feature Enhancement, MFE)模块,其包括窗口注意力(Window Attention, WA)模块和多尺度信息融合(Multi-scale Information Fusion, MIF)模块,通过建立全局级别的上下文联系从而增强IMSE在密集场景下的特征表达,进而能够更有效地提取检测目标的多尺度特征;其次提出可变形卷积特征金字塔网络(Deformable Convolutional Feature Pyramid Networks, DCFPN)结构,引入空洞卷积进行特征增强,从而能够有效提高IMSE检测形状不规则、分布无规律物体的能力;最后将融合后的多尺度特征分别输入检测头进行分类与边界框的回归任务。IMSE在公共数据集MS COCO、CARPK与基于实际生产场景构建的WOOD数据集上进行验证,实验结果表明,IMSE在3个数据集上的平均精度(Average Precision, AP)分别达到了49.4%、75.8%和55.0%,分别比原始FCOS方法高出1.8%、1.4%和2.1%,验证了所提出模型的有效性。; 关键词目标检测自注意力机制特征金字塔空洞卷积可变形卷积; Keywords object detection self-attention mechanism feature pyramid network dilated convolution deformable convolution; 分类号 S781 [农业科学—木材科学与技术] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名学习型组织与组织创新关系的实证研究被引量：11: 5; 作者吴昊孙健敏; 机构中国通信服务股份有限公司人力资源部中国人民大学心理学系; 出处《研究与发展管理》 CSSCI 北大核心 2014年第2期1-8,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目"人力资源管理在个体创造力到组织创新绩效中的作用机制研究"(70772091); 文摘通过文献探讨构建理论模型,运用了北京、上海、江苏、浙江、山东、广东、内蒙古等7个省市103家企业591名企业员工的有效问卷调查数据,通过rwg、ICC(1)、ICC(2)验证将个体水平的数据聚合到组织水平,形成配对数据,研究学习型组织对组织创新是否具有影响力.研究表明,学习型组织的五个维度与管理创新和技术创新之间不存在独立的相关关系,而学习型组织整体与管理创新和技术创新之间存在显著的正向关系.最后,结合有关研究结果给出了相应的实践和研究建议.; 关键词学习型组织组织创新管理创新技术创新; Keywords learning organization organizational innovation management innovation technology innovation; 分类号 F270 [经济管理—企业管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于RIS辅助的RSMA无蜂窝上行通信系统和速率优化算法	俞观晔于佳陈沛杨仕钊田雨露朱晓荣	《南京邮电大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	结合深度学习和张量分解的多源异构数据分析方法	张宏俊潘高军叶昊陆玉彬缪宜恒	《计算机应用》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进张量链分解的多聚类算法	张宏俊张泽宇张颖娇叶昊潘高军	《电信科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多尺度特征提取的密集型小目标检测网络	元昌安王文姬黄豪杰覃正优张金勇廖惠仙覃晓李小森李永玉符云琴谭思婧钱泉梅吴琨生	《广西科学》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	学习型组织与组织创新关系的实证研究	吴昊孙健敏	《研究与发展管理》 CSSCI 北大核心	2014	11	在线阅读下载PDF 职称材料