基于自然语言句法信息的正则表达式生成 被引量：2

1

作者 王昊 吴军华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期92-97,共6页

正则表达式由一系列字符和元字符组成,定义了一种匹配规则,可以用来检查一个字符串是否与所需的模式匹配。在软件开发过程中,很多开发人员发现编写正则表达式较为困难。因此,根据自然语言需求描述生成正则表达式成为研究热点。近年来,... 正则表达式由一系列字符和元字符组成,定义了一种匹配规则,可以用来检查一个字符串是否与所需的模式匹配。在软件开发过程中,很多开发人员发现编写正则表达式较为困难。因此,根据自然语言需求描述生成正则表达式成为研究热点。近年来,将自然语言描述转化为正则表达式的系统取得了一些研究成果,但往往只针对简单的序列化文本。探讨了将自然语言查询转化为可以执行其功能的正则表达式的方法。鉴于自然语言处理中句法解析的成功应用,模型使用自然语言的结构信息,以分层聚合的方式对语法解析树进行嵌入,并使用适用于输入树结构的Tree-transformer架构对自然语言描述进行自注意编码。解码器使用交叉注意力来预测正则表达式。在两个公共数据集上对模型进行了验证。实验证明,所提模型有效地提高了生成的正则表达式的质量,并在DFA-Equal-Acc评估指标中优于现有模型。 展开更多

关键词 正则表达式生成 Tree-Transformer 句法解析

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适应遥感船舶图像的轻量化旋转小目标检测网络 被引量：1

2

作者 孙伟 沈欣怡 +1 位作者 张小瑞 管菲 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第4期122-131,共10页

遥感图像船舶目标小、背景复杂、姿态变化大,传统船舶检测算法为提升精度,往往忽视了模型规模和实时性,难以应用到资源受限的设备上。针对上述问题,提出一种适应遥感船舶图像的轻量化旋转小目标检测网络(RFDNet)。考虑到遥感船舶图像拍... 遥感图像船舶目标小、背景复杂、姿态变化大,传统船舶检测算法为提升精度,往往忽视了模型规模和实时性,难以应用到资源受限的设备上。针对上述问题,提出一种适应遥感船舶图像的轻量化旋转小目标检测网络(RFDNet)。考虑到遥感船舶图像拍摄距离远而导致图片中目标较小且图像中包含丰富的背景信息,设计注意力卷积融合双分支网络(ACFNet),通过对局部特征信息与全局空间感知信息的充分提取,提高船舶小目标检测精度;为避免船舶目标姿态各异而导致检测时的精度下降,利用旋转目标方向信息引入旋转边界框损失函数,获得更准确的边界框回归损失,提升任意方向旋转船舶目标的检测性能;针对为提高模型精度而带来的参数量增加问题,在特征融合部分引入轻量级卷积,将卷积、深度可分离卷积以及通道混洗相结合,减少模型的参数量。通过对比实验和消融实验证明,RFDNet在HRSC2016数据集和DOTA数据集上的平均精度均值(mAP)分别达到了97.63%和81.63%,模型参数降到了2.99×10^(6),在有效提升检测精度的同时实现了模型的轻量化设计,为遥感船舶目标检测算法在资源受限设备上的应用提供了新思路。 展开更多

关键词 遥感图像 旋转目标检测 深度学习 特征融合 损失函数

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基于时序区间反转的隐式曲面动画渲染方法

3

作者 李晓丽 张昆 +2 位作者 杜振龙 陈东 宋爽 《图学学报》 北大核心 2025年第3期635-641,共7页

动画渲染是计算机图形学中的一个重要分支,专注于生成时序动态图像。传统的动画渲染方法在时间轴进行几何场景的逐帧渲染,易造成计算资源的浪费。为了提高动画渲染效率,提出了基于时序区间反转的隐式曲面动画渲染方法。首先,用稀疏八叉... 动画渲染是计算机图形学中的一个重要分支,专注于生成时序动态图像。传统的动画渲染方法在时间轴进行几何场景的逐帧渲染,易造成计算资源的浪费。为了提高动画渲染效率,提出了基于时序区间反转的隐式曲面动画渲染方法。首先,用稀疏八叉树网格划分隐式场景空间,采用区间运算递归细分隐式场景,将含有隐式曲面的场景分为隐式体内部、外部和表面。然后利用区间运算对时间导数进行范围限定定位隐式场景中的变化,多个连续隐式曲面直接存在相对或绝对静止的区间,在保持全局误差不变的情况下有选择地重新评估区域,实现隐式曲面之间的消隐。最后,通过并行化线程技术渲染隐式曲面动画,显著提高渲染效率。实验结果表明,该方法与逐帧渲染方法相比,在保持渲染质量的同时,实现了几十倍的加速。 展开更多

关键词 隐式曲面 八叉树算法 递归细分 区间运算 隐式曲面消隐

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光影智绘:基于SAM的视频阴影鲁棒抽取

4

作者 陈东 李昌隆 +2 位作者 杜振龙 宋爽 李晓丽 《图学学报》 北大核心 2025年第4期739-745,共7页

针对传统方法对于光照变化和物体遮挡引起复杂的、动态变化阴影处理易致阴影检测的准确率和鲁棒性较低问题,提出了一种基于分割万物模型(SAM)的视频阴影检测方法,对SAM解码器进行微调,使其更适合阴影检测;利用SAM提取关键帧阴影区域,引... 针对传统方法对于光照变化和物体遮挡引起复杂的、动态变化阴影处理易致阴影检测的准确率和鲁棒性较低问题,提出了一种基于分割万物模型(SAM)的视频阴影检测方法,对SAM解码器进行微调,使其更适合阴影检测;利用SAM提取关键帧阴影区域,引入XMem模型,结合感觉记忆、短时记忆和长时记忆联合前后帧信息,给出优化和稳定视频阴影检测结果。实验结果表明:在ViSha数据集的阴影实验结果与传统方法相比,该方法的均值绝对误差降低了约31.8%,交并比提升了约19.7%;定性和定量结果表明本方法不仅提升了视频阴影处理的准确率,并表现出较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 阴影检测 语义分割 视频对象分割 SAM XMem

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多源数据驱动的既有建筑安全性评价与预警管理系统研究 被引量：1

5

作者 李灵芝 林雯洁 +3 位作者 钱宇昕 韩晓健 胡汉云 赖文韬 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第4期1247-1256,共10页

为满足大规模既有建筑安全性快速评估和常态化安全管理的需求,开发多源数据融合驱动的既有建筑安全性评价与预警管理系统,并展开实例应用。采用多源数据融合方法建立既有建筑数据模型,以解决老旧建筑图纸缺失、模型建立困难问题;利用C#... 为满足大规模既有建筑安全性快速评估和常态化安全管理的需求,开发多源数据融合驱动的既有建筑安全性评价与预警管理系统,并展开实例应用。采用多源数据融合方法建立既有建筑数据模型,以解决老旧建筑图纸缺失、模型建立困难问题;利用C#语言和Dynamo可视化编程进行Revit二次开发,内置既有建筑安全评定逻辑和评定方法;采用案例推理方法构建既有建筑安全预警管理案例库,为既有建筑安全预警管理提供决策参考;以Revit软件为平台载体,创建安全性评价规范鉴定和安全预警管理功能模块,实现既有建筑安全的自动化评估和可视化预警管理。以某老旧教学楼为例,运行已开发的安全性评价与预警管理系统,发现输出安全性评级与专业鉴定结果一致,并形成构件损伤预警清单、输出相似案例及其预警管理对策,验证了系统的可靠性。 展开更多

关键词 安全工程 既有建筑安全 多源数据 BIM技术 多源点云

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虚实结合的信号与系统实验教学设计与实践

6

作者 高路 郭天文 +1 位作者 陈世超 武晓光 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第9期75-79,共5页

为使信号与系统课程的理论与实践紧密结合,研究引入LabVIEW虚拟仪器实验平台,利用图形化编程功能开发虚拟化实验案例,并依托信号系统与语音处理实验平台,构建了虚实结合、线上线下联结的实验教学方案。该实验方案设计性强、内容丰富、... 为使信号与系统课程的理论与实践紧密结合,研究引入LabVIEW虚拟仪器实验平台,利用图形化编程功能开发虚拟化实验案例,并依托信号系统与语音处理实验平台,构建了虚实结合、线上线下联结的实验教学方案。该实验方案设计性强、内容丰富、结果直观,有效降低了抽象理论的学习难度,增强了学生对理论知识的直观理解,并提升了相关实验在信号系统与语音处理实验平台硬件上的呈现效果。实验兼具探索性与趣味性,有效巩固理论教学成果,深化学生对信号与系统核心概念的理解,在实践中切实培养其解决相关工程问题的能力,为培养高素质工程人才探索了有效途径。 展开更多

关键词 信号与系统 实验教学 虚实结合 实验平台 实践能力

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既有民用建筑安全鉴定辅助决策模型及应用

7

作者 戴梦璠 李灵芝 +3 位作者 钱宇昕 袁竞峰 韩晓健 赵昌皓 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期193-201,共9页

为提升建筑安全体检工作效率,基于机器学习(ML)算法,构建既有民用建筑安全鉴定辅助决策模型。首先,从房屋鉴定报告中收集建筑结构安全特征数据;其次,采用相关性分析和交叉验证递归特征消除法构建包含“设计-演变-状态”多维特征的建筑... 为提升建筑安全体检工作效率,基于机器学习(ML)算法,构建既有民用建筑安全鉴定辅助决策模型。首先,从房屋鉴定报告中收集建筑结构安全特征数据;其次,采用相关性分析和交叉验证递归特征消除法构建包含“设计-演变-状态”多维特征的建筑安全鉴定辅助决策指标体系;再次,构建5种ML模型,根据准确率、精确率、召回率等指标测试模型性能;最后,开发既有民用建筑安全鉴定辅助决策平台,以实际工程验证其可操作性。结果表明:相较于设计特征,演变和状态特征更能反映民用建筑的实际安全状况,其中,建筑年龄、有无改扩建和混凝土梁承载能力是关键特征;决策树在围护系统、上部承重结构、地基基础及鉴定单元安全性评估中表现最佳。 展开更多

关键词 机器学习(ML) 既有民用建筑 安全鉴定 辅助决策模型 指标体系

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基于深度学习的肾脏超声图像分割:现状与挑战

8

作者 尹诗 施振扬 +2 位作者 吴梦麟 蔡金燕 余德 《计算机科学》 北大核心 2025年第9期16-24,共9页

肾脏超声图像分割作为一项关键的临床任务,在疾病诊断和治疗规划中发挥着重要作用。该综述系统回顾了2017至2024年间肾脏超声图像分割领域的重要研究成果,重点分析了二维和三维分割技术及异常病变肾脏分割方法。对于二维超声图像,总结了... 肾脏超声图像分割作为一项关键的临床任务,在疾病诊断和治疗规划中发挥着重要作用。该综述系统回顾了2017至2024年间肾脏超声图像分割领域的重要研究成果,重点分析了二维和三维分割技术及异常病变肾脏分割方法。对于二维超声图像,总结了4类分割技术方法:1)基于纹理特征提取的传统分割方法;2)U-Net及其改进架构;3)融合肾脏形状和边界先验知识的深度监督学习方法;4)多模态信息融合分割技术。此外,详细梳理了当前公开可用的数据集和标准化评估指标,为后续研究提供了可靠的比较基准。尽管当前二维分割方法已取得显著进展,但仍面临诸多挑战:精细解剖结构的分割精度有待提升,三维分割技术尚未成熟,异常病变分割研究明显不足,以及高质量训练数据严重匮乏等关键问题。这些技术瓶颈的突破将直接决定该领域研究成果的临床转化前景。展望未来,需要重点发展精细结构与三维分割技术、探索跨模态学习方法、深化组织特征信息融合策略,并着力构建大模型和高质量数据集,以全面提升肾脏超声分割技术的临床应用价值。 展开更多

关键词 肾脏超声分割 深度学习 肾脏异常 评估指标 公开数据集

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基于BIRN的轴承细粒度故障诊断

9

作者 荀志文 缪小冬 +2 位作者 顾寅骥 孙奥云 任万凯 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第2期126-130,共5页

针对轴承故障诊断方法容易忽视故障图像细粒度特征学习的问题,提出了一种基于双线性改进残差神经网络的故障诊断方法。首先,采用格拉姆角场将振动信号转换成二维图像,保证故障信息的时序特征;其次,通过改进的残差网络挖掘深层故障特征;... 针对轴承故障诊断方法容易忽视故障图像细粒度特征学习的问题,提出了一种基于双线性改进残差神经网络的故障诊断方法。首先,采用格拉姆角场将振动信号转换成二维图像,保证故障信息的时序特征;其次,通过改进的残差网络挖掘深层故障特征;然后,建立双线性特征层学习细粒度特征;最后,经过全连接层完成故障识别。实验首先在凯斯西楚大学轴承数据集进行多种复杂负载下的有效性验证,其次与经典的轴承故障诊断算法对比,证明该方法具备一定的优势,最后在西安交通大学轴承数据集上验证了该方法的泛化性。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 残差神经网络 细粒度

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基于融合特征矩阵和CNN模型的管道埋藏微裂纹超声导波定位

10

作者 颜劲夫 艾星 +3 位作者 何其骏 李佳惠 胡碗铷 李义丰 《南京大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期28-37,共10页

针对石化行业管道中埋藏微裂纹的检测和定位问题,提出了一种基于融合特征矩阵和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型的新方法.首先,使用ABAQUS软件建立包含埋藏微裂纹的三维管道仿真模型,并部署传感器阵列采集超声导波... 针对石化行业管道中埋藏微裂纹的检测和定位问题,提出了一种基于融合特征矩阵和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型的新方法.首先,使用ABAQUS软件建立包含埋藏微裂纹的三维管道仿真模型,并部署传感器阵列采集超声导波信号.然后,提取并融合两类特征因子来构建融合特征矩阵:反映微裂纹非线性特征的零频分量和表征微裂纹位置信息的损伤指数.最后,将该矩阵输入到构建的CNN模型中进行训练和测试,实现了对管道中埋藏微裂纹的精确定位.仿真分析结果表明,与传统的高次谐波分量相比,零频分量对微裂纹的非线性效应更敏感;损伤指数可以放大原始信号中包含的损伤信息,对埋藏微裂纹的定位具有重要价值;CNN模型可以有效地从融合特征矩阵中提取微裂纹的位置信息,确定其空间坐标,为无损检测领域管道微裂纹的定位提供了新的思路. 展开更多

关键词 零频分量 损伤指数 融合特征矩阵 CNN

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开源软件组件漏洞检测与自动修复技术研究综述

11

作者 张旭明 史涯晴 +3 位作者 黄松 王兴亚 胡津昌 陆江涛 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期1-20,共20页

不可阻挡的软件组件化趋势与多人协同作业模式的开发过程促使开源软件供应链逐渐形成,在蓬勃发展的开源软件带来巨大便利的同时,开源漏洞随着供应链悄然而至,威胁着软件系统的安全性和可靠性。软件成分分析可对维护脆弱的开源软件供应... 不可阻挡的软件组件化趋势与多人协同作业模式的开发过程促使开源软件供应链逐渐形成,在蓬勃发展的开源软件带来巨大便利的同时,开源漏洞随着供应链悄然而至,威胁着软件系统的安全性和可靠性。软件成分分析可对维护脆弱的开源软件供应链的安全起到实质性的支撑作用,它通过开源软件组件漏洞检测与自动修复两个核心功能发现并修复软件项目中潜在的漏洞和风险。为加深相关研究人员对软件成分分析在安全漏洞方面的实践的了解,文中梳理归纳了近年的开源软件组件漏洞检测与自动修复技术的研究进展与成果;进一步地,从用户视角出发,基于8个分析维度对目前常见的8种软件成分分析工具进行了总结与探析;最后,探讨了开源软件组件漏洞检测与自动修复技术现存的挑战并展望了未来可能的发展方向。 展开更多

关键词 开源软件供应链 软件成分分析 组件漏洞检测 自动修复

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基于点云强度和地面约束的大范围激光SLAM 被引量：5

12

作者 孙伟 曾豪霆 +2 位作者 张小瑞 王煜 叶健峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期66-75,共10页

在无人车领域,点云强度和地面约束对大范围环境下的建图和定位起着非常重要的作用。然而,现有的激光SLAM算法在构建地图时只考虑几何特征,而忽视点云强度信息和地面约束,导致建图细节模糊、在Z轴方向上易存在漂移,从而降低了SLAM系统的... 在无人车领域,点云强度和地面约束对大范围环境下的建图和定位起着非常重要的作用。然而,现有的激光SLAM算法在构建地图时只考虑几何特征,而忽视点云强度信息和地面约束,导致建图细节模糊、在Z轴方向上易存在漂移,从而降低了SLAM系统的精度。为此,本文提出了一种基于点云强度和地面约束的激光SLAM优化算法。基于地面测量模型,提出构建局部条件性地面约束,不仅提高地面点提取的准确性,而且减少Z轴方向的漂移;引入点云强度信息来改善非地面点聚类的可靠性,进一步提高建图精度和定位稳定性。提出基于局部平滑度的特征提取方法,通过引入强度因子并对强度特征进行排序,优先选择具有一致强度信息的特征,增强特征提取的鲁棒性。引入球形强度图来构建强度残差,与几何残差共同优化估计位姿,有效解决里程计中地图细节处的模糊问题;基于特征投影的匹配距离以及强度差异被用来去除动态点云的干扰,进一步提高SLAM系统的鲁棒性。在公开数据集KITTI和真实场景下的实验表明,引入地面约束和点云强度信息后,本文提出的算法具有更高的建图和定位精度,相对优于传统LIO-SAM的LVI-SAM算法,本文算法的精度提升了54.5%,为无人车在大范围环境中的SLAM任务提供了可靠解决方案。 展开更多

关键词 大范围环境 地面约束 点云强度 动态点云

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基于能力层次聚类和角色协同的众包任务分配 被引量：1

13

作者 黄黎 赵璐 陈嘉豪 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3739-3748,共10页

针对现有众包任务分配研究中群组角色与任务之间多对多的协同匹配问题,设计一种基于能力层次聚类和角色协同的众包任务分配方法。考虑群组成员间的协作能力和交互成本度量,定义基于能力的角色层次聚类方法,量化基于能力层次的工人综合... 针对现有众包任务分配研究中群组角色与任务之间多对多的协同匹配问题,设计一种基于能力层次聚类和角色协同的众包任务分配方法。考虑群组成员间的协作能力和交互成本度量,定义基于能力的角色层次聚类方法,量化基于能力层次的工人综合胜任力度量。引入群组角色协同理论,将群组角色与任务之间多对多协同匹配问题定义为执行者与任务之间的组合优化问题,定义基于社会网络分析方法的协同候选服务交互成本计算方法,提出一种基于群组角色协同的众包任务分配算法,解决群组绩效和交互成本的双目标约束优化问题,提高任务分配的效率和质量。实验验证该方法在众包任务分配满足服务行为兼容性和功能可靠性等方面具有较明显优势。 展开更多

关键词 服务众包 任务分配 角色协同 群组绩效 层次聚类 协同匹配 交互成本

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基于CNN-BiLSTM及ResNet网络的板中损伤TFM定位与检测研究 被引量：1

14

作者 颜劲夫 何其骏 +1 位作者 瞿业峰 李义丰 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期566-576,共11页

针对全聚焦(Total Focusing Method,TFM)成像技术因其耗时长,在工业应用中受限的问题,提出一种基于CNN-BiLSTM(Convolutional Neural Network-Bi-directional Long Short-Term Memory)网络的快速TFM成像方法,首先利用卷积神经网络从全... 针对全聚焦(Total Focusing Method,TFM)成像技术因其耗时长,在工业应用中受限的问题,提出一种基于CNN-BiLSTM(Convolutional Neural Network-Bi-directional Long Short-Term Memory)网络的快速TFM成像方法,首先利用卷积神经网络从全矩阵数据中提取关键特征,接着结合双向长短期记忆网络来预测金属板上损伤的区域位置,再使用TFM技术在损伤区域进行精确成像.为了进一步提升损伤检测的准确性,引入基于ResNet网络的损伤尺寸检测方法以实现对损伤大小的精确检测.为了验证方法的有效性,利用有限元分析软件ABAQUS建立三维铝板仿真模型,并通过模型变换构建神经网络数据集.实验结果表明,与传统全聚焦成像方法相比,CNN-BiLSTM网络展现出较高的区域定位精度,定位准确率达到95.26%,并具有显著的效率优势,平均定位速度提升了46.4%;同时,损伤尺寸大小的检测结果验证了基于ResNet网络的方法在损伤尺寸评估方面的有效性和准确性,在测试集上达到了99.26%的准确率. 展开更多

关键词 LAMB波 TFM 损伤检测 CNN-BiLSTM ResNet

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基于自适应多视角深度神经网络的脑电识别 被引量：1

15

作者 王域枫 冯伟 杭文龙 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第1期97-104,共8页

由于已有深度学习方法没有从脑功能分离与整合机制角度出发构建脑电(Electroencephalogram,EEG)识别网络,导致识别精度不高,因而提出一种融合多视角学习与自适应权重学习机制的自适应多视角深度学习模型。将脑电信号划分为不同脑区的多... 由于已有深度学习方法没有从脑功能分离与整合机制角度出发构建脑电(Electroencephalogram,EEG)识别网络,导致识别精度不高,因而提出一种融合多视角学习与自适应权重学习机制的自适应多视角深度学习模型。将脑电信号划分为不同脑区的多个局部视角,将整个大脑区域视作全局视角,构建能够反映脑功能分离与整合机制的多视角深度学习框架;利用注意力机制自适应学习多个视角之间的重要程度。该模型不仅可以学习不同脑区EEG深度特征,而且可以自适应地学习各个脑区权重分配。在公开及自采集EEG数据集上的实验结果均验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 脑电信号 深度学习 多视角学习 注意力机制

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基于幅相解耦调制的透射型声超表面的声波调控

16

作者 孟愉晟 蓝君 李义丰 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第5期601-612,共12页

文章构造了一种复合型无源结构,利用该结构设计的声学超表面能够实现透射相位和幅度的解耦调控。研究表明,当声波入射至该复合结构后,多腔体结构具有接近于1的透射率和接近于2π的全相位变化,而开孔结构单元可以提供恒定不变的相位和0~... 文章构造了一种复合型无源结构,利用该结构设计的声学超表面能够实现透射相位和幅度的解耦调控。研究表明,当声波入射至该复合结构后,多腔体结构具有接近于1的透射率和接近于2π的全相位变化,而开孔结构单元可以提供恒定不变的相位和0~1范围内变化的透射率。此外,根据Airy函数的波曲线,选择合适的结构参数,构造出的超表面可以在空气中生成Airy波束,同时利用两个对称的超表面可以实现具有自愈性声聚焦特性的透镜,通过与纯相位调控方法生成的波束现象进行对比,进一步说明幅相解耦方法对于声波精确调控的重要性。文章对于幅相解耦超表面的研究在声波定向传输、全息图像、医学超声成像等方面具有潜在的应用前景。 展开更多

关键词 透射型声超表面 幅相解耦调控 传递矩阵法 Airy波束 自愈性声聚焦

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基于商用密码的新能源集控系统内生安全研究 被引量：3

17

作者 杨乘胜 张帆 宋坤 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期210-216,共7页

新能源集控系统跨地域部署,点多面广,面临来自网络空间的不确定性动态攻击风险。利用模糊层次分析法分析新能源集控系统的安全风险。针对非法遥控、非法访问等高危安全风险,从内生安全角度研究系统安全防护方法,提出国产密码技术与DL/T ... 新能源集控系统跨地域部署,点多面广,面临来自网络空间的不确定性动态攻击风险。利用模糊层次分析法分析新能源集控系统的安全风险。针对非法遥控、非法访问等高危安全风险,从内生安全角度研究系统安全防护方法,提出国产密码技术与DL/T 476—2012规约深度融合方法,用于远程数据通信,并对数据验签、解密失败行为进行安全审计,根据审计结果屏蔽恶意攻击。在数据加密过程中,提出基于Linux随机数生成器(LRNG)的“一次一密”SM4秘钥生成方案,降低了秘钥泄漏风险。编写的程序搭建实验环境对所提方法进行验证,验证结果表明所提方法是可行有效的。 展开更多

关键词 新能源集控系统 商用密码 国密算法 内生安全 模糊层次分析法

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基于弱监督注意力和知识共享的车辆重识别 被引量：1

18

作者 孙伟 赵宇煌 +1 位作者 张小瑞 刘轩诚 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第9期179-189,共11页

为解决弱监督车辆重识别方法中标签不准确和背景干扰下预定义局部区域难以获得的问题,提出一种基于弱监督注意力和知识共享的车辆重识别网络。在弱监督注意力模块(WAM)中使用弱监督的方法生成车辆部件掩模,通过部件通道对齐步骤使得该... 为解决弱监督车辆重识别方法中标签不准确和背景干扰下预定义局部区域难以获得的问题,提出一种基于弱监督注意力和知识共享的车辆重识别网络。在弱监督注意力模块(WAM)中使用弱监督的方法生成车辆部件掩模,通过部件通道对齐步骤使得该模块在复杂背景下也能自适应地进行特征对齐。针对弱监督方法中标签准确性不高导致WAM模块生成部件掩模不稳定的问题,在局部分支中构建了知识共享模块。该模块利用迁移学习从WAM模块中提取车辆部件特征,并进行多尺度部件特征提取,防止了不稳定的车辆部件掩模生成。通过实验,mAP、CMC@1和CMC@5分别达到了82.12%、98.50%和99.12%,优于现有的方法,验明该方法的有效性。 展开更多

关键词 车辆重识别 弱监督 迁移学习 注意力机制

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基于分层联邦学习的无人机小基站RAN切片方法 被引量：2

19

作者 殷珉 沈航 +1 位作者 王天荆 白光伟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1774-1780,共7页

针对多架无人机共同为地面用户提供差异化服务的场景,本文提出一种基于分层联邦学习的动态RAN(Radio Access Network)切片框架,目的是提升切片性能隔离效果、减少协同训练过程的通信代价.考虑到无人机动态部署和数据不足等特点,本文通... 针对多架无人机共同为地面用户提供差异化服务的场景,本文提出一种基于分层联邦学习的动态RAN(Radio Access Network)切片框架,目的是提升切片性能隔离效果、减少协同训练过程的通信代价.考虑到无人机动态部署和数据不足等特点,本文通过数据增广促进本地模型训练.为了使得距离地面基站较远的无人机有更多机会参与联邦学习并降低通信代价,本文根据位置和数据分布信息设计支持边缘模型聚合的无人机分簇策略.在此基础上,本文探索基于注意力机制的边缘和全局模型聚合方案,以增强全局模型的泛化能力.仿真结果表明,与联邦平均和分布式LSTM(Long Short-Term Memory)相比,所提方案在切片性能隔离的时长占比上分别有8.4%和16.5%的提升,并降低了无人机协同训练的通信代价. 展开更多

关键词 无人机小基站 RAN切片 分层联邦学习 边缘模型聚合 注意力机制

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双层薄膜声学超材料的低频吸声特性研究

20

作者 胡碗铷 李义丰 蓝君 《南京大学学报(自然科学版)》 2025年第5期772-780,共9页

为了克服传统材料在低频噪音降噪方面的不足,提出了一种由双层薄膜、质量环和空腔组合而成的MAM(Membrane-type Acoustic Metamaterial).通过对其共振模态、等效参数及声阻抗的分析,阐述其吸声机理.借助于有限元分析法,计算其在100~600... 为了克服传统材料在低频噪音降噪方面的不足,提出了一种由双层薄膜、质量环和空腔组合而成的MAM(Membrane-type Acoustic Metamaterial).通过对其共振模态、等效参数及声阻抗的分析,阐述其吸声机理.借助于有限元分析法,计算其在100~600 Hz频带内的吸声系数,讨论并比较质量环、薄膜和空腔的几何参数对吸声系数的影响,在此基础上通过并联多个MAM单元以及改变质量环的位置分别对其吸声性能进行优化.研究结果表明,双层MAM单元结构在低频处的吸声性能优于传统结构,并且可以通过改变几何参数、位置和多单元并联的方式改变相应的工作频率,提高吸声系数和拓宽频带,为薄膜型声学超材料对吸声性能的优化提供了参考. 展开更多

关键词 低频噪音 薄膜型声学超材料 吸声系数

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