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大学生感恩教育探索被引量：5: 1; 作者彭洋《江苏高教》 CSSCI 北大核心 2010年第3期119-120,共2页; 大学生素质教育应该重视感恩教育。文章分别从家庭教育方法缺失、学校德育效果不明显以及社会现实情况复杂三个方面分析了大学生缺乏感恩心态的原因,并对感恩教育的本质和理念以及实践作了简略探讨。; 关键词感恩感恩教育实践; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于快速稀疏低秩和鲁棒主成分分析的图像处理算法的研究被引量：7: 2; 作者郑宝玉李昂《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期290-296,共7页; 实际的稀疏低秩处理图像过程中,在视觉显示效果没有很大的差异的情况下,算法的时间复杂度是唯一的一个评价指标。我们发现快速交替极小化(FAST PCP)和鲁棒主成分分析(RPCA)的结合是比较快速、比较有效的利用CPU的高效稀疏低秩处理图像... 展开更多; 关键词快速交替极小化鲁棒主成分分析稀疏低秩图像处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的用于军用车辆目标检测的RetinaNet 被引量：8: 3; 作者李昂王晟全 +2 位作者郑宝玉陈济颖纪佳馨《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第10期78-82,98,共6页; 目标检测作为信息技术学界的热门话题,无论是科研院校,还是大型的技术型企业,都在追寻着最优秀的目标检测算法,RetinaNet技术的提出者FacebookAI团队参考了大量目标检测的案例,使其在目标检测领域成为炙手可热的方法,它比YOLOv3更加优秀... 展开更多; 关键词 RetinaNet 目标检测 AI 图像智能库; 在线阅读下载PDF 职称材料

训练集对遥感图像超分辨率下自动目标识别影响的研究被引量：5: 4; 作者王艳李昂王晟全《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2021年第2期136-143,共8页; 采用深度学习算法:首先通过超分辨复原生成对抗网络实现图像超分辨率,在包括测试船舶本体的多个训练集中进行训练;然后采用AlexNet网络进行分类检测;最后采用RetinaNet网络进行目标识别。实验表明:与不包含测试本体的训练集相比,包含测... 展开更多; 关键词图像超分辨率遥感图像 SRGAN 目标识别深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Rsnet框架和Mobilenet迁移网络的遥感机场目标识别被引量：1: 5; 作者李昂王晟全张晨《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2021年第6期131-136,298,共7页; 为精准高效地识别机场目标遥感图像,提出基于Rsnet框架和Mobilenet迁移网络的方法,在特征不明显或目标特征像素点较低的情况下,提高了Map值。结果表明:在同等条件下,不但能够取得较高的Map值,还能够提高采样率,节约了训练时间。对于实... 展开更多; 关键词 Rsnet mobilenet 目标检测深度学习机场目标; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于博弈论的移动WiMAX接纳控制: 6; 作者张明王锁萍何涛《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2601-2604,共4页; 移动WiMAX是一种重要的宽带无线接入技术,它具有数据传输率高、覆盖范围广、支持多种数据业务等优点。为了保证不同业务的QoS,该文提出一种基于博弈论的接纳控制算法。该算法首先给不同的业务赋予不同的优先级,然后建立一个非合作二人... 展开更多; 关键词无线城域网接纳控制博弈论 QOS; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于非监督网络的军事目标识别算法的研究被引量：7: 7; 作者李鑫王晟全李昂《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第10期36-39,共4页; 军事目标识别是目标检测领域中的一大研究方向,这对于提前侦测敌情和精准打击目标具有重要的意义,目前,主流的军事目标识别算法主要是运用YOLO,Fast RCNN等非监督深度学习网络模型,这些方式都是通过将手动标注的数据集输入到网络中,经... 展开更多; 关键词军事目标识别目标检测 YOLO 非监督网络深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CNN与传统S盒结合的图像加密算法被引量：1: 8; 作者王艳李昂 +2 位作者王晟全王建宇胡家俊《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第4期34-38,57,共6页; 目前人们针对不同场景设计和研究出各种基于混沌的图像加密算法并取得不俗的研究成果,但仍有一些图像加密算法存在不足之处,因而相关专家学者们不断研究新的图像加密方法并对传统的各种加密算法进行改进。针对目前低维混沌算法存在的明... 展开更多; 关键词图像加密 CNN S盒信息安全抵挡明文(密文)攻击; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的细粒度图像推荐算法研究被引量：1: 9; 作者王艳李昂王晟全《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期162-167,共6页; 提出了一种基于深度学习的细粒度图像推荐算法。首先使用分类模型对杂乱无章的数据集进行分类,然后使用改进KNN聚类算法对数据集进行初选,再通过深度学习VGG-16网络进行训练,并在经典军事目标训练集数据集MSTAR对所提算法进行验证。实... 展开更多; 关键词深度学习细粒度图像推荐算法 KNN VGG-16; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大学生感恩教育探索被引量：5: 1; 作者彭洋; 机构南京大学教育研究院南京邮电大学通信学院; 出处《江苏高教》 CSSCI 北大核心 2010年第3期119-120,共2页; 文摘大学生素质教育应该重视感恩教育。文章分别从家庭教育方法缺失、学校德育效果不明显以及社会现实情况复杂三个方面分析了大学生缺乏感恩心态的原因,并对感恩教育的本质和理念以及实践作了简略探讨。; 关键词感恩感恩教育实践; 分类号 G641 [文化科学—高等教育学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于快速稀疏低秩和鲁棒主成分分析的图像处理算法的研究被引量：7: 2; 作者郑宝玉李昂; 机构南京邮电大学通信学院南京理工大学紫金学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期290-296,共7页; 基金国家自然科学基金(61671253) 江苏省高校自然科学基金面上项目(18KJD510004) 江苏省普通高校学术学位研究生科研创新计划项目(KYLX160661)。; 文摘实际的稀疏低秩处理图像过程中,在视觉显示效果没有很大的差异的情况下,算法的时间复杂度是唯一的一个评价指标。我们发现快速交替极小化(FAST PCP)和鲁棒主成分分析(RPCA)的结合是比较快速、比较有效的利用CPU的高效稀疏低秩处理图像的方法,并且在无法保证计算机配置的情况下,其运算速度也是最快的。在课题中,将Steffensen迭代法用于改进FAST PCP,由此得到的结果较普通版本的FAST PCP和RPCA更加好。; 关键词快速交替极小化鲁棒主成分分析稀疏低秩图像处理; Keywords Fast alternating minimization Robust principal component analysis neuroscience and classification tasks root search technology; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的用于军用车辆目标检测的RetinaNet 被引量：8: 3; 作者李昂王晟全郑宝玉陈济颖纪佳馨; 机构南京邮电大学通信学院南京理工大学紫金学院中国石油大学(华东)新能源学院; 出处《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第10期78-82,98,共6页; 基金国家自然科学基金(61671253) 中央高校基础研究基金(18CX02018A) +3 种基金山东省自然科学基金(ZR2017LEE016).; 文摘目标检测作为信息技术学界的热门话题,无论是科研院校,还是大型的技术型企业,都在追寻着最优秀的目标检测算法,RetinaNet技术的提出者FacebookAI团队参考了大量目标检测的案例,使其在目标检测领域成为炙手可热的方法,它比YOLOv3更加优秀,也没有Fastest R-CNN复杂,十分适用于对指定特征目标的识别。就RetinaNet在军用车辆目标检测方面展开了研究,并提出了一点改进意见。; 关键词 RetinaNet 目标检测 AI 图像智能库; Keywords RetinaNet object detection AI Image AI; 分类号 TP391.41 [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

题名训练集对遥感图像超分辨率下自动目标识别影响的研究被引量：5: 4; 作者王艳李昂王晟全; 机构南京理工大学紫金学院南京理工大学电子工程与光电技术学院南京邮电大学通信学院; 出处《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2021年第2期136-143,共8页; 基金江苏省高校自然科学基金面上项目(18KJD510004) 江苏省普通高校学术学位研究生科研创新计划项目(KYLX160661) 江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201913654002Y)。; 文摘采用深度学习算法:首先通过超分辨复原生成对抗网络实现图像超分辨率,在包括测试船舶本体的多个训练集中进行训练;然后采用AlexNet网络进行分类检测;最后采用RetinaNet网络进行目标识别。实验表明:与不包含测试本体的训练集相比,包含测试本体的训练集超分辨率下的目标识别精确率最高。; 关键词图像超分辨率遥感图像 SRGAN 目标识别深度学习; Keywords image super-resolution satellite image SRGAN target detection deep learning; 分类号 TP39 [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Rsnet框架和Mobilenet迁移网络的遥感机场目标识别被引量：1: 5; 作者李昂王晟全张晨; 机构南京邮电大学通信学院南京理工大学紫金学院; 出处《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2021年第6期131-136,298,共7页; 基金江苏省高校自然科学基金面上项目(18KJD510004) 江苏省普通高校学术学位研究生科研创新计划项目(KYLX16_0661) 江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201913654002Y)。; 文摘为精准高效地识别机场目标遥感图像,提出基于Rsnet框架和Mobilenet迁移网络的方法,在特征不明显或目标特征像素点较低的情况下,提高了Map值。结果表明:在同等条件下,不但能够取得较高的Map值,还能够提高采样率,节约了训练时间。对于实际目标识别具有理论意义和实用价值。; 关键词 Rsnet mobilenet 目标检测深度学习机场目标; Keywords Rsnet mobilenet target detection deep learning airport target; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于博弈论的移动WiMAX接纳控制: 6; 作者张明王锁萍何涛; 机构南京邮电大学通信学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2601-2604,共4页; 文摘移动WiMAX是一种重要的宽带无线接入技术,它具有数据传输率高、覆盖范围广、支持多种数据业务等优点。为了保证不同业务的QoS,该文提出一种基于博弈论的接纳控制算法。该算法首先给不同的业务赋予不同的优先级,然后建立一个非合作二人博弈模型,通过求解纳什均衡决定是否接纳连接请求,以及带宽的预留方案。仿真结果表明,该算法能够提高带宽的利用率,降低新发起连接的阻塞概率和切换连接的丢弃概率,并且能给不同业务提供区分服务。; 关键词无线城域网接纳控制博弈论 QOS; Keywords Wireless metropolitan area networks Access control Game theory QoS; 分类号 TN915 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于非监督网络的军事目标识别算法的研究被引量：7: 7; 作者李鑫王晟全李昂; 机构南京理工大学紫金学院南京邮电大学通信学院; 出处《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第10期36-39,共4页; 基金江苏省高校自然科学基金面上项目(18KJD510004) 江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201913654002Y)。; 文摘军事目标识别是目标检测领域中的一大研究方向,这对于提前侦测敌情和精准打击目标具有重要的意义,目前,主流的军事目标识别算法主要是运用YOLO,Fast RCNN等非监督深度学习网络模型,这些方式都是通过将手动标注的数据集输入到网络中,经过处理输出结果,但是数据集数量总是有限的,在精度上有所欠缺,泛化能力也不足。针对这种问题,提出了基于非监督网络的军事目标识别算法,可以通过生成式对抗网络(GAN)有效地解决数据集不足以及精度不够的问题。; 关键词军事目标识别目标检测 YOLO 非监督网络深度学习; Keywords military target recognition target detection YOLO unsupervised network deep learning; 分类号 V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CNN与传统S盒结合的图像加密算法被引量：1: 8; 作者王艳李昂王晟全王建宇胡家俊; 机构南京理工大学紫金学院电子工程与光电技术学院南京邮电大学通信学院南京理工大学自动化学院中央财经大学经济学院; 出处《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第4期34-38,57,共6页; 基金江苏省高校自然科学基金面上项目(18KJD510004) 江苏省普通高校学术学位研究生科研创新计划项目(KYLX160661) 江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201913654002Y)。; 文摘目前人们针对不同场景设计和研究出各种基于混沌的图像加密算法并取得不俗的研究成果,但仍有一些图像加密算法存在不足之处,因而相关专家学者们不断研究新的图像加密方法并对传统的各种加密算法进行改进。针对目前低维混沌算法存在的明显缺点,提出一种基于CNN超混沌与S盒结合的图像加密算法,仿真实验表明,该算法能够有效地抵挡明文(密文)攻击,实现了一次一密,而且拥有更大的密钥空间,具有优良的加密效果及速度快、复杂度低的优点。; 关键词图像加密 CNN S盒信息安全抵挡明文(密文)攻击; Keywords image encryption CNN S-box information security resisting attacks on the image in plain text(cipher text); 分类号 TP391 [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

题名基于深度学习的细粒度图像推荐算法研究被引量：1: 9; 作者王艳李昂王晟全; 机构南京理工大学紫金学院电子工程与光电技术学院南京邮电大学通信学院; 出处《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期162-167,共6页; 基金江苏省高校自然科学基金面上项目(18KJD510004) 江苏省普通高校学术学位研究生科研创新计划项目(KYLX160661) 江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201913654002Y)。; 文摘提出了一种基于深度学习的细粒度图像推荐算法。首先使用分类模型对杂乱无章的数据集进行分类,然后使用改进KNN聚类算法对数据集进行初选,再通过深度学习VGG-16网络进行训练,并在经典军事目标训练集数据集MSTAR对所提算法进行验证。实验表明,提出的算法和目前其他推荐算法相比,准确率有所提高,具有较好的鲁棒性。; 关键词深度学习细粒度图像推荐算法 KNN VGG-16; Keywords deep learning fine-grained image recommended algorithm KNN VGG-16; 分类号 TP39 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	大学生感恩教育探索	彭洋	《江苏高教》 CSSCI 北大核心	2010	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于快速稀疏低秩和鲁棒主成分分析的图像处理算法的研究	郑宝玉李昂	《信号处理》 CSCD 北大核心	2020	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进的用于军用车辆目标检测的RetinaNet	李昂王晟全郑宝玉陈济颖纪佳馨	《电光与控制》 CSCD 北大核心	2020	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	训练集对遥感图像超分辨率下自动目标识别影响的研究	王艳李昂王晟全	《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于Rsnet框架和Mobilenet迁移网络的遥感机场目标识别	李昂王晟全张晨	《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于博弈论的移动WiMAX接纳控制	张明王锁萍何涛	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于非监督网络的军事目标识别算法的研究	李鑫王晟全李昂	《电光与控制》 CSCD 北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于CNN与传统S盒结合的图像加密算法	王艳李昂王晟全王建宇胡家俊	《电光与控制》 CSCD 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于深度学习的细粒度图像推荐算法研究	王艳李昂王晟全	《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料