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立德树人视角下的高中信息技术学科核心素养新结构 被引量:2
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作者 谢琪 李秀梅 《课程.教材.教法》 CSSCI 北大核心 2024年第9期149-154,共6页
立德树人深化了信息社会责任的内涵,而信息社会责任拓展并提升了学科核心素养其他要素的内涵,其中信息社会责任唤醒信息意识中的信息社会责任意识,利用计算思维进行问题解决需要承担信息社会责任,而数字化学习的过程与创新成果要体现信... 立德树人深化了信息社会责任的内涵,而信息社会责任拓展并提升了学科核心素养其他要素的内涵,其中信息社会责任唤醒信息意识中的信息社会责任意识,利用计算思维进行问题解决需要承担信息社会责任,而数字化学习的过程与创新成果要体现信息社会责任。信息社会责任在学科核心素养各要素中起着统领作用,而课堂落实信息社会责任统领的学科核心素养新结构,才能彰显并落实立德树人的育人要求。 展开更多
关键词 立德树人 高中信息技术 学科核心素养 信息社会责任
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基于双掩码技术的抗功耗攻击CMOS电路设计 被引量:1
2
作者 姚茂群 李海威 +1 位作者 李聪辉 薛紫微 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期418-425,共8页
为增强现有差分传输管预充电逻辑(differential pass-transistor pre-charge logic,DP^(2)L)电路结构的抗功耗攻击性能,设计并开发了一种改进型DP^(2)L电路。与改进前电路相比,改进型DP^(2)L电路在不同输入信号下晶体管的导通数目保持相... 为增强现有差分传输管预充电逻辑(differential pass-transistor pre-charge logic,DP^(2)L)电路结构的抗功耗攻击性能,设计并开发了一种改进型DP^(2)L电路。与改进前电路相比,改进型DP^(2)L电路在不同输入信号下晶体管的导通数目保持相同,从而表现出更好的功耗恒定性能。在此基础上,进一步设计了双轨双掩码差分传输管预充电逻辑(double masked differential pass-transistor pre-charge logic,DMDP^(2)L)电路。该电路不仅改善了原有电路的功耗恒定特性,而且引入的双掩码具有随机性,加大了攻击者获取电路运算结果的难度。模拟结果表明,设计的双轨DMDP^(2)L电路较其他3种同类型逻辑电路的标准化能量偏差(normalized energy deviation,NED)分别减小了11.33%,5.19%和3.06%,表明其具有更好的功耗恒定特性和抗功耗攻击能力。 展开更多
关键词 功耗攻击 功耗恒定 双掩码技术 双轨DMDP^(2)L
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基于条件预充电技术的低功耗真单相时钟触发器
3
作者 姚茂群 邱思越 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期554-561,共8页
基于条件预充电技术,设计了一种高速低功耗真单相时钟触发器。在存在冗余开关活动的关键路径中,通过增加场效应管和控制条件,控制内部节点的冗余预充电活动;通过消除冗余结构,消除冗余的场效应管,从而改善电路结构,降低功耗和总功耗延... 基于条件预充电技术,设计了一种高速低功耗真单相时钟触发器。在存在冗余开关活动的关键路径中,通过增加场效应管和控制条件,控制内部节点的冗余预充电活动;通过消除冗余结构,消除冗余的场效应管,从而改善电路结构,降低功耗和总功耗延时积。通用电路分析程序(simulation program with integrated circuit emphasis,HSPICE)仿真结果表明,在100 MHz的工作频率与低阈值电压下,触发器功耗低至158.6127 nW、总功耗延时积低至0.048735 fJ,电路具有正确的逻辑功能,且在功耗、延迟方面均优于近几年提出的电路。 展开更多
关键词 低功耗 条件预充电 近阈值电压 真单相时钟
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检索增强生成技术支持下的校园问答系统研究 被引量:4
4
作者 贾春燕 方伟杰 +1 位作者 谢宇威 凌在盈 《通信学报》 CSCD 北大核心 2024年第S2期248-254,共7页
针对高等学校师生用户从海量校园信息中获取有效信息的困难,以校务领域知识为数据源,基于检索增强生成技术,设计了一个校园智能问答系统。融合大语言模型和垂直领域专业知识,以学校百事通项目为依托,将包括办事指南、常见问题、规范性... 针对高等学校师生用户从海量校园信息中获取有效信息的困难,以校务领域知识为数据源,基于检索增强生成技术,设计了一个校园智能问答系统。融合大语言模型和垂直领域专业知识,以学校百事通项目为依托,将包括办事指南、常见问题、规范性文件等校务信息作为外挂数据语料库,应用检索增强生成专用的Infinity数据库,构建校务知识库,采用提示词工程,增强大语言模型生成答案。通过检索增强生成技术进行教育领域特定的校园问答,旨在以互动方式为用户提供各种校务服务信息,有助于解决校园常见问题,简化师生咨询流程,减轻学校管理工作负担。 展开更多
关键词 信息获取 大语言模型 检索增强生成 校园问答
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无人机遥感技术在茶园监测中的应用——以杭州市龙井村为例 被引量:1
5
作者 陈朝晖 荆长伟 凌在盈 《浙江农业科学》 2023年第9期2320-2327,共8页
茶园监测是目前无人机农业遥感又一重要研究方向,通过无人机遥感技术可以快速地获取茶园生态相关信息。本研究利用无人机搭载多光谱传感器采集了杭州市西湖区龙井村数据,快速分析获取了当地茶园分布、茶种分布、茶园现状等重要信息。证... 茶园监测是目前无人机农业遥感又一重要研究方向,通过无人机遥感技术可以快速地获取茶园生态相关信息。本研究利用无人机搭载多光谱传感器采集了杭州市西湖区龙井村数据,快速分析获取了当地茶园分布、茶种分布、茶园现状等重要信息。证实了无人机遥感技术在茶园监测的有效性,为无人机在农业领域的相关应用开辟了一条全新的方向。 展开更多
关键词 无人机 多光谱 茶园 茶种 植被长势
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基于异构数据的患者术后非计划内再入院预测
6
作者 俞凯 董小锋 +2 位作者 袁贞明 崔朝健 罗伟斌 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第1期89-97,共9页
非计划内再入院是医院风险管理的重要信号,也是医疗质量的重要指标。目前,再入院预测已经成为医疗系统的一项重要任务,大量学者结合机器学习技术提出非常多有效的预测方法,但大多仅以单一结构数据为研究对象或仅使用串联方法融合异构数... 非计划内再入院是医院风险管理的重要信号,也是医疗质量的重要指标。目前,再入院预测已经成为医疗系统的一项重要任务,大量学者结合机器学习技术提出非常多有效的预测方法,但大多仅以单一结构数据为研究对象或仅使用串联方法融合异构数据。前者未能充分利用电子病历中丰富的数据与信息,后者则未能更好地融合异构数据的信息。基于上述问题,本文提出了一种基于CTFN异构数据融合方法,结合患者出院小结文本与住院期间产生的横断面数据预测患者再入院风险。预测模型的构建分为3个步骤。首先,利用RoBerta模型提取患者出院小结中的特征信息并得到表征矩阵;其次,使用CNN模型学习患者横断面特征信息,得到表征矩阵;最后,通过CTFN方法融合两个表征矩阵,得到异构数据的表征矩阵并通过线性层分类器得到最后的预测结果。CTFN融合方法利用张量外积融合多个单模态表征矩阵,并增加CNN模型及残差结构设计加强异构数据模态内与模态间的信息学习。根据某公立医院的临床数据对上述方法进行验证,实验结果表明其表现出色,其中,召回率达到了76.1%,ROC曲线下面积达到了71.5%,均高于所对比的基线模型。证实了异构数据能提升分类器预测效果,且CTFN融合方法能够更好地融合异构数据间的信息,进一步提升分类器预测效果。 展开更多
关键词 异构数据 深度学习 张量融合 再入院 卷积网络 残差结构
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基于DyCML的改进型三阶段抗功耗攻击型D触发器
7
作者 姚茂群 李聪辉 +1 位作者 李海威 陈冉 《浙江大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期424-430,共7页
功耗攻击是一种通过统计电路的功耗信息得到敏感数据信息的攻击手段。作为电路的重要组成单元,触发器的抗功耗攻击水平与电路的安全性能息息相关,为此提出一种抗功耗攻击型触发器。通过引入“预充电-求值-放电”三阶段逻辑,提出了改进... 功耗攻击是一种通过统计电路的功耗信息得到敏感数据信息的攻击手段。作为电路的重要组成单元,触发器的抗功耗攻击水平与电路的安全性能息息相关,为此提出一种抗功耗攻击型触发器。通过引入“预充电-求值-放电”三阶段逻辑,提出了改进型的三阶段动态电流模式逻辑D触发器(improved three-phase dynamic current mode logic-based D flip-flop,TDyCML_FF),避免了因负载电容不均衡引起的电路功耗不恒定等安全问题。同时对三阶段逻辑结构进行了改进,由电路内部节点信号生成放电信号,从而避免通过减缓时钟频率或消除放电信号对其进行攻击,提高了电路的抗功耗攻击性能。通过Hspice仿真实验,并引入归一化能量偏差(NED)和归一化标准偏差(NSD)2个量化参数,将TDyCML_FF感应放大逻辑触发器(SABL_FF)、三阶段双轨预充电逻辑触发器(TDPL_FF)等抗功耗攻击型触发器进行了对比,证明TDyCML_FF具有较高的抗功耗攻击性能。 展开更多
关键词 三阶段逻辑 侧信道攻击 功耗攻击 触发器设计
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融合缺失点云形状信息的保结构修复网络 被引量:2
8
作者 张磊 缪永伟 +1 位作者 景程宇 孙树森 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期696-707,共12页
传统点云模型修复中由于未考虑输入的缺失点云形状固有特征,难以有效地保持原始形状结构特征信息.为此,提出一种融合缺失点云形状信息的保结构修复网络.该网络采用编码器-解码器结构,借助多层感知器和最大池化层以获得输入点云形状的特... 传统点云模型修复中由于未考虑输入的缺失点云形状固有特征,难以有效地保持原始形状结构特征信息.为此,提出一种融合缺失点云形状信息的保结构修复网络.该网络采用编码器-解码器结构,借助多层感知器和最大池化层以获得输入点云形状的特征码字.其中,编码器以缺失的点云数据作为输入;解码器则对编码得到的点云特征码字使用4个2D网格进行折叠操作以拟合点云形状得到粗修复结果,再将输入点云数据与粗修复结果进行拼接融合,并对融合后的点云数据经过迭代最远点采样得到最终的点云形状修复结果.实验结果表明,与已有网络修复结果相比,该网络在ModelNet40数据集上的平均误差低11%~53%,在ShapeNet数据集上的平均误差低15%~28%,而对具有精细结构的物体修复结果的平均误差低59%~70%.该网络在修复点云形状缺失部分的同时,能够有效地保持输入形状的结构特征信息,对不同程度的数据缺失具有鲁棒性;与已有网络相比,该网络点云修复结果的误差较小、点云分布较均匀. 展开更多
关键词 点云模型 保结构 修复补全 端对端 编码器-解码器
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投影视图指导的点云形状无监督保细节补全网络
9
作者 缪永伟 高伟豪 +1 位作者 范然 刘复昌 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第4期593-604,共12页
传统点云形状修补中通常需要以完整的点云数据作为先验进行有监督学习,导致点云修复补全网络的泛化性和鲁棒性不理想;而经无监督学习策略生成的点云修复结果容易偏离输入的点云形状本身,导致其难以恢复原始形状的精细细节结构.基于生成... 传统点云形状修补中通常需要以完整的点云数据作为先验进行有监督学习,导致点云修复补全网络的泛化性和鲁棒性不理想;而经无监督学习策略生成的点云修复结果容易偏离输入的点云形状本身,导致其难以恢复原始形状的精细细节结构.基于生成式对抗网络框架,借助待修复形状的三视角投影图像特征信息,提出一种投影视图指导的三维点云形状无监督保细节补全网络.该网络包含点云形状修补分支和点云形状投影图像修复分支.首先网络通过点云形状修复分支对采样的高斯噪声使用树形图卷积结构的点云生成器进行修复生成,以恢复模型的整体形状从而得到粗修复点云,并使用DGCNN提取该粗修复点云的特征;然后网络通过点云形状投影图像修复分支对输入模型进行三视角投影得到缺失点云的投影视图,其用于保留输入模型的细节结构;其次网络使用基于循环一致性的图像生成器对这些投影视图进行修复并使用ResNet-18网络提取这些完整投影视图的特征,同时将得到的投影视图特征和提取的点云特征计算特征距离损失;最后网络将该损失加入判别器中以判断生成点云的真假,同时反馈并优化生成器,使生成器能够学习到输入点云的整体结构和细节信息.针对ShapeNet数据集进行网络训练,并使用KITTI和ModelNet40数据集分别进行实验,结果表明,与已有的无监督补全网络修复结果相比,所提网络的平均CD误差降低11.0%~41.0%,平均F_(1)-Score提升0.8%~14.0%,能够有效地修复点云形状结构并恢复其形状细节,且对不同程度数据缺失或含噪声的点云修复具有鲁棒性,该网络具有较好的泛化性. 展开更多
关键词 点云 形状补全 生成对抗网络 无监督学习 投影视图
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基于预训练SAM的提示式三维牙齿分割方法
10
作者 刘复昌 蔡煜晨 +1 位作者 缪永伟 范然 《浙江大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第1期59-69,共11页
目前,大多研究采用有监督学习方法在牙齿的三维数据上训练网络,完成分割任务,但在处理缺牙、严重错位或颌部不完整的牙齿时效果不佳,泛化能力较弱。为此,提出了一种基于预训练分割一切模型(segment anything model,SAM)和提示分割技术... 目前,大多研究采用有监督学习方法在牙齿的三维数据上训练网络,完成分割任务,但在处理缺牙、严重错位或颌部不完整的牙齿时效果不佳,泛化能力较弱。为此,提出了一种基于预训练分割一切模型(segment anything model,SAM)和提示分割技术的方法。首先,在2022年国际医学图像计算和计算机辅助干预会议(MICCAI 2022)的三维牙齿公开数据集上微调模型。然后,将三维牙齿模型投影至多个二维视图,利用SAM网络进行图像分割。再将每个像素的标签映射回原始的三维三角形面片,完成三维牙齿分割。在该数据集中,测试了900个较理想的三维上下牙数据,取得了与主流技术相当的结果。对于缺牙、牙齿错位以及上下颚不完整的复杂情况,本文方法表现出显著优于现有技术的效果,展示了更强的泛化能力和稳定性。 展开更多
关键词 口腔正畸 三维牙齿分割 SAM 图像分割
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面向目标检测的红外与可见光图像融合
11
作者 陈坤亚 刘俊 《激光与红外》 北大核心 2025年第7期1121-1127,共7页
针对现有的红外与可见光图像融合算法对源图像的细节特征提取不够充分,以及未能考虑融合网络和检测网络之间的关系等问题。文中提出了一种基于RepVGG的改进的红外与可见光图像融合算法。算法首先采用PIAfusion的网络架构。将该网络架构... 针对现有的红外与可见光图像融合算法对源图像的细节特征提取不够充分,以及未能考虑融合网络和检测网络之间的关系等问题。文中提出了一种基于RepVGG的改进的红外与可见光图像融合算法。算法首先采用PIAfusion的网络架构。将该网络架构中图像特征提取部分的卷积块和特征重建卷积块部分替换为RepVGG卷积块。然后YOLOv5检测网络检测融合图像。YOLOv5用于构建检测损失。然后,利用检测损失通过反向传播指导融合网络的训练。使融合网络输出的融合图像能够更加容易被检测模型检测。最后得到融合网络输出的融合图像在YOLOv5检测网络的检测结果。对比现有的融合方法,从客观指标和YOLOv5的检测结果来看,所提方法获得的融合图像效果较好。 展开更多
关键词 红外与可见光 RepVGG PIAfusion YOLOv5 M3FD
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基于虚拟孔与双轨预充电技术的电流型混淆逻辑电路设计
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作者 姚茂群 李聪辉 +1 位作者 薛紫微 李海威 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期316-321,共6页
功耗攻击是密码芯片面临的一种极具威胁性的攻击方式,而逆向攻击将有助于提高功耗攻击的效率和成功率。为提升密码芯片中逻辑电路的安全性,通过将虚拟孔技术应用于电流型CMOS电路,设计了具有相同电路结构的与非门、或非门以及非门,使攻... 功耗攻击是密码芯片面临的一种极具威胁性的攻击方式,而逆向攻击将有助于提高功耗攻击的效率和成功率。为提升密码芯片中逻辑电路的安全性,通过将虚拟孔技术应用于电流型CMOS电路,设计了具有相同电路结构的与非门、或非门以及非门,使攻击者无法准确分辨电路的逻辑功能,起混淆逻辑作用。在此基础上,结合双轨预充电技术良好的功耗恒定性,使所设计的电路具有抵御功耗和逆向联合攻击的能力。最后用Hspice软件进行了实验验证。 展开更多
关键词 功耗攻击 逆向攻击 双轨预充电 虚拟孔
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基于GEE的杭州湾慈溪段潮滩提取及时空变化分析 被引量:6
13
作者 郑修诚 周斌 +2 位作者 雷惠 黄祺宇 叶浩林 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2022年第1期18-26,共9页
当前常见的潮滩遥感提取方法往往通过估算来确定潮滩的边界,难以保证较高的提取精度。本研究结合GEE遥感云计算平台和GIS技术,选用1990—2021年间共77景Landsat卫星影像,通过目视解译人工海岸线作为平均高潮线,利用水边线拟合平均低潮线... 当前常见的潮滩遥感提取方法往往通过估算来确定潮滩的边界,难以保证较高的提取精度。本研究结合GEE遥感云计算平台和GIS技术,选用1990—2021年间共77景Landsat卫星影像,通过目视解译人工海岸线作为平均高潮线,利用水边线拟合平均低潮线,实现了对杭州湾南岸慈溪段的潮滩提取和面积估算,分析了潮滩区域时空变化。研究表明,杭州湾南岸慈溪段潮滩面积基本维持在20000~24000 hm^(2)区间;空间变化趋势是由南向北迁移,迁移速度为286.9 m·a^(-1);影响潮滩面积和空间变化的最主要驱动力是地方政策。 展开更多
关键词 潮滩 Google Earth Engine DSAS 水边线 杭州湾
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“三维立体”式高中地理馆校合作课程设计策略--以杭州“良渚博物院”为例 被引量:1
14
作者 徐星 解山娟 +3 位作者 曾筱玮 陈樱敏 张辛佳 余洁 《地理教学》 2022年第15期60-64,共5页
为加强馆校合作和教育融合,本文基于《普通高中地理课程标准(2017年版)》,以地理学科核心素养培养为导向,提出了“资源维度—课程维度—能力维度”三维立体式馆校合作课程模式;以良渚博物院为例设计了地理馆校课程的学习内容框架及主题... 为加强馆校合作和教育融合,本文基于《普通高中地理课程标准(2017年版)》,以地理学科核心素养培养为导向,提出了“资源维度—课程维度—能力维度”三维立体式馆校合作课程模式;以良渚博物院为例设计了地理馆校课程的学习内容框架及主题案例,帮助构建学生的地理知识体系、促进地理知识的迁移与应用以及地理学科核心素养的形成,为地理教师创新教学、学生可持续发展以及博物馆运营提供参考。 展开更多
关键词 馆校合作 三维立体 良渚博物院 高中地理
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物体区域信息引导下的RGB-D场景3D目标检测
15
作者 缪永伟 单丰 +2 位作者 杜思澄 王金荣 张旭东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S02期183-190,共8页
针对室内场景RGB-D数据的3D目标检测是图形学与三维视觉中的重要问题。针对RGB-D场景中3D目标检测对复杂背景的适应性较差、目标检测中难以有效利用物体区域信息及场景点云特征信息等缺陷,基于物体区域信息引导,提出一种融合全局和局部... 针对室内场景RGB-D数据的3D目标检测是图形学与三维视觉中的重要问题。针对RGB-D场景中3D目标检测对复杂背景的适应性较差、目标检测中难以有效利用物体区域信息及场景点云特征信息等缺陷,基于物体区域信息引导,提出一种融合全局和局部点云特征并排除背景干扰的3D目标检测框架。该框架以场景RGB-D数据作为输入,首先提取彩色图像中待检测目标对象2D区域并为对象进行粗分类,再将对象区域二维边界框提升到三维斜锥体区域并转化形成点云数据;然后在斜锥体点云上利用物体区域分类信息进行特征提取,并利用特征变换与最大池聚合操作将点云全局特征和局部特征有效融合;接着利用融合特征以预测各采样点与前景背景相关程度的概率分数,依据此概率分数分割场景前景点与背景点,并通过场景背景点剔除以形成屏蔽性点云;最终在屏蔽性点云中投票产生物体中心点并借助物体区域信息提出建议及3D目标预测,此外,还加入了一个角点损失,对边界框精度进行优化。针对SUN RGB-D数据集进行网络训练,实验结果表明,与传统方法相比,所提框架的目标检测结果准确率得到有效提升,同一评估指标下的点云目标检测准确率达到59.1%,并且在强遮挡或稀疏采样点区域下亦能够精确估计三维物体的边界框。 展开更多
关键词 3D目标检测 前景点云提取 点云分割 RGB-D 区域信息
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大思政背景下乡土地理课程设计策略与实践--以杭州市余杭区为例 被引量:9
16
作者 曾筱玮 徐星 +3 位作者 陈樱敏 张辛佳 解山娟 荆长伟 《地理教学》 2022年第9期27-31,共5页
在地理教学中融入思想政治教育能有效落实立德树人的根本任务。本文探索了大思政背景下的乡土地理课程设计原则,提出了“乡土资源时空整合”“思政元素融合提取”和“知识资源双向关联”三大课程内容融合策略,并以杭州市余杭区为例,设... 在地理教学中融入思想政治教育能有效落实立德树人的根本任务。本文探索了大思政背景下的乡土地理课程设计原则,提出了“乡土资源时空整合”“思政元素融合提取”和“知识资源双向关联”三大课程内容融合策略,并以杭州市余杭区为例,设计了以“劳动的荣光”为主题的具体教学案例。 展开更多
关键词 课程思政 大思政 高中地理 乡土课程
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动态场景的三维重建研究综述 被引量:6
17
作者 孙水发 汤永恒 +4 位作者 王奔 董方敏 李小龙 蔡嘉诚 吴义熔 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第4期831-860,共30页
随着静态场景三维重建算法的不断成熟,动态场景三维重建算法成为近年来的研究热点和研究难点。现有的静态场景三维重建算法对静止的对象有较好的重建效果,一旦场景中对象出现变形或者是相对运动,其重建效果不太理想,因此发展对动态场景... 随着静态场景三维重建算法的不断成熟,动态场景三维重建算法成为近年来的研究热点和研究难点。现有的静态场景三维重建算法对静止的对象有较好的重建效果,一旦场景中对象出现变形或者是相对运动,其重建效果不太理想,因此发展对动态场景的三维重建研究工作是相当重要的。简要介绍三维重建的相关概念及基本知识、静态场景三维重建和动态场景三维重建的研究分类及研究现状;全面总结了动态场景三维重建研究最新进展,将动态场景三维重建按照基于RGB数据源的动态三维重建和基于RGB-D数据源的动态三维重建进行分类,其中RGB数据源下又可划分为基于模板的动态三维重建、基于非刚性运动恢复结构的动态三维重建和RGB数据源下基于学习的动态三维重建,RGB-D数据源下主要总结归纳基于学习的动态三维重建,对各类典型重建算法进行了介绍和对比分析;介绍了动态场景三维重建在医学、智能制造、虚拟现实与增强现实、交通等领域的应用;提出了动态场景三维重建的未来研究方向,并对这个快速发展领域中的各个方向研究进行了展望。 展开更多
关键词 动态场景三维重建 模板先验 运动恢复结构 深度学习
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多尺度非对称卷积的轻量级U2-Net医学影像语义分割模型
18
作者 孙水发 王清华 +4 位作者 邹耀斌 唐庭龙 侯斌 吴义熔 崔文超 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第11期138-146,共9页
基于U2-Net网络结构,设计了一种运行更高效、分割更准确的医学影像语义分割模型。通过多尺度非对称卷积核代替传统的注意力机制以及降低原U2-Net网络的层数,减少模型参数量;通过改变U2-Net网络连接方式,使用U-Net++网络的跳跃连接方式,... 基于U2-Net网络结构,设计了一种运行更高效、分割更准确的医学影像语义分割模型。通过多尺度非对称卷积核代替传统的注意力机制以及降低原U2-Net网络的层数,减少模型参数量;通过改变U2-Net网络连接方式,使用U-Net++网络的跳跃连接方式,使模型在传递特征信息时保持完整性,减少信息损失,使分割边缘更加精确且连续;根据正负样本不均衡和难易不同的问题设计了避免在训练过程中大量简单负样本占据主导地位的二分类交叉熵损失函数(BCE Loss),更倾向于挖掘前景区域的骰子损失函数(Dice Loss)以及更偏向于两图的结构相似性的多层级结构相似性损失函数(MS-SSIM Loss)的组合损失函数,用来监督网络优化。实验结果表明:所提算法在DRIVE、STARE数据集上比现有最先进网络模型(SOTA)的F1分数分别提高2.6%、1.4%,在ISIC-2018数据集上比SOTA的DSC指标提高2.6%。对分割结果进行可视化后表明,网络在样本较小的情况下可以充分提取样本信息,提高语义分割效果。 展开更多
关键词 语义分割 医学影像 非对称卷积核 U2-Net网络
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基于邻域点聚合和全连接残差特征的分片隐式曲面学习网络
19
作者 缪永伟 张跃耀 +3 位作者 王海鹏 刘复昌 范然 张旭东 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1625-1635,共11页
针对形状全局表面隐式场学习的点云曲面重建中通常缺乏形状表面局部细节的问题,采用基于面片的分片表示并训练三维形状的局部符号距离场,提出一种基于邻域点聚合和全连接残差特征的分片隐式曲面学习网络.以离散点云数据为输入,首先采用... 针对形状全局表面隐式场学习的点云曲面重建中通常缺乏形状表面局部细节的问题,采用基于面片的分片表示并训练三维形状的局部符号距离场,提出一种基于邻域点聚合和全连接残差特征的分片隐式曲面学习网络.以离散点云数据为输入,首先采用最远点采样策略得到表征形状球形面片的初始中心位置和半径;然后分别计算每个面片内各采样点相对面片中心的偏移值,并将其作为采样点的相对位置,其中,处于重叠区域内的面片采样点具有多个相对位置;在神经网络编码器中,利用邻域点聚合模块将各相对坐标编码为256维隐向量,以提取相邻采样点的特征信息,并对每个形状面片中的采样点隐向量进行最大化操作,以表征该面片的隐特征;在神经网络解码器中,利用多层全连接残差特征解码模块进行解码,得到各采样点相对位置的形状符号距离值,而对位于不同面片重叠区域内采样点的符号距离值进行加权求和,得到其相应的符号距离值;最后利用Marching Cube算法提取采样点符号距离值的零等值面,得到三维形状网格模型.在ShapeNet,ABC和Famous这3个数据集上的实验结果表明,所提网络在有效地重建形状整体结构的同时,能很好地保持其形状表面细节;在ShapeNet数据集上,IoU指标为83.9,CD指标为0.032,取得了比DeepSDF、占用网络和卷积占用网络更好的重建结果. 展开更多
关键词 点云 三维重建 符号距离场 邻域点聚合 残差学习
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空地协同场景下具有隐私保护的高效异构认证方案
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作者 刘雪娇 赵祥 +1 位作者 夏莹杰 曹天聪 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1981-1991,共11页
在空地协同场景下车辆与无人机频繁通信存在异构认证效率低、隐私容易泄露、计算开销较大等问题,为此提出高效的异构认证方案.设计基于Schnorr签名和物理不可克隆函数的高效异构认证协议以抵抗克隆攻击、物理攻击和重放攻击等安全威胁;... 在空地协同场景下车辆与无人机频繁通信存在异构认证效率低、隐私容易泄露、计算开销较大等问题,为此提出高效的异构认证方案.设计基于Schnorr签名和物理不可克隆函数的高效异构认证协议以抵抗克隆攻击、物理攻击和重放攻击等安全威胁;设计基于模糊提取器和身份令牌的车辆假名生成方法,在保护用户隐私的同时准确追溯恶意车辆的身份信息,实现有条件的隐私保护;设计基于密钥共享的切换认证协议,减少认证过程中的计算量,降低认证过程中无人机的能量消耗.实验结果表明,所提方案有效提高了车辆与无人机认证效率,与现有方案相比,平均降低了54.8%的计算开销. 展开更多
关键词 空地协同 异构相互认证 密钥协商 切换认证 隐私保护
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