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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:2
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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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动态点云压缩技术的研究发展与综述
2
作者 杨柏林 应瑞琦 +3 位作者 丁丹丹 南方哲 赵俊杰 郑东 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第12期2033-2051,共19页
动态点云数据因具备时间连续性和高维数据特性,能准确地描述物体动态变化,广泛应用于自动驾驶、增强现实、虚拟现实、机器人导航和三维视频等.动态点云压缩在有效地管理不断增长的点云数据量的存储、传输和感知方面发挥着重要作用,当前... 动态点云数据因具备时间连续性和高维数据特性,能准确地描述物体动态变化,广泛应用于自动驾驶、增强现实、虚拟现实、机器人导航和三维视频等.动态点云压缩在有效地管理不断增长的点云数据量的存储、传输和感知方面发挥着重要作用,当前缺乏专门针对动态点云压缩方法的全面调查.针对该问题,对动态点云压缩方法进行了系统的综述.首先介绍动态点云压缩的研究意义和理论支撑;然后从几何压缩、属性压缩和联合压缩3个方面阐述了主流模型的基本原理及优势;之后介绍了主流的动态点云压缩数据集及评价指标,总结各种方法在不同数据集上的性能;最后分析了当前方法在算法复杂度与场景适应性方面的局限性,并指出轻量化网络设计、联合时空建模及跨模态信息融合是未来的主要研究方向.文中总结了动态点云压缩的最新进展,有助于更深入理解动态点云压缩,促进基于动态点云压缩系统的进一步发展. 展开更多
关键词 动态点云压缩 深度学习 几何压缩 属性压缩 联合压缩
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英国初中科学教材中“细胞”部分的特色分析
3
作者 吴含之 周春儿 《生物学教学》 北大核心 2025年第9期94-95,共2页
以英国初中科学教材中“细胞”部分为研究对象,从教材编排、内容组织和习题设置三个方面进行分析。发现该教材是通过实验设计与反思环节来强化科学实践能力,注重知识螺旋式递进与系统整合,并融入科学史来培养社会责任,值得国内教师借鉴。
关键词 细胞 英国教材 特色分析 初中科学
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融合多方位注意力信息聚合与网络剪枝的链式绝缘子检测方法
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作者 汤永恒 孙水发 李旭琛 《高压电器》 北大核心 2025年第10期168-178,共11页
电力无人机巡检图像中复杂的背景、异物的遮挡以及多种天气下的光照影响使得绝缘子的准确识别仍是一个具有挑战性的任务。同时,现有的绝缘子检测算法不能有效表征多姿态和大长宽比的绝缘子串目标且算法参数量过大。因此,文中提出一种融... 电力无人机巡检图像中复杂的背景、异物的遮挡以及多种天气下的光照影响使得绝缘子的准确识别仍是一个具有挑战性的任务。同时,现有的绝缘子检测算法不能有效表征多姿态和大长宽比的绝缘子串目标且算法参数量过大。因此,文中提出一种融合多方位注意力信息聚合与网络剪枝的链式绝缘子检测方法来检测复杂背景下的绝缘子目标。首先,该方法采用点—链式结构有效表征了多姿态的绝缘子串目标;其次,网络模型使用Drn-c42骨干网络从无人机巡检图像中提取绝缘子串图像特征;然后,通过多方位注意力聚合网络对图像进行特征细化并使网络模型以局部—全局—局部的方式更加关注于绝缘子目标的特征信息;此外,在兼顾模型性能的前提下为降低模型的复杂度,选定了合适的位置进行网络剪枝使得网络模型更加轻量化。在构建的绝缘子检测数据集上的实验结果表明,文中所提方法能有效检测绝缘子的位置和排列方向,也可以很容易扩展到其他工业领域链状目标检测任务中。 展开更多
关键词 绝缘子检测 链状目标 多方位注意力信息聚合 网络剪枝
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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
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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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结合解耦与广义微调的少样本目标检测 被引量:1
6
作者 杭焕云 刘俊 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第4期293-301,共9页
针对数据稀缺条件下模型检测效率低下与灾难性遗忘问题,提出了一种结合解耦与广义微调的少样本目标检测模型。该模型基于传统的Faster R-CNN框架,通过引入多级解耦的梯度解耦层,有效拓展了Faster R-CNN,解决了区域提议网络(region propo... 针对数据稀缺条件下模型检测效率低下与灾难性遗忘问题,提出了一种结合解耦与广义微调的少样本目标检测模型。该模型基于传统的Faster R-CNN框架,通过引入多级解耦的梯度解耦层,有效拓展了Faster R-CNN,解决了区域提议网络(region proposal network,RPN)和R-CNN的矛盾;将查询-键-值注意力机制和自注意力机制有效结合,减少了背景噪声的干扰,使得模型能够同时关注局部特征和图像的全局上下文信息;提出了一种基于约束的广义微调方法来减轻灾难性遗忘,基于约束的微调方法采用一种连续学习的平均梯度情景记忆方法(average gradient episodic memory,A-GEM),对梯度搜索策略施加了更多的约束,优化了梯度更新规则,从而更好地实现了基类和新类之间的知识交换。实验结果表明,相比于对比方法DCNet,所提出的方法在VOC数据集Novel Set1中,五个目标检测任务的平均mAP50提升了7.56个百分点。 展开更多
关键词 少样本目标检测 Faster R-CNN 梯度解耦 约束微调
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一种具有变体结构的卡牌游戏谜面生成器设计
7
作者 高奕杰 徐舒畅 杜顺鹏 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第3期301-306,共6页
作为经典纸牌游戏Solitaire的变种,Tripeaks游戏赢得了很多关注。为了生成合理且多样化的Tripeaks游戏谜面,设计一种自动谜面生成器,能够快速生成丰富多样的布局和不同难度的Tripeaks游戏谜面。提出一种谜面布局生成算法,其根据Tripeak... 作为经典纸牌游戏Solitaire的变种,Tripeaks游戏赢得了很多关注。为了生成合理且多样化的Tripeaks游戏谜面,设计一种自动谜面生成器,能够快速生成丰富多样的布局和不同难度的Tripeaks游戏谜面。提出一种谜面布局生成算法,其根据Tripeaks谜面布局的特征,将谜面布局生成分为布局结构生成和布局层级生成两步。提出一种基于序列结构的谜面生成算法,将基于序列结构的谜面生成算法和已有经典的谜面生成算法进行比较。实验结果显示,基于序列结构的谜面生成算法在不同谜面布局上生成的谜面可解率达90%以上。结合以上两种算法设计谜面生成器,为游戏关卡设计师提供高效的工具。 展开更多
关键词 卡牌游戏 谜面生成 难度设置
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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 被引量:1
8
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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基于双掩码技术的抗功耗攻击CMOS电路设计 被引量:1
9
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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结合DC-A^(*)与FE-DWA的巡检机器人路径规划方法
10
作者 毕竟 刘俊 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第3期334-346,共13页
针对危化品仓库中巡检机器人的路径规划需求,提出了一种结合方向约束A^(*)算法(directional-constraint A^(*),DC-A^(*))与模糊能耗动态窗口算法(fuzzy-energy dynamic window approach,FE-DWA)的路径规划策略,旨在提升机器人在复杂环... 针对危化品仓库中巡检机器人的路径规划需求,提出了一种结合方向约束A^(*)算法(directional-constraint A^(*),DC-A^(*))与模糊能耗动态窗口算法(fuzzy-energy dynamic window approach,FE-DWA)的路径规划策略,旨在提升机器人在复杂环境中的导航能力。针对A^(*)算法的低搜索效率和路径不平滑等问题,减少了搜索方向,避免斜穿障碍物顶点,并引入障碍率概念,设计多轮路径优化策略。在动态规划部分,引入能耗模型并扩展评价函数,以保证路径的平滑性来减少行驶能耗,并通过模糊逻辑控制实现权重参数的自适应调整,更好应对不同障碍环境。仿真实验结果表明,DC-A^(*)算法相较于传统算法,转折度数、节点遍历数均有所降低;FE-DWA算法在路径平滑性和鲁棒性方面显著优于传统算法。将两种改进算法融合,在复杂动态环境中既能有效避障,又能够维持较低的能耗并保持路径的整体平滑性。 展开更多
关键词 路径规划 A^(*)算法 动态窗口算法(DWA) 算法融合
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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
11
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
12
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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检索增强生成技术支持下的校园问答系统研究 被引量:10
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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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物体区域信息引导下的RGB-D场景3D目标检测
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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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立德树人视角下的高中信息技术学科核心素养新结构
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作者 谢琪 李秀梅 《课程·教材·教法》 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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基于异构数据的患者术后非计划内再入院预测
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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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SR-FDN:面向图像细节恢复的频域扩散超分辨率重建网络
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作者 李秀梅 丁林琳 +1 位作者 孙军梅 白煌 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3941-3950,共10页
现有的一些利用频域信息的图像超分辨率重建方法在处理高频细节时仍存在一定的改进空间,在某些场景下难以避免模糊或失真的现象。为了解决这一问题,该文提出一种基于频域扩散模型的超分辨率重建网络SR-FDN。具体来说,SR-FDN引入双分支... 现有的一些利用频域信息的图像超分辨率重建方法在处理高频细节时仍存在一定的改进空间,在某些场景下难以避免模糊或失真的现象。为了解决这一问题,该文提出一种基于频域扩散模型的超分辨率重建网络SR-FDN。具体来说,SR-FDN引入双分支频域注意力机制,在频域与空间域进行特征融合,能够有效地捕捉频域特征并恢复高频信息,进一步提升细节恢复效果。SR-FDN还使用了小波下采样代替传统U-Net噪声预测器中的卷积下采样,在降低图像尺寸的同时保留更多的细节信息。此外,SR-FDN通过频域损失函数的约束和条件图像的引导,使得生成的高分辨率图像在细节和纹理方面具有更高的精确度。在多个基准数据集上的实验表明,所提的SR-FDN可以重建出质量更好、细节更丰富的图像,并且在定性和定量比较中均有明显优势。 展开更多
关键词 深度学习 单图像超分重建 扩散模型 频域变换
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基于DyCML的改进型三阶段抗功耗攻击型D触发器
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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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基于预训练SAM的提示式三维牙齿分割方法 被引量:1
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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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面向大规模物联网的零信任管理研究综述 被引量:1
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作者 邢方圆 董傲 +3 位作者 孙羽羿 童飞 贺诗波 程光 《电子学报》 北大核心 2025年第8期2993-3025,共33页
随着物联网(Internet of Things,IoT)技术的快速发展和广泛应用,大规模IoT(Large Scale IoT,LS-IoT)的部署已成为实现智能化、高效化社会基础设施的必然趋势.然而,由于大规模网络具有异构化、高时变性和广分布的特点,导致网络与信息安... 随着物联网(Internet of Things,IoT)技术的快速发展和广泛应用,大规模IoT(Large Scale IoT,LS-IoT)的部署已成为实现智能化、高效化社会基础设施的必然趋势.然而,由于大规模网络具有异构化、高时变性和广分布的特点,导致网络与信息安全问题日益凸显.传统的基于边界防护(Perimeter Based Security,PBS)的安全模型难以有效应对LS-IoT中复杂且动态的威胁.零信任架构(Zero Trust Architecture,ZTA)强调“永不信任,始终验证”的安全理念,为保障LS-IoT的安全提供了一种潜在解决方案.本文首先系统综述了ZTA的三大核心能力,包括软件定义边界(Software-Defined Perimeter,SDP)、身份识别与访问管理(Identity and Access Management,IAM)、微隔离(Micro-SeGmentation,MSG).其次,结合LS-IoT的特点和需求,深入探讨了实现ZTA核心能力所需的七大关键技术,包括持续身份认证、动态访问控制、轻量加密技术、身份治理与管理(Identity Governance and Administration,IGA)、终端安全、网络隔离以及持续监控.再次,以ZTA在工业IoT、5G医疗、自动驾驶和远程办公四个典型场景的实际应用为例,探讨了ZTA在提升网络安全性方面的有效性.最后,文章分析了大语言模型(Large Language Model,LLM)、生成式人工智能(Artificial Intelligence,AI)、可解释性人工智能(eXplainable Artificial Intelligence,XAI)、边缘计算和后量子加密(Post Quantum Cryptography,PQC)等前沿技术与ZTA的融合,并展望了ZTA未来的发展方向.通过上述工作,旨在为ZTA的实际应用和LS-IoT的安全保障提供参考. 展开更多
关键词 大规模物联网(LS-IoT) 零信任架构(ZTA) 网络安全 智能化
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