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一种基于计算机控制的抛物面型聚光系统的自动调校方法 被引量：1
1
作者 许金山 李松 +1 位作者 帅永辉 万斌 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1741-1748,共8页
利用单块镜面的等腰三角支撑结构,从数学模型出发,分析镜面支撑杆的长度变化与接收屏上光斑位置的关系。研究发现支杆的运动和反射光斑运动有近似线性关系。当支撑杆P1和P2等量相对和相向运动时,光斑在接收屏上的轨迹是两条近似相互垂... 利用单块镜面的等腰三角支撑结构,从数学模型出发,分析镜面支撑杆的长度变化与接收屏上光斑位置的关系。研究发现支杆的运动和反射光斑运动有近似线性关系。当支撑杆P1和P2等量相对和相向运动时,光斑在接收屏上的轨迹是两条近似相互垂直的直线,由此光斑在屏上的任意位置可通过这两个方向的运动组合得以实现。结合图像处理技术和自动控制技术,将此算法设计成一套基于计算机控制的闭环自动调光系统并将其用于实验分析。实验结果可验证理论的正确性,与传统的"Color Look-Back"和"AIMFAST"方法相比,新系统不但保持了传统方法的优点,并且在场地限制方面表现出很大的优势。 展开更多
关键词 太阳能 聚光热发电 碟式斯特林系统 镜面校正 闭环系统
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采用线性注意力机制的语音驱动三维人脸动画技术
2
作者 童程凯 叶阳 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第6期1400-1408,共9页
语音驱动三维人脸动画技术,旨在通过输入语音,驱动三维人脸模型生成视觉对应的人脸表情动画.当前的常用方法是基于Transformer结构以自回归形式完成人脸动画生成,但是这些方法在面对长语音生成动画时的二次运算复杂度限制了其性能瓶颈,... 语音驱动三维人脸动画技术,旨在通过输入语音,驱动三维人脸模型生成视觉对应的人脸表情动画.当前的常用方法是基于Transformer结构以自回归形式完成人脸动画生成,但是这些方法在面对长语音生成动画时的二次运算复杂度限制了其性能瓶颈,在数据集稀疏情况下的过拟合问题也使得其在生成动画的准确性以及泛化性上存在不足.为了解决以上问题,本文提出一种基于线性注意力的语音驱动三维人脸动画方法.该方法采用一种新的端到端网络模型,通过语音自监督表示学习构建编码器提取语音特征,并利用线性注意力变体的结构RWKV构建人脸表情映射解码模块生成人脸动画.实验结果表明,本文的方法在人脸表情生成的准确度和时效性上都优于目前的相关方法,三维人脸网格顶点平均误差在标准化条件下上较sota方法降低了0.15,单帧人脸预测时延上也比基于传统Transformer的方法快了4倍左右. 展开更多
关键词 语音驱动 自监督 线性注意力 人脸动画
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基于多模态数据融合的威胁情报共享技术研究
3
作者 朱添田 景舒楠 +2 位作者 程雯睿 翁正秋 郑向阳 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第5期150-168,共19页
随着信息技术的飞速发展,网络安全面临严峻挑战,传统防御措施难以应对,威胁情报知识共享成为提升防御能力的重要途径。本文对威胁情报知识共享进行了全面研究,详细阐述其相关背景并分析知识共享在打破信息孤岛、提升防御效率方面发挥的... 随着信息技术的飞速发展,网络安全面临严峻挑战,传统防御措施难以应对,威胁情报知识共享成为提升防御能力的重要途径。本文对威胁情报知识共享进行了全面研究,详细阐述其相关背景并分析知识共享在打破信息孤岛、提升防御效率方面发挥的重要作用。首先,重点梳理了威胁情报的生产、获取与分析技术,包括多源情报获取、数据预处理、攻击链路分析、关联分析等关键技术,以及情报分析结果的多种表现形式。其次,对比了传统和现代威胁情报共享方式,突出标准化、自动化和平台化技术在提高共享效率和准确性方面的优势。最后,本文剖析了当前威胁情报知识共享面临的挑战,如隐私与信任难题、多模态数据融合困难和大语言模型应用困境等,并展望未来的解决方向。 展开更多
关键词 知识共享 威胁情报 情报分析 大语言模型 多模态数据融合 威胁情报共享平台
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一种面向多目标跟踪的电路模块可靠性计算方法
4
作者 金矫波 朱添田 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期952-957,共6页
在电路可靠性的计算过程中,实现对多目标轨迹的有效跟踪,是有针对性地实施电路高可靠设计的关键措施之一。选择了在电路可靠性精确评估中已得到有效验证的PTM方法用作多目标跟踪的建模工具,以保证计算的精度;分析了电路的结构和PTM方法... 在电路可靠性的计算过程中,实现对多目标轨迹的有效跟踪,是有针对性地实施电路高可靠设计的关键措施之一。选择了在电路可靠性精确评估中已得到有效验证的PTM方法用作多目标跟踪的建模工具,以保证计算的精度;分析了电路的结构和PTM方法的计算原理,在考虑输入信号故障的情况下,提出了一种二进制与十进制相结合的混合编码机制,以实施多目标轨迹跟踪的计算策略。它可计算从原始输入到电路任意位置的可靠度,并在计算过程中实现了对电路敏感元素的分析,且计算复杂性与门的数目呈线性关系。在基准电路上的实验结果验证了所提方法的有效性,还分析比较了计算结果对各跟踪目标的敏感性情况。 展开更多
关键词 混合编码 多目标跟踪 PTM方法 电路可靠性 敏感性
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图联邦学习:问题、方法与挑战 被引量：1
5
作者 王鑫 熊书博 孙凌云 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期362-373,共12页
图作为一种高效、灵活、通用的数据结构,在多个学科领域得到了广泛应用。近年来,基于图的深度学习算法不断涌现,并在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域取得显著成效。尽管公开的图数据量在增加,但高质量的数据往往分散在不同的数据... 图作为一种高效、灵活、通用的数据结构,在多个学科领域得到了广泛应用。近年来,基于图的深度学习算法不断涌现,并在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域取得显著成效。尽管公开的图数据量在增加,但高质量的数据往往分散在不同的数据所有者手中。随着社会对数据隐私保护要求的提高,现有的图学习算法面临着许多挑战。图联邦学习作为一种有效的解决方案应运而生。文中系统回顾了图联邦学习领域近五年的研究进展,将该领域的核心问题划分为3个部分,并在结构上进行了垂直整合,在关系上进行了递进阐述,包括:1)原始图数据差异导致的结构异构性;2)图联邦特性导致的模型聚合问题;3)模型整体调优方面的挑战。针对每个问题,详细分析了代表性工作及其优缺点,并总结了图联邦学习领域的典型应用和未来挑战。 展开更多
关键词 联邦学习 图神经网络 图联邦学习 隐私计算
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CGR-BERT-ZESHEL:基于中文特征的零样本实体链接模型 被引量：1
6
作者 潘建 吴志伟 李燕君 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期262-270,共9页
目前,在实体链接任务的研究中,对中文实体链接、新兴实体与不知名实体链接的研究较少。此外,传统的BERT模型忽略了中文的两个关键方面,即字形和部首,这两者为语言理解提供了重要的语法和语义信息。针对以上问题,提出了一种基于中文特征... 目前,在实体链接任务的研究中,对中文实体链接、新兴实体与不知名实体链接的研究较少。此外,传统的BERT模型忽略了中文的两个关键方面,即字形和部首,这两者为语言理解提供了重要的语法和语义信息。针对以上问题,提出了一种基于中文特征的零样本实体链接模型CGR-BERT-ZESHEL。该模型首先通过引入视觉图像嵌入和传统字符嵌入,分别将字形特征和部首特征输入模型,从而增强词向量特征并缓解未登录词对模型性能的影响;然后采用候选实体生成和候选实体排序两阶段的方法得到实体链接的结果。在Hansel和CLEEK两个数据集上进行实验,结果表明,与基线模型相比,CGR-BERT-ZESHEL模型在候选实体生成阶段的性能指标Recall@100提高了17.49%和7.34%,在候选实体排序阶段的性能指标Accuracy提高了3.02%和3.11%;同时,在Recall@100和Accuracy指标上的性能均优于其他对比模型。 展开更多
关键词 实体链接 中文零样本 BERT 候选实体生成 候选实体排序
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基于动态分层强化学习的知识图谱推理 被引量：1
7
作者 杨旭华 高良煜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第5期1081-1088,共8页
强化学习可以将知识图谱多跳推理建模成马尔科夫序列决策过程,提高预测实体的准确性和可解释性,是当前的研究热点.现有的强化知识推理任务经常涉及庞大的状态和动作空间,容易造成维度灾难,从而导致算法在解决复杂的动作选择问题时表现不... 强化学习可以将知识图谱多跳推理建模成马尔科夫序列决策过程,提高预测实体的准确性和可解释性,是当前的研究热点.现有的强化知识推理任务经常涉及庞大的状态和动作空间,容易造成维度灾难,从而导致算法在解决复杂的动作选择问题时表现不佳;同时大多数知识图谱存在不完整的问题,导致模型在推理时无法高效地搜索路径.为了应对上述挑战,本文提出一种基于动态分层强化学习的知识图谱推理模型,将知识推理分解成三级分层决策任务,每一级都有一个智能体从各自的动作空间中做出选择,从而降低了问题的复杂度.具体地,首先选择关系,其次选择与关系相连的预聚类的实体簇,最后采用动态选择机制从实体簇中选择相应的尾实体.此外,本文设计一个同时考虑答案准确性和路径合理性的的奖励重塑函数,指导智能体选择更为合理的路径,同时缓解奖励稀疏的问题.本文在3个基准数据集上将所提出的模型与7种知名推理方法进行比较,实验结果表明本文所提方法取得了非常具有竞争力的结果. 展开更多
关键词 知识图谱推理 动态分层强化学习 动态选择 奖励重塑
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DockDepend:一种Dockerfile指令行依赖关系抽取方法
8
作者 陈铁明 钟云锦 +2 位作者 朱志凌 王婷 宋琪杰 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第10期2478-2486,共9页
针对Dockerfile指令行间依赖关系判断精度差、效率低的问题,提出了Dockerfile指令行依赖关系抽取方法DockDepend.通过数据处理模块抽取各指令行的特征信息,转换为统一的Meta特征结构,结合覆盖全指令组合的依赖判定规则,DockDepend可实... 针对Dockerfile指令行间依赖关系判断精度差、效率低的问题,提出了Dockerfile指令行依赖关系抽取方法DockDepend.通过数据处理模块抽取各指令行的特征信息,转换为统一的Meta特征结构,结合覆盖全指令组合的依赖判定规则,DockDepend可实现精准高效的依赖关系判断.实验结果表明,DockDepend的精准度显著优于基于关键词匹配方法和基于大语言模型的方法,平均准确率提升64.02%和44.17%.同时,DockDepend在处理效率方面明显优于人工手动标注和大语言模型,对于不同长度的Dockerfile解析速度均稳定在秒级.DockDepend实现了精准高效的Dockerfile指令行间依赖关系抽取,为Docker构建过程的优化和自动化提供了有力的技术支持. 展开更多
关键词 Dockerfile 依赖判断 语义补充 AST分析 特征提取
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基于可解释图神经网络的可视推荐分析系统
9
作者 汤颖 周元博 孙国道 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第4期697-712,共16页
针对推荐系统中图神经网络的可解释性进行研究,从可解释模型出发,将推荐问题转换为图分类问题,利用可解释图神经网络对推荐系统进行解释,突破了以往推荐中解释多为实例级的情况,从实例级和组群级出发,探索推荐场景下的多粒度解释.另外,... 针对推荐系统中图神经网络的可解释性进行研究,从可解释模型出发,将推荐问题转换为图分类问题,利用可解释图神经网络对推荐系统进行解释,突破了以往推荐中解释多为实例级的情况,从实例级和组群级出发,探索推荐场景下的多粒度解释.另外,为了增强对解释模型提取的图模式的理解,设计了可视分析系统,以更好地理解图模式和模型解释过程,从单用户、用户群和多个用户群3个层级展开探索,便于分析人员探索图神经网络的推荐模式,从而对解释的可靠性进行验证.最后,在豆瓣电影数据集和Last-FM这2个真实数据集上应用图模式改进调整训练集,对比实验中推荐评估指标都得到了提升,从定量角度进一步证明了解释的可靠性和系统的有效性. 展开更多
关键词 可解释图神经网络 推荐系统 可视分析 可解释性
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基于异构节点的高效任务卸载策略
10
作者 范兴刚 姜新阳 +3 位作者 谷文婷 徐骏涛 杨友东 李强 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期354-362,共9页
在车联网边缘计算中,如何利用有限的网络资源实施高效的任务卸载,是近年来车联网的研究热点。通过研究异构节点模式下的任务卸载,设计了一种异构节点模式下的高效任务卸载策略TOS-HN。当车辆产生任务时,优先考虑移动节点卸载,将任务卸... 在车联网边缘计算中,如何利用有限的网络资源实施高效的任务卸载,是近年来车联网的研究热点。通过研究异构节点模式下的任务卸载,设计了一种异构节点模式下的高效任务卸载策略TOS-HN。当车辆产生任务时,优先考虑移动节点卸载,将任务卸载到附近空闲车辆上。若移动卸载不能满足任务需求,则采用固定节点卸载策略。在移动节点卸载模式中,先根据任务处理时延和能耗构建代价矩阵,再通过匈牙利算法确定任务车辆和处理车辆的最优匹配。仿真实验证明,TOS-HN算法相比于其他算法具有显著优势,在时延、能耗、任务成功率和基站负载方面均具有较好的性能。 展开更多
关键词 车联网边缘计算 任务卸载 异构节点模式 移动 代价矩阵
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多任务特征交互的三元组抽取方法
11
作者 徐新黎 卢齐林 +3 位作者 杨旭华 黄玉娇 龙海霞 马钢峰 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第6期1333-1341,共9页
从非结构化的文本中抽取实体关系三元组是构建大规模知识图谱的基础.由于实际抽取任务的数据标注往往是不平衡的,例如负样本的数量远超于正样本,或者简单样本的比例过高,导致模型训练易受到负样本或简单样本的支配.为了提高标注不平衡... 从非结构化的文本中抽取实体关系三元组是构建大规模知识图谱的基础.由于实际抽取任务的数据标注往往是不平衡的,例如负样本的数量远超于正样本,或者简单样本的比例过高,导致模型训练易受到负样本或简单样本的支配.为了提高标注不平衡的三元组抽取性能,提出一个基于多任务交互特征提取的联合优化框架.该框架首先扩展切分网络(PFN)完成3个子任务(主语识别,宾语识别和主宾对齐)的特征提取,使得3个子任务既能互相交互,又能专注于自己的任务.其次引入改进的Dice损失以解决主宾关联矩阵不平衡的问题,同时在联合优化中引入均方差不确定性,以减少各个子任务噪声的影响.实验结果表明,所提方法在数据集NYT和WebNLG上取得了最好的综合性能. 展开更多
关键词 三元组抽取 多任务交互 信息抽取 知识图谱
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面向激光雷达的自动驾驶相关任务安全性综述
12
作者 陈晋音 赵卓 +2 位作者 徐曦恩 项圣 郑海斌 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第7期1590-1605,共16页
自动驾驶技术的迅猛发展,推动了激光雷达的应用.激光雷达以其卓越的环境感知、导航和避障能力,在自动驾驶领域扮演着关键角色.随着人工智能和深度学习技术的不断进步,三维数据处理技术取得了显著成果,并在多个场景中得到应用.然而,随着... 自动驾驶技术的迅猛发展,推动了激光雷达的应用.激光雷达以其卓越的环境感知、导航和避障能力,在自动驾驶领域扮演着关键角色.随着人工智能和深度学习技术的不断进步,三维数据处理技术取得了显著成果,并在多个场景中得到应用.然而,随着技术的应用深入,其安全性问题日益凸显,例如行驶中的车辆可能会错误识别出不存在的物体.而现有研究多聚焦于单一任务,缺乏对安全性问题的综合性论述,尤其是对后门攻击的研究相对匮乏.因此,本文首次全面评估和分析了基于激光雷达在自动驾驶中的安全性问题,特别是对抗攻击和后门攻击的挑战.文章首先阐述了激光雷达的工作原理及其在自动驾驶任务中的应用,包括目标分类、目标检测和语义分割3大类.具体而言,本综述深入探讨了55篇相关论文,系统地介绍了不同任务下的攻击方法和防御策略.进一步,本文提供了11个公共数据集、7个评估指标、7个常用模型和4个仿真平台,为研究者提供了宝贵的资源和工具.最后,文章结合当前面临的挑战与未来机遇,对激光雷达在自动驾驶安全应用的研究方向进行了前瞻性展望,旨在为激光雷达技术的安全可靠应用提供指导和参考. 展开更多
关键词 激光雷达 目标分类 语义分割 目标检测 对抗攻击 后门攻击
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空间-光谱联合解卷的全色锐化网络
13
作者 郑建炜 夏弘毅 徐宏辉 《光子学报》 北大核心 2025年第1期176-188,共13页
以深度解卷网络为核心的全色锐化方法虽兼具可解释理论框架和自学习能力,然而往往采用简单网络各自逼近空间、光谱退化矩阵,缺乏协作的先验学习策略。为此,提出空间-光谱联合解卷网络,在迭代优化的理论指导下分别通过多尺度级联策略和... 以深度解卷网络为核心的全色锐化方法虽兼具可解释理论框架和自学习能力,然而往往采用简单网络各自逼近空间、光谱退化矩阵,缺乏协作的先验学习策略。为此,提出空间-光谱联合解卷网络,在迭代优化的理论指导下分别通过多尺度级联策略和点卷积操作实现自适应空间、光谱响应矩阵估计,并构建以注意力为基础的空间-光谱先验算子。在先验算子求解中,提出由多头光谱注意力和多头空间注意力组成的联合注意机制,分别在局部窗口中沿光谱和空间维度计算自注意力值,以捕获长程频谱依赖性,并建模全局空间交互作用。进一步构建了联合网络架构用于空间和光谱注意力间的精确信息融合。此外,设计了一种尺度感知协作模块,以捕获图像的多尺度局部特征。三个遥感数据集的实验结果证明了所提方案在数值和可视化结果层面均优于其他对比方法,其中在GF-2数据集上实现了0.798 dB的峰值信噪比增益。 展开更多
关键词 遥感图像 全色锐化 深度学习 网络解卷 TRANSFORMER 多尺度卷积 特征交互
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基于拥塞感知和缓存通信的多智能体路径规划
14
作者 张永良 李子文 +2 位作者 许家豪 江雨宸 崔滢 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期317-325,共9页
多智能体路径规划任务(MAPF)是大规模机器人系统的重要组成部分。基于冲突搜索的传统规划器受限于计算时间,导致可扩展性低,而基于通信机制的多智能体强化学习策略显著改善了这一问题。随着任务规模的扩大,如何有效通信和避免拥塞成为... 多智能体路径规划任务(MAPF)是大规模机器人系统的重要组成部分。基于冲突搜索的传统规划器受限于计算时间,导致可扩展性低,而基于通信机制的多智能体强化学习策略显著改善了这一问题。随着任务规模的扩大,如何有效通信和避免拥塞成为基于学习方法的主要障碍。针对这些问题,提出了一种基于缓存通信并具备拥塞感知能力的分布式规划器(C3MAP),在合理降低通信频率的同时保持优异的求解成功率。具体而言,当且仅当智能体的可观测信息与上一次通信内容存在显著差异或接收到其他智能体传来的广播请求信号时,才对局部视野内的智能体进行广播通信;同时,引入拥塞信息作为局部可观测信息,以指导智能体避开拥塞区域。基准测试的实验结果表明,C3MAP在结构化场景中的求解成功率均高于90%,显著优于现有基于学习的方法,且在大规模场景实验中进一步验证了缓存通信机制优越的稳定性以及拥塞感知的有效性。 展开更多
关键词 多智能体系统 路径规划 深度强化学习 拥塞感知 缓存通信
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基于Transformer的乳腺组织病理图像自监督分类方法
15
作者 丁维龙 刘津龙 朱峰龙 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第8期1346-1358,共13页
基于自监督学习的乳腺组织病理图像分类可以辅助病理医生对乳腺癌患者进行筛查.当前的自监督学习方法通过构造辅助任务学习图像的特征表示,但这种方式提取到的特征偏向于解决辅助任务,难以挖掘病理图像自身的特征信息,影响模型在下游任... 基于自监督学习的乳腺组织病理图像分类可以辅助病理医生对乳腺癌患者进行筛查.当前的自监督学习方法通过构造辅助任务学习图像的特征表示,但这种方式提取到的特征偏向于解决辅助任务,难以挖掘病理图像自身的特征信息,影响模型在下游任务中的性能表现.为此,提出一种基于Transformer的乳腺组织病理图像自监督分类方法.首先借助卷积神经网络和视觉Transformer,对病理图像的局部和全局信息的感知能力设计DenseSwinNet特征提取网络;然后构建一种基于聚类和自注意力的多示例学习分类器CSA-MIL,用于将乳腺组织病理图像的局部和全局特征进行聚合,预测其是否发生癌变.在面向乳腺组织病理图像分类任务的公开数据集Camelyon16上的实验结果表明,所提方法的准确率、F_(1)-Score和AUC分别达到0.9016,0.857和0.9247,证明该方法可有效地提升分类性能;此外,通过对模型关注区域进行可视化分析,证明了模型具有良好的可解释性. 展开更多
关键词 对比学习 自监督学习 组织病理图像
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基于扩展的PCANet的有遮挡人脸识别方法
16
作者 秦娥 卢天宇 +3 位作者 李卫锋 刘银伟 朱娅妮 李小薪 《高技术通讯》 北大核心 2025年第2期134-144,共11页
针对有遮挡人脸识别问题,本文将现有的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型与主成分分析模型(principal component analysis network,PCANet)相结合,提出了扩展的PCANet(extended PCANet,xPCANet)模型。为了有效消除... 针对有遮挡人脸识别问题,本文将现有的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型与主成分分析模型(principal component analysis network,PCANet)相结合,提出了扩展的PCANet(extended PCANet,xPCANet)模型。为了有效消除人脸图像中可能包含的遮挡信息造成的影响,通常需要充分利用网络的底层特征并构建尽可能丰富的特征。PCANet的2个不足在于:(1)由于正交性约束,各卷积层的滤波器高度相似,降低了滤波器响应的多样性;(2)在进行模式图编码时,对特征图进行了二值化处理,并采用了跨度较大的编码方式,从而丢弃了过多的信息。为了使PCANet能够更好地适配现有的CNN模型,在PCANet模型中引入了2个稠密连接:(1)在各卷积层之间引入了稠密连接,以充分利用底层卷积层提取的特征,并尽可能降低卷积层之间滤波器的相似性;(2)在PCANet的模式图编码阶段引入了加权稠密编码,以充分利用卷积层输出的特征生成更多的模式图。这2种稠密连接或编码方案都会进一步提升PCANet最终输出的柱状图特征的维度,并生成更为丰富的特征。在受控环境和有真实遮挡的人脸数据集(增强现实(AR)人脸数据集)、非受控环境和有模拟遮挡的数据集(LFW和CFP)、非受控环境和有真实遮挡的数据集(MFR2和PKU-Masked-Face)上的实验结果表明,所提扩展的PCANet模型能够有效处理实物遮挡和因光照引发的遮挡,也可以作为前沿方法的有效补充,提升前沿方法的遮挡鲁棒性。 展开更多
关键词 有遮挡人脸识别 主成分分析模型 稠密连接 稠密编码 滤波器多样性
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复杂机电系统的软件与物理统一的形式化功能分析 被引量：2
17
作者 曹悦 刘玉生 +1 位作者 秦绪佳 汤颖 《中国机械工程》 北大核心 2025年第2期245-254,共10页
复杂机电系统的功能分析长期以来主要关注物理子系统实现的连续物理变换,忽略了软件子系统控制的物理过程之间的复杂执行顺序。针对这一挑战,提出了一种软件与物理统一的形式化功能表征与分析方法。对基于流的功能表示方法进行扩展,形... 复杂机电系统的功能分析长期以来主要关注物理子系统实现的连续物理变换,忽略了软件子系统控制的物理过程之间的复杂执行顺序。针对这一挑战,提出了一种软件与物理统一的形式化功能表征与分析方法。对基于流的功能表示方法进行扩展,形成软件与物理统一的形式化功能表征。在此基础上,提出一种基于规则的功能分解方法,支持软件与物理混合功能的自动分解。以移动机器人系统为例,展示了软件与物理统一的功能分析过程。 展开更多
关键词 基于模型的系统工程 概念设计 机电一体化 功能分析
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基于SfM与Instant-NGP的田间大豆植株三维重建方法 被引量：1
18
作者 曹鑫 秦绪佳 徐晓刚 《农业工程学报》 北大核心 2025年第1期171-180,共10页
针对以往田间环境下大豆植株三维重建过程中存在的数据采集设备成本较高、重建阶段耗时较长等问题,该研究提出一种基于运动检测自适应抽帧、运动恢复结构(structure from motion,SfM)与即时神经图形原语(instant neural graphics primit... 针对以往田间环境下大豆植株三维重建过程中存在的数据采集设备成本较高、重建阶段耗时较长等问题,该研究提出一种基于运动检测自适应抽帧、运动恢复结构(structure from motion,SfM)与即时神经图形原语(instant neural graphics primitives,Instant-NGP)的田间大豆植株三维重建方法SfM-INGP。该方法旨在提供一套低成本、高效率且高质量的田间大豆植株三维重建方案。首先,在田间环境下利用消费级智能手机环绕拍摄大豆植株全景视频,并基于运动检测的自适应速率抽帧方式获取大豆植株多视角图像序列,以减少冗余数据并提升计算效率;其次,利用SfM算法从多视角图像中恢复相机位姿,生成稀疏点云,为后续重建提供位姿信息;最后,通过Instant-NGP算法对含有位姿信息的大豆植株图像进行多分辨率哈希编码,将其输入小型多层感知机进行训练,以完成高效的三维重建。试验结果表明,在重建效率方面,与多视图立体视觉(motion-multi view stereo,MVS)和神经辐射场(neural radiance fields,NeRF)方法相比,SfM-INGP的平均重建时间为2.82 min,分别大幅缩短90.7%和99.4%;在重建质量方面,SfM-INGP的平均峰值信噪比为24.47 dB,较MVS和NeRF分别有效提高15.4%和9.3%;在重建精度方面,SfM-INGP的均方误差为0.15,显著低于MVS的0.46和NeRF的0.37;在计算资源消耗方面,SfM-INGP的平均显存消耗为6.57 GB,虽略高于MVS的5.73 GB,但远低于NeRF的14.81 GB,展现了SfM-INGP方法在重建效率、质量、精度与计算资源消耗之间的良好平衡。该研究提出的方法在实际农业田间环境下通过低成本的数据采集设备,实现了高效率且高质量的田间大豆植株三维重建,为大豆信息化育种平台建设提供了重要的技术支持和数据基础,在其他田间作物的三维重建中具有广泛应用潜力,为未来大规模农业信息化建设提供可行性方案。 展开更多
关键词 图像处理 三维重建 大豆 Instant-NGP SFM 神经辐射场
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深入理解IoTDB在时序数据工作负载下的性能表现
19
作者 刘健 程建勋 +4 位作者 闫高锋 吕泽涛 孙国道 梁荣华 蒋莉 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第4期1014-1024,共11页
IoT设备的大量部署导致时序数据呈现爆炸式增长,为了更好地管理大规模时序数据,高效满足上层时序用户的高性能访问需求,各种时序数据库被广泛开发和部署.但目前从业人员对于时序数据库的理解还不够深入,积累的知识和经验往往局限于传统... IoT设备的大量部署导致时序数据呈现爆炸式增长,为了更好地管理大规模时序数据,高效满足上层时序用户的高性能访问需求,各种时序数据库被广泛开发和部署.但目前从业人员对于时序数据库的理解还不够深入,积累的知识和经验往往局限于传统数据库,并不适用于新兴的时序数据库.本文以面向IoT设计的开源时序数据库IoTDB为基础,利用基准测试工具IoT-Benchmark生成多样化的时序数据工作负载,深入探究IoTDB在处理时序数据工作负载时的性能表现和行为特征.本文的研究能够为时序数据库的设计者和开发者在开发和部署高性能时序数据库方面提供更有价值的帮助和指导. 展开更多
关键词 IoTDB 时序数据工作负载 性能评估 新硬件
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VSRI:基于视觉语义关系交互的图像字幕生成方法
20
作者 刘健 姚任远 +2 位作者 高楠 梁荣华 陈朋 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期222-231,共10页
图像字幕是多模态图像理解的关键目标之一,为此需要生成细节丰富且准确的图像字幕。目前,主流的图像字幕方法主要关注区域之间的相互关系,忽略了区域与网格之间的视觉语义关系,导致生成效果不佳。为此,提出了一种视觉语义关系交互框架,... 图像字幕是多模态图像理解的关键目标之一,为此需要生成细节丰富且准确的图像字幕。目前,主流的图像字幕方法主要关注区域之间的相互关系,忽略了区域与网格之间的视觉语义关系,导致生成效果不佳。为此,提出了一种视觉语义关系交互框架,在区域与网格之间动态地构建视觉语义关系交互,以生成具有丰富场景细节和准确关系的描述。首先,提出语义关系构造器用于构建区域语义关系;然后,提出视觉-语义关系联合编码器,用于构建区域和网格内外的视觉和语义关系交互;最后,提出自适应桥接解码器,用于自适应地平衡区域和网格特征的贡献,并融合这两种特征以生成文本。在MSCOCO数据集上进行的实验表明,提出的方法在BLEU,Meteor等指标上均优于主流的基线方法。 展开更多
关键词 图像字幕生成 视觉语义关系 多模态学习 注意力机制 神经网络模型
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