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自媒体视频平台流量变现模式选择及优化研究
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作者 唐润 王铮阳 +1 位作者 彭洋洋 张莲民 《管理工程学报》 北大核心 2025年第3期225-237,共13页
自媒体平台商业模式的核心是流量变现,目前的流量变现模式可以概括为视频引流模式与粉丝引流模式。本文就自媒体平台流量变现问题,利用微分博弈相关理论刻画了平台及视频博主的策略行为,计算了两种模式下达到Nash均衡时平台和视频博主... 自媒体平台商业模式的核心是流量变现,目前的流量变现模式可以概括为视频引流模式与粉丝引流模式。本文就自媒体平台流量变现问题,利用微分博弈相关理论刻画了平台及视频博主的策略行为,计算了两种模式下达到Nash均衡时平台和视频博主的努力程度和利润大小,并进行了对比分析。当粉丝变现能力较高(较低)时,参与者双方同时选择粉丝(视频)引流模式;否则,存在参与者双方无法达成策略选择一致的“冲突区域”且会引致视频博主的“搭便车”行为。为了解决此问题,本文提出基于粉丝数量的契约对现存的引流模式进行改进。结果表明,新契约可以有效缓解上述问题并使得参与者双方达成帕累托改进。 展开更多
关键词 自媒体平台 平台经济 流量变现 引流模式 微分博弈
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城市交通拥堵与空气污染的交互影响机制研究——基于滴滴出行的大数据分析 被引量:26
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作者 袁韵 徐戈 +1 位作者 陈晓红 贾建民 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第2期53-72,共20页
城市交通拥堵与空气污染等问题给我国城市的持续发展带来了严峻挑战.本文以成都市为样本,通过融合滴滴出行订单数据、空气质量数据、气候信息等,采用断点回归模型和中介变量分析,对交通拥堵与空气污染之间的交互影响机制进行了研究.结... 城市交通拥堵与空气污染等问题给我国城市的持续发展带来了严峻挑战.本文以成都市为样本,通过融合滴滴出行订单数据、空气质量数据、气候信息等,采用断点回归模型和中介变量分析,对交通拥堵与空气污染之间的交互影响机制进行了研究.结果显示,网约车运行规模的增加会加剧城市的空气污染,其机制是由于车辆流动效率降低这一中介变量的作用,即交通拥堵导致空气污染的增加.但另一方面,空气污染又会对交通拥堵产生抑制作用,而这一现象产生的机制是由于空气污染会促使人们的出行减少,车辆需求和运行规模的减少反而使流动效率增加.本文从人们流动性行为的视角,揭示了城市交通拥堵与空气污染之间的复杂关系,为这些问题的协同治理提供了理论和实证依据. 展开更多
关键词 城市交通拥堵 空气污染 流动性行为 滴滴出行 断点回归模型 中介变量分析
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基于现实网络数据的通信感知一体化网络覆盖预测与优化 被引量:3
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作者 李昕昊 韩凯峰 朱光旭 《中兴通讯技术》 北大核心 2024年第4期57-64,共8页
传统基于人工经验、试错迭代的低效方法已无法适应未来多功能网络的参数优化。为了提升通信感知一体化(ISAC)网络的优化效率以及服务质量,亟需建立系统级的全局网络性能建模与优化新范式。为此,提出了一种面向6G的ISAC网络覆盖预测与优... 传统基于人工经验、试错迭代的低效方法已无法适应未来多功能网络的参数优化。为了提升通信感知一体化(ISAC)网络的优化效率以及服务质量,亟需建立系统级的全局网络性能建模与优化新范式。为此,提出了一种面向6G的ISAC网络覆盖预测与优化框架。该框架利用离线的现实网络数据与多波束信道建模的方法,实现任意天线参数下的ISAC网络性能预测,并且利用零阶块坐标下降等数学优化工具求解黑盒优化问题,实现网络参数的精准寻优。基于所提框架,我们对现实世界中的空地协同ISAC网络进行了系统级性能仿真,并对低空用户进行感知性能优化,对地面用户进行通信性能优化。基于真实现网数据的实验结果表明,所提方法在性能上显著超越了传统的建模与优化方法。 展开更多
关键词 网络智能优化技术 通信感知一体化 本地化信道估计 覆盖预测 零阶优化 低空经济
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结合更新过程与粒子群优化的BP神经网络铁路物资预测模型
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作者 黄自力 蔡小强 +8 位作者 金荣森 刘承亮 廖志刚 刘立法 孙晶 王芳 刘柏志 王劲 戴梦岚 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第7期3011-3024,共14页
非周期性消耗的铁路运营物资(即偶换件),包括导轨、指示器、弹簧片、散热器组件、蓄电池标牌、灯头接头等,是铁路部门生产及经营的重要资源。由于该类物资的易耗性和偶然性,采用高精度的方法预测物资需求能够显著提升铁路部门的日常经... 非周期性消耗的铁路运营物资(即偶换件),包括导轨、指示器、弹簧片、散热器组件、蓄电池标牌、灯头接头等,是铁路部门生产及经营的重要资源。由于该类物资的易耗性和偶然性,采用高精度的方法预测物资需求能够显著提升铁路部门的日常经营效率,也能加强灾害状态下铁路部门的反应能力。本研究聚焦于分析广州铁路集团各地区物资出库数据,由于铁路物资需求具有较大的随机性与偶然性,普通的拟合函数较难刻画其复杂的变动关系。因此,探讨一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)与反向传播神经网络(backpropagation neural network, BPNN)的铁路物资需求预测方法。该方法基于神经网络优化中的频率原则及凝聚现象的理论基础,通过PSO对BPNN进行预训练,赋予其一个较大的初始化权重,使其最终能够学到一个较为复杂的拟合函数,从而刻画物资数据的复杂性与随机性。此外,针对部分具有高频次、高周转物理特性的物资,利用调整后的更新过程(renewal process, RP)对物资数据进行时间序列建模,然后将该时间序列预测值作为一列新的特征,加入先前的神经网络模型中,取得更高的预测精度。与传统机器学习和深度学习方法相比,结合更新过程与粒子群优化的反向传播神经网络(RP-PSO-BPNN)模型表现出色,具有较强的泛化能力,成功克服了传统方法中常见的局部最优问题。PSO算法在优化过程中的高效性得到了验证,相对于传统梯度下降方法,PSO算法显著减少了训练时间。此外,RP-PSO-BPNN模型在不同选定物资的实时序列波动上表现出良好的拟合,证实了其适用性和实用性。本研究通过提出的RP-PSO-BPNN模型为铁路物资,特别是非周期性消耗的铁路物资需求预测领域提供了具有增强预测准确性的方案。未来研究方向包括进一步优化模型结构、探索其他元启发式算法,以及引入更多领域特定因素以提升模型的泛化能力和适应性。 展开更多
关键词 铁路物资数据 物料预测 粒子群优化 反向传播神经网络 PSO-BPNN 泛化性 更新过程
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面向低空经济的通信感知一体化网络
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作者 江一航 李晓阳 +6 位作者 朱光旭 韩凯峰 杜滢 刘晨吉 杨武 刘光毅 张瑞 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期1-11,共11页
介绍了面向低空经济的通信感知一体化网络架构,包括基于随机几何的网络建模、协同的波束成形设计、以及网络级的通信和感知性能分析。在该网络中,支持通信感知一体化功能的基站按照二维均匀泊松点过程分布,在为地面通信用户提供服务的同... 介绍了面向低空经济的通信感知一体化网络架构,包括基于随机几何的网络建模、协同的波束成形设计、以及网络级的通信和感知性能分析。在该网络中,支持通信感知一体化功能的基站按照二维均匀泊松点过程分布,在为地面通信用户提供服务的同时,感知空中目标。特别地,设计了协作波束成形方案,以减轻通信感知一体化基站之间的干扰。此外,从不同性能指标出发,分析了通信和感知性能,包括区域通信覆盖概率、区域通信频谱效率、区域雷达检测覆盖概率以及平均克拉美罗界。理论分析结果通过仿真进行了验证,并展示了关键系统参数对网络性能的影响。研究发现,通信和感知性能均依赖于基站的密度和高度,而感知性能还受到目标高度、子载波数量和符号数量的影响。此外,在基站密度和高度方面,通信与感知性能之间存在权衡关系。文中研究结果为设计和实现空地无线网络提供了重要指导,有助于充分发挥通信感知一体化的双重优势,有望支撑低空经济的蓬勃发展。 展开更多
关键词 低空经济 通信感知一体化 随机几何 网络建模 性能分析
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基于MD5-KNN的Wi-Fi室内定位算法研究 被引量:4
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作者 苗云龙 陆彦辉 +1 位作者 尹峰 杨守义 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2746-2749,共4页
为降低RSSI指纹数据库中指纹数据量和AP数量对KNN算法的运算效率的影响,提出一种基于MD5-KNN的Wi-Fi室内定位算法,对大型场所构建的RSSI指纹数据库进行优化。在离线阶段,将RSSI指纹数据库中的每条指纹转换成包含32位16进制表示的MD5序... 为降低RSSI指纹数据库中指纹数据量和AP数量对KNN算法的运算效率的影响,提出一种基于MD5-KNN的Wi-Fi室内定位算法,对大型场所构建的RSSI指纹数据库进行优化。在离线阶段,将RSSI指纹数据库中的每条指纹转换成包含32位16进制表示的MD5序列。在线上阶段,该算法完成定位所需时间与AP数量无关,且不随指纹数量的增加而线性增加,降低了定位所需时间和运算量。同时,该算法自适应地匹配出合适的K值,有效解决了RSSI-KNN算法需手动设定K值的问题。实验结果表明,该算法有效提高了基于Wi-Fi的室内定位技术的定位精度以及定位效率。 展开更多
关键词 WI-FI 室内定位 接收信号强度 消息摘要算法 运算时间复杂度 K近邻算法
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面向配用电侧负荷数据的深度端到端超分辨率感知方法 被引量:19
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作者 刘国龙 赵俊华 +3 位作者 文福拴 毛一汝 吴占昕 薛禹胜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第24期28-35,共8页
在智能电网中,精准的数据采集是整个系统安全与经济运行的基础。随着信息与物理系统融合的不断加深,各类大数据应用与实时控制等任务对采集高频数据的要求不断提高。然而,提高数据采样频率必然给系统造成更高的数据通信与存储负担。文... 在智能电网中,精准的数据采集是整个系统安全与经济运行的基础。随着信息与物理系统融合的不断加深,各类大数据应用与实时控制等任务对采集高频数据的要求不断提高。然而,提高数据采样频率必然给系统造成更高的数据通信与存储负担。文中提出了一种基于深度学习的超分辨率感知技术,用于从低频采样的传感器数据中恢复精确的高频数据。具体地,提出了一种基于门控循环单元网络的深度端到端超分辨率感知方法,包括特征提取、关系推断、信息重建3个部分。特征提取部分采用一维卷积网络对低频数据进行特征提取;在关系推断部分应用门控循环单元网络对获得的特征进行学习,推断低频数据同高频数据间内在关系;在信息重建部分则使用全连接层对推断信息进行重建,获得对应的高频数据。采用所提方法对居民用户和工业用户功率数据及输电线电压数据进行超分辨率感知,同时使用恢复的高频数据进行负荷状态识别。算例结果表明所提方法能够精准有效地恢复低频数据的丢失信息并提升负荷识别等实际应用的准确性。 展开更多
关键词 智能电网 超分辨率感知 深度学习 负荷识别 配电网
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基于多源传感器数据融合的三维场景重建 被引量:16
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作者 陈义飞 郭胜 +1 位作者 潘文安 陆彦辉 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2021年第2期80-86,共7页
针对特定校园场景重建结果中存在的目标冗余等情况,提出了一种相机RGB位图和激光雷达数据融合的方法。在三维重建领域,通过数据融合的方法剔除特定场景中无关目标以实现三维场景重现。首先使用轻量级的LeGO-LOAM算法,将不同类型的特征... 针对特定校园场景重建结果中存在的目标冗余等情况,提出了一种相机RGB位图和激光雷达数据融合的方法。在三维重建领域,通过数据融合的方法剔除特定场景中无关目标以实现三维场景重现。首先使用轻量级的LeGO-LOAM算法,将不同类型的特征点进行特征提取与匹配,融合不同时刻的点云完成点云地图的重现;然后对构建的点云地图中可能存在的无关目标,借助多源传感器数据和深度学习在计算机视觉领域中的应用技术,在三维空间中进行目标检测与剔除。对于点云地图建模与目标检测2个不同过程,采用点云配准的方法对其进行算法融合,最终完成校园环境下的场景重现。实验结果表明,基于多源数据融合的方法可有效地将三维建模与目标检测2个过程进行结合,完成校园场景下无冗余目标的点云地图构建。该方法可应用于智慧城市、无人驾驶等领域,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 数据融合 三维建模 深度学习 目标检测 特征匹配 场景重现
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软件交付模式和定价策略研究:SWS或SaaS 被引量:3
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作者 陈虹桥 沈厚才 +2 位作者 于明汇 章雪 张莲民 《管理工程学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第5期200-216,共17页
传统套装软件(shrink-wrap software,SWS)和软件即服务(software as a service,SaaS)是两种常见的软件交付模式,SWS交付模式下软件可在通用基础上二次开发并部署安装在用户本地服务器上,SaaS交付模式下软件提供商通过互联网将软件应用... 传统套装软件(shrink-wrap software,SWS)和软件即服务(software as a service,SaaS)是两种常见的软件交付模式,SWS交付模式下软件可在通用基础上二次开发并部署安装在用户本地服务器上,SaaS交付模式下软件提供商通过互联网将软件应用程序交付给远程的企业用户。本文考虑一个由两家软件提供商和企业用户构成的市场,每个软件提供商都可以选择采用SWS或者SaaS模式向市场提供软件产品,分别研究不考虑软件质量提升(短期视角下)和考虑软件质量提升(长期视角下)时软件提供商的交付模式选择。研究发现,无论在短期视角下还是长期视角下,企业用户需求越统一、SWS模式二次开发成本越高时,提供商越倾向于选择SaaS模式。在长期视角下,当质量提升成本系数适中或较高时,可形成一家提供商独占市场类型均衡或两家提供商都获得正利润的均衡。最后,我们分析了质量提升对提供商、顾客和社会福利的影响。质量提升在大部分参数范围内损害提供商的利润,对顾客和社会福利有利。 展开更多
关键词 软件交付模式 定价策略 短期视角 长期视角
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基于生成模型的地磁室内高精度定位算法研究 被引量:2
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作者 马帅 裴科 +5 位作者 祁华艳 李航 曹雯 王洪梅 熊海良 李世银 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期211-222,共12页
针对目前构建精细的地磁指纹库需要耗费大量人力成本的瓶颈,提出了条件变分自动编码器和条件对抗生成网络2种生成模型,能够在收集少量数据样本的基础上,对给定位置进行伪标签指纹的生成。同时,针对单点地磁指纹定位精度低的问题,设计了... 针对目前构建精细的地磁指纹库需要耗费大量人力成本的瓶颈,提出了条件变分自动编码器和条件对抗生成网络2种生成模型,能够在收集少量数据样本的基础上,对给定位置进行伪标签指纹的生成。同时,针对单点地磁指纹定位精度低的问题,设计了一种基于注意力机制的卷积神经网络-门控循环单元的地磁序列定位算法,能够有效利用指纹的空间和时间特性,实现精准定位。此外,还设计并搭建了实时、便携的移动端数据采集和定位系统。通过实际测试表明,利用所提模型可有效构建可用的地磁指纹库,所提算法平均误差可达0.16 m。 展开更多
关键词 深度学习 地磁定位 生成模型 地磁序列
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结伴出行推动消费升级:基于铁路大数据的分析 被引量:8
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作者 曹炜威 刘圣 +1 位作者 李宜威 贾建民 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第2期17-37,共21页
结伴行为日益普遍,其在出行、购物、餐饮、休闲及其他商业领域对消费者的购买决策有着重要的影响.随着大数据时代的到来,人们的行为能够被更加精准、系统地记录,为研究结伴行为提供了有力的工具.本文认为,结伴行为背后蕴含了消费者对高... 结伴行为日益普遍,其在出行、购物、餐饮、休闲及其他商业领域对消费者的购买决策有着重要的影响.随着大数据时代的到来,人们的行为能够被更加精准、系统地记录,为研究结伴行为提供了有力的工具.本文认为,结伴行为背后蕴含了消费者对高品质生活的追求,有助于推动产品消费升级.本文借助铁路出行的视角,基于成渝铁路的客票销售数据,探究消费者结伴出行对铁路客运产品选择的影响.通过应用赫克曼二阶段模型并控制超过130万名乘客的个体固定效应,本文揭示了结伴出行显著正向影响消费者对高级列车和高等座位的选择.另外,人口统计学特征起着显著的调节作用,女性以及年长者结伴出行更倾向于选择高级列车和高等座位.这些发现不仅为铁路管理提供了新思路,更重要的是揭示了结伴行为对消费升级的正向影响作用,为商业服务和公共管理等广泛领域都提供了重要的参考.企业、单位及政府通过鼓励人们的结伴行为,有利于刺激消费者对优质产品和服务的选择. 展开更多
关键词 结伴 消费升级 大数据 选择行为 高铁
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经济学经验研究的可信性革命——2021年诺贝尔经济学奖得主David Card贡献述评
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作者 张川川 张淑娟 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2021年第12期133-139,共7页
一、引言,2021年10月11日,瑞典皇家科学院(Royal Swedish Academy of Sciences)的经济科学奖委员会(Economic Sciences Prize Committee)宣布,2021年诺贝尔经济学奖,一半授予David Card,以表彰其“对劳动经济学的经验贡献”;另一半授予J... 一、引言,2021年10月11日,瑞典皇家科学院(Royal Swedish Academy of Sciences)的经济科学奖委员会(Economic Sciences Prize Committee)宣布,2021年诺贝尔经济学奖,一半授予David Card,以表彰其“对劳动经济学的经验贡献”;另一半授予Joshua Angrist和Guido Imbens,以表彰他们“对因果关系分析的方法论贡献”。 展开更多
关键词 瑞典皇家科学院 诺贝尔经济学奖 劳动经济学 因果关系分析 经济科学奖 贡献述评
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垂直领域大模型的定制化:理论基础与关键技术 被引量:21
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作者 陈浩泷 陈罕之 +3 位作者 韩凯峰 朱光旭 赵奕晨 杜滢 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第3期524-546,共23页
随着ChatGPT等基于大模型的产品展现出强大的通用性能,学术界和工业界正积极探索如何将这些模型适配到特定行业和应用场景中,即进行垂直领域大模型的定制化。然而,现有的通用大模型可能无法完全适配特定领域数据的格式,或不足以捕捉该... 随着ChatGPT等基于大模型的产品展现出强大的通用性能,学术界和工业界正积极探索如何将这些模型适配到特定行业和应用场景中,即进行垂直领域大模型的定制化。然而,现有的通用大模型可能无法完全适配特定领域数据的格式,或不足以捕捉该领域的独特需求。因此,本文旨在探讨垂直领域大模型定制化的方法论,包括大模型的定义和类别、通用架构的描述、大模型有效性背后的理论基础,以及几种可行的垂直领域大模型构建方法,期望通过这些内容为相关领域的研究者和从业者在垂直领域大模型定制化方面提供指导和参考。 展开更多
关键词 人工智能 垂直领域大模型 多模态大模型 预训练大模型 大模型微调
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基于多鉴别器生成对抗网络的时间序列生成模型 被引量:6
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作者 陆彦辉 柳寒 +1 位作者 李航 朱光旭 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期167-176,共10页
针对时间序列的隐私性和连续性导致时间序列数据集在收集过程中存在收集代价昂贵和数据缺失等问题,提出了一种基于循环神经网络的多鉴别器生成对抗网络模型,该模型能够利用小规模数据集合成得到与真实数据相似分布的时间序列数据集。多... 针对时间序列的隐私性和连续性导致时间序列数据集在收集过程中存在收集代价昂贵和数据缺失等问题,提出了一种基于循环神经网络的多鉴别器生成对抗网络模型,该模型能够利用小规模数据集合成得到与真实数据相似分布的时间序列数据集。多鉴别器包含时域、频域、时频域和自相关4种鉴别器,能够充分识别时间序列不同维度下的特征。在实验中,通过损失函数的收敛分析、主成分分析和误差分析,分别从定性和定量的角度对模型进行性能评估。结果表明,所提模型和其他参考模型相比具有更好的性能。 展开更多
关键词 生成对抗网络 时间序列 傅里叶变换 自相关函数 机器学习
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机器学习在食管癌诊疗中的研究进展
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作者 王泳荃 苏梦琦 +7 位作者 石清磊 马艺宁 孙扬帆 王昌淼 汪国有 袭肖明 尹义龙 万翔 《计算机科学》 2025年第9期4-15,共12页
食管癌(Esophageal Cancer,EC)是一种全球范围内高致死率的恶性肿瘤,尤其是在我国,由于早期诊断率低、预后不良,食管癌已成为临床诊疗中面临的重大挑战。近年来,机器学习(Machine Learning,ML)技术凭借多模态数据融合的智能分析方法,在... 食管癌(Esophageal Cancer,EC)是一种全球范围内高致死率的恶性肿瘤,尤其是在我国,由于早期诊断率低、预后不良,食管癌已成为临床诊疗中面临的重大挑战。近年来,机器学习(Machine Learning,ML)技术凭借多模态数据融合的智能分析方法,在推动食管癌诊疗精准化发展方面取得了显著进展。传统机器学习方法通过整合食管癌影像组学特征与临床文本信息,有效提升了早期病变诊断的敏感性,并为高风险患者的分层管理提供了科学支持。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)以其高效的参数共享机制和卓越的局部特征提取能力,进一步增强了食管癌早期诊断与筛查的准确性。此外,将CNN与基于自注意力机制的Transformer模型相结合,显著提升了全局特征的建模能力,通过多模态数据的协同作用,其在食管癌病灶分割、早期诊断、疗效预测和生存分析等方面展现出广阔的应用前景。然而,食管癌病变的高度异质性以及图像数据类别不平衡问题,依然对机器学习技术的临床应用带来了较大挑战。为进一步推动食管癌智能诊疗技术的发展,聚焦于食管癌早期筛查与诊断、疗效预测与生存分析、影像分割3个关键领域,系统综述了传统机器学习、CNN及Transformer等前沿技术在EC诊疗中的研究现状与挑战,旨在为未来食管癌智能化诊疗研究提供有价值的参考与借鉴。 展开更多
关键词 食管癌 机器学习 鉴别诊断 生存分析 语义分割
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大学新生独生子女属性与心理健康的相关性 被引量:15
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作者 武华君 俞宁 +3 位作者 蔡远 李斌 周健君 蔡智勇 《中国心理卫生杂志》 CSCD 北大核心 2021年第9期781-787,共7页
目的:探讨大学新生独生子女属性与心理健康之间的关系。方法:选取江苏省某财经类大学的大一新生3982名,采用大学生人格问卷(UPI)评估心理健康状况,运用倾向得分匹配方法测算独生子女大学新生(n=1798)与非独生子女大学新生(n=856)心理健... 目的:探讨大学新生独生子女属性与心理健康之间的关系。方法:选取江苏省某财经类大学的大一新生3982名,采用大学生人格问卷(UPI)评估心理健康状况,运用倾向得分匹配方法测算独生子女大学新生(n=1798)与非独生子女大学新生(n=856)心理健康状况的差异,并分农村和城市进行组群差异分析。结果:匹配后,独生子女与非独生子女的UPI得分的差异无统计学意义(P>0.05);组群差异分析显示,农村的参与者处理效应(ATT)为2.69,平均处理效应(ATE)为1.55,均有统计学意义(P<0.05),即独生子女的UPI得分高于非独生子女,而城市来源的两组学生UPI得分的差异无统计学意义(P>0.05)。结论:独生子女属性与城市来源大学新生的心理健康无关联,但对来自农村的大学新生来说,有兄弟姐妹者的心理健康状况可能比独生子女更好。 展开更多
关键词 大学新生 独生子女 心理健康 倾向得分匹配
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基于改进的全卷积神经网络的路面裂缝分割技术 被引量:26
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作者 翁飘 陆彦辉 +1 位作者 齐宪标 杨守义 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第16期235-239,245,共6页
裂缝是路面表面的重要病害之一。传统的裂缝检测依赖于人工的视觉检查,在实际操作中费时费力。虽然传统的图像处理技术在一定程度上可使裂缝检测与分割更加自动化,但是图像处理技术易受到由光照、模糊等引起的一些噪声的影响。为了完成... 裂缝是路面表面的重要病害之一。传统的裂缝检测依赖于人工的视觉检查,在实际操作中费时费力。虽然传统的图像处理技术在一定程度上可使裂缝检测与分割更加自动化,但是图像处理技术易受到由光照、模糊等引起的一些噪声的影响。为了完成复杂环境下对路面裂缝的分割及检测,提出了一种基于改进的全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)的分割方法,根据建立的数据集训练传统FCN和优化后的FCN,测试结果表明其平均交并比(mean_IoU)得到了一定的提高,故该方法能够较准确地分割出路面裂缝。 展开更多
关键词 裂缝检测 图像处理 全卷积网络(FCN) 平均交并比
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基于WiFi的室内目标检测与定位方法 被引量:1
18
作者 韩雨彤 李航 +1 位作者 朱光旭 陆彦辉 《中兴通讯技术》 2022年第5期46-52,共7页
提出了一种基于WiFi的室内目标检测与定位方法。采用连续多路径干扰消除的方法为多维参数估计提供初始化值,对估计出的多维参数进行特征提取和分类,可以识别出室内有无目标以及目标的状态。通过信道参数实现目标位置估计,并根据室内地... 提出了一种基于WiFi的室内目标检测与定位方法。采用连续多路径干扰消除的方法为多维参数估计提供初始化值,对估计出的多维参数进行特征提取和分类,可以识别出室内有无目标以及目标的状态。通过信道参数实现目标位置估计,并根据室内地标来校准位置。实验结果表明,提出的定位算法平均误差为0.8252 m,可有效提高定位的准确度。 展开更多
关键词 信道状态信息 多维参数估计 目标检测 目标定位
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6G联邦边缘学习新范式:基于任务导向的资源管理策略 被引量:6
19
作者 王志勤 江甲沫 +5 位作者 刘沛西 曹晓雯 李阳 韩凯峰 杜滢 朱光旭 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期16-27,共12页
综述了面向6G的联邦边缘学习技术,能够充分利用分布在网络边缘的丰富数据使之服务于人工智能模型训练,以联邦边缘学习为代表的边缘智能技术应运而生,其中无线资源管理策略将以最优化任务学习性能为导向,例如优化模型训练时间、学习收敛... 综述了面向6G的联邦边缘学习技术,能够充分利用分布在网络边缘的丰富数据使之服务于人工智能模型训练,以联邦边缘学习为代表的边缘智能技术应运而生,其中无线资源管理策略将以最优化任务学习性能为导向,例如优化模型训练时间、学习收敛性等,从而实现从通信导向到任务导向的设计范式变革。首先,概述了联邦边缘学习基本概念、典型应用场景及其在无线资源管理中的关键问题。然后,以联邦边缘学习中带宽资源分配和用户调度策略为典型的资源管理案例,深入阐述了基于任务导向的设计范式思想。最后,对联邦边缘学习的未来潜在研究方向进行了展望,包括与无线空中计算、通信感知一体化等全新技术的融合赋能。 展开更多
关键词 6G智能网络 任务导向的联邦边缘学习 资源管理策略 用户调度策略
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基于空中计算架构的通信感知计算一体化 被引量:5
20
作者 韩凯峰 周梓钦 +2 位作者 王志勤 贡毅 李晓阳 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期31-39,共9页
受限于设备条件和计算机网络层级,传统研究将传感设备端的数据感知、服务器端的数据计算和两端之间的数据通信视为相互独立的环节,缺乏全局考虑,严重阻碍了数据处理的效率。为了提高数据感知和传输效率,通信感知融合技术致力于设计同时... 受限于设备条件和计算机网络层级,传统研究将传感设备端的数据感知、服务器端的数据计算和两端之间的数据通信视为相互独立的环节,缺乏全局考虑,严重阻碍了数据处理的效率。为了提高数据感知和传输效率,通信感知融合技术致力于设计同时支持雷达感知和数据通信的复用信号。为了提高数据传输与计算效率,空中计算旨在利用信号在无线多址信道传输过程中的波形叠加性质,在数据传输的同时直接进行计算。为了实现高效准确的数据处理,可以利用通信感知融合技术中的复用信号和空中计算技术中的波形叠加属性,实现基于空中计算架构的通信感知计算一体化,并通过对波束赋形器等信号处理环节进行设计,以降低信道噪声和信号干扰,从而提升数据在通信感知计算过程中的准确度。该技术可应用在目标探测、车联网、边缘智能等多个领域。实验结果表明,相比于传统方案,基于空中计算架构的通信感知计算一体化可以显著提升数据处理的效率和准确度。 展开更多
关键词 通信感知计算一体化 通信感知融合 无线空中计算架构
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