IWSNs防移动干扰节点的两层协作Stackelberg博弈

针对工业无线传感器网络物理层移动干扰攻击节点的攻击问题,研究sink节点和簇头节点共同抵御攻击的两层协作博弈模型。在簇头节点中选择最佳协作节点,共同抵御移动干扰攻击节点;以网络安全速率为优化目标,将sink节点、最佳协作节点和攻击节点之间的合作竞争关系建模为两层协作Stackelberg博弈模型,采用逆向归纳法求解博弈均衡解。仿真实验结果表明,与未采用协作节点的方案相比,采用的最佳协作节点选择方案对移动攻击节点的抵御效果更佳,且与其他协作博弈功率控制模型相比,两层协作Stackelberg博弈模型可有效提高工业无线传感器网络的安全速率。

数据注入攻击下ICPS的自适应事件触发弹性控制

为使工业信息物理系统(ICPS)抵御数据注入攻击,本文研究了事件触发弹性控制策略,采用自适应事件触发以减少通信资源,构建攻击估计器以降低攻击对系统性能的影响.通过H∞渐近稳定性准则推导估计器参数,采用Lyapunov-Krasovskii函数推导事件触发、数据注入攻击、网络延迟和弹性控制器之间的定量关系.以二自由度质量–弹簧–阻尼串联系统为被控对象, MATLAB仿真验证基于自适应事件触发的ICPS在数据注入攻击下的系统性能,结果表明所采取策略能保证系统的稳定性,并有效减少通信资源.

工业信息物理系统间隙DoS攻击的自适应事件触发稳定控制

针对具有间隙拒绝服务(DoS)攻击的工业信息物理系统(ICPS),研究一种基于观测器的自适应事件触发稳定控制方案。首先构造一个观测器估计系统状态,并采用一种新的自适应事件触发通信方案以节约网络资源;然后通过受频率和持续时间限制的间隙DoS攻击对ICPS的影响建立攻击模型,将受到DoS攻击的ICPS划分为DoS攻击活跃期系统和DoS攻击休眠期系统,并用一些过去成功触发状态重构当前受到攻击的状态,得到基于动态估计器的攻击补偿机制,保证系统在DoS攻击活跃期间的渐进稳定;最后运用分段Lyapunov泛函方法、Jensen’s不等式和Schur补引理,得到系统的稳定条件,并提出自适应事件触发参数、观测器增益和控制器增益的协同设计方案。用间歇反应器系统模拟间隙DoS攻击下基于自适应事件触发的ICPS系统稳定性能。仿真结果表明,自适应事件触发策略和基于动态估计器的补偿机制不仅能够提升系统的稳定性,还能有效降低数据传输的次数,系统在静态事件触发策略下的触发次数大约是在自适应事件触发策略下的4.5倍。

基于Transformer的视觉目标跟踪方法综述

视觉目标跟踪是计算机视觉中的重要任务之一,为实现高性能的目标跟踪,近年来提出了大量的目标跟踪方法,其中基于Transformer的目标跟踪方法由于具有全局建模和联系上下文的能力,是目前视觉目标跟踪领域研究的热点。首先,根据网络结构的不同对基于Transformer的视觉目标跟踪方法进行分类,概述相关原理和模型改进的关键技术,总结不同网络结构的优缺点;其次,对这类方法在公开数据集上的实验结果进行对比,分析网络结构对性能的影响,其中MixViT-L(ConvMAE)在LaSOT和TrackingNet上跟踪成功率分别达到了73.3%和86.1%,说明基于纯Transformer两段式架构的目标跟踪方法具有更优的性能和更广的发展前景;最后,对方法当前存在的网络结构复杂、参数量大、训练要求高和边缘设备使用难度大等不足进行总结,并对今后的研究重点进行展望,通过与模型压缩、自监督学习以及Transformer可解释性分析相结合,可为基于Transformer的视觉目标跟踪提出更多可行的解决方案。

基于弹载图像的代价敏感与平滑约束结构化SVM目标跟踪方法

目标自寻的炮弹打击目标时,传统的目标跟踪方法易受混杂背景的影响,产生模型漂移从而导致跟踪失败。近年来,随着结构化SVM技术的发展,基于结构化SVM的目标跟踪方法能够有效解决复杂背景的问题。弹载成像条件下,在结构化SVM目标跟踪方法的基础上,增加代价敏感权重解决弹载图像中背景混杂所引起的正、负样本不平衡问题,同时利用t时刻超平面法向量w_(t)与t-1时刻超平面法向量w_(t-1)差值的L_(2)范数作为平滑约束抑制模型漂移问题。通过基于对偶坐标下降原理设计了模型的求解算法并实现一种多尺度目标跟踪方法Scale-CS_SSVM。在弹载数据集上进行实验验证,结果表明:与Scale-DLSSVM方法相比,Scale-CS_SSVM在跟踪精度和成功率上分别提高了5.5和5.0个百分点,达到了最优的性能。

基于DIoU损失与平滑约束的结构化SVM目标跟踪方法

基于结构化SVM的目标跟踪因其优良的性能而受到了广泛的关注,但是现有方法存在损失函数不精确和模型漂移问题。针对这两个问题,首先提出基于DIoU损失与平滑约束的结构化SVM模型。该模型采用DIoU函数作为损失函数,利用t时刻超平面法向量w_(t)与t-1时刻超平面法向量w_(t-1)差值的L_(2)范数作为平滑约束。其次基于对偶坐标下降原理设计了该模型的求解算法。最后利用提出的基于DIoU损失与平滑约束的结构化SVM实现了一种多尺度目标跟踪方法。对所提出的目标跟踪方法在OTB100和VOT-ST2021数据集上进行了实验验证,实验结果表明:所提出的Scale-DCSSVM在OTB数据集上的跟踪成功率比DeepSRDCF高1.1个百分点,在VOT-ST2021上的EAO比E.T.Track高1.2个百分点。所提方法具有较优的性能。

基于弹载图像的Transformer目标跟踪算法

基于弹载图像自寻的经典目标跟踪方法依靠传统特征提取方法通常只能提取到有限的特征,表征能力不足,算法易受弹载图像中目标尺度变化、相似目标以及复杂背景等因素干扰而导致跟踪失效。由于Transformer凭借强大的全局建模能力被广泛应用于目标跟踪领域。结合弹载图像仿真实验平台提出基于弹载图像的Transformer目标跟踪算法,算法由特征提取、特征融合以及预测头三部分组成。首先,在特征提取部分分别使用Swin-Transformer网络的前三层对输入的初始模板和搜索区域提取深度特征。其次,为了充分利用初始模板信息,借助交叉注意力模块对提取的特征进行特征增强处理。然后,将提取后的特征进行拼接并送入编码器、解码器模块进行特征的融合。最后,输出的特征经过回归和分类头进行目标定位。算法在弹载图像数据集上进行实验,跟踪成功率达到73.87%,跟踪速度达到56.79帧/s。相较于经典的KCF算法,文中算法充分利用Transformer注意力机制的特性在跟踪成功率以及精度上提高了18.01%和23.14%,大幅提升算法的鲁棒性。

髓母细胞瘤分子亚型中CD8+T淋巴细胞浸润的临床病理特点

目的:研究CD8+T细胞在髓母细胞瘤(medulloblastoma,MB)各个分子亚型中的浸润特点,分析CD8+T细胞浸润与患者预后的关系,以及C-X-C基序趋化因子11(C-X-C motif chemokine ligand 11)的表达及其受体CXCR3在CD8+T细胞中的表达情况,为进一步探索MB中CD8+T细胞浸润可能的调节机制提供临床病理依据。方法:筛选2012—2019年间来自多所医学中心、具有完整临床资料的MB患者共48例(4个分子亚型各12例),利用NanoString PanCancer IO360 TM基因表达检测平台对48例MB患者的肿瘤标本进行转录组学分析,对患者肿瘤组织的石蜡切片进行CD8免疫组织化学染色分析,验证各亚型MB中CD8+T细胞数量的差异。通过数据库生物信息学分析,探讨CD8+T细胞浸润与患者预后的关系及各种趋化因子在各亚型MB中的表达差异,并采用双重免疫荧光染色验证MB中CD8+T细胞表面CXCR3受体的表达情况,探讨CD8+T细胞浸润至肿瘤内的可能分子机制。结果:MB的WNT亚型中的CD8+T细胞特征指数相对较高,提示WNT亚型中的CD8+T细胞数量显著高于其他三个亚型,这一现象通过CD8免疫组织化学染色方法以及R2在线数据分析平台对美国基因表达数据库Gene Expression Omnibus(GEO)进行数据挖掘得到了证实,且CD8+T细胞增多与患者的生存期呈正相关。数据库分析显示,CXCL11在WNT亚型MB中的表达量明显高于其他三个亚型。免疫荧光染色结果显示,CD8+T细胞表面存在CXCL11的受体CXCR3,提示CD8+T细胞可能通过表面受体CXCR3受CXCL11趋化至MB的微环境中。结论:CD8+T细胞在WNT亚型MB中的浸润相对多于其他亚型,其机制可能与CXCL11-CXCR3趋化因子系统的激活相关,且肿瘤内CD8+T细胞浸润较多的患者预后较好,此结果可能为MB中CD8+T细胞浸润调节机制提供有益的临床病理依据,为未来MB的免疫治疗提供新的潜在治疗靶点。

IWSN中基于属性变化率的全局信任入侵检测

为提高工业无线传感器网络的入侵检测的精度和降低检测能耗,设计了基于属性变化率的全局信任入侵检测算法。通过属性变化率获取节点的全局信任值以检测攻击;通过人工蜂群算法选择最优簇头集以确保簇头的高可信度和降低网络整体的能耗;通过信任恢复机制恢复临时故障节点的信任,以降低虚警率。实验证明本方案具有较高的检测率和较低的虚警率,并能延长网络的生命周期。

融合多层次决策信息的视觉解释方法

视觉解释方法是深度神经网络可解释领域的热门研究课题,但现有方法未能有效利用多层次决策信息导致视觉解释效果差。针对此问题,提出一种融合多层次决策信息的视觉解释方法。挖掘特征图中高细粒度局部层次的决策信息生成一组与决策结果相关性强的加权特征图,采用定序分组方式对其合并,获取一组低冗余度掩码;采取模糊边界和积分方法对掩码进行处理,基于全局层次的决策贡献并行计算分组掩码重要度分数,提高了算法对全局决策信息的敏感性和算法速度。通过消融实验确定了算法的最优参数组合,并在ImageNet数据集上与现有的先进视觉解释方法进行了定性和定量比较。实验结果表明:该方法通过结合多层次决策信息,在置信度测试和定位测试中取得了更好的视觉解释结果,且耗时达到68 ms。

不同品种紫苏叶醇提物抗氧化性和细胞毒活性

研究不同品种紫苏叶醇提物抗氧化性和细胞毒活性。采用超声波辅助溶剂提取法获得醇提物,并测定其对DPPH.、羟基自由基(.OH)和超氧阴离子(O2-.)的清除效果和对海虾的致死效果。结果表明,10个不同品种紫苏叶醇提物提取率和醇提物中迷迭香酸质量分数均差异显著,PX-1提取率最高为5.34%,ZY-10-1醇提物中迷迭香酸质量分数最高为18.70%。不同品种紫苏叶醇提物抗氧化性和细胞毒活性差异显著,ZY-10-1醇提物清除自由基能力最强,清除DPPH.、.OH和O2-.的IC50值分别为0.203、1.056和0.130g/L;ZY-10、ZB-1和ZY-10-1醇提物对海虾致死活性最强,其LC50值分别为0.864、0.429和1.398g/L。醇提物中迷迭香酸质量分数与清除自由基的IC50值和海虾致死的LC50值呈显著负相关,相关系数分别为-0.853、-0.765、-0.675和-0.906。

一种高效压电式能量回收接口电路的优化设计

阐述了几种压电发电机接口电路的工作过程和原理,包括标准能量回收电路,同步电荷提取电路,并联同步开关电感电路,串联同步开关电感电路和双同步开关电感电路,并从阻抗匹配角度分析了以上五种电路输出最大功率时的最佳负载阻抗范围。为了最大化地回收自然界中的振动能量,以双同步开关电感电路为例,针对其控制过程复杂且要求精确的特点,提出了一种具体的硬件电路实施策略并进行了Pspice仿真。仿真结果与理论值吻合。

基于加速度传感器的人体跌倒检测方法

针对人体跌倒检测阈值算法在由于阈值设定不当而引起的检测精度下降问题,采用支持向量机方法决定跌倒检测的阈值大小。从加速度传感器中获取人体运动信号,提取合加速度以及倾角作为分类特征,根据人体在跌倒时经过的失重、撞击地面和平稳三个阶段,建立基于阈值的跌倒检测模型。采用所建立的跌倒检测模型,分别用支持向量机方法以及人工方法设定阈值,仿真结果显示采用支持向量机设定阈值的检测效果优于对比算法,结果表明本文方法能有效识别跌倒。

开放教育资源运动与高等教育信息化资源建设模式透视——开放教育资源运动:从OCW到MOOCs

开放教育资源运动经历了从OCW到MOOCs的模式演变,体现了高等教育信息化资源建设模式的发展路径。信息通信技术的发展促进了开放教育资源活动经历从离散到系统、从共享课程资源到共享在线课程的快速演变,从而对高等教育信息化建设提出了新要求,信息化资源的提供形式、信息化资源的使用形式、教师和学生角色的转变等面临着新的要求和挑战。合理地分析开放教育资源运动的内涵本质,有助于推动高等教育信息化满足高等教育快速发展的要求。

基于信度和早熟检验的混沌粒子群优化定位算法

为降低接收信号强度指示测距方法的测距误差,提出一种适用于无线传感器网络(WSNs)的混沌粒子群优化(CPSO)节点定位算法:依据未定位节点信度选择定位次序;根据测距距离,通过粒子群优化(PSO)算法估算出待定位节点位置,并采用混沌扰动机制避免粒子群寻优早熟收敛,扰动机制的启动取决于早熟检验的结果。实验结果表明:算法能在提高定位精度的同时,有效解决粒子群寻优早熟收敛的问题。

自供能压电振动能量回收接口电路优化设计

为了更适用于为无线传感网络供电,设计了一种自供能双同步开关电感电路(Self-powered DSSH电路)。在压电换能器中增加了2个压电片:一片为传感器,通过微分器和比较器产生与振动同步的脉冲信号;另一片为供能片,为微分器和比较器供能。由无源峰值检测开关组成的DC-DC变换器能及时地将能量回收为负载供电。实验结果证明,设计的自供能双同步开关电感电路输出功率达到305μW,相比标准电路提高了3.05倍,且一直保持最佳输出功率。

基于D-S证据理论的人体跌倒检测方法

针对人体跌倒检测算法存在错误否定率高的问题,研究了一种基于D-S证据理论的人体跌倒检测算法。采用智能手机内置的加速度传感器和陀螺仪传感器获得人体手臂运动的三维方向的运动数据,采用三阶滑动平均滤波器对获得的两个传感器的三维原始数据进行预处理;从三维预处理后的数据中提取运动幅度、倾斜程度以及旋转程度三种特征;采用动态时间规整方法分别依据三种特征进行局部检测,局部检测结果作为证据被D-S证据理论组合规则所采用以得到最终融合的全局检测结果,其中各证据被证据权修正以避免证据冲突问题。实验结果显示,本文算法准确度高于对比方法,能有效提高检测性能。

物流监控系统人工免疫数据融合算法研究

为实现对果蔬等农产品物流过程的低能耗实时监控,提出一种适用于现代果蔬物流过程的实时监控系统监测数据处理方案。通过在运输车辆的车厢内部署具有RFID功能的温湿度传感器,获取物流过程中果蔬储存环境的实时温湿度数据;采用生物免疫机理对节点感知数据进行预处理,降低节点数据传输量;计算节点数据融合信度获取融合权值,对节点数据加权融合获取对监测对象的完整一致性监测结果;用感知数据与融合结果相似度差值,对节点感知数据的融合信度进行更新;根据实际情况选取通信模式,降低节点通信能耗及紧急事件的响应时间。仿真结果表明,该方案可有效降低果蔬物流过程实时监控的网络通信能耗。

基于离散余弦变换域的块相关性和马尔可夫模型的图像隐写分析

提出高阶统计方法检测JPEG图像隐写.为充分描述图像数据及它们空间位置的相关性,运用了JPEG块内、块间系数间的相关性.使用量化分块DCT系数绝对值之差生成水平、垂直和zigzag方向的块内、块间差分数组,采用马尔可夫过程模拟差分数组,提取二阶统计量——差分数组转移概率矩阵——为隐写分析特征向量.仿真结果证明本文提出的方法的检出率高于已知方法的检出率.

采用SVR模型进行嵌入率估计的隐写分析方法

为解决大多数通用隐写分析算法不能检测秘密信息长度的问题,提出了一种改进的能估计秘密信息长度的通用隐写分析方法。从隐写图中提取描述DCT域系数相关性的132维特征,用支持向量回归机学习图像特征和相应嵌入改变率之间的映射关系并建立模型,根据映射模型估计测试隐写图的嵌入改变率。使用典型的嵌入算法:F5、outguess与MB进行测验,仿真结果显示提出的秘密信息长度估计算法是切实可行的。