一种面向物联网的智能反射面通信系统优化方法

随着5G无线通信技术和物联网技术的发展,海量通信终端设备连接及受限的频谱资源等问题给高速率大容量无线通信带来了严峻挑战。智能反射面通信技术作为一种新兴的无线通信技术以其无源、低成本的特点吸引了人们广泛的关注。提出了一种新的优化算法,将深度学习技术与智能反射面相结合,通过训练神经网络建立信道状态信息与智能反射面的最优反射系数矩阵之间的映射关系,在保护物联网数据隐私的同时,实现智能反射面的实时重配置进而提升接收端的用户通信速率。

一种分布式科技资源池架构及其交互行为分析

科技资源服务是云计算环境下数据服务领域的重要业务之一。但是,由于科技资源归属单位不同,条块分割,实现跨平台服务与共享存在很大障碍。为了解决资源空间分散、业务并发等问题,需要构建基于分布式虚拟化存储技术的科技资源服务业务虚拟化资源池,统一管理资源并提供可靠的数据访问和交互功能。针对这一应用背景,基于云计算理论,在软硬件虚拟化技术的基础上,该文提出了一种分布式虚拟化科技服务资源池多层次模型架构,该模型将资源池应用、汇聚、虚拟和物理层进行了统一描述;在此基础上,利用Pi演算这一描述移动并发系统的数学工具,对所构建的集成化科技资源服务模型的外部行为进行描述,通过Pi演算的推演规则分析系统的交互行为,形式化验证了模型系统数据汇聚和交互行为的安全性和可靠性。提出的模型和取得的研究结果可为实际系统的设计开发提供重要的理论依据和参考。

用于面瘫分级的自监督非对称特征学习方法

面瘫是一种以面部表情肌群运动功能障碍为主要特征的疾病。利用人工智能技术进行面瘫分级的辅助诊断不仅能够提高诊断的效率,且能够降低诊断结果受主观医疗经验的影响,提高诊断的准确性。而现有的基于计算机视觉的面瘫辅助诊断评估方法或模型主要存在以下3个问题:①从静态面部图像中提取的面部非对称特征难以准确表达面部运动的非对称特征;②浅层机器学习模型难以准确提取有效的面部特征信息;③深度神经网络模型难以从小规模面瘫视频数据中学习有效面部运动差异特征。为解决这些问题,提出一种用于面瘫分级评估的自监督面部非对称特征学习方法。该方法首先利用视频序列预测任务作为面瘫分级评估的上游任务,可充分地利用大量无标签数据对基于三维卷积神经网络的深度神经网络模型(C3D,R3D和R(2+1)D)进行预训练,提升模型对患者面部运动特征的学习能力;然后,将预训练后的模型迁移至面瘫分级评估的下游任务,提升面瘫分级评估的准确性。此外,由于面瘫分级评估主要依据患者整个面部和面部局部区域的运动非对称性,因此提出的模型结合了面部整体和局部区域的时序特征,并通过计算运动的非对称性程度来进行最终的面瘫分级评估。实验结果证明,该模型相对于目前现有的面瘫分级方法,在准确性、召回率和F1等指标上均有较大程度的提升。

追寻自己的蓝天

你，是否曾懊恼自己一事无成，怀疑自己？你，是否曾羡慕他人的辉煌而茫茫然于自己的人生之路？不，并不是你生来如是，只是你还没有确定好你的人生位置，没有展现自己最大的价值，没有追寻到属于自己的蓝天。