基于多场景序列匹配的视音频互动行为数据在线共享方法

视音频在多场景下共享时,由于过多干扰量导致匹配难度较大,因此提出一种基于单播流与多播流的互动行为数据在线共享算法来有效解决此问题。考虑到网络具有自我保护机制,本身就存在共享障碍,需采集历史数据建立安全保护函数,结合网络流量剩余定理计算不同大小和私密程度的视音频文本,记录每一次身份验证时流量的变化,设立验证门限。根据视音频互动行为特征,建立观测序列,按照特征值查找匹配度最高的场景,结合每次共享时视音频产生的资源增益,分别计算单播流和多播流形式下资源增益的对应带宽,生成适应度最高的共享序列。实验证明,所提方法对单播流和多播流形式的视音频数据均能实现精准共享,效率较好,共享代价很低,具有极高的实用价值。

面向电网设备缺陷识别的多模态感知模型的构建与优化

在电网设备的维护和管理中,缺陷识别是预防设备故障的关键环节。然而,传统的缺陷识别方法主要依赖于可见光和红外数据的处理,会面临识别精度低、泛化性差等问题。针对这些挑战,本研究提出了一种基于Transformer的多模态缺陷识别方法。该方法通过整合可见光、红外数据等多种数据模态,克服了单一模态数据的局限性,为缺陷识别提供了更为丰富的信息。利用U-Net网络结构,有效提取了电网设备图像中的特征信息,为后续的缺陷识别提供了坚实的基础。同时,对Transformer结构进行了优化,提高了其在电网设备缺陷识别任务中的性能,实现了对变压器、套管、断路器等电网设备的精准定位和缺陷识别。实验结果表明,该方法明显提升了缺陷识别的效果,不仅提高了识别精度,还增强了模型的鲁棒性,使得模型能够更好地适应不同设备和缺陷类型的识别任务。

量子行走搜索算法中硬币算子作用分析

为研究基于不同标记硬币算子的搜索算法的性能,分别使用负的恒等算子I、Grover扩散算子D和量子Fourier变换算子F作为标记算子构造基于算子-I、-D和-F的搜索算法(SAI、SAD和SAF),采用数值仿真研究其在对称图和随机图上搜索多个目标时的性能,分析SAI和SAD在一步量子行走中的作用,并使用不重复量子行走研究Cayley树根节点上的状态转移情况.结果表明,SAI的成功概率曲线近似为正弦函数平方曲线,并且在稠密图上成功概率大于0.5;SAD在搜索多个不相邻目标时等价于SAI,而在搜索Johnson图和随机图上的混合顶点时成功概率曲线出现双峰;SAF搜索相邻顶点时的性能取决于目标顶点硬币空间的基中各向量的顺序.在迭代数为g的4-Cayley树上实现了根节点状态在2g步的周期性转移.

隐私信息泄露属性深度跟踪方法仿真

由于网络规模普遍较大、用户数量较多,第三方域名采集用户信息时易造成隐私泄露问题,严重影响网络用户体验和满意度。提出一种基于动态密钥的深度跟踪方法。根据网络中社交群体内部关联性强、外部关联性弱的结构特性及公开用户隐私泄露风险大、非公开用户隐私泄露风险小特点,计算社区内部节点和外部节点间隐私关联,推测得到与隐私风险关联性较强的用户特征值。建立由密钥算子组成的信息泄漏跟踪模型,计算非公开用户的密钥参数,将其作为模型算子,提出隐私对照表,统计历史泄漏数据的属性值,与对照表数据对比输出判定结果,求解查找结果一致用户的位置信息,并实行组合排列,完成隐私泄露的深度跟踪。仿真结果表明,所提方法跟踪精准度高,在存在干扰和不存在干扰环境下均能达到预期效果,且该方法的运算量小,实用性更强。

离子量子计算研究及应用

量子计算是一种结合量子力学原理的新型计算模式,能在解决特定问题场景中提供指数级别的算力提升,是学术研究和产业发展的热点。而离子阱系统是目前较成熟的通用量子计算平台之一。首先,对离子量子计算的基本原理进行了介绍;然后,探讨了离子量子计算的优缺点以及规模扩展的技术方案;最后,对离子量子计算商业化发展和应用现状进行了概述。

带交叉算子的量子粒子群优化算法

为了改善量子粒子群优化(QPSO)算法、提高其求解多峰优化问题的能力,采用新的粒子吸引点和势阱特征长度计算方法,引入遗传算法中的交叉算子并融入交叉概率自适应的参数控制技术,设计了一种带交叉算子的量子粒子群优化(CQPSO)算法.CQPSO算法既可确保QPSO粒子群体的多样性、维护粒子整体的活力性,又能克服特殊情况下QPSO算法收敛的不稳定性和陷入局部最优的偶发性.实验结果表明,在21个标准测试函数中,无论对应单峰函数、多峰函数或是偏移、旋转函数,在相同的物理仿真平台上,CQPSO算法的性能在绝大多数情况下都优于其他改进的量子粒子群算法,从而验证了CQPSO算法的有效性和鲁棒性.

四量子可逆逻辑电路快速综合算法

量子可逆逻辑电路综合是以较小量子代价自动构造所求量子可逆逻辑电路.本文提出了一种新颖高效的4量子电路综合算法,巧妙构造置换的最短编码,通过对量子电路进行特定拓扑变换,无损压缩n量子最优电路占用内存空间近2×n!倍,通过对已生成最优电路的双向级联,可使用多种量子门,采用最小长度标准,以极高效率生成较长的4量子电路,如率先生成基于控制非门、非门、Toffoli门库的全部前8层共3120218828个电路,还可快速综合任意长度不超过16的最优电路,并对4量子标准测试电路进行快速且全面的优化.

量子遗传算法在多输出Reed-Muller逻辑电路最佳极性搜索中的应用

量子遗传算法是一种融合量子计算和遗传算法优点的智能算法,常用于求解组合优化问题.本文给出多输出RM(Reed-Muller)逻辑电路最佳极性搜索方案,将量子遗传算法应用到多输出固定极性RM电路逻辑优化中.针对量子遗传算法易陷入局部极值的缺陷,结合群体灾变思想,提出一种基于量子遗传算法的多输出RM逻辑电路最佳极性搜索算法.最后对多个大规模PLA格式基准电路测试表明:该算法与基于遗传算法的最佳极性搜索相比,在优化能力、寻优性能和收敛速度等方面都有不同程度的提高.

基于三模容错计算机系统的同步策略

同步是冗余容错计算机的关键，本文叙述某航天容错计算机系统采用的上电同步及软件任务级同步：开机同步、任务调度同步、三机表决同步、机间恢复同步等策略，解决了三模容错计算机系统容错工作方式中的机间同步问题。

有限域上非本原BCH码的对偶包含判定

循环陪集在经典和量子纠错编码理论中具有非常重要的作用.根据CSS编码定理知,利用经典BCH码构造量子BCH码时需要判断经典BCH码是否包含其对偶码.本文给出了循环陪集的若干重要性质,根据这些性质得到了判断有限域上非本原BCH码是否包含其对偶码的准则.本文给出的判断准则时间复杂度为多项式的,并且该判断准则对本原BCH码也适用.

基于汉明距离递减变换的可逆逻辑综合算法

可逆逻辑综合是指对给定的可逆函数自动构造对应的可逆逻辑电路.现有的可逆逻辑综合算法虽然通过后期优化能够得到近似最优解,但是都存在生成的原始电路门数较多的问题,增加了后期优化工作的难度.文中提出一种基于真值表异位数计算的综合方法,根据异位数判定是否需增加逻辑非门达到减少输入和输出向量的汉明距离,从而实现边计算边简化函数,最后采用汉明距离递减变换的方法生成最终的电路.通过实验表明,相比于其他的综合算法,该算法得到的原始电路更接近于最优解或近似最优解,很大程度上减少了算法后续的优化工作量.

基于Hash表的量子可逆逻辑电路综合的快速算法

量子可逆逻辑电路是构建量子计算机的基本单元,通过量子门的级联与组合构成量子计算机,量子可逆逻辑电路的综合就是根据电路功能,以较小的量子代价自动构造量子可逆逻辑电路.结合可逆逻辑电路综合的多种算法,提出了一种新颖高效的量子电路综合算法,巧妙构造最小完备的Hash函数,可使用多种量子门,采用任意量子代价标准,以极高的效率生成最优的量子可逆逻辑电路.为实现量子电路综合的自动化,首次提出了利用量子线的置换自动构造各种量子门库的通用算法.采用国际同行认可的3变量可逆函数测试标准,该算法不仅能够生成全部最优电路,而且运行速度远远超过其他算法.实验结果表明,该算法按最小长度、最小代价标准综合电路的平均速度分别是目前最好结果的491.5倍、365.13倍.

机器视觉中的摄像机定标方法综述

回顾了机器视觉中的各种摄像机定标方法,对各种方法进行介绍、分析,并提出了定标方法的发展方向的新思路。

量子k-means算法

为提高经典k-means算法的计算效率,引入量子计算理论得到量子k-means算法。先将聚类数据和k个聚类中心制备成量子态,并行计算其相似度,接着利用相位估计算法将相似度信息保存到量子比特中,然后利用最小值查找量子算法查找最相似的聚类中心点。对比两种算法的复杂度可知,在一定条件下,相对经典算法而言,量子k-means算法的时间复杂度降低,空间复杂度得到指数级降低。

神经网络与神经计算机

脑科学和神经系统的研究已经有很长的历史。长期以来,人们一直梦想着通过对神经系统的研究,发明一种仿效人脑信息处理模式的智能式计算机。自从四十年代冯·诺曼发明基于串行符号处理的数字电子计算机以来,虽然获得了巨大的成功,但在诸如模式识别、人工智能等方面都碰到极大的困难,促使人们以更大的兴趣去研究并行处理模式为特征的神经计算学。八十年代初,在美国、日本和欧洲,都掀起一股神经网络理论和神经计算机的研究热潮。各个先进国家都相继给出巨大的投资,制定出强化研究计划、开展对脑功能和新型智能计算机的研究。并着重将神经网络原理应用于图象处理、模式识别、语音综合及智能机器人控制等领域。目前,有关神经网络的研究机构,遍及美国各大学、公司及国防、宇航的研究部门。1987年6月在美国召开第一届神经网络国际会议、并发起成立国际神经网络学会(INNS)。之后,以IBM 公司、Bell 研究所和日本的富士通、NEC 等大公司,纷纷研制各种神经芯片、相继推出各种软件、硬件产品。为神经计算机的实现,迈出了第一步。神经网络的主要特征是:大规模的并行处理和分布式的信息存贮,良好的自适应性、自组织性。并且具有很强的学习功能、联想功能和容错功能。通过神经网络的研究,将对探索更加完善的智能计算机系统和相应的人工智能技术,开辟新的途径。目前,国外神经网络的研究热潮仍方兴未艾。为了向读者系统地介绍有关神经网络和神经计算机的基本理论、学习算法和应用技术。特开辟这个专题讲座。本讲座共分八讲。第一讲:神经网络模型。第二讲:神经网络的学习算法。第三讲:神经器件。第四讲:神经计算机。第五讲:光神经计算机。第六讲:神经网络在视觉信息处理中的应用。第七讲:神经网络在模式识别中的应用。第八讲:神经网络在机器人控制中的应用。

基于COM组件构建枣网上专家系统

开发出了一种枣的网上智能专家系统,系统在实现后台管理功能的同时通过“制约性安全保护机制”、“共享冲突保护机制”和“非法入侵保护机制”实现了网络安全,设计并实现了基于COM组件的网络推理机。

量子可逆逻辑电路在线错误检测方法

针对现有的量子可逆逻辑电路在线错误检测方法均存在个别输出位错误无法检测的问题,提出了一种基于容错门的量子可逆逻辑电路在线错误检测方法,该方法对电路输入进行复制,将待测电路分层并将所有非容错门封装成对应的容错门,利用构建电路的奇偶保持特性在线检测电路输出错误。并基于汉明码技术,设计量子可逆逻辑电路实现数据传输错误的检测与自动纠正。选取多种典型量子可逆逻辑电路进行分析验证,结果表明,本方法能够在线检测电路所有单个位输出错误,并且随着电路规模增加,可逆逻辑门、垃圾位和电路中错误点的数量明显减少。

基于CAN总线的楼宇智能监控报警系统研究与设计

介绍了一种基于CAN总线的智能多路监控报警系统的设计方法。在信息传输的安全性、准确性、实时性方面达到了较高要求。本系统利用AT89C51单片机对多路监测信号进行采集和处理,并控制CAN总线控制器SJA1000/收发器PCA82C250构成的CAN总线通信系统进行数据传输,通过串行接口MAX232将主控机与各控制节点相联,实时监控各设备状态,并可实现监控方案下载更新。文章介绍了系统工作流程及主要功能模块设计原理。通过实验,监测报警率可达100%,有效地实现了楼宇智能监控报警。系统提供了较好的硬件平台,方便移植智能算法,以满足更多监控需要,具有良好的应用前景。文章详细介绍了系统总体设计方案,部分软硬件设计方法。

情感计算理论与技术

情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算 ,其目的是赋予计算机识别、理解、表达和适应人情感的能力。让计算机具有情感也就是让计算机具有智能。“问题并不是智能机器是否能有情感 ,而是智能的机器怎么能没有情感”的问题 ,情感计算是建立和谐人 机环境的基础之一。旨在紧跟国际高技术前沿 ,介绍有关情感计算的发展、应用、研究内容和关键技术。可穿戴计算机和后PC时的芯片式计算机将为情感计算提供方便的研究平台和表现形式 。

基于二分法量子可逆逻辑电路综合

为了能以较小的代价自动高效地构造量子可逆逻辑电路,提出了一种新颖的量子可逆逻辑电路综合方法.该方法通过线拓扑变换和对换演算,利用递归思想,将n量子电路综合问题转换成单量子电路综合问题,从而完成电路综合,经过局部优化生成最终电路.该算法综合出全部的3变量可逆函数,未优化时平均需6.41个EGT门,优化后平均只需5.22个EGT门;理论分析表明,综合n量子电路最多只需要n2n-1个EGT门.与同类算法相比,综合电路所用可逆门的数量大幅减少.同时该算法还避免了时空复杂度太大的问题,便于经典计算机实现.