TPI系统在高校图书馆网络资源建设中的应用研究——以华东交通大学图书馆为例

阐述了华东交通大学图书馆近几年来依托TPI平台在网络资源建设中的现状,从馆员、读者等角度提出了对未来高校图书馆网络资源建设的一些思考。

基于Transformer的交通标志检测模型研究

【目的】为了解决在复杂环境下,对小目标特征困难以及对小目标检测效果不佳等问题,提出了一种基于Transformer的交通标志检测基干模型。【方法】通过充分利用卷积和Transformer的优势,构建了一种注意力融合的多尺度特征提取基干模型,能够使基干网络以全局上下文信息为支撑,有选择地增强有用信息的特征,并抑制不重要的特征。此外,为了在增强特征融合的同时防止网络退化,还加入了类池连接。最后,在TT100K数据集上进行实验。【结果】实验结果表明,以该模型为骨干的元体系结构取得了最高84%的mAP,与基线模型相比m AP最大提升约7%。【结论】模型在提高特征提取效果的同时,也为交通标志检测提供了一种新的思路。

地方高校电子信息类专业工程教育改革刍议

本文围绕"新工科"建设行动路线,研究分析了新一代信息技术产业对卓越工程创新人才的需求,针对地方高校电子信息类专业工程教育问题进行了探讨,并研究探索了地方高校的电子信息类专业工程教育改革发展的新路径和新模式,对推动我国地方高校工程教育改革健康发展具有重要意义。

信息工程专业实践教学体系构建的研究

知识经济时代需要的是具有创新思想和实践能力的人才.根据信息工程专业人才的培养目标,建立起由实验、课程设计、综合设计等各实践教学环节构成的课程体系,从而达到提高本专业学生实践能力的目的.

关于信息工程专业建设的思考

阐述了信息工程专业建设的基本原则和人才培养目标,在此基础上构建了信息工程专业课程体系,并提出了拓宽基础、加强实践性环节的专业建设思路.

应用型本科教育中信息工程的课群建设探索

课群是同一学科内的系列课程,课群建设是高校课程建设的发展趋势,本文论述了信息工程专业主干课群的设置目的和作用,并探索信息工程专业主干课群的课程组成.

新工科视域下的“电子信息类”大学生的创新创业能力培养模式研究

本文针对“电子信息类”工程人才在新时代发展需求,提出了新工科视域下的“电子信息类”大学生创新创业能力培养目标,探讨新工科视域下的“电子信息类”大学生的创新创业能力培养模式可行性。提出了以学生为中心的基于TBL-CDIO教育理念,运用了基于TBL-CDIO教学方法和“以赛促练”实践方法,将基于TBL-CDIO教育理念贯穿“电子信息类”大学生创新创业能力培养全过程中,形成新工科视域下的“电子信息类”大学生的创新创业能力培养模式。实践结果表明该创新创业能力培养模式有利于提高大学生专业技能、创新能力、职业素养、工程能力、管理能力、创业意识、创业精神和工匠精神等创新创业能力,对电子信息类专业人才的创新创业能力培养具有战略意义。

人工智能赋能交通信息新技术导读

内容导读交通信息技术是国家信息技术的重要组成,也是智慧交通系统不可分割的部分。2021年国务院印发的“十四五现代综合交通运输体系发展规划”与同年交通运输部发布的“数字交通十四五发展规划”清楚地分析了交通信息体系建设的国内外现状,并强调了未来五年,我国的交通运输行业要采用新科技赋能的发展路线。

“人工智能+信息与通信工程”创新型研究生人才培养模式研究

人工智能时代的到来要求研究生需要熟悉人工智能交叉学科知识,具备突出的科学素养、创新能力、系统思维能力和国际视野。文章从理论知识与工程实践出发,分析“人工智能+信息与通信工程”人才培养模式应该重点培养研究生的自主创新思维的能力、自主学习能力、元认知能力、意义建构能力和高阶认知能力等5种能力,并且培养学生的终身学习素养、计算思维素养、设计思维素养和交互思维素养。

地方高校毕业生“慢就业”现状与对策研究——以X学院2021届本科毕业生为例

受国内外经济形势、就业市场压力等综合因素影响,高校毕业生“慢就业”现象日渐凸显。文章以X学院2021届本科毕业生为例,通过对学生就业、学业等数据进行分析,找到共性问题,进而从构建协同育人机制,朋辈互助等方向探究协助辅导员、就业干事开展就业工作的对策,以帮助毕业生更好地认识自我,缩短其择业期,从而有助于解决高校毕业生“慢就业”群体就业的问题。

无人机立体视觉识别船舶航行风险仿真

由于船舶交通受碰撞、搁浅、走锚等随机干扰因素的影响,导致对船舶航行目标的跟踪与风险预警具有较大难度。为增强海上航行的安全性,提出一种基于无人机立体视觉的船舶航行风险识别方法。引入双目视觉立体技术,获得目标船舶在航行过程中的图像数据。利用卡尔曼预测器优化连续性自适应均值漂移算法,跟踪目标船舶,通过高斯混合模型识别船舶航行风险。实验结果表明,研究方法对不同海域的船舶跟踪曲线与船舶实际航行曲线具有较高拟合度,且上述方法的船舶航行风险识别正确率高于90%,且误报率低于0.2%,说明提出方法的应用可靠性较高。

基于云计算的地震网络数据安全态势感知仿真

地震发生前具有特殊波动响应特征,通过地震台网灾害信息可确定震灾范围,但是网络个人用户无法通过终端服务器及时查询地震数据,导致对地震的安全感知出现延迟问题。针对地震数据处理的任务密集、流程复杂的计算需求,提出基于云计算的地震网络数据安全态势感知方法。在地震节点布局中融入贝叶斯结构,构成混合结构化安全态势采集模型。应用数据分类方法估计出地震态势数据,提取地震发生的隶属度特征,构建地震网络数据安全态势感知模型。按照区域影响因子算出地震信息量,利用相似原则区分灾害程度,检测地震发生范围的安全态势。实验结果证明:研究方法感知获取的地震层间位移与震中国方位角和实际情况一致,偏差较小,能够明确当前地震区域的安全态势。

基于多频特征和纹理增强的轻量化图像超分辨率重建

现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参数量;通过分离图像的低频、中频以及高频率信息后进行特征异构提取,提高网络的表达能力和特征区分性,使其更注重纹理细节特征的复原,并合理分配计算资源。此外,在网络内部融合局部二值模式(LBP)算法用于增强网络对纹理感知的敏感度,旨在进一步提高网络对细节的提取能力。经验证,该方法在复杂度和性能之间取得了良好的权衡,即实现轻量有效提取图像特征的同时重建出高分辨率图像。在Set5数据集上的2倍放大实验结果最终表明,相比较于基于卷积神经网络的图像超分辨率经典算法(SRCNN)和较新算法(MADNet),所提方法的峰值信噪比(PSNR)分别提升了1.31 dB和0.12 dB,参数量相比MADNet减少了55%。

联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型

乳腺癌是女性最常见的癌症.单一网络在乳腺癌病理图像分类中存在缺陷,卷积神经网络无法提取全局上下文,而Transformer不能准确描述局部细节.本文提出联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型(Multi-View Transformer Online Fusion Mutual Learning,MVT-OFML).采用ResNet-50(Residual Network-50)提取图像局部特征,设计多视角Transformer编码模块,捕获图像中全局上下文;联合Logits和中间特征层构建OFML框架,实现ResNet-50与多视角Transformer编码模块间双向传递知识,使2个网络优势互补以完成乳腺癌病理图像分类.实验表明,在BreakHis和BACH数据集上,MVT-OFML的准确率比最强基线分别提升0.90%和2.26%,F1均值比最强基线分别提升4.75%和3.21%.

基于多尺度细节增强的脑瘤图像分割研究

针对脑瘤图像分割网络的跳跃连接引起的语义特征传递不平衡,以及多尺度特征关联不足,导致细节特征丢失,从而造成对细小目标肿瘤的分割精度不佳的问题,提出一种改进的Res-Unet框架的分割模型。该模型引入多尺度注意力融合模块,通过混合多尺度特征使模型更好地适应不同尺寸的肿瘤;该模型在跳跃连接中引入空间注意力模块,增强特征表达同时避免无用信息的干扰,保留特征图空间细节特征;最后通过辅助分类器模块,在解码器部分对不同尺度特征图进行特征预测。使用BraTS2020数据集进行实验和评估,使用Dice系数来评估模型分割效果。结果显示,改进的网络在全肿瘤区域、肿瘤核心区域和增强肿瘤区域的Dice系数分别为0.8877、0.8229、0.8027,相比于通道注意力模型增强肿瘤区域和肿瘤核心区域的系数分别提升2.6%和0.14%,证明改进模型在脑瘤核磁共振图像分割的有效性和精确性。

面向无线异构传感器网络的三维覆盖研究

【目的】为达到增强无线异构传感器网络(HWSN)三维覆盖能力的目的,提出了一种基于改进蜜獾优化算法(IHBA)的无线异构传感器网络三维部署方法。【方法】首先,结合自适应果蝇优化算法,增强算法的随机搜索性,便于算法得到全局最优解,然后引入替换最差个体策略,避免适应度过低的个体占据种群位置,提高算法收敛速度,同时引入新个体提高种群多样性,避免算法个体早熟。【结果】将该算法应用于无线异构传感器网络的覆盖优化,相比标准蜜獾算法,其网络覆盖率提升18.1%。【结论】仿真结果表明,该算法收敛速度更快,可以有效提高无线异构传感器的网络覆盖能力,整个网络的节点分布也更加均匀。

基于图神经网络的人工自然语言语义挖掘仿真

语义挖掘工具可从批量非结构化人工自然语言文本数据中准确提取有用信息,但是由于网络环境文本具备半结构化、多尺度、海量、复杂关联等属性,导致文本数据通常维度较高,且仅有小部分节点存在明确标签,因此语义挖掘难度较大。提出基于图神经网络的人工自然语言语义挖掘方法。结合多头注意力机制和半监督图卷积神经网络对人工自然语言文本降维处理。联合改进的模糊C均值聚类算法和免疫单亲遗传算法,构建人工自然语言语义挖掘算法。实验结果表明,研究方法的聚类纯度、准确率和召回率均高于95%,说明上述方法的应用性能较优。

基于位平面分解的量子彩色图像加密方案

一般的量子图像加密算法虽然能达到加密效果,但需要的量子比特数较多,计算复杂度较高,为优化这一问题,提出了一种位平面分解的量子彩色图像加密方案。首先,采用一种位平面序信息单独编码的彩色数字图像量子表示模型(quantum representation model of color digital image,QRCI)来表示图像,利用量子交换门设计一种量子位交换操作,并作用于彩色图像中,对图像像素进行置乱,同时再对图像进行颜色通道交换操作。其次,对位平面序列进行反序操作,进一步加强置乱效果。接着,利用安全散列算法(secure hash algorithm 256,SHA-256)产生的哈希值来确定混沌系统的初始值。最后,利用混沌系统产生的序列对图像进行扩散,完成加密过程,形成加密图像。数值分析表明,相较于以往的加密方案,此方案大大降低了彩色图像存储时所需的量子比特位数,同时其密钥空间大,灵敏度高。仿真结果表明,该方案加密效果好,能抵御大部分常见的攻击。

基于阶梯阻抗谐振器的双频宽带滤波功分器

为了更好地满足无线通信系统对多功能、多频段射频前端器件的要求,提出了一种基于阶梯阻抗谐振器的双频宽带滤波功率分配器。首先,使用单个T形谐振器实现双频滤波单元,同时采用阶梯阻抗技术引入了单独可调的高次模用于展宽双频功分器的高频通带带宽;其次,利用枝节加载技术实现额外谐振模式的引入,展宽了双频滤波功分器低频通带带宽;为了实现小型化设计,对部分微带线进行弯折,使得整个电路结构更加紧凑。此外,利用T形谐振器自身的滤波特性和在微带馈线上加载的开路枝节,在带外产生四个可控的传输零点,提高了通带外选择性;通过在微带馈线上加载扇形枝节和在输出端口引入隔离电阻,有效改善了滤波功分器的带内阻抗匹配效果和隔离度。为了进一步验证,对所提出的滤波功分器进行了加工和测试。该滤波功分器的中心频率为2.83 GHz和4.87 GHz,相对带宽分别为10.6%和11.7%,通带隔离度均大于14.5 dB。测试和仿真结果基本一致。

基于环形多模谐振器的双频滤波功分器设计

本文设计了一种基于环形多模谐振器的零点可控双频滤波功分器。通过微扰加载,实现双频滤波器功能;利用枝节加载,提高了带宽和带外选择性;采用融合设计方法,将该滤波器与功分器进行集成,完成双频滤波功分器设计;通过在输出端口间引入电阻,提高端口间隔离度。为了验证设计的正确性,设计、加工和测试了该功分器,实测结果和仿真结果基本吻合,当功分器S_(11)<-10 dB时,工作频段分别为2.14~2.52 GHz和4.54~4.84 GHz,端口间隔离度最大达到45 dB。