图神经网络及其在图像处理领域的研究进展

图神经网络(graph neural network,GNN)是一种基于深度学习的图结构数据处理模型,因良好的可解释性和对图结构数据强大的非线性拟合能力而受到研究者广泛关注。随着GNN的逐步优化,GNN与图像处理技术实现融合发展,在图像分类、人体解析和视觉问答等方面取得重大突破。对图像处理技术和传统神经网络理论进行介绍,并对五类GNN的原理、特点和不足进行分析与总结;同时从数据集和性能评估指标两个角度对文中所述的常用模型进行对比与总结,并补充介绍了九种常见的图像处理领域公共数据集;最后深入分析了GNN在图像处理领域中有待改进的方面,并对其应用前景进行展望。

太赫兹超材料智能化设计的研究进展

超材料是具有特殊性质的人工电磁材料,可以调控电磁波的频率、幅度、相位和极化等基本的物理特征,在太赫兹波段具有重要的理论研究和应用价值.由于超材料结构设计过程复杂和仿真模拟计算时间的限制,超材料结构设计面临着巨大的挑战.鉴于太赫兹超材料器件已在生物医学、宽带通信、安全筛查等领域取得一定的成果,本文从传统设计方法入手简述了太赫兹超材料常用器件的研究进展及设计过程存在的问题;详细地梳理和综述了编码超材料的研究成果,特别是编码超表面和可编程超表面;总结了深度学习算法在太赫兹超材料结构设计中的应用;最后,探讨了智能化方法在太赫兹超材料结构设计中面临的挑战和开放性的研究方向.该研究将为人们充分掌握简易、快捷和智能化的设计方法提供参考,同时也为智能化设计方法在太赫兹超材料中的发展和应用提供新的想法和思路.

基于激光雷达的智能避障小车设计及实现

为实现无人驾驶、物流配送等领域的障碍物检测和自主行驶,提出了一种基于激光雷达的智能避障小车设计方案,用于提高无人驾驶的精确性和安全性。首先,该方案利用单线激光雷达作为传感监测装备,对周围环境进行全方位扫描,实现小车对复杂环境的精确感知;其次,利用单片机对编码模块和舵机模块的控制,实现小车的自主避障和跟随功能;最后,使用蓝牙控制模块实现对小车远程遥控的灵活性。试验结果表明,相比用超声波和红外测量,基于激光雷达智能避障小车的设计,测量精度和范围至少提高5.1%和50%。