B5G/6G通信的IRS技术综述

B5G/6G通信的IRS技术综述[通信与网络][通信网络]

智能反射面(IRS)技术可以显著增强信号的覆盖范围，是B5G/6G的关键技术之一。针对IRS的当前理论研究中的关键技术，重点介绍信道估计、波束管理以及IRS辅助的NOMA、物理层安全增强方面的研究进展，同时给出了未来的研究方向。

发表于：6/1/2021 4:05:00 PM

基于群组层次分析法的DNS安全状态多级评估

基于群组层次分析法的DNS安全状态多级评估[其他][其他]

提出一种基于群组层次分析法的多级评估体系，全面考察当下主流的DNSSEC、恶意域名过滤等DNS安全策略以及系统容灾部署方式、配置界面容错性等指标对于DNS系统安全性的影响，具备监测项广泛的优点。基于群组层次分析法，设置各级指标的权重系数，得到量化的安全状态综合指标，有效评估以不同形式搭建的DNS系统的安全状态。以某电力公司DNS系统改造实例说明该方法的应用过程及评估结果，为DNS服务相关的改造项目提供可行性论证。

发表于：5/13/2021 4:29:49 PM

基于颜色分割的发票识别与自校正系统研究

基于颜色分割的发票识别与自校正系统研究[其他][其他]

传统基于二值图像的框线特征提取信息的票据识别技术，其结果存在一定的差错率，针对此问题，提出了基于颜色分割的发票识别与验证系统。通过颜色分割和版式分析，将文字区域、二维码及图章等不同区域进行分割，分区域进行识别处理后，对发票关键信息进行比对验证。与传统的票据识别技术相比，该系统不仅可以完成发票自动识别，还可以结合二维码信息进行自我验证，提高了发票识别信息的准确性和完整性。

发表于：5/13/2021 4:14:10 PM

一种资源受限环境下的软件负载均衡策略

一种资源受限环境下的软件负载均衡策略[其他][其他]

现有的以Web Service为主的SOA实现方案普遍存在占用通信带宽高、信息编码不适应窄带消息传递效率等问题，难以适应战术级作战部队高速机动、窄带网络、资源受限的作战特点。针对战术级作战信息系统在资源受限环境下实现服务化的需要，结合资源受限环境特点，分析现有负载均衡算法存在的不足，基于最小连接算法提出了一种动态权值分配算法。经过实验证明，该算法可有效提高资源受限下的高并发负载能力。

发表于：5/13/2021 3:42:05 PM

一种高耐压SPST天线调谐开关设计

一种高耐压SPST天线调谐开关设计[其他][其他]

设计实现了一款高耐压单刀单掷天线调谐开关，用于Sub-6 GHz的天线孔径调谐、阻抗调谐以及宽带开关。设计采用串-并联和体区自适应偏置结构，兼顾插入损耗和隔离度；此外基于传统的堆叠结构进行改进，通过设计各级晶体管的尺寸不均匀，极大程度地提高了开关并联支路承受电压的能力；通过采用两级偏置网络，减小了栅端和体端的泄露从而削弱关断状态下寄生电容不等效应，最终实现支路电压耐受能力的提高。所提出的设计采用130 nm SOI CMOS工艺，仿真结果表明工作频率为0.1 GHz~5 GHz，导通电阻为1.24 Ω，关断电容为112 fF，插入损耗为0.14~0.48 dB，隔离度带内大于30 dB，电压承受能力大于60 V。

发表于：5/13/2021 3:37:31 PM

基于分层信息过滤的生成式文本摘要模型

基于分层信息过滤的生成式文本摘要模型[其他][其他]

文本摘要模型的输入数据中通常包含被视为噪声的冗余信息，对输入数据中的噪声进行过滤可以提高摘要模型的表现。提出了基于动态路由指导的分层信息过滤(Dynamic Routing Based Hierarchical Information Filtering，DRBHIF)层，该层首先通过动态路由模块根据编码器的输出动态地计算全局向量，然后根据全局向量从词层面和语义层面对输入文本中的噪声进行过滤。具体来说，首先通过全局向量和编码器的输出从词层面上对原文中的关键字进行选择，然后通过双门语义噪声过滤算法在语义层面上进行噪声过滤。在Gigaword和CNN/Daily Mail两个数据集上的实验结果表明，DRBHIF能够有效地对输入文本中的噪声进行过滤，并且能提升摘要模型的表现。

发表于：5/13/2021 3:26:00 PM

基于距离正则化的单视图三维重建

基于距离正则化的单视图三维重建[通信与网络][通信网络]

针对从一张物体有限的二维RGB图像信息中还原物体的三维形状信息，提出了基于距离正则化的单视图三维重建。利用二维卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)设计图像编码器和三维卷积神经网络设计残差块，再利用残差块为基础设计三维形状生成器,即三维残差生成器。给定一张物体的二维RGB图像，首先使用图像编码器提取RGB图像的语义信息；然后，三维形状生成器使用语义信息，恢复RGB图像中物体的三维形状信息。同时，提出了距离规则化损失，在训练过程中，保证三维物体形状重建质量。实验结果显示，本方法在交并比(Intersection over Union，IoU)评价指标上超过了之前最好的方法。

发表于：5/13/2021 3:07:52 PM

基于AE-SVM的嗅觉描述符分类

基于AE-SVM的嗅觉描述符分类[其他][其他]

嗅觉产生于人们对化学物质气味的感知。然而，由于气味的复杂性，人们至今还难以理清嗅觉描述符和各种物理化学参数之间的映射关系。因此，没有建立起根据物理化学特性来预测化学物质的气味描述的通用方法。设计了一种基于AE-SVM(Autoencoder- Support Vector Networks，AE-SVM)的预测模型，该模型使用自动编码器提取质谱数据的特征，解决质谱数据高维稀疏的问题，并用支持向量机进行分类。结果表明，AE-SVM利用化学物质的质谱数据成功预测嗅觉描述符，并且准确度达到85.71%，对于理解化学物质和嗅觉描述符之间映射关系具有较为重要意义。

发表于：5/13/2021 2:55:00 PM

基于实时数据流特征提取的设备能耗异常识别算法研究

基于实时数据流特征提取的设备能耗异常识别算法研究[其他][其他]

能耗设备的节能是企业节能减排中非常重要的一环，及时发现能耗设备运行中出现的异常，对减少不必要的企业能耗具有重要意义。利用采集到的设备实时能耗数据流，提出了一种基于多特征提取的设备能耗异常识别分类方法。首先，对样本数据提取了低能耗时间比、高能耗时间量、DTW距离等特征量，随后利用孤立森林算法和K-means聚类算法对每条样本数据进行类型标定，最后构建了注意力机制与LSTM相结合的设备能耗异常分类算法。实验结果表明，该算法的分类正确率达到了97.76%，可以高效识别出不同类型的设备能耗异常，从而为企业及时作出处理、减少能耗损失提供了决策依据。

发表于：5/13/2021 2:49:21 PM

基于NSST和NLMF的多聚焦图像融合

基于NSST和NLMF的多聚焦图像融合[其他][其他]

为对融合图像的信息丰富度、边缘清晰度以及视觉效果作进一步的提升，设计了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)结合非局部均值滤波(NLMF)的多聚焦图像融合算法。首先，将源图像通过NSST变换进行多尺度、多方向分解得到高、低频子带系数。其次，对低频子带系数采用局部区域的改进拉普拉斯能量和以及非局部均值滤波融合方法构建低频子带系数融合权重;对高频子带系数采用基于相关系数的空间频率与能量相结合的融合规则，再加以相位一致性规则，构建高频子带系数融合权重；最后，通过NSST反变换得到最终融合图像。从三组不同聚焦图像的实验结果来看，所提算法不论是在主观视觉上，还是在客观评价上，融合图像的轮廓、纹理等信息保留度以及视觉清晰度都有较好的提升。

发表于：5/13/2021 2:39:41 PM