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激光点云匹配是影响激光SLAM系统精度和效率的关键因素. 传统激光SLAM算法无法区分场景结构, 且在非结构化场景下由于特征提取不佳而出现性能退化. 为此, 提出一种联合CPD (coherent point drift)面向复杂场景的自适应激光SLAM算法CPD-LOAM. 该… …   相似文献
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构建适用于汉长安城骨签释文的命名实体识别模型, 用来解决由于汉长安城骨签释文关键内容缺失, 而导致无法对部分骨签释文进行分类的问题. 本文将汉长安城骨签释文原始文本作为数据集, 采用BIOE (begin, inside, outside, end)标注方法对释文实体进行数据标注… …   相似文献
1023.
  
针对BFV全同态加密算法,在Zynq平台上设计了一种高效实现方案。该方案结合负包裹卷积与数论变换(NTT)算法,优化并加速了多项式乘法的过程。同时采用流水线设计思想和并行化硬件电路架构,加速BFV算法的RNS实现。系统采用AXI-DMA传输机制高效地实现了ARM和FPGA之间数据… …   相似文献
1024.
  
为解决无蜂窝网络系统中用户链路质量差异和通信、计算资源占用不平衡导致的联邦学习(FL)训练性能受限问题,设计了一个联合用户调度和功率分配的优化方案。首先,提出了一种低复杂度的基于资源优先的二次抽样用户调度(RPSS-US)算法,根据用户计算资源的可用性和链路质量选择用户,优先调度… …   相似文献
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针对现有基于时钟脉冲的时间同步精度测量方法存在测量系统构成复杂、测量规模受仪器采集接口数量限制、测量数据无法支持实时网络管理控制等问题,基于时间敏感网络(TSN)集中式管控架构,提出了一种轻量级可扩展的时间同步精度测量方法Virtual Scoping(VS),能够在网络控制平面… …   相似文献
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航母甲板在风、浪、流等因素影响下做六自由度不规则运动, 影响舰载机着舰精度. 航母甲板运动预估与补偿是自动着舰系统的重要功能之一, 也是提高舰载机着舰安全性与成功率的关键技术之一. 为此, 提出一种面向甲板运动预估的鲁棒学习模型, 通过基本构建单元自适应演化出复杂学习系统. 构建… …   相似文献
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布线是芯片设计自动化流程中至关重要且特别耗时的一环, 直接影响最终产品的面积、成本、功耗、速度和可靠性, 研究智能布线算法对提高芯片布线效率和优化芯片布线效果具有重要意义. 芯片布线问题是一个多目标、多约束的NP困难问题. 即使已有几十年的研究历史, 目前仍存在大量未突破的问题和… …   相似文献
周展文  卓汉逵 《自动化学报》2024,50(9):1671-1703
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针对一类具有外部扰动的非线性系统, 提出了一种自适应模糊跟踪控制方法. 首先, 利用模糊逻辑系统逼近系统未知的非线性函数, 并设计了一个模糊状态观测器来估计系统的不可测状态. 其次, 通过指定性能函数, 使系统的跟踪误差能够约束在指定范围内. 然后, 利用Backsteping方… …   相似文献
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保密排序问题由百万富翁问题衍生而来,是安全多方计算研究的基本问题,多参与方字符串排序对于数据库保密查询及电子投票求和问题的研究具有重要意义。现有保密排序问题的研究多集中在私密数据排序或者两方字符串排序,高效的多参与方字符串排序方案尚处于探索中,该文基于改进的SM2同态加密算法与门… …   相似文献
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多模态融合方法能够利用不同模态的互补特性有效提升地物分类的准确性,近年来成为各领域的研究热点。现有多模态融合方法被成功应用于面向高光谱图像(HSI)和激光雷达(LiDAR)的联合分类任务。然而,现有的研究仍面临许多挑战,包括地物间空间依赖关系难捕获,多模态数据中判别性信息难获取等… …   相似文献
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1032.

车联网与人工智能结合推动了自动驾驶汽车的快速发展. 分散于不同车辆中的车联网数据共享并用于训练人工智能模型可实现更高效、更可靠的智能驾驶服务. 自动驾驶汽车可通过车载摄像头、传感器等持续采集车辆实时信息、道路图像和视频等车联网数据,并用于优化更新智能交通模型,弥补车联网数据变化导致的模型准确度下降问题. 提出面向车联网环境下数据持续共享的高效安全联邦学习方案SEFL,以解决车联网数据采集低效、数据动态更新导致的灾难性遗忘、模型训练参数导致的隐私泄露等问题. 在方案SEFL中,车辆基于全局模型,只采集模型识别率较低的车联网数据,并以最大概率对应的输出作为该样本的标签,完成训练样本自动采集. 由于车辆存储空间有限,采集的新样本会覆盖旧样本,导致车辆上数据是动态变化的,传统微调训练方式容易引起灾难性遗忘问题. 为此,方案中设计了一种基于双重知识蒸馏的训练算法,确保模型学习到每个样本的知识,使模型保持较高的准确度. 此外,为了防止车辆与服务器之间传播的模型参数泄露用户隐私,提出了一种自适应的差分隐私策略来实现客户端级的强隐私保护,同时该方案能最大限度地减少差分隐私噪声对全局模型准确度的负面影响. 最后,进行了安全性分析并结合交通标志数据集GTSRB和车辆识别数据集对SEFL方案进行了性能评估. 实验结果表明所提出的SEFL方案能提供可靠的强隐私保护和高效的采集策略,并且在模型准确度方面要优于现有基于联邦学习的算法.

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事件知识图谱(EKG)是一种可学习事件演化规律的特殊知识图谱,具有推理、预测等功能。针对电力调度业务数据量大、模态多、交互耦合等特点,该文详述了面向电力调度的事件知识图谱的数据集构建、主流方法、技术架构、评价指标、适用场景等,重点分析各场景的可行性,并在应用流程、输入输出、技术架… …   相似文献
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睡眠分期在睡眠监测和睡眠质量评估中意义重大, 高精度的睡眠分期能够辅助医师在临床诊断上正确评估睡眠情况. 尽管现有的自动睡眠分期研究已经取得了相对可靠的准确率, 但是仍存在着需要解决的问题: (1)如何更加全面地提取患者的睡眠特征. (2)如何从捕捉到的睡眠特征中获得有效的睡眠状态转换规则. (3)如何有效利用多模态数据提升分类准确率. 为了解决上述问题, 本文提出了基于多头自注意力的自动睡眠分期网络. 为了提取EEG和EOG各自在睡眠阶段中的模态特点, 该网络采用双流并行卷积神经网络结构来分别处理EEG和EOG原数据. 此外, 模型使用由多头自注意力模块和残差网络构成的上下文学习模块来捕捉序列的多方面特征, 学习序列之间的关联性和重要性. 最后模型利用单向LSTM来学习睡眠阶段的过渡规则. 睡眠分期实验结果表明, 本文提出的模型在Sleep-EDF数据集上的总体准确率达到85.7%, MF1分数为80.6%, 且其准确率和鲁棒性优于现有的自动睡眠分期方法, 对自动睡眠分期研究有一定价值.… …   相似文献
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许多复杂的嵌入式系统都是混合关键系统(mixed-criticality system,简称MCS).MCS通常需要在指定的关键性(criticality)等级状态下运行,但是它们可能会受到一些危害的影响,这些危害可能会导致随机错误和突发错误,进一步导致执行线程中止,甚至导致系统… …   相似文献
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Trie结构是一种使用搜索关键字来组织信息的搜索树,可用于高效地存储和搜索字符串集合.T.Nipkow给出了实现Trie的Isabelle建模与验证,然而其Trie在存储和操作时存在大量的冗余,导致空间利用率不高,且仅考虑英文单模式下查找.为此,本文基于索引即键值的思想提出的Tr… …   相似文献
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在民机自动飞行过程中,自动飞行系统模式转换是影响安全的重要因素,随着现代民机机载系统的功能与复杂度的快速增长,在需求阶段对自动飞行系统模式转换的安全性分析和验证成为重要的挑战.飞行模式转换的复杂性不仅体现在自动飞行过程中必需的多重飞行模式之间的交互关系,还体现在模式转换与外部环境… …   相似文献
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针对城市街道场景下蜂窝用户和D2D通信用户共享频谱以及城市街道下无线信道特性,该文提出一种IRS辅助的联合波束成形设计方法。在D2D链路信号与干扰加噪声比的约束下,以最大化蜂窝用户容量为目标,设计了最优的波束形成向量、相移矩阵和D2D链路发射功率。引入松弛变量将非凸且变量耦合的优… …   相似文献
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