成人免费观看a级网站,久久av每日稳定资源站姿

一種基于改進(jìn)的馬爾可夫鏈的交通狀況預(yù)測(cè)模型[其他][其他]

發(fā)表于：5/16/2022 2:36:00 PM

基于深度學(xué)習(xí)的口罩佩戴檢測(cè)與跟蹤[其他][其他]

佩戴口罩可以有效預(yù)防病毒的傳播，為減少通過人工方式檢查口罩佩戴情況所消耗的大量人力資源，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的口罩佩戴檢測(cè)與跟蹤方法，該方法分為檢測(cè)和跟蹤兩個(gè)模塊。檢測(cè)模塊在YOLOv3網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上引入空間金字塔池化結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)不同尺度的特征融合；然后將損失函數(shù)改為CIoU損失，減少回歸誤差，提升檢測(cè)精度，為后續(xù)跟蹤模塊提供良好的條件。跟蹤模塊采用多目標(biāo)跟蹤算法Deep SORT，對(duì)檢測(cè)到的目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，有效防止重復(fù)檢測(cè)，改善被遮擋目標(biāo)的跟蹤效果。測(cè)試結(jié)果表明，該方法的檢測(cè)速度為38 f/s，平均精度值達(dá)到為85.23%，相比原始YOLOv3算法提高了4%，能達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)口罩佩戴情況的效果。

發(fā)表于：5/16/2022 2:30:00 PM

新型電極材料在N型OFET中的應(yīng)用[其他][其他]

相比于無機(jī)場(chǎng)效應(yīng)晶體管，有機(jī)場(chǎng)效應(yīng)晶體管(OFET)具有制備工藝簡(jiǎn)單、成本低、柔性、透明等優(yōu)點(diǎn)，在柔性電子產(chǎn)品、可穿戴器件等領(lǐng)域中有廣泛用途。電極作為OFET器件的一個(gè)重要組成部分，其影響OFET器件的整體性能。為了提升電極性能，一方面可以對(duì)金屬電極進(jìn)行修飾，另一方面可以使用聚合物等新材料來制作OFET電極。圍繞新型電極材料在N型OFET中的應(yīng)用展開綜述。首先，介紹OFET的一般器件結(jié)構(gòu)。接著依次介紹了修飾金屬電極、聚合物電極、碳基電極、無機(jī)化合物電極和納米線電極的N型OFET進(jìn)展。最后，總結(jié)全文，并對(duì)OFET新型電極材料的未來發(fā)展做出了展望。

發(fā)表于：5/16/2022 2:21:00 PM

高性能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)核心器件國產(chǎn)化水平研究[其他][其他]

高性能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在高能物理、粒子物理實(shí)驗(yàn)、輻射探測(cè)等科學(xué)研究中具有廣泛的應(yīng)用，是許多大科學(xué)裝置的關(guān)鍵設(shè)備。高性能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)核心器件主要包括ADC和FPGA，國外一些發(fā)達(dá)國家在這方面的研究長(zhǎng)期處于壟斷地位，高性能的ADC和FPGA是嚴(yán)格對(duì)我國實(shí)施技術(shù)管控的產(chǎn)品，因此研究基于國產(chǎn)化核心器件的高性能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)顯得尤為重要?；诟咝阅軘?shù)據(jù)采集系統(tǒng)的原理，根據(jù)《瓦森納協(xié)議》，梳理了西方國家對(duì)我國關(guān)鍵電子元器件以及測(cè)試儀器設(shè)備的技術(shù)封鎖情況，調(diào)研了國產(chǎn)高性能ADC芯片以及FPGA芯片的設(shè)計(jì)生產(chǎn)現(xiàn)狀并做了性能比對(duì)，同時(shí)分析了國內(nèi)外示波器以及數(shù)據(jù)采集儀的現(xiàn)狀并做了性能指標(biāo)方面的對(duì)比，最后討論了關(guān)鍵電子元器件國產(chǎn)化替代思路。

發(fā)表于：5/16/2022 2:17:00 PM

論我國數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置立法困境與進(jìn)路[其他][其他]

當(dāng)前全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)的流動(dòng)屬性和資源屬性不斷增強(qiáng)，我國出臺(tái)多部重要文件旨在促進(jìn)數(shù)據(jù)要素流動(dòng)，構(gòu)建數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)體系。然而,我國現(xiàn)有法律體系存在適配不足的問題，導(dǎo)致在數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置過程中數(shù)據(jù)確權(quán)有待進(jìn)一步完善，數(shù)據(jù)權(quán)屬難以清晰界定。以深圳、上海、廣東、溫州等地為代表的地區(qū)或以立法形式探索對(duì)數(shù)據(jù)權(quán)益進(jìn)行保護(hù)，或以資產(chǎn)憑證等形式優(yōu)先解決明確產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)的權(quán)屬問題，釋放數(shù)據(jù)潛能。但要徹底解決當(dāng)前權(quán)屬問題無法一蹴而就，在借鑒土地、勞動(dòng)力、技術(shù)與資本的立法經(jīng)驗(yàn)下，提出數(shù)據(jù)立法未來的路徑主要為創(chuàng)設(shè)新的數(shù)據(jù)法定權(quán)利，甚至探索為數(shù)據(jù)創(chuàng)設(shè)新的部門法。

發(fā)表于：5/16/2022 1:50:00 PM

嵌入式軟件測(cè)試平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

嵌入式軟件因?yàn)檫\(yùn)行環(huán)境的差異性造成測(cè)試工具各不相同，各個(gè)測(cè)試工具獨(dú)立使用，缺乏完整的工具方案。針對(duì)該問題，研制了嵌入式軟件測(cè)試平臺(tái)，可提供嵌入式軟件測(cè)試的完整工具支持，包括全周期測(cè)試工具鏈、測(cè)試工作流建模、測(cè)試工作流自動(dòng)執(zhí)行、將各測(cè)試工具輸出的測(cè)試結(jié)果合并為完整的質(zhì)量報(bào)告、存儲(chǔ)測(cè)試工件的工程倉庫。該平臺(tái)把各種測(cè)試工具集成為一個(gè)完整的測(cè)試平臺(tái)，提高了嵌入式軟件測(cè)試的完整性和效率。用戶還可以根據(jù)需要擴(kuò)展測(cè)試工具、工作和質(zhì)量報(bào)告，實(shí)現(xiàn)嵌入式軟件測(cè)試的復(fù)用機(jī)制。

發(fā)表于：4/29/2022 2:41:00 PM

區(qū)塊鏈在藥品追溯中的應(yīng)用研究[其他][其他]

針對(duì)當(dāng)前藥品系統(tǒng)中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心化且易篡改，提出基于Fabric和IPFS的藥品追溯方案。利用星際文件系統(tǒng)(IPFS)開展鏈上鏈下相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)空間擴(kuò)展，融合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開展數(shù)據(jù)采集，通過智能合約對(duì)生產(chǎn)加工、運(yùn)輸、使用進(jìn)行全程監(jiān)控?；趨^(qū)塊鏈的藥品追溯方案保障了藥品系統(tǒng)數(shù)據(jù)的不可篡改性和可溯源性，實(shí)現(xiàn)藥品安全問題過程可追溯，快速找出問題環(huán)節(jié)，明確責(zé)任主體，并對(duì)問題藥品進(jìn)行處理。同時(shí)，增加了權(quán)限控制機(jī)制，滿足國家對(duì)藥品系統(tǒng)數(shù)據(jù)的管理需求。

發(fā)表于：4/29/2022 2:35:00 PM

基于動(dòng)態(tài)時(shí)間跨度與聚類差異指數(shù)的用戶行為異常檢測(cè)算法[人工智能][其他]

在保證實(shí)時(shí)性與模型的適應(yīng)性的條件下對(duì)居家人士的行為進(jìn)行分析，提出了一種基于動(dòng)態(tài)時(shí)間跨度與聚類差異性指數(shù)的用戶行為異常實(shí)時(shí)檢測(cè)算法。該算法利用動(dòng)態(tài)時(shí)間跨度與聚類差異性指數(shù)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流進(jìn)行概念漂移檢測(cè)，在數(shù)據(jù)流發(fā)生概念漂移的情況下，利用局部離群因子（LOF）來檢測(cè)用戶發(fā)生行為異常的時(shí)間點(diǎn)。通過動(dòng)態(tài)時(shí)間跨度對(duì)分類模型不斷更新，有效提升了模型的適用性。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法能夠在保證實(shí)時(shí)性的情況下正確檢測(cè)出概念漂移，并給出用戶行為發(fā)生異常的時(shí)間點(diǎn)。該研究成果為實(shí)現(xiàn)智能家居環(huán)境下用戶行為異常檢測(cè)提供了新思路，可為居家人士提供有效服務(wù)和安全保證。

發(fā)表于：4/29/2022 2:31:00 PM

基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電動(dòng)汽車協(xié)調(diào)充電算法[人工智能][汽車電子]

針對(duì)具有多個(gè)目標(biāo)的多輛電動(dòng)汽車協(xié)調(diào)充電問題，包括降低用戶的充電成本并保證足夠的電池電量，同時(shí)避免變壓器過載，提出一種基于多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式算法。該算法首先將上述問題建模為馬爾可夫決策過程，然后采用一種通信神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行信息交互，實(shí)現(xiàn)了全局信息在多個(gè)智能體上的分布式計(jì)算。最后，通過仿真驗(yàn)證了該算法在住宅充電區(qū)域的有效性和可擴(kuò)展性。

發(fā)表于：4/29/2022 2:26:00 PM

智慧校園背景下的網(wǎng)絡(luò)安全問題與對(duì)策[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

發(fā)表于：4/29/2022 2:16:00 PM