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設(shè)計(jì)應(yīng)用

数字化转型下的企业人力资源信息系统研究

数字化转型下的企业人力资源信息系统研究[其他][其他]

介绍了企业人力资源信息系统的发展现状，指出了数字化转型下人力资源信息系统现阶段存在的不足和未来发展趋势，并结合当下企业数字化转型需求，提出了一套数据驱动的人力资源信息系统架构，并具体阐明了架构中每一层的技术实现方式，为企业数字化转型过程中人力资源信息系统建设提供了可靠的系统架构基础。

發(fā)表于：2022/2/9 下午5:24:00

基于移动充电设备的无线传感网络充电策略研究综述

基于移动充电设备的无线传感网络充电策略研究综述[电源技术][汽车电子]

近年来，利用移动充电设备为传感器节点补充能量，消除电池供电方式导致的网络生存期限制，成为传感器网络的研究热点。从多个角度介绍基于移动充电设备的无线传感器网络充电策略的研究现状，总结了基于移动充电车或无人机的充电策略，在充电方式选择、路径优化、充电设备数量优化等方面的研究成果，并讨论充电策略研究所面临的挑战以及未来可能的研究方向。

發(fā)表于：2022/2/9 下午5:20:00

关于工业互联网数据安全解决思路的探讨

关于工业互联网数据安全解决思路的探讨[通信与网络][信息安全]

介绍了我国工业互联网数据安全所面临的发展现状，从国际和国内两个方面分析了工业互联网数据安全所面临的问题，并从贯彻落实数据安全法律法规、建立健全数据安全组织体系以及建立自主可控的先进技术体系初步提出了工业互联网数据安全解决思路，为进一步提升我国工业互联网数据安全工作水平提供了参考。

發(fā)表于：2022/2/9 下午5:15:00

基于异构信息网络的学生成绩预测与预警模型研究

基于异构信息网络的学生成绩预测与预警模型研究[其他][其他]

推荐系统是数据挖掘中强有力的技术，异构信息网络是推荐系统起步晚却发展迅猛的主流推荐方法。提出了基于异构信息网络的学生成绩预测与预警模型，该方法通过元路径计算得到学生间相似度矩阵，利用相似度矩阵构造成绩变化趋势矩阵和幅度矩阵，投票得到学生成绩预警与预测结果；最后，在公开数据集上验证所提模型的有效性，结果表明，该模型能够对学生成绩进行预警，并能在一定阈值下预测学生成绩具体分值。

發(fā)表于：2022/1/19 下午4:45:15

重载混合动力车辆再生制动策略设计与优化

重载混合动力车辆再生制动策略设计与优化[其他][其他]

为进一步提高混合动力应急救援车辆的能源利用率，针对N3类重型车辆的特点设计了双模糊逻辑控制策略，分别对前后轴之间的制动力及前轴再生制动与机械制动的制动力进行了合理分配，同时兼顾了车辆的制动稳定性及再生制动能量的回收效率。为了更好地发挥模糊逻辑控制器的性能，采用多目标粒子群优化算法，以车辆制动稳定性指标及再生制动能量回收量为优化目标，对双模糊逻辑控制器的输入/输出隶属度参数进行了优化。最后，通过Simulink离线仿真实验验证了所设计的双模糊逻辑再生制动策略及多目标粒子群优化算法的正确性、有效性及实用性。

發(fā)表于：2022/1/19 下午4:35:35

基于光电检测技术的电缆表面缺陷实时监测系统研究

基于光电检测技术的电缆表面缺陷实时监测系统研究[其他][其他]

基于光电检测技术开发了电缆表面缺陷实时监测系统。在硬件结构方面，系统采用半环形LED白光源照射电缆，利用线阵CCD相机采集电缆表面图像。在软件算法方面，提出一种改进的ROI(Region of Interest)算法精确定位电缆区域，利用一种基于改进双边滤波的图像差分算法建立背景模型，改进一种基于CV-Kmeans区域分类自适应滤波窗口算法来凸显电缆表面缺陷特征。研究结果表明，基于光电检测技术研发的电缆表面缺陷实时监测系统的识别能力较高，整体监测准确率不低于97.0%。

發(fā)表于：2022/1/19 下午4:23:00

面向CNN的类激活映射算法研究

面向CNN的类激活映射算法研究[其他][其他]

类激活映射(CAM)是卷积神经网络(CNN)解释中的一种直观的方法，通常由CNN的最后一个卷积层生成，可以突出显示输入图片中目标类的不同区域。之前的CAM方法只依赖于最后的卷积层，生成的解释图只能显示模糊的物体位置信息。提出了一种新的方法即分层加权类激活映射方案(SL-CAM)，通过加权合并CNN浅层到深层的信息来生成类激活图。由浅层特征图及其对应的梯度生成的激活图包含详细、准确但噪声大的位置信息；而由深层特征图生成的激活图包含噪声少但模糊的位置信息。在LSVRC2012 Val上的实验表明，SL-CAM多项指标上均优于Grad-CAM、Grad-CAM++和Score-CAM。

發(fā)表于：2022/1/19 下午4:08:00

基于生成对抗网络的无监督图像超分辨率算法

基于生成对抗网络的无监督图像超分辨率算法[其他][其他]

目前，大多数基于学习的图像超分辨率研究通常采用预定的降质类型(比如双三次下采样)处理高分辨率图像，来产生成对的训练集。然而，真实图像往往存在未知的模糊和噪声，导致这些算法无法有效应用到真实场景中。为了实现真实图像的超分辨率重建，提出了一种基于生成对抗网络的无监督图像超分辨率算法，所提出的算法分为域转换子网络和重建子网络两个部分。同时设计了深度特征提取模块，通过融合不同感受野所提取的图像特征来提升网络的性能。实验结果证明，相比于目前多数的图像超分辨率算法，本文算法能够实现真实降质图像(存在噪声、模糊等)的图像超分辨率，在主观效果和客观指标上均能获得更好的性能。

發(fā)表于：2022/1/19 下午3:56:38

融合CNN和Transformer编码器的变声语音鉴别与还原

融合CNN和Transformer编码器的变声语音鉴别与还原[其他][其他]

语音变声伪装会导致人耳感知和声纹识别出现错误，从而达到隐匿说话人真实身份的目的。为削弱变声语音的影响，提出一种融合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)和Transformer编码器的模型，提取变声语音的局部特征和全局特征用于判别变声因子，并根据变声因子的数值实施变声语音还原。在中英文真实场景录音数据集上验证了所提方法的有效性，对变声因子判别实现了95%以上的准确率。利用所提出的方法，在黑箱条件下对某型商用硬件变声器输出的语音进行鉴别与还原，取得了较好的效果。

發(fā)表于：2022/1/19 下午3:47:12

我国工业互联网技术发展路线研究

我国工业互联网技术发展路线研究[人工智能][5G]

基于我国工业互联网产业的空心化问题较为突出、产业链关键环节自主安全程度较低的发展现实，结合我国工业互联网“三步走”战略目标，即“到2025年，基本形成具有国际竞争力的基础设施和产业体系；到2035年，建成国际领先的网络基础设施和平台，形成国际先进的技术及产业体系；到本世纪中叶，网络基础设施全面支撑国民经济与社会发展，综合实力迈入世界前列”，从关键技术自主安全和新一代信息技术融合应用两个角度推动工业互联网“感、传、支、用”四个层面发展的技术路线，为我国工业互联网发展战略目标落地与实施提供参考。

發(fā)表于：2022/1/19 下午3:30:16