摘要：传统纹样是中国优秀传统文化的重要组成部分,传统人工设计已经无法满足纹样的现代设计需求,生成式AI为传统纹样设计提供了新的设计路径和方法。文章将生成式AI应用于传统纹样设计中,通过适配实验优选基于GAN的Style GAN和基于Diffusion的Stable Diffusion两种主流图像生成模型进行实验,采用技术分析与艺术分析相结合,对实验结果进行多角度、多维度对比分析,为设计师选择生成设计方法提供参照。实验结果表明,两个模型均能满足基本的艺术设计需求。Style GAN模型生成的纹样图像更接近真实图像的分布,具有更高的图像质量和多样性;Stable Diffusion模型能较好地传承传统纹样的基因,艺术性与创造性兼具,更加符合传统纹样的艺术设计需求。

摘要：该文提出一种新的MAC协议,其目的是增加802.11b的网络容量。虽然IEEE的802.11b协议提供了较高的原始速率,但是物理层和MAC层随速率提高而引入的额外开销也不断增大。此外,物理层规范定义了两种物理层数据单元格式,但是研究者没有研究如何利用开销小的物理层数据单元来提高802.11b的容量。该文提出一种物理层自适应的算法,它能自适应地选择802.11b物理层规范中的两种不同物理层数据单元格式进行传输,并计算相应的网络分配向量。通过NS仿真证明,该协议能够提高网络的性能,如端到端的时延,有效吞吐量和传包率,特别是在高负载,高速率情况下。

摘要：为了提高Ad Hoc网络的性能,提出一种新的基于跨层的MAC协议,它能自适应的选择802.11b物理层规范中的两种不同的物理层数据单元格式进行传输。由于具有短导频的物理层数据单元格式比具有长导频的物理层数据格式占用更少的信道时间,基于跨层的MAC协议在一定条件下,采用具有短导频的物理层数据单元进行传输以减少物理层的开销,提高网络性能。其基本思想是如果需要通信的两个节点都支持具有短导频的物理层数据格式,则采用具有短导频的物理层数据格式进行传输,否则,采用具有长导频的物理层数据格式进行传输。同时提出一种自适应的网络分配向量计算算法,该算法能够根据MAC数据包的持续时间值判断节点是否支持具有短导频的物理层数据格式,不需要修改802.11b的帧格式。通过NS仿真证明,基于跨层的MAC协议能够提高网络的性能,如端到端的时延、吞吐量和传包率。

摘要：针对传统量子蚁群算法在求解TSP时容易陷入局部最优以及收敛速度较慢,提出了一种求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法(IQACA)。该算法设计了一种新信息素挥发因子的自适应动态更新策略,对信息素进行动态更新;并采用一种新的量子旋转门对量子概率幅值的收敛趋势进行改变。通过三个基本函数极值优化仿真与传统量子蚁群算法进行对比,证明算法性能较优。基于TSPLIB的仿真实验与其他几种算法进行比较,结果表明,算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。

摘要：针对当前存在的多种 GIS数据源间的数据异构性进行分析 。

摘要：在Ad Hoc网络中,利用位置信息可以提高路由协议的性能,但目前的基于位置的路由协议主要是在单信道模型下设计的。为了利用多信道的优势,给出了一个综合利用位置信息和多信道模型的路由协议。该路由协议主要思想是用一个信道接收数据,另外一个信道发送数据,减少包传递时延迟。仿真结果表明,给出的路由协议在平均传包率、平均端到端时延以及汇聚吞吐量方面均优于基于单信道和位置信息的路由协议。