摘要：红外图像去噪在军事及民用领域应用广泛。现有基于深度学习的图像去噪方法主要为可见光图像设计,此类方法容易过度平滑图像细节,从而导致弱小目标丢失,为后续的检测任务带来困难。为了在去除噪声的同时保留好红外图像中的目标信息,本文提出了一种基于梯度可感知通道注意力模块的红外弱小目标检测前去噪网络。该网络首先采用编码器-解码器结构来去除图像中的加性噪声,然后通过梯度可感知通道注意力模块对图像高频区域进行自适应增强,有效保持红外弱小目标的响应强度。此外,本文提出了领域第一个包含3981张含噪声的红外图像数据集。实验结果表明,该网络能够在有效去除加性噪声的同时避免过度平滑,很好地保留了红外图像中的目标信息,最终实现了在含噪声环境下的高鲁棒性红外弱小目标检测。

摘要：利用水下机器人进行水下结构病害检测能大幅提升检测效率、降低检测成本,然而利用水下机器人拍摄得到的水下结构平面图像仅包含结构表面的有限信息。通过对水下结构三维重构可以直观地显示结构的空间构形和特征,可以多视角、全方位获取结构的表观缺陷信息。该文提出了基于水下机器人拍摄平面图像的水下混凝土结构三维重建方法,通过水下折射摄像机成像模型、SIFT特征提取和匹配算法以及点云重建的方式对水下带病害的混凝土结构表面进行三维重建。实验表明:该文提出的水下混凝土结构三维重建方法能实现病害三维立体展示,从多视角清晰获取水下结构表面病害信息。

摘要：介绍了汽车用钢的发展历史与推动汽车用钢发展的历史性事件,展望了未来汽车用钢在“双碳”背景下的发展方向。同时,介绍了汽车用先进高强钢的发展与分类,阐述汽车钢从软钢、低碳钢、高强钢到先进高强钢的发展过程,详细阐述第一代到第三代先进高强钢迭代升级过程中成本、合金、组态与性能等方面的设计思路。最后,提出创新性的低熵化设计理念,并介绍所设计的覆盖四类双相钢产品的低熵化产品,包含成分与工艺的设计思路。提出“组态异构”的低熵化设计,以用户切实的应用需求为导向,深入分析产品性能特征,结合钢铁材料的物理冶金机理与生产制造阶段装备及工艺特征,从设计端对产品进行减量化、单一化、归一化的梯度低熵化设计,实现产品低成本高性能生产制造思路。

摘要：高校创新创业教育已成为全社会所重点关注的全新课题,然而传统师生“主客”分离下的创新创业教育模式以灌输模式为主,存在较大弊端,导致教育效果较差,创新创业成功率较低。主体间性理论为高校创新创业教育提供了新的指引路径,强调师生互为主体,将传统单向式教育转化为交往式、对话式教育,才能内化创新创业,使之成为学生的自觉追求。从主体间性视角出发,深入分析主体间性下创新创业教育特征,并从师资、课程、平台3个要素对创新创业路径进行优化设计。

摘要：随着计算机技术的发展,数字化设计在口腔修复领域得到了广泛应用,为可摘局部义齿(removable partial denture,RPD)的设计和制作方法提供了新的选择。文章探讨了RPD设计的数字化转型现状与发展,重点介绍了RPD临床决策支持系统和义齿计算机辅助设计系统的应用,为RPD数字化设计技术的临床应用和推广提供帮助。

摘要：针对基于混合构架的图像超分模型通常需要较高计算成本的问题,提出了一种基于CNN-Transformer混合构架的轻量图像超分网络STSR(Swin-Transformer-based Single Image Super-Resolution)。首先,提出了一种并行特征提取的特征增强模块(Feature Enhancement Block, FEB),由卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和轻量型Transformer网络并行地对输入图像进行特征提取,再将提取到的特征进行特征融合。其次,设计了一种动态调整模块(Dynamic Adjustment, DA),使得网络能根据输入图像来动态调整网络的输出,减少网络对无关信息的依赖。最后,采用基准数据集来测试网络的性能,实验结果表明STSR在降低模型参数量的前提下仍然保持较好的重建效果。

摘要：近年来，图神经网络（GNNs）逐渐成为人工智能的重要研究方向。然而，GNNs的对抗脆弱性使其实际应用面临严峻挑战。为了全面认识GNNs对抗攻击与鲁棒性评测的研究工作，对相关前沿进展进行梳理和分析讨论。介绍GNNs对抗攻击的研究背景，给出GNNs对抗攻击的形式化定义，阐述GNNs对抗攻击及鲁棒性评测的研究框架和基本概念。对GNNs对抗攻击领域所提具体方法进行了总结和梳理，并对其中的前沿方法从对抗攻击类型和攻击目标范围的角度进行详细分类阐述，分析了它们的工作机制、原理和优缺点。考虑到基于对抗攻击的模型鲁棒性评测依赖于对抗攻击方法的选择和对抗扰动程度，只能实现间接、局部的评价，难以全面反映模型鲁棒性的本质特征，从而着重对模型鲁棒性的直接评测指标进行了梳理和分析。在此基础上，为了支撑GNNs对抗攻击方法和鲁棒性模型的设计与评价，通过实验从易实现程度、准确性、执行时间等方面对代表性的GNNs对抗攻击方法进行了对比分析。对存在的挑战和未来研究方向进行展望。总体而言，目前GNNs对抗鲁棒性研究以反复实验为主，缺乏具有指导性的理论框架。如何保障基于GNNs的深度智能系统的可信性，仍需进一步系统性的基础理论研究。

摘要：贵州广播电视台在北京搭建一套基于异径有线宽带网络、5G网络等多重冗余网络链路,支持多讯道精准切换的全媒体“云采访”视频连线系统,应用超低延时连线技术,使异地采访达到面对面交流效果,实现5G+4K的信号安全可靠传输。

摘要：基于小型水库清淤实际工程,研究了小型水库清淤工程量计算方法和清淤方案。利用智能无人船系统采集原始地貌地形数据,计算不同水位的水库库容量,然后依据水库原始资料和设计资料,利用优化后的方格网法设计清淤方案。该方案计算得到的结果满足工程设计、实施要求。

摘要：图像超分辨率任务常用双三次下采样以构造数据集训练网络,但双三次下采样由于退化模型固定,导致网络泛化能力低,无法用于真实世界低分辨率图像。为解决上述问题本文提出预处理模块,通过预处理模块与双三次下采样数据集得到的网络相结合,在减少资源消耗的同时提高其泛化能力。此外,还针对不同的精度需求设计了特征学习训练策略和多任务联调策略。通过根据不同需求采用相应的训练策略,在满足精度需求的同时具有消耗计算资源少、训练速度快以及适用范围广的特点。实验证明,增加预处理模块的网络以较少的模型参数增加量换取了重建效果和感知质量方面的较大提升,并且通过不同策略实现了进一步的精度提高。