摘要：目前广西文化产业的发展突飞猛进,本文按照冯子标教授对文化产业的分类方式,即将文化产业分为资源型、创意型和制造型三类,分别讨论三种文化产业的发展模式。

摘要：针对工程应用要求,采用软件无线电的体系结构,设计了一种具有宽带-软跳频特点的差分跳频通信系统方案。在现场可编程门阵列(FPGA)通用硬件平台上,采用Xilinx公司推出的用于数字信号处理的系统生成器(system generator for DSP)设计工具,对系统的核心模块差分跳频信号处理器进行了建模设计,并仿真验证了方案的可行性和设计的正确性,对差分跳频通信系统的工程设计具有一定的参考价值。采用基于模型的设计方法,避开了传统基于HDL语言编程的设计方法,使整个设计工作更加简单、高效,大大缩短系统的开发周期,节约成本。

摘要：给出一个简化的二进制差别矩阵的属性约简定义,并证明该属性约简的定义与基于信息熵的属性约简的定义是等价的。为求出简化的二进制差别矩阵,设计了一个快速求简化决策表的算法,其时间复杂度为O(|C||U)|。在此基础上,设计了基于信息熵的简化二进制差别矩阵的快速属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别为max{O(|C||U)|,O(|C|2|U/C|2)}和max{O(|C||U/C|2),O(|U)|},最后用一个实例说明了新算法的高效性。

摘要：针对YOLOv4的人脸口罩检测参数量和计算量大,难以部署到硬件资源有限的嵌入式设备问题,提出一种轻量型YOLOv4算法,并设计卷积神经网络硬件加速器。将骨干网络替换成MobileNetv2,使用深度可分离卷积替换掉部分普通卷积,压缩网络结构;改进SPP模块以满足Vitis AI支持的池化窗口尺寸;在颈部网络中,增加CSP结构使网络更容易优化。实验结果表明,改进的算法牺牲0.25%的检测精度,压缩84.42%的模型大小。在ZYNQ上,mAP达到95.16%,DPU平均利用率减少38%。

摘要：为矿山救援系统设计了一个基于STR912处理器的人机交互界面,包括触摸屏和LCD屏2个独立模块。选用了2块控制芯片来设计各模块电路,并为各模块编写了驱动控制程序,为救援系统设计解决了界面不够人性化,不直观的问题。

摘要：针对石刻及书法字识别时笔迹特征提取复杂且缺乏通用性的问题,提出一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)的自学习特征的书法字识别方法。对拍摄的笔迹图像进行预处理,分割出单个字体并提取字体骨架;利用基于RPReLU(随机参数化修正线性单元)改进的卷积神经网络,分别对笔迹图像和骨架图像提取特征;将两种特征融合成新的特征后,利用三层神经网络提取更高层次的特征实现笔迹的准确识别。实验结果表明,该方法对石刻和书法字的识别率达到99.1%,是一种高效的石刻书法字识别方法。

摘要：论述了以网络化的系统实时监测煤矿多种安全环境条件以及灾难救生的安全系统方案,并详述各部分的设计。监测系统分为地面部分和井下部分。地面部分由ARM系统、PC系统及安全管理相关部门组成,地面部分是对井下部分监测结果作出响应、报告和执行的部分;井下部分由CAN总线连接的智能传感器组成,各智能节点实时监测煤矿的安全因素,并具有现场声光报警功能。井下部分与地面部分通过高速的光纤调制解调器系统连接。重点论述了井下监控的CAN总线网络硬件设计。

摘要：激光快速成型技术中,截面轮廓数据的计算和处理是高效分层算法的关键环节。在分析基于有向加权图分层算法的基础上,提出了一种改进的快速自适应分层算法,即去掉原算法中耗时的建立有向加权图的过程,在保证轮廓精度的同时,删除冗余的结点数据,根据处理后的结点数据,直接计算满足最小台阶误差下一层的分层厚度,使得分层厚度随轮廓数据的改变成为可变的。实验数据表明,改进后的算法提高了轮廓数据处理的效率,较好的满足了激光快速成型制造技术对成型精度和实时性要求。

摘要：基于SNMP和ICMP的网络拓扑发现算法采用主动探测手段,在获取拓扑信息时会注入额外的网络流量,易造成实时性较差、网络性能受影响等问题,因此,提出了一种基于OSPF协议的网络拓扑发现算法。该算法采用被动监测方式,通过Jpcap捕获OSPF协议中的链路状态更新报文,分析其中的Router LSA和Network LSA,获得路由器之间的链路类型等网络拓扑信息,进而在不影响网络性能的前提下发现拓扑结构。实验结果表明,该算法能够快速准确地获得完整的网络拓扑结构。

摘要：由于网络流量数据高度非线性,传统的自组织映射(self-organizing maps,SOM)网络对此分类的鲁棒性和可靠性较差,提出了一种基于核函数的SOM(kernel SOM,KSOM)网络流量分类方法。该方法用核函数代替原始数据在特征空间中映射值的内积,使输入空间中复杂的流量样本结构在特征空间中得到简化,实现对有多个统计特征属性的网络流量在应用层的分类。实验结果表明,KSOM能识别新应用类型的流量,较传统的SOM更适合对网络流量进行分类,其分类准确率高于NB方法。