摘要：基于域数据模型,提出了一种类SQL的域数据库查询语言DSQL。DSQL提供了对域数据库进行各项操纵和管理的功能。通过分析域数据模型,给出了DSQL设计的总体思路,描述了DSQL的分类、语法设计和访问控制方法。最后通过具体的查询示例说明了DSQL的用法。

摘要：操作系统安全是信息安全的一个重要方向。Linux安全模块(LSM)为Linux操作系统内核支持多个安全模块提供了有力的支持。首先介绍了LSM的实现机制,详细分析了它的关键技术。然后,以一个具体的安全模块为例,描述了如何使用LSM机制在Linux操作系统中完成一个简单的安全模块的开发。介绍了安全模型构建的过程,并对它的安全性进行了讨论。使用LSM框架可以使得操作系统灵活的支持和采用各种不同的安全策略,提高系统的安全性。

摘要：以卷积神经网络为代表的深度学习技术推动神经网络在医学图像研究领域不断实现新突破。然而,平移不变性等理论假设限制了卷积神经网络在非欧氏空间数据中的表达能力,是医学图像深度学习技术亟待突破的瓶颈。图卷积技术不仅能够解决非欧氏空间数据的拓扑建模难题,还实现了空间特征提取,是深度学习技术全新的研究方向。本文对图卷积网络在医学图像领域的相关理论及其应用进行综述,旨在系统归纳和全面总结医学图像领域最新的图卷积理论、方法和实践,包括图结构视角下医学图像的专业采集、数据结构的剪枝转换以及特征聚类重构方法;图卷积网络的理论溯源,重要的网络架构和发展脉络;图卷积网络的优化方向和衍生出的跳跃连接、inception、图注意力等重要机制;图卷积网络在医学图像分割、疾病检测和图像重建等方面的实践应用。最后,提出了图卷积网络在医学图像分析领域仍亟待突破的瓶颈问题:1)多模态医学图像学习中,异构图的构建与学习任务的优化;2)特征重构和池化过程中,如何通过构图算法设计与神经架构搜索算法结合,以实现最优图结构的可学习过程转换;3)高质量图结构医学标注数据的大规模低成本生成与生成对抗网络的算法设计。随着人工智能技术的不断发展和医学影像规模的不断扩大,以图卷积为代表的深度学习方法必将在医疗辅助诊断领域取得更大的突破。

摘要：针对肝脏分割中存在误分割及小目标漏分割的问题,文中提出基于U-Net的特征交互分割方法,采用ResNet34作为主干网络.为了实现不同尺度间的非局部交互,设计基于转换器机制的特征交互金字塔模块作为网络的桥接器,获得具有丰富上下文信息的特征图.设计多尺度注意力机制替代U-Net中的跳跃连接,关注图像中的小目标,充分获取目标层的上下文信息.在公开数据集LiTS及3Dircadb和CHAOS组成的数据集上的实验证实文中方法能取得较好的分割效果.

摘要：通过分析RTP/RTCP协议,并针对目前最流行的流媒体传输系统Livemedia在实际工程中遇到的问题,设计和实现了一款新的传输系统E-RTP。最后,利用该系统成功开发出基于H.264编码标准的嵌入式视频监控平台,充分验证了它的可行性与良好性能。

摘要：通过对阈值法单阀值和多阀值的研究,针对其难以处理包含多个前景物体的现状,提出了一种基于统计像素信息自适应地选择背景像素区域的图像分割方法。该方法采用单元格作为像素统计单位、直方图表示各层的像素分布情况,根据像素统计信息确定每一层的背景像素区域,通过相连层单元格背景像素相同或相近的关系自适应地在下一层直方图中修改背景像素区域。实验结果表明,该方法对于图像分割具有很好的通用性和有效性,是一种实用的、有前途的图像分割方法。

摘要：无人驾驶的一个重要组成部分是汽车行驶环境感知,使人们对可在低功耗移动设备上实时运行的高精度语义分割方法产生了强烈的需求.然而,在分析影响语义分割网络精度和速度的因素时可以发现,空间信息和上下文特征很难兼顾,而使用2路网络分别获取空间信息和上下文信息的方法,又会增加计算量及存储量.因此,提出从残差结构网络中划分出空间信息路径和上下文信息路径的想法,并基于此设计一个双路语义分割网络.该网络还含有用于融合2路多尺度特征的特征融合模块,以及用于优化上下文语义路径输出结果的注意力精炼模块.该网络基于PyTorch框架实现,使用NVIDIA1080Ti显卡进行实验,在道路场景数据集Cityscapes上,mIoU达到78.8%,运行速度达到27.5帧/s.

摘要：该文提出了在认知无线电Mesh网络环境下的动态分层图路由模型,该模型将节点感知范围内的信道可用性用两状态离散时间马尔可夫链建模,建立认知无线电Mesh网络拓扑和连通性的动态模型。基于该模型提出了一种跨层设计的动态接口分配方案。仿真结果表明,动态分层图模型在适应接入频谱的动态变化和描述认知无线电Mesh网络的拓扑结构方面,表现出比静态分层图模型更加优异的性能。

摘要：交通灯的识别是无人驾驶汽车研究的一个重要方面,提出一种实时交通灯识别算法。首先对图像进行形态学预处理,然后对三种色彩的交通灯取样,利用交通灯在色彩方面的特征,在对红、黄、绿色彩描述更为清晰的Lab色彩空间,查找交通灯的候选区域。根据交通灯在结构上被一个黑色矩形框包围的特征,设计出三种交通灯模板,使用模板匹配对候选区域进行确认。最后使用统计方法对结果进行验证。实验结果表明,该算法能实时准确地识别出交通灯。

摘要：文章提出了融桌面系统管理与网络设备管理于一体的综合管理方案DNMS桌面网络管理系统。首先提出了系统的设计目标,然后进一步探讨和分析了其实现技术。