摘要：低照度图像增强技术是机器视觉研究热点之一,Retinex理论模型假设图像是反射分量与光照分量乘积,通过去除或校正光照分量并结合物体的反射特性来恢复图像,被广泛应用在传统算法和深度学习增强模型中。光谱反射率是颜色的指纹,多光谱图像比普通图像的信息量更为丰富。色度学理论和Retinex理论都认为图像的颜色特性取决于反射系数,但光谱反射率是基于仪器测量获得真实的数据,而图像反射分量是基于图像分解假设的数据,目前文献没有从光谱角度对低照度图像增强进行研究。受Retinex理论启发结合深度学习非线性拟合能力,用颜色的光谱反射率代替RetinexNet网络中的图像反射分量,用CIE标准光源的光谱功率分布代替网络中的图像照明分量,提出了一种基于光谱反射率的低照度图像增强方法。首先对图像数据库中正常光照图像进行光谱重建,构建低照度图像与正常光照的多光谱图像数据集。然后训练将低照度图像转换成多光谱图像的深度学习网络模型。任意低照度图像通过网络模型得到多光谱图像,多光谱图像根据色度学理论得到CIEXYZ三刺激值,再通过标准颜色空间转换到RGB颜色空间中显示。该方法在公开LOL数据集上进行训练与测试,结果表明在图像噪声抑制和颜色恢复方面都优于常用方法,证明该方法对低照度图像增强的优越性和有效性。

摘要：BORON是新设计的超轻量级分组密码,被广泛应用于资源受限的设备中保护数据安全,然而受计算和存储资源限制,设计者可能为了追求高的软硬件实现效率而适度降低安全性。为了保障它在实际系统中有足够安全强度,需要评估BORON抵抗各种密码分析方法的能力。本文分析了BORON抵抗中间相遇攻击的能力。具体来说,利用混合整数线性规划自动化搜索算法,找到多条5轮中间相遇差分链,在此基础上构造了9轮的中间相遇分析路径,基于该路径最后恢复9轮BORON的密钥。整个攻击需要的时间、数据和存储复杂度分别为295.84次9轮加密、242.00个选择明文和294.90个64比特块。此结果是对BORON安全性分析的重要补充。

摘要：在世界范围内,水运工程遭受地震破坏并不少见,增强国内的水运工程抗震研究也有助于我国在国际上取得更多码头设计工程。水运工程抗震研究包括对水运工程建筑的抗震预测,以在未发生地震时进行先期排查隐患。本文主要针对水运工程中承载工作人员生活起居、物流加工等公共建筑进行抗震预测。这些建筑的抗震预测与其他区域的公共场所建筑抗震预测相似。此外抗震预测中还有需要特征交互、样本存在长尾效应等问题。因此,本文提出了基于随机嵌入共享的SSE-DeepFM算法,通过随机嵌入向量的替换实现抗过拟合。SSE-DeepFM内部的因子分解机和深度神经网络可以进行低阶和高阶的特征交叉,挖掘建筑特征之间的关联与建筑损毁的关系。实验表明,SSE-DeepFM在用于抗震预测的测试集上取得了更好的预测效果。

摘要：提出了一种基于法布里-珀罗腔的二维光子晶体温控光衰减器,此结构利用掺杂硅的热光效应对光子晶体折射率进行线性调制,折射率的变化引起了光子晶体的带隙以及法布里-珀罗腔光程差的变化,并导致反射率在某一温度区间内随温度线性变化,实现了对入射光的可控衰减。利用商业电磁仿真软件CST模拟了含掺杂硅的基于法布里-珀罗腔的光子晶体反射率光谱曲线,该曲线随温度发生平移;并仿真了此结构在特定频率下,其反射率随温度变化的规律,在频率为0.284THz时,曲线具有较好的线性度;仿真了4种不同的入射角情况,并对入射角为3°的温度-反射率曲线进行了线性拟合,得出了表征公式。最终设计出了一款调谐幅度为0~7.68%的光子晶体温控光衰减器。

摘要：对于各个领域的信息资源而言,数据质量一直是一个非常关键的问题,而现实世界中的数据往往存在着各种各样的质量问题,从简单的拼写错误到复杂的语义不一致错误。数据清洗的目标就是检测并去除数据中存在的各种错误和不一致,提高数据质量。在归纳总结数据质量问题和数据清洗相关研究的现状的基础上提出一个可交互的数据清洗框架的定义。系统提供了方便、易用的可视化的数据清洗流程定义环境。

摘要：引入了组播的概念,并对传统的IP组播作了一个简要的概述及总结归纳。然后引入应用层组播的概念,并对应用层组播的研究现状和主要的研究方法进行了详细的介绍和评述。特别是对应用层组播中所使用的几个关键技术和在该领域中所经常采用的一些算法,进行了深入的探讨和细致的总结。同时也介绍了目前在应用层组播研究领域中所遇到的几个主要问题,比如流量控制和拥塞控制,并提出了相应的解决方案。在介绍应用层组播的同时,与传统的IP层组播进行了比较,给出了两者之间存在的差别。最后,提出了一套对应用层组播算法进行评价的评估体系。

摘要：针对多通路Metropolis光能传递算法(MMLT)不能很好地保证路径样本在路径空间中的连贯性,对子路径的重用率也较低的问题,提出了一种改进算法.通过先采样路径样本再从中选择的方式提高子路径重用率;然后对路径样本进行空间排序,以提高路径空间中的连贯性;最后设计了一套权值策略来决定不同采样方式所占比重.实验结果显示,该算法能够在相同条件下产生噪声更小的结果.

摘要：固态高频的频率对应某一个负载都有一个频率范围,然而在故障状态下,如感应器短路、开路、接地等,使得输出阻抗产生激烈的变化,电感值发生很大变化,引起负载工作频率的改变。当频率发生激烈的变化时,频率过高,产生过电压;频率过低,产生过电流。上述两种情况都会损坏设备,影响正常的生产。叙述了固态高频电源频率保护的原理和电路设计,当设备的工作频率超出正常工作频率范围时,能迅速给出报警动作,使整流桥从整流状态转换到逆变状态,从而保护设备免遭损坏。

摘要：作为构建开放和分布式应用系统的一种主流模式,多 Agent 系统有着广阔的研究前景和应用价值。在统一建模语言(UML)的支持下,面向 Agent 的软件工程研究开始走向成熟。一些面向 Agent 的方法学提供了开发多 A—gent 系统的工具、应用方法或技术。随着 Web 服务技术的发展.XML 成为 Internet 上数据组织和交换的标准。现有研究工作所提出的多 Agent 系统对 XML 文档提供很少的支持。针对上述问题,设计了一个基于 XML 的多 Agent 系统一XMAS。该系统采用带根连通有向图来表示 XML 文档数据模型,并给出相应的文档模式提取算法,XML 文档数据的解析以及时 Web 服务的相关支持。在数据存储过程中的索引优化使得 XMAS 在数据查询上具有良好的性能。

摘要：现有的基于背景先验的显著性算法模型中存在先验区域选取不合理的问题,导致计算出的前景区域不准确,影响最终结果。针对该问题提出了基于对比度优化流形排序的显著目标检测算法。利用图像边界信息找出背景先验,设计出采用显著期望、局部对比度以及全局对比度三个指标来衡量先验质量的算法,并根据先验质量设计带权加法,代替简单乘法融合显著先验,从而使显著先验更加准确。从先验中提取显著区域时,更改了选取阈值的策略,更合理地选取出前景区域,再利用流形排序得到显著性图,从而使显著性检测结果更加准确。实验结果表明,与同类算法相比,所提算法突出显著区域,减少噪声,更符合人类视觉感知,并在处理时间上领先于深度学习方法。