摘要：为解决量子计算机上图像的形态学处理问题,研究了几种量子图像的形态学处理方法。首先,提出了一种改进的任意大小图像的量子描述方法,该方法对于像素值和像素位置均采用量子基态描述,其中描述像素位置的量子基态数量等于像素个数。随后,通过设计“膨胀、腐蚀”这两种基本操作的量子线路,设计出几种二值图像的量子形态学处理方法,包括:图像去噪、边界提取、骨架提取。最后,通过经典计算机上的仿真,验证了所设计的几种量子形态学方法的执行效果,并基于所用基本量子门数量分析了量子线路的复杂度。研究结果表明,本工作提出的方法可以实现对经典方法的加速。

摘要：为提高量子粒子群算法的优化能力,提出一种改进的量子粒子群优化算法。该算法采用基于Bloch球面描述的量子比特对粒子编码,采用基于Delta势阱的粒子群算法确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转更新粒子。这种更新方法可以同时调整两个量子比特参数,并能自动实现两个调整的最佳匹配。同时,采用Hadamard门执行粒子变异,以增强种群多样,避免早熟收敛。函数极值优化的实验结果表明,与同类算法比较,改进后的算法多数测试函数上均有不同程度的提升。

摘要：数据挖掘和人工智能是当前两大热点领域,有效使用这两项技术可以使军用车辆和驾驶人员管理等工作更加高效、规范。论文从数据挖掘技术应用的指导意义出发,在军用车辆使用情况和驾驶人员的不良习惯以及综合素质测试等方面进行分析,满足军队的正规化和高水平管理需求。系统采用spring boot、Redis&J wt和scrapy框架技术,运用前后端分离的设计理念从数据采集获取、数据分析到决策树模型建立诠释军用车辆和驾驶人员管理系统的应用价值。以数据挖掘为技术基础,对实现功能适用、性能满足、安全可控的学习及管理平台具有借鉴作用。

摘要：随着虚拟现实技术的发展,游戏与教育相融合已成为一种新的教学方法。文中以Unity3D游戏引擎为核心开发平台,结合宿舍消防安全教学内容,设计并实现了一款基于Unity3D的大学生宿舍消防安全教育游戏。游戏包括消防知识、火灾扑救、逃生系统三个模块,涵盖了消防知识答题、违禁物品随机生成、灭火器操作交互、生命值机制、人机任务交互、人物动作控制等技术。实践结果表明,该游戏不仅具有良好的交互性能和临场感游戏体验,还增强了学生的宿舍消防安全意识和火灾应急处理能力,具有较为广阔的应用前景。

摘要：针对复杂环境下的移动机器人能自主识别并顺利躲避障碍物的问题,设计了一种融合多传感器信息的模糊控制算法。该模糊控制器的输入是由多种传感器获取的自身位姿和周围环境信息融合共同构成的,通过设定的模糊控制系统推理出移动机器人左右驱动轮的速度,从而能够控制移动机器人的运动。同时,在运动过程中,移动机器人能够实时感知到距离目标位置的偏差角度,并将偏差角度反馈给模糊控制器来保障移动机器人能顺利完成避障。利用Matlab仿真平台对所提的算法进行了测试。实验表明,该算法能使移动机器人成功避障并到达目标位置,具有良好的可行性和鲁棒性。

摘要：成像测井图像能清晰展示地下的地质结构和特征,助力地质分析和资源勘探。但由于电成像测井仪器的设计限制,电成像测井图像上会出现空白条带,这严重影响了图像的完整性和可用性。现有的图像复原方法在处理空白条带的填充问题时效果不佳。为此,提出一种基于改进任意条件变分自编码器(Variational Autoencoder with Arbitrary Conditioning,VAEAC)的成像测井图像复原方法。该方法在解码器部分引入卷积块注意力机制,以增强模型在通道和空间两个维度上对特征图重要性的自适应学习能力。此外,采用转置卷积替代传统的上采样技术,提高了上采样过程中对细节信息的捕捉能力。实验结果表明,测试集中五组具有不同缺失区域的成像测井图像的平均结构相似性度量为0.94,与其他同类方法比较提升了0.25左右。改进后的VAEAC模型在处理电成像测井图像复原任务时表现更为出色,不仅有效复原了成像测井图像的纹理特征,还保留了其语义结构,为后续的成像测井图像解释提供了更为准确的图像信息。

摘要：为解决离散过程神经网络的训练问题,提出了两种基于数值积分的离散过程神经网络训练算法.分别采用三次样条积分和抛物插值积分直接处理离散样本和权值的时域聚合运算,采用梯度下降法实现网络参数的调整.以漫湾水电站的月径流数据预报为例,实验结果表明,两种算法性能接近,均优于基于正交基展开的过程神经网络.

摘要：为解决量子计算机上索引图像的描述问题,提出一种量子索引图像描述方法.该方法中量子索引图像包含量子数据矩阵和量子调色板矩阵2种数据结构,每种数据结构均基于量子比特序列的基态进行信息表示;在此基础上,提出一种基于EzStego的量子索引图像信息隐写算法,首先计算量子调色板矩阵中每个颜色的相对亮度值,然后根据相对亮度值对颜色排序并分配亮度序号,最后根据每个颜色的亮度序号及其位置索引,结合嵌入的秘密信息对量子数据矩阵中的像素索引值进行更新,得到嵌入秘密信息后的量子数据矩阵.利用Matlab在经典计算机上采用USC-SIPI图像数据库数据进行仿真实验,从视觉质量、嵌入容量和鲁棒性三方面验证了该方法的可行性和有效性.实验结果表明,文中方法可在将来的量子计算机上执行.

摘要：为解决量子彩色图像滤波问题,该文提出一种基于量子傅里叶变换的频域滤波方法。首先采用新颖的增强量子描述(NEQR)方案将彩色图像描述为量子图像,然后对该量子图像实施傅里叶变换,采用基于滤波函数定义的量子Oracle将变换后的图像划分为不同频率的图像,最后通过逆量子傅里叶变换将这些不同频率的量子图像变换到空域,通过对空域量子图像实施测量即可得到不同频率的经典滤波图像。文中给出了具体的量子滤波线路,以彩色图像平滑、锐化、周期噪声消除为例,验证了提出方案的正确性。

摘要：针对手工设计神经网络结构成本较高、基于锚框的分类回归任务计算量较大以及小目标检测能力较弱的问题,文中使用基于神经网络结构搜索的EfficientNet-B3作为特征提取网络,改进基于双向特征金字塔网络的特征融合方法作为特征融合网络,利用关键点估计代替锚框,执行分类与回归任务,提出基于关键点估计的实时道路元素检测算法.在BDD100K数据集上的实验表明,文中算法在实时检测的基础上可达到较优的检测效果,在小目标上检测精度较高.