摘要：云在天气预报中扮演着一个至关重要的角色,准确识别和分割地基云图可以有效指导天气预报。针对大部分现有数据集只适用于单任务学习,地基云图识别和分割技术多以单任务实现,识别检测效率低且算法鲁棒性差等问题,构建了带标签且适合多任务学习的地基云图数据集(GBCD)和GT数据集(GBCD-GT),在此基础上设计了一种基于多任务学习的地基云图识别与分割联合网络模型(GCRSegNet)。该模型首先通过卷积神经网络提取共享特征,再为每个任务设计特定网络,提取更具辨识度的特征,分割网络通过学习共享特征实现地基云图分割,识别网络通过结合共享特征和分割特征实现地基云图识别。经过多组对比试验表明,该网络能准确表征地基云图特征,使识别任务准确率达到94.28%,分割任务像素准确率达到93.85%,平均交并比达到71.58%,为实际应用提供了可能性。

摘要：为精确、全面地描述中医望诊面色,提出一种利用光谱反射率进行面部各像素点颜色表述的方法.首先基于有限维模型对面部光谱反射率基函数进行分析;然后设计了面部多光谱照明信息采集系统,从光谱角度确定适用于面部光谱反射率复原的光照光谱组合,并基于平场校正原理对图像进行均匀性校正,解决了图像采集过程中光照不均匀问题;最后建立多光谱图像数据与对应光谱反射率之间的函数关系模型.实验结果表明,利用该方法进行面部光谱复原,仅需较少参数即可达到更好的复原效果.

摘要：为解决区块链网络的数据传输效率低问题,提出了区块链传输效率优化方法来优化网络拓扑和转发策略。首先,设计了可信值函数计算区块链节点的可信值,综合考虑可信值和传输时间构建树形拓扑。然后,基于树形拓扑设计转发路径选择策略,以最小整体并发传输时间为目标,建立节点关于其邻居节点转发次序的转发表。为了减小节点变化对树形拓扑的影响,提出了拓扑动态优化策略局部调整树形拓扑。转发路径选择策略使整个数据传输过程具有最小传输时间,动态优化策略避免重构全网拓扑,有效缩短数据传输时间。仿真结果表明,与权重优先算法相比,所提方法的传输时间减小了约20%,显著提高了数据传输效率。

摘要：智慧泵站是智慧水利工程应用的重要部分,也是实现智慧水利的重要基础和数据来源。针对目前我国泵站系统数据不完备、多个系统相互独立、管理业务系统难以互联互通、人工操作技术相对落后以及对远程调度和智能操控决策支撑不足的情况,提出了一种基于“五感”的智慧泵站感知体系设计与信息系统工程的构想,并以北京市密云水库调蓄工程的前柳林泵站为试点,通过视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉的感知方式,借助物联网感知、智能传感、数据融合、大数据、云计算等技术手段,构建“五感”感知体系,最终实现了“运行无人式、调度一站式、维修智能式”管理模式,让泵站管理更加智能化、高效化和精准化。

摘要：目的血管内超声(IVUS)图像动脉壁边界分割不仅对血管壁和斑块特征的定量分析至关重要,而且对血管弹性定性分析和重建动脉3维模型也是必需的。针对IVUS图像传统分割方法建模复杂、运算量大且需分别设计算法串行提取内膜和外膜的缺点,本文提出基于极值区域检测的IVUS图像并行分割方法。方法本文方法包含极值区域检测、极值区域筛选以及轮廓拟合3部分。对单帧IVUS图像提取极值区域,经面积筛选后得到候选区域,并将区域的局部二值模式(LBP)特征、灰度差异和边缘周长的乘积作为筛选矢量在候选区域中提取代表管腔和介质的两个极值区域,并进行轮廓的椭圆拟合化,完成分割。结果在包含326幅20 MHz的IVUS(intravascular ultrasound)B模式图像的标准公开数据集上,定性展示极值区域轮廓和椭圆拟合轮廓,并与专家手动绘制的结果进行对比;然后使用DC(dice coefficient)、JI(jaccard index)、PAD(percentage of area difference)指标以及HD(hausdorff distance)对本文算法做鲁棒性测试和泛化测试,实验中内膜各指标值分别为0.94±0.02,0.90±0.04,0.05±0.05,0.28±0.14 mm,外膜各指标值分别为0.91±0.07,0.87±0.11,0.11±0.11,0.41±0.31 mm,与相关文献的定量对比实验结果表明本文算法提取的内外膜性能均有所提高。此外,本文方法在临床数据集上的测试效果也很好,与专家手动描绘十分接近。结论结合极值区域检测的IVUS图像并行分割,算法在精度和鲁棒性方面均得到了改善。

摘要：地质大数据共享与应用平台、专业移动大数据服务平台等现有集中式物联网数据服务平台多数存在缺乏信誉评估体系、用户隐私泄露、数据防篡改能力弱等安全性问题。为使用户能从海量物联网数据中精准快速地检索出高质量数据,设计并实现基于区块链的数据服务信誉评估模型。利用层次分析法进行信誉评估指标权重计算,采用智能合约和星际文件系统实现物联网数据的存储、验证、保护和共享,通过区块链和Redis缓存技术完成物联网数据和信誉数据的安全快速存取,同时使用环签名技术保证评价真实性并隐藏用户个人信息。测试结果表明,该模型具有去中心化、可信、安全高效和不可篡改的特性,能够满足物联网数据服务平台的信誉评估需求。

摘要：在复杂工程问题的解决当中,学生通过问题情境获得的知识更容易通过认知加工过程快速提取和有效使用,形成知识的迁移并生成具有创新性的解决方案。因此需要教师结合典型复杂工程案例,提供合适的情景设计方案。在信息类专业创新实践课程体系深化建设中,以复杂工程案例为背景,以培养创新能力为目标,以激励学生学习兴趣为主要手段,对课程体系中部分教学环节进行内容深度整合与编排,完善情境设计,提供创新空间。从实践中摆脱传统意义上课堂的局限,并在此基础上提出"课场"概念和探索建立基于复杂工程的课场情境设计的方法和思路,从而进一步为培养学生创造文化和创造生活的能力提供支持。

摘要：针对回声状态网络(Echo state network,ESN)结构设计问题,提出一种基于脑网络的分层模块化回声状态网络(Hierarchical modular echo state network,HMESN)。脑网络的拓扑结构使功能网络具有丰富的动力学特性,因此,从生物仿生学角度出发,对HMESN的储备池进行分层设计,各层级上的神经元采用小世界网络构建算法生成模块化结构,并引入层级连接。基于脑网络分层模块化的拓扑特征弱化了神经元间的耦合程度,从而使神经元的动力学特性更为丰富,在功能与结构上更接近于真实生物神经网络,有效地提高了网络处理问题的能力。采用Mackey-Glass时间序列预测和非线性系统辨识对网络进行验证,证明该网络的有效性和可行性。

摘要："新工科"的探索与实践为高等教育的通识教育课程改革提出了新要求和新目标。作为地方所属高校的北京工业大学,以"创新工程实践"课程为探索,设计全链条模块化课程内容体系,导入以学生为中心的PBL项目驱动模式,强化1+N+X授课团队模式,构建交叉融合的教与学团队,注重国际视野的人才培养要素,为培养学生的创新思维、创新能力,促进学科知识交叉与融合,为不同专业交叉融合的创新类通识教育课程建设提供解决方案,进而为"新工科"建设和"卓越工程师"人才培养提供支撑。

摘要：为了提高基于巴克豪森噪声信号的铁磁材料硬度预测方法的精度并使其自动化,提出一组基于巴氏噪声自回归(auto regression,AR)谱一阶导数、二阶导数的预测特征;设计一种特征抽取算法,以统一频域特征的维度;通过改进随机森林算法的群投票机制减少噪声干扰与运算复杂度.通过2种金属的硬度预测实验,获得预期的结果,采用本文特征与算法的预测方法均方误差仅分别为60. 3、81. 3,与经典时域预测方法的均方误差229. 8、298. 7相比,所提出的特征与算法的预测方法具有明显的精确度和优越性.