摘要：高精度光栅测量系统和光谱识别定标对于大口径空间天文望远镜观测至关重要,将图像的智能识别与光栅测量系统相结合,可以解决传统光栅测试过程中目标识别困难和特征难以提取的问题。由于目标光源点光谱成像的特点以及背景噪声的干扰,图像目标的自动识别和位置提取精度受限。该文设计并构建基于观测图像识别的光栅测试分析系统,利用光栅的分光特性,结合图像传感器进行光电转换和特征识别,通过分析目标光栅图像的关键特征,利用图像预处理算法对光栅图像进行反色和模糊去噪,获得更清晰的光斑特征,通过密度质心法提取光斑中心,再由高斯曲面拟合提取光栅图像的目标中心和像素分布特征。实验结果表明,相比传统密度质心法,该文方法能够准确提取光栅图像中多目标的中心,像素幅值识别精度提升1个像素以上。

摘要：针对近年来物联网设备频繁受到僵尸网络(Botnet)攻击的问题,提出一种基于随机森林(random forests,RF)的包裹式特征选择方法RFCVFS(random forests cross validation feature selection),通过筛选合适的特征降低待检测数据的维度,达到提高模型检测效率的目的。实验结果表明,使用RFCVFS为9台不同的物联网设备分别筛选出有效特征并组成待检测数据,模型的训练时间最大降低82.67%,检测时间最大降低28.49%;对比PCA(principal component analysis)方法,其检测结果的准确率、真正率、F1、AUC(area under curve)分别最大可以高出13.82%、0.48%、7.63%、29.51%。

摘要：多播业务已被广泛应用于各种流媒体,这些业务对QoS提出了一定的要求,多约束多播路由算法成为解决多播业务QoS问题的研究热点。该文提出的多约束多播路由算法以带宽和时延作为多约束条件,首先消去不符合带宽要求的所有链路,接着用Dijistra最短路径算法选择从源节点到目的节点之间满足时延最小的路径。通过设计一包含6个网络节点的拓扑结构,用网络仿真工具对该网络中各条链路利用率的统计,证明了该算法找到的路径和理论值完全一致,验证了该算法的有效性和简单性。

摘要：网络安全技术课程涉及数学、计算机网络以及计算机系统等内容,包含的知识点丰富且难度较大,学生学习较为困难。文章对如何利用互动式学习方法进行网络安全课堂教学实践进行了探讨。针对密码学、网络安全协议以及系统安全等教学模块,以增加学生直观感受、便于学生理解为出发点,根据知识点的不同而设计不同的互动方法,从而提高教学质量。

摘要：移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)在网络边缘为用户提供计算服务,有效降低了数据传输和处理时延,成为第五代移动通信系统(the 5th Generation Mobile Communication System,5G)低时延通信的关键技术。如何优化设计卸载策略以保证低时延、低能耗和高可靠通信是MEC面临的一个极具挑战性的任务。为此,文中针对频谱和能量双受限的多用户多任务MEC系统场景,提出可最小化系统能耗的多用户任务非正交多址(Non⁃Orthogonal Multiple Access,NOMA)协作中继卸载计算方案。考虑多用户协作中继场景并允许多任务基于NOMA实现并行卸载传输,在时延约束下建立多用户任务卸载计算能耗最小化问题;利用拉格朗日对偶法求解该问题,得到最优的基于中继的任务卸载传输方案和用户功率分配方案。仿真结果表明,所提方案能够有效降低MEC系统的多任务卸载计算能耗。

摘要：针对"互联网+"时代的高校本科课程教学发展要求,将互联网与传统教学深度融合,弥补传统教育中的一些不足和盲区。结合学生学习方式多元化和教师教学方式混合化的特点,对基于"互联网+教育"的物联网专业课程教学方式、课程体系设计等进行分析和说明。通过网络教学服务平台,将"互联网+教育"的教学模式引入到物联网技术课程的教学中,并对其教学流程及应用成效进行分析。

摘要：现阶段,物联网产业对高素质人才的要求愈变愈高,如何培养物联网创新人才成为各大高校亟待解决的问题。为此,教育部门主张推行新工科政策,要求高校依据行业需求,制订出合理完善的人才培养模式。文中笔者结合自身教研成果和教学经验,基于“新工科”背景下物联网创新人才培养模式存在的问题及挑战,通过明确专业培养目标和发展定位、设计多层次立体化创新人才培养体系、建立创新创业为指导的师生共同体和打造政产学研创新创业协同育人平台等举措,提出了创新创业型物联网人才培养新模式,具有较高的推广应用价值。

摘要：随着嵌入式机器视觉技术的不断发展,对视频数据带宽、处理速度和数据精度的要求越来越高。针对当前基于ARM及DSP的嵌入式图像处理系统存在的采集速度慢、带宽有限等缺点,提出了一个基于内部集成ARM+FPGA结构的Zynq-7000芯片且能够实现软硬件协同工作的视频处理系统框架。该系统框架采用FPGA并行处理算法实现图像预处理环节,采用ARM处理器进行程序流程控制以及实现复杂的图像识别算法,通过DDR缓存以实现软件与硬件的协同工作,在保证处理速度与带宽的基础上兼顾了系统功能的灵活性,并且降低了系统功耗。测试验证结果表明,所提出的系统框架不仅可以提供高速彩色图像采集和预处理的方案,同时还可以实现高性能的中端图像处理算法,并能够将结果快速送达显示端显示。

摘要：针对单一RFID对于定位精度较低的问题[1],提出一种基于无线超声波的RFID方案概要设计,将超声波的定位功能加到RFID中,设计基于位置信息的射频感知系统。该方案具有更好更精确的跟踪定位优势,其前景十分广阔。

摘要：行人重识别领域的众多工作都表明,采用多分支神经网络搭配注意力模块是一种实现高性能特征嵌入的有效方式。传统方案主要关注于多分支网络结构的设计,而在注意力机制的设计上存在明显不足,如当前注意力机制缺乏对特征位置信息的有效挖掘和利用。为此,该文在多尺度特征金字塔分支(Feature Pyramid Branch, FPB)网络的框架下,分析了不同注意力模块的引入对系统性能的影响;在此基础上,讨论了两种在注意力机制中融入位置信息的方法,提出了一种新的位置感知注意力模块,该模块具有即插即用的优点,便于融入各种主干网络。在多个流行行人重识别标准数据集上的实验表明,融入位置感知注意力模块的FPB网络相比于原FPB网络,仅需增加0.29 M参数就可以显著提升最终的模型识别准确率:rank-1在Market1501上提高0.7百分点,在DukeMTMC上提高1.5百分点,在CUHK03-Labeled上提高2.4百分点,在CUHK03-Detected上提高3.8百分点。