摘要：针对室内场景中由于光照变化、人体形态被遮挡以及在特殊视角下人体姿态变化等因素导致行人跌倒检测精度低、实时性差的问题,提出了一种基于YOLOv8改进的轻量级跌倒检测算法FDW-YOLO。将骨干网络中的C2f模块替换成FasterNext模块,增强有效特征复用的同时降低计算复杂度。根据人体跌倒姿势变化大的特点,设计了3种在颈部层不同位置添加动态可变形卷积模块的网络结构,并在自制的跌倒行为目标检测数据集上进行实验比较,最终根据网络性能选择YOLOv8-C方案。在改进后的网络中引入边界框回归损失函数WIoU取代原有的CIoU。实验结果表明,FDW-YOLO跌倒检测算法较YOLOv8n在mAP@0.5指标上从96.5%提升到97.9%,在mAP@0.5:0.95指标上从72.5%提升到74.3%,同时参数量和计算量只有4.1×10^(6)和7.3×10^(9),符合在低算力工业场景中部署的要求。

摘要：以YOLOv8为代表的单阶段目标检测算法,在骨干网络中有比较明显的优化,但在颈部网络未能高效地融合上下文信息,导致在小目标检测方面存在漏检、错检的问题,并且还存在模型参数量大、计算复杂度高的问题,无法满足端到端的工业部署需求。针对以上问题,引入基于Transformer结构的BiFormer注意力机制,加强对小目标的检测性能,提升算法的精度;引入GSConv模块,在保证算法性能不受到负面影响的前提下减小算法规模。为了平衡BiFormer带来的计算量和参数量的增加,设计了一种名为Bi-YOLO的目标检测算法,以达到轻量化和算法性能的平衡。实验结果表明,Bi-YOLO目标检测算法和YOLOv8n相比,算法精度提高了4.6%,DOTA数据集小目标检测精度提高了2.3%,参数量下降了12.5%。Bi-YOLO有效实现了模型轻量化和性能的平衡,为端到端的工业部署提供了新思路。

摘要：图卷积网络在处理网络数据的各种任务上有很多应用,特别是异构图卷积网络更是得到了广泛应用.但是,现有的工作中大多只设计单一关系的异构网络,这在处理那些含有多类型节点并且节点间具有多重网络关系的复杂异构网络时,很难准确捕获到跨不同关系的节点的特征,因此,这些异构网络的效果自然是不能令人满意的.为了应对这一挑战,提出了一种处理异构网络嵌入的多路动态注意力图卷积网络(MDAGCN).MDAGCN首先通过动态聚合同一节点对之间多种关系的信息,然后通过注意力机制得到不同长度元路径注意力权重,最后使用多层卷积结合注意力权重充分获取不同长度元路径上的信息来学习节点表示.在3个真实的数据集上进行实验.结果表明:MDAGCN模型可以通过动态权重以及注意力充分学习异构网络上的节点信息,以此提升节点分类和链路预测的效果.

摘要：SERS技术与机器学习结合的策略在检测和识别不平衡类癌症中发挥着极其重要的作用.为了解决类不平衡问题给分类精度造成的影响,设计了一种SERS技术结合APS-SMOTE-PCA-KNN(synthetic minority oversampling method with adaptive priority selection(APS-SMOTE)-principal component analysis(PCA)-k-nearest neighbors(KNN))的癌症诊断新策略,实现快速、灵敏、非标记地检测和识别癌症.结果显示:新策略能够测得健康人和癌症患者血清的特征光谱,很好地解决了类不平衡问题给分类精度造成的影响,准确率可以达到85.0%.SERS技术结合APS-SMOTE-PCA-KNN对于未来癌症诊断具有积极的借鉴意义.

摘要：针对作业车间调度问题(Job shop scheduling problem,JSP),以优化最大完工时间为目标,提出一种基于障碍图模型和禁忌搜索混合算法。在障碍图模型中,设计有效的路径搜索算法,实现被移走工件的科学插入,进而实现工件级尺度的搜索。在禁忌搜索算法中,采用邻域结构实现移动工序搜索。通过两种算法混合,实现工件级与工序级尺度协同搜索,当某一算法陷入局部最优时,从当前算法的邻域解中选择一个解进入另一个算法运行,二者相互协同从而求解出高质量的解。通过对JSP基准算例测试,验证所提算法的有效性。通过研究障碍图路径的特征,设计新的节点扩展方式,不仅可以寻找障碍图最短路径,还可为其它路径搜索提供方法借鉴,同时所提的混合算法也可以看作是一个有效的算法框架。

摘要：无线能量传输技术能够有效缓解无线传感器网络中传感器节点的能量供给瓶颈问题,延长网络寿命甚至实现网络的永久可持续性运转。已有工作大多针对静态无线传感器网络(传感器节点位置固定)研究静态充电器的部署问题或是移动充电器的充电路径优化问题,而忽略了传感器节点移动的场景。因此,针对动态无线传感器网络(传感器节点可以移动),设计并优化了移动充电器在网络中的充电路径,使得在有限的时间内最大化移动充电器的充电效用,即充电器在有限的时间内遇到尽可能多的传感器节点并为它们充电。注意,移动充电器在移动的过程中可以选择停下来,为其当前位置充电范围内所遇到的多个节点同时进行无线充电。首先证明该问题是一个APX-hard问题。其次,基于离散化构造的有向无环图,提出一种基于回溯思想的分层剪枝算法,该算法以贪婪算法的解作为基准,逐层剪枝,从而得到固定时隙划分下的最优充电路径。仿真结果表明,所提算法能够有效地提升充电效用。

摘要：身份信息滥用是社会顽疾问题。文中提出了一种基于区块链的身份鉴证与授权(Blockchain-based Identity Authentication and Authorization,BIAA)机制,该机制要求用户主体在对业务进行身份授权时提供有效身份证件和生物特征信息,确保业务为本人授权;同时将业务信息及身份授权写入区块链账本,进一步实现业务的安全存证与可追溯。为构建该机制,提出了“身份注册-身份授权”星形多区块链架构,身份注册链采用可控联盟链方式,由身份管理权威机构对身份信息注册实施管理,并提供身份鉴证服务;身份授权链可由各行业在获得权威机构许可后构建,其提供的相应业务在身份鉴证确认后,与身份授权信息写入身份授权链。在技术实现上,设计了一个身份注册-鉴证-授权(Identity Register-Authenticate-Authorize,IRAA)终端,将用户生物信息和身份证件信息读取后利用哈希运算转化为密文,确保用户明文信息不上线;设计了身份鉴证协议,实现身份鉴证链为各身份授权链提供身份鉴证服务,协议过程以密文形式进行;设计了身份授权通用智能合约,实现对应用业务的身份授权管理与存证。最后利用二代身份证和指静脉纹作为身份信息构建了原型系统,验证了BIAA机制的安全性、可行性与有效性,为解决身份信息滥用问题提供有价值的参考。

摘要：针对目前区块链系统跨链互操作难问题而导致的“信息与价值孤岛”现象,提出一种基于联盟自治的区块链跨链机制。该机制的核心思想是以链治链,通过构建一条由多方共治的中继联盟链来管理跨链网络,用于解决不同区块链系统之间的数据共享、价值流通与业务协同问题。首先,提出了一个基于中继模式的跨链系统为同异构区块链系统提供交互服务;其次,详细设计了中继联盟链,设定了应用链及其用户参与跨链系统的规则;然后,总结了跨链交互的基本类型并制定了基于智能合约的跨链交互实现流程;最后,通过多组实验验证了跨链方案的可行性,评估了跨链系统的性能指标,并且分析了整个跨链网络的安全性。仿真结果与安全性分析证明,所提机制中的通道分配策略与出块权分配方案具有实际可行性,当涉及资产交易时,该机制的吞吐量最高可达到758 TPS,而不涉及资产交易时的吞吐量最高可达到960 TPS,且拥有高级别的安全性与粗细粒度兼具的隐私保护机制。基于联盟自治的区块链跨链机制可提供安全高效的跨链服务,适用于目前大多数跨链场景。

摘要：针对约束优化问题,本文提出一个新的单参数填充函数,并设计相应算法。然后将此填充函数应用于对聚类问题中的权重优化,结合聚类模型的过程给出相应算法步骤,运用 Python 对数据集进行聚类分析并得出权重参数。最后,实验结果表明该填充函数算法的可行性。

摘要：基于模型的诊断为人工智能领域中一个重要的研究分支,极小碰集即候选诊断的求解过程极大影响最终的诊断效率.本文关注当前主要的极小碰集求解算法,简要介绍了它们的基本思想,从算法描述和实例比较了它们的异同和复杂性,并设计实现了一个统一的实验平台,测试并比较了它们的实际执行效率,为实际选择合适的算法提供了重要参考依据.