摘要：车辆协同感知定位是车辆定位的热点技术.针对车载自组织网络,本文在GPS卫星导航和车辆自身航位推算(DR)的基础上,利用车辆之间的到达时间(TOA)观测和车辆到车辆(V2V)的实时通信来设计一种分布式协同定位方法.针对协同定位中TOA测量函数的非线性和辅助车辆真实位置未知的问题,提出了一种基于改进无迹卡尔曼滤波(UKF)的协同定位算法.相对于传统的UKF协同定位使用GPS观测值作为辅助车辆位置,本文提出的算法将辅助车辆位置作为未知参数,扩维到状态向量,有效降低了辅助车辆位置误差对定位精度的影响.Monte Carlo仿真结果表明,利用TOA观测的协同定位精度明显优于仅利用GPS和DR的独立定位精度,且改进的UKF协同定位算法相比于传统UKF算法,具有更高的定位性能.

摘要：不同的任务调度算法将任务分配在不同的处理单元,会产生不同的能耗。在基于片上网络的多核系统中,将任务分摊到所有处理器核能提高系统利用率,但导致大量的簇间通信,增加数据传输能耗。本文在对系统能耗进行建模的基础上,提出一种能耗约束的任务调度算法。该算法结合任务间依赖关系,动态计算任务分配时产生通信开销最小的簇和系统利用率最大的簇,通过计算在相应簇上产生的系统能耗,选择产生系统能耗小的分配方案以平衡系统利用率和簇间通信开销。仿真实验结果证明,算法在减少了簇间通信开销并提高系统利用率的同时,降低了系统能耗。

摘要：在无线可充电传感网的研究中面临诸多挑战,如无线功率传输中易衰弱、充电规划复杂度高、内存数据易溢出导致丢包。为此,引入智能反射面(IRS)并基于强化学习设计一种无线传感网能量传输和数据收集方案IRS_MDP。首先,该方案建立反射相位偏移优化问题,计算出以任一传感器节点为充电目标节点时IRS的最优相移值,实现最大化目标节点处所接收的功率。其次,根据上述结果并结合传感器实时状态,基于强化学习设计关于充电和数据传输过程的优化充电策略实现丢包率降低。仿真结果表明,该方案相较其他方案可以更好地提升网络吞吐量和降低数据丢包率。

摘要：本文研究当零售商存在自有资金约束且损失厌恶时,供应商应如何设计延迟支付契约,以及契约设计对零售商决策的影响。首先,构建博弈模型,并给出了转移价格-延迟支付契约和收益共享-延迟支付契约;其次,构建求解模型,给出供应商的最优契约决策、零售商的订购决策;接着,进一步分析了零售商损失厌恶程度和自有资金水平对供应商最优契约设计的影响。研究表明:当零售商的损失厌恶程度和自有资金水平低于某个临界值时,供应商偏好提供收益共享契约,零售商订购集中决策时的订购量;当零售商的损失厌恶程度和自有资金水平高于某个临界值时,供应商偏好提供转移价格契约,零售商的订购量少于集中决策时的订购量。最后,本文通过数值算例验证了上述结论。本文在一定程度上丰富了现有供应链延迟支付契约理论的研究,为供应链节点企业的相关决策提供了依据和参考。

摘要：为了解决目前基层党建工作当中存在的工作效率低、数据安全性低和共享不充分等问题,本文提出一种基于联盟链的基层党建工作系统模型。系统模型具有数据上链、组织关系转接、组织活动共享、党费的缴纳和审核的功能,有助于提高基层党建工作的数字化和信息化水平。

摘要：针对小样本间的细粒度分类中同种样本间不同个体的差异性不明显,导致特征难以提取的问题,设计了使用自监督的抠图式度量学习图像分类建模训练方法,在不增加数据集人工标注成本的基础上提高分类精度.首先,将数据集进行抠图处理,扩大检测目标在图像中的占比,突出样本特征.其次,通过比较网络结构模型及距离度量函数,择优对模型进行改进.最后,采用孪生网络的思想将样本集和验证集输入特征提取器中通过度量函数的计算得到两者相似度.选用的样本集为公开数据集CUB_200_2011和Standford Dogs Dataset,实验结果显示,提出的方法在性能和精度上得到了较好提升.

摘要：针对现有的软件缺陷预测模型中所存在的不足,将量子免疫克隆算法和BP神经网络算法结合,应用到软件缺陷预测中,设计了基于量子免疫克隆BP算法的软件缺陷预测模型(SDPM-QICBP).在该模型中,将量子计算引入到传统进化算法中,特别是在计算量子旋转门的角度时,将传统的查表计算方式与Logistic映射公式相结合,设计了新的量子旋转角的计算公式.模型采用量子免疫克隆算法(QIC)对标准BP神经网络的阈值和权值优化改进,并基于相关数据集进行实验分析.仿真实验的结果表明,和标准BP神经网络算法和朴素贝叶斯算法(NB)相比,该模型准确度和精确度均较高,且迭代次数减少.

摘要：推荐算法的重要应用场景之一是电影推荐,现有的多数推荐模型利用单独的辅助信息进行推荐,一定程度上缓解了推荐不准确问题,有效利用多源信息是提升推荐效果的方式之一.设计了融入注意力机制的残差网络(ARN)模型提取电影海报的特征,增强神经网络对于局部重点区域的判别,从而对电影海报影响力大的区域权重进行调整;将海报不同类型的多源特征信息作为推荐模型的输入,提出了一种融合多源信息的深度学习推荐模型.最后,通过与多种模型在不同数据集上的性能指标进行对比,验证模型的有效性,且能够缓解数据解稀疏性问题,提升推荐模型的推荐性能.

摘要：本文针对《网络设计与运维技术》实验教学在新冠病毒肺炎疫情影响下的实验教学现状进行分析,结合云课堂环境进行线上教学和线下实践,提出“虚”“实”结合的实验构想。并以搭建真实情境贴近生活身边的家庭局域网网络工程项目驱动为主导,用GNS3虚拟仿真辅助,研究并设计了两者结合的教学方案。实际运行结果表明,该教学方案能提高学生的实验兴趣,提高实验教学效果。

摘要：随着物联网、人工智能等信息技术的发展,企业对在线办公的使用便捷性、安全性等方面提出了更高的要求.为了解决现有办公软件安装和操作繁琐、人性化和安全性方面不足等问题,本研究设计并实现一个基于uni-app和SpringBoot框架的移动智能办公系统.该系统采用Shiro和JWT技术实现了用户身份认证和权限授权;使用Docker构建人脸识别运行环境,实现拍照签到,并采用GPS定位和本地宝技术,实现员工签到地疫情风险管理;采用轮询机制实现消息的自动接收和推送,并通过异步多线程向RabbitMQ发送公告以实现消息数据的缓存,从而减少数据库写入压力.经测试表明,本系统可有效地进行身份认证与授权、消息的自动推送与接收、视频会议的创建与编辑、拍照签到、签到地疫情风险管理、考勤统计等,数据传输稳定性好,人机操作界面稳定易用.因此,本系统能有效地提高团队间的沟通效率和在线办公质量,并提供更人性化和便捷的用户体验,对推进在线办公智能化、信息化建设具有重要意义.