摘要：针对无人机视角下的目标存在多尺度、目标小、被遮挡与背景复杂等问题,提出了一种基于动态样本注意力尺度序列的YOLOv8改进算法BDAD-YOLO。通过引入BiFormer的思想来改造原模型骨干结构,提高模型对关键信息的关注度,更好地保留目标细粒度细节信息。由于目标存在大小、位置等多变性,传统卷积并不能很好地处理这一情况,因此基于DCN(deformable convolutional network)的思想,设计了一种可以增强对小目标特征提取的C2_DCf模块,从而进一步提高颈部网络中小目标层对特征信息的融合。提出一种基于动态样本的注意力尺度序列融合框架AFD(attention-scale sequence fusion framework based on dynamic samples),使用轻量化动态点采样并通过融合不同尺度的特征图来增强网络提取多尺度信息的能力。使用WIoU损失函数,改善小目标低质量数据对梯度的不利影响,以加快网络收敛速度。实验结果表明,在VisDrone数据集中的val集与test集上平均精度(mAP@0.5)分别提升了4.6个百分点、3.7个百分点,在DOTA数据集上平均精度(mAP@0.5)提升了2.4个百分点,证明了改进算法的有效性和普适性。

摘要：已有许多方法用于英文网页的特征抽取,相对而言适合于中文网页的方法还不多。该文设计了一个综合考虑位置、频率和词长3个因素的中文Web文本词权重的计算公式,提出了一种用变长度染色体遗传算法提取Web文本特征的方法。实验表明该方法在降低特征矢量维数方面是有效的。

摘要：为了解决多电机驱动的机械臂系统在复杂环境运行时,其关节位置容易受到负载等外界干扰,导致位置的跟踪误差及同步误差较大,造成系统工作性能下降等问题,提出了一种新型多电机环形耦合控制策略(NRCC)。NRCC中设置了同步比例系数保证多电机协调运行;设计了自抗扰补偿控制器和相邻平均误差处理器,自抗扰补偿控制器通过相邻平均误差信号对电机位置控制信号进行二次补偿,减小了多电机间的同步误差;同时,提出了一种自适应神经模糊推理系统(ANFIS)优化的新型指数趋近率滑模跟踪控制器(ANFIS-SMC)和扰动观测器保证电机的位置跟踪性能。仿真结果表明:该控制策略有效地减小了多电机间的同步误差,保证了电机的高精度跟踪性能。

摘要：带标注的医学影像数据过少使模型的学习能力有限,深度检测过程中下采样带来的微小结节特征信息容易丢失。为此,设计了一种基于计算机断层扫描的生成式对抗网络(CT-GAN)的数据增强及改进YOLO-V4检测框架的肺计算机辅助检测系统。首先,在结节生成框架CT-GAN中引入DropBlock正则化方法,实现带标注医学影像的数据增强,以提升肺结节的生成质量;其次,在YOLO-V4中引入坐标注意力机制,以捕捉肺结节的位置感知、方向感知和跨通道的信息,更加精确地检测肺结节感兴趣区域。实验结果表明,在LUNA16数据集上,所提框架的数据增强和结节检测的性能优于其他框架。

摘要：近年来,CPU-GPU异构系统在光学遥感影像数据处理领域的应用得到了广泛关注。首先介绍CPU-GPU异构系统的体系架构及发展历程。其次,介绍光学遥感影像数据处理流程。接下来,对CPU-GPU异构系统在光学遥感影像预处理、后续处理领域应用现状进行介绍。最后对CPU-GPU异构系统在光学遥感影像数据处理系统中的应用进行分析和总结,分析可知,CPU-GPU异构系统在光学遥感影像数据处理领域应用具有可行性且前景广阔,但仍需解决算法并行化设计、优化及CPU和GPU负载平衡等关键问题,这对推动CPU-GPU异构系统在光学遥感影像数据处理中的应用具有重要意义。

摘要：为了提高无刷直流电机(BLDCM)的工作稳定性,设计了一种基于Q学习算法优化的BP神经网络控制器(QBP-PID)。QBP-PID利用BP神经网络(BPNN)对PID增益进行调节,并且引入Q学习的最优策略来修正权值动量项因子,优化BPNN中的关键权值,使得控制器具有更好的学习能力和在线修正能力。仿真结果表明:相比传统的PID、模糊PID(FuzzyPID)和BP神经网络PID(BP-PID),QBP-PID的自适应能力、抗干扰能力和鲁棒性更强。

摘要：关系抽取作为知识图谱等诸多领域的上游任务,具有广泛应用价值,近年来受到广泛关注。关系抽取模型普遍存在暴露偏差问题,抽取文本普遍存在实体嵌套和实体重叠问题,这些问题严重影响了模型性能。因此,提出了一种基于片段标注的实体关系联合抽取模型(span-labeling based model,SLM),主要包括:将实体关系抽取问题转化为片段标注问题;使用滑动窗口和三种映射策略将词元(token)序列进行组合排列重新平铺成片段(span)序列;使用LSTM和多头自注意力机制进行片段深层语义特征提取;设计了实体关系标签,使用多层标注方法进行关系标签分类。在英文数据集NYT、WebNLG上进行实验,相对于基线模型F1值显著提高,验证了模型的有效性,能有效解决上述问题。

摘要：针对在肺结节分割过程中结节边缘像素点模糊导致模型分割精度低的问题,提出一种用于增强边缘特征的对称双分支结构分割模型GEU-Net(Gabor edge U-Net)。其主干分支使用U-Net来捕获结节整体视觉特征以及全局上下文信息,边缘分支则设计Gabor卷积模块提取结节边缘纹理特征,并通过跳跃连接对主干分支与边缘分支编码器提取到的特征进行融合。此外,提出一种融合交叉熵和Focal Loss的混合损失函数,用于解决两个分支在训练过程中存在的正负类样本不均衡问题。在公开数据集LIDC-IDRI以及LNDb上进行了结节分割实验,实验结果表明,GEU-Net分割模型在两个数据集上的Dice系数分别为92.79%和86.78%、平均交并比分别为87.53%和79.09%、召回率则分别为94.35%和87.43%,与基线算法相比分割性能得到了一定程度的改善。

摘要：针对小型无人机设计的姿态测量系统,提出一种用于小型无人机姿态估计的四元数扩展Kalman滤波算法.该算法通过建立四元数姿态运动模型和航姿传感器测量模型,构建了以四元数和陀螺仪随机漂移为状态向量、以加速度计测量值和磁阻仪解算的航向角为观测向量的扩展Kalman滤波器,并设计了自适应测量噪声协方差矩阵修正法.实验结果表明,该算法不但解决了微机电系统惯性器件用于载体姿态测量时精度低、易发散、易被干扰的问题,而且显著减小了陀螺仪随机漂移对姿态估计的影响,有效提高了姿态估计的精度.

摘要：针对传统数据库检索中检索速度较慢、检索结果不完整、检索结果排列无序等问题,基于全文检索工具Lucene索引的结构,设计一种基于Lucene的数据库索引结构,并提出记录倒排索引链表的概念,使网站不用再按照传统顺序查找方式进行检索。