摘要：针对3DMM参数拟合方法生成的纹理过于粗糙、结果不够逼真的问题,提出一种基于深度学习的单幅图像逼真3D人脸重建方法.首先构建RP-Net回归网络和包含5万幅人脸图像的数据集,从输入图像中学习参数,并拟合人脸模型生成3D人脸几何;然后通过构造多层次的损失函数进行弱监督学习,包括低水平的像素损失、地标损失和高水平的身份损失;最后通过纹理映射的方式生成逼真的人脸纹理.在2个通用人脸数据集和1个人工生成的人脸数据集上与最近的3D人脸重建方法进行对比实验,并对影响重建的光照、表情和转向等因素进行实验,根据SSIM和PSNR对3D重建结果进行量化分析.实验结果表明,所提方法面向单幅图像可以生成准确的3D人脸形状和逼真的人脸纹理;与最近的3D人脸重建方法相比,该方法的训练时间和迭代次数分别降低了6%和13%,SSIM值增加0.005~0.010,PSNR值平均提高0.03~0.08 dB.

摘要：超密集低地球轨道卫星通信网络能弥补传统地面网络频谱资源稀缺、覆盖范围有限的不足,有潜力提供全球大规模接入的高速率服务。由于卫星的高速移动性,卫星通信对天线性能,如波束控制能力和天线增益等,也提出了更为严苛的要求。因此,对一种新型的超材料天线——可重构全息超表面(reconfigurable holographic surface,RHS)辅助卫星通信展开了研究。RHS采用全息原理对超材料单元进行电控,从而实现波束成形。基于RHS的硬件结构和全息工作原理,提出了一种RHS辅助多卫星通信方案,该方案同时考虑卫星跟踪和数据传输。同时,设计了全息波束成形优化算法以最大化和速率。仿真结果验证了所提方案的有效性并表明了相较于传统相控阵天线,RHS提供了一种成本效益更高的卫星通信支持方式。

摘要：广义频分复用(GFDM)系统存在固有的子载波间干扰和子符号间干扰,在时频双选择信道下,会产生严重的导频污染现象,使基于导频的信道估计性能显著下降。为此,提出一种基于深度学习的GFDM系统信道估计框架,将离散导频位置处最小二乘信道估计值构成低分辨图像作为网络输入,利用深度残差网络恢复信道时频响应的高分辨图像,实现GFDM系统的信道估计。设计了基于深度残差网络的GFDM时频双选择信道估计算法的仿真系统,通过离线训练获得深度残差网络的最优参数。仿真结果表明,所提算法能够得到接近于最小均方误差信道估计的精度和误码率性能,并具有稳健的多普勒频移泛化能力。

摘要：鉴于量子密码在密钥分配方面取得的巨大成功,人们也在尝试利用量子性质来设计其他各类密码协议。匿名认证密钥交换就是一类尚缺乏实用化量子实现途径的密码任务。为此,该文提出一个基于量子不经意密钥传输的量子匿名认证密钥交换协议。它在满足用户匿名性和实现用户与服务器双向认证的前提下,为双方建立了一个安全的会话密钥。该协议的安全性基于量子力学原理,可以对抗量子计算的攻击。此外,该协议中服务器的攻击行为要么无法奏效,要么能够与外部窃听区分开(从而被认定为欺骗),因此服务器通常不敢冒着名誉受损的风险来实施欺骗。

摘要：为构建一种非复制型mRNA平台并探究电穿孔介导的mRNA对小鼠健康状况的影响及蛋白的表达情况,以荧光素酶作为靶标基因,用T7 RNA聚合酶体外转录及酶法加帽加尾的策略制备mRNA,用活体基因导入仪通过电穿孔的方式体内递送mRNA,借助小动物活体成像系统观测荧光素酶蛋白在小鼠体内的表达强度和持续时间。结果表明,使用该非复制型mRNA平台得到的mRNA成功在体内外表达,电穿孔介导的mRNA对小鼠健康体征无明显影响,所有的小鼠均成功表达了荧光素酶蛋白,蛋白表达在电穿孔后第1天达到峰值,在第4天迅速下降,但蛋白表达强度和持续时间存在较大的小鼠个体间差异。研究对非复制型mRNA的构建及其应用于疫苗或肿瘤药物研发具有重要参考价值。

摘要：分析了时间敏感网络控制架构的设计需求,从配置对象、架构模型、架构实现等3个方面指出了时间敏感网络(TSN)控制架构的发展现状和面临的技术挑战,围绕需求感知、策略计算、策略部署等核心功能重点研究了基于网关和统一架构的2种实现方式,给出了TSN控制架构的发展趋势,为TSN的应用与推广奠定技术基础.

摘要：―为应对网络空间中的未知安全漏洞,拟态防御系统作为一种动态异构冗余的新型防御架构破茧而出.拟态系统根据网络环境自发进行重配置,扭转了传统静态网络攻防不对等的局面.然而目前仍缺乏有说服力的能够定量评估并比较不同的安全防御系统有效性的实用方案.本文深入研究拟态架构,提出了一种二维分析模型,该模型将系统配置细节计算为量化结果,以比较不同动态网络的可靠性,且该模型在不同网络配置间可保持良好的可扩展性.具体来说,在分析的第1维度即单节点攻击分析时,我们详细介绍了系统配置,使用广义随机Petri网模型对攻击者和防御者的行为分别进行描述建模,刻画其对系统状态的影响.结合泊松过程、常见漏洞和暴露以及常见漏洞评分系统,我们对其影响设计函数进行赋值、量化计算.在分析的第2个维度即链路攻击中,我们采用马尔可夫(Markov)链,并用鞅理论进行计算,量化表达了攻击难度即攻击得手时长和网络配置之间的关系.最后,给出日常防御下和攻击情景下的安全度量方案,验证了拟态防御的有效性,为拟态系统的设计提供了理论指导.

摘要：分析了利用Container解决自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)移动而导致的资源和延迟失配问题的可行性,采用了C-RAN(Cloud-Radio Access Network)、吉比特无源光网络、光城域网和云数据中心在内的融合网络架构。通过AGV在小区的停留时间以及AGV移动后所处的空间位置,设计了同时最小化服务时延和迁移开销的双目标动态容器迁移(Dynamic Container Migration,DCM)优化框架,最后提出了基于AGV时域和空间位置信息的自适应Container迁移算法(Adaptive Container Migration Algorithm based on Time-domain and Location Information,ACMA-TLI)。仿真结果验证了所提算法在迁移时延、迁移开销和资源均衡等方面的优势,且与对比算法相比在平均延迟方面的提升可达124 s。