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基于云计算的数字图书馆特色资源共享模式及实践探索 被引量：2
1
作者 张瑾 王昌军 尧迟月 《信息记录材料》 2025年第2期212-214,244,共4页
本文研究了基于云计算技术的数字图书馆特色资源共享模式,分析了云计算在数据处理、系统扩展及成本控制上的优势,并详细阐述了资源共享模式的设计与实施,包括资源收集、分类、存储、检索与共享等关键环节。通过具体案例,验证了该模式在... 本文研究了基于云计算技术的数字图书馆特色资源共享模式,分析了云计算在数据处理、系统扩展及成本控制上的优势,并详细阐述了资源共享模式的设计与实施,包括资源收集、分类、存储、检索与共享等关键环节。通过具体案例,验证了该模式在提升资源利用效率、促进知识传播方面的有效性,同时提出了未来改进与拓展的建议,为数字图书馆资源共享模式的创新与发展提供了参考。 展开更多
关键词 云计算 数字图书馆 特色资源 资源共享 实践探索
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基于多传感器融合的语音数据库构建与应用 被引量：1
2
作者 陈倩倩 《自动化与仪器仪表》 2025年第3期144-148,共5页
为了提高中文语音数据库中语音识别的准确率、扩大语音数据存储量,研究提出使用多传感器融合技术构建关于中文的语音数据库。为验证多传感器融合技术的性能,研究对该技术进行了模拟实验,结果显示,多传感器融合技术数据融合的准确率为95.... 为了提高中文语音数据库中语音识别的准确率、扩大语音数据存储量,研究提出使用多传感器融合技术构建关于中文的语音数据库。为验证多传感器融合技术的性能,研究对该技术进行了模拟实验,结果显示,多传感器融合技术数据融合的准确率为95.8%,对语音数据的查全率和查准率分别为98.9%和99.8%。而对基于多传感器融合的中文语音数据库进行实证分析,结果显示,该语音数据库中的语音音高、音调、音长、音质的准确率分别为97%、96%、94%和97%。由上述结果可知,研究提出的基于多传感器融合的中文语音数据库能够提高语音识别的准确率,扩大数据库容量。 展开更多
关键词 语音数据库 数据融合 信息融合 多传感器融合 语音识别
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基于Unity3D和插补轨迹规划算法的虚拟仿真教学系统研究
3
作者 史歌 王敏 +2 位作者 王静 高琳 盛林 《自动化与仪器仪表》 2025年第6期231-234,240,共5页
为提高课堂教学的实验实训效率和效果,实验基于Unity3D软件和插补轨迹规划算法,构建一个基于工业机器人的虚拟仿真教学系统。首先,采用Unity3D软件对虚拟仿真教学系统进行开发设计;然后借助SolidWorks、3DMAX建模软件对工业机器人进行... 为提高课堂教学的实验实训效率和效果,实验基于Unity3D软件和插补轨迹规划算法,构建一个基于工业机器人的虚拟仿真教学系统。首先,采用Unity3D软件对虚拟仿真教学系统进行开发设计;然后借助SolidWorks、3DMAX建模软件对工业机器人进行模型构建,并对其进行贴图和UI界面设计;最后通过插补轨迹规划算法对工业机器人进行运动规划和自由控制。实验结果表明,提出的插补轨迹规划算法可实现工业机器人末端姿态规划,且设计的虚拟仿真教学系统可为实验者提供沉浸式的教学体验效果,能够提升实践教学质量和效率,具备有效性。 展开更多
关键词 Unity3D软件 插补轨迹规划 虚拟仿真 教学系统 工业机器人
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基层社会网格治理异构数据字典融合优化方法研究
4
作者 王庆 杨万哲 张聪 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期577-583,共7页
数据字典(Data Dictionary,DD)是数据库系统设计内容的重要组成部分,是描述数据库中各数据属性、组成和结构的数据列表集合。一些通用性信息化系统开发过程中,设计开发人员经常遇到如何融合优化既有异构数据字典的问题,这些既有数据字... 数据字典(Data Dictionary,DD)是数据库系统设计内容的重要组成部分,是描述数据库中各数据属性、组成和结构的数据列表集合。一些通用性信息化系统开发过程中,设计开发人员经常遇到如何融合优化既有异构数据字典的问题,这些既有数据字典因设计时缺少行业数据标准或业务范围局限性,在数据表征定义和数据组成及结构设计上差异化明显,但其数据内涵具有高度可融合性,需要花费大量时间和资源通过人工来维护融合数据字典。文中以基层社会网格治理业务背景,针对基层社会治理推广数字化应用开发中异构数据字典融合的痛点问题,研究异构数据字典融合优化方法及相关技术;设计了考虑数据信息完备性和数据结构完整性的数据字典语义去重消岐、关键词提取、相似度计算、数据字典表结构融合方法等4个方面的数据字典融合方法和技术。基于基层社会网格治理业务相关数据字典融合优化实验验证,相较于传统的数据字典融合方法显著提升了融合效率和效果。 展开更多
关键词 数据字典 数据库设计 编辑距离 相似度计算 基层社会网格治理
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基于小波变换和PSO-LSTM的智慧教学机器人抓取识别方法
5
作者 徐文 李婷 《自动化与仪器仪表》 2025年第3期149-153,共5页
针对传统教学机器人抓取识别精度低,识别效率不高的问题,提出一种基于小波变换与粒子群算法(Particle Swarm Optimization algorithm,PSO)优化长短时记忆神经网络(Long Short-term Memory Networks,LSTM)的智慧教学机器人抓取识别方法... 针对传统教学机器人抓取识别精度低,识别效率不高的问题,提出一种基于小波变换与粒子群算法(Particle Swarm Optimization algorithm,PSO)优化长短时记忆神经网络(Long Short-term Memory Networks,LSTM)的智慧教学机器人抓取识别方法。首先,采用小波变换方法对物体移动信号进行特征提取;然后以LSTM神经网络作为基础识别网络,并采用PSO对LSTM神经网络进行优化,搭建一个基于PSO-LSTM的智慧教学机器人抓取识别模型;最后将提取特征输入至该模型中进行抓取识别。实验结果表明,本方法的抓取识别mAP分别取值为96.84%,相较于传统的SURF抓取识别方法和YOLOv5抓取识别方法,mAP分别高出了17.46%、19.04%,且本方法的抓取识别所用时间仅为8.46 s,对比于另外两种方法分别降低了13.59 s和21.17 s。由此说明,本方法能够提高抓取识别精度和效率,可为智慧教学提供参考借鉴。 展开更多
关键词 智慧教学 小波变换 粒子群优化算法 LSTM神经网络 抓取识别
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基于概念网络的生态领域机器翻译模型研究
6
作者 马亚丽 王亚荣 《自动化与仪器仪表》 2025年第6期188-192,共5页
针对传统生态领域中的机器翻译模型存在深层语义表达和翻译质量低的问题,构建一个基于概念网络(HNC)融合神经网络机器翻译(NMT)的生态领域英语翻译模型。首先,采用NMT作为无监督英语翻译基础模型;然后通过横向混合和纵向拼接方式将NMT与... 针对传统生态领域中的机器翻译模型存在深层语义表达和翻译质量低的问题,构建一个基于概念网络(HNC)融合神经网络机器翻译(NMT)的生态领域英语翻译模型。首先,采用NMT作为无监督英语翻译基础模型;然后通过横向混合和纵向拼接方式将NMT与HNC进行融合,并在其基础上添加一个基于上下文的词对齐模型,通过该模型实现生态领域英语文本的准确翻译。实验结果表明,HNC-NMT在迭代至336次时损失值逐渐趋于稳定状态,BLEU评分和TER值分别为0.96和0.25,且词对齐正确率为96.89%,均优于其他英语翻译模型。由此分析可知,本模型可实现生态领域机器翻译深层语义信息学习和表征,翻译质量显著提升,具备有效性。 展开更多
关键词 概念网络 NMT模型 无监督学习 英语翻译 词对齐
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综合运动前景与运动行人的智能视频双重监测算法设计
7
作者 刘彦琴 李杰 李嘉仁 《自动化与仪器仪表》 2025年第2期5-9,共5页
针对传统监控视频存在目标尺寸小、行人被遮挡导致检测精度和跟踪效果不佳的问题,提出一种综合运动前景与运动行人的智能视频双重监测算法。首先,基于YOLOv5算法,构建一个结合协同注意力机制的行人检测模型;然后以行人检测模型作为检测... 针对传统监控视频存在目标尺寸小、行人被遮挡导致检测精度和跟踪效果不佳的问题,提出一种综合运动前景与运动行人的智能视频双重监测算法。首先,基于YOLOv5算法,构建一个结合协同注意力机制的行人检测模型;然后以行人检测模型作为检测器,引入DeepSORT的行人跟踪算法,并在该算法基础上加入GhostNet-cot重识别网络和抗遮挡策略;最后将改进YOLOv5检测模型与增强数据关联的DeepSORT跟踪模型相结合,搭建一个综合运动前景与运动行人的智能视频双重监测模型,通过该模型实现运动行人准确检测和跟踪。实验结果表明,本模型的MOTA、HOTA、IDFI指标分别取值为48.86%、53.35%和56.66%,均高于传统的DeepSort模型、GAN-RNN模型和ECA-BIFPN模型。且本模型的IDSW和参数量分别为204和9.2 M,明显低于另外三种模型。综合分析可知,本模型可实现运动行人的抗遮挡,基于监控视频的行人检测跟踪精度明显提高,可实现智能体育视频的双重监测。 展开更多
关键词 运动行人检测 YOLOv5算法 DeepSORT 目标跟踪 监控视频
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基于多传感器数据融合的动作识别训练辅助系统仿真研究
8
作者 钟华 孙莉 《自动化与仪器仪表》 2025年第7期205-209,共5页
针对传统体育动作数据融合和识别精度低,导致体育运动训练效果不佳的问题,设计一个基于多传感器数据融合的体育动作识别训练辅助系统。利用惯性传感器和视觉传感器分别进行人体关节点和深度图像采集;然后对两个传感器数据进行融合,并将... 针对传统体育动作数据融合和识别精度低,导致体育运动训练效果不佳的问题,设计一个基于多传感器数据融合的体育动作识别训练辅助系统。利用惯性传感器和视觉传感器分别进行人体关节点和深度图像采集;然后对两个传感器数据进行融合,并将其输入至搭建的PSO-BPNN模型中进行体育动作识别;最后将该模型应用到搭建的辅助训练系统中进行体育训练,以提升体育训练效果。仿真结果表明,提出的基于PSO-BPNN模型对走路、跑步、踢球、弯腰、下蹲5类体育动作的识别准确率分别为96.34%、91.77%、97.58%、99.42%和98.01%,均高于现有的PSO-LSTM模型和SA-SVM模型的体育动作识别准确率。系统应用发现,设计的系统可实现体育动作各关节点准确识别,与标准关节点间误差较小,可提升体育动作辅助训练效果。 展开更多
关键词 多传感器 数据融合 体育动作识别 辅助训练 BPNN神经网络
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基于改进海洋捕食者算法和优化极限学习机的空气质量指数预测研究
9
作者 马楠 王强 《微型电脑应用》 2025年第8期26-29,共4页
针对传统空气质量指数(AQI)预测方法存在预测精度低的问题,提出一种基于改进海洋捕食者算法(MPA)和优化极限学习机(ELM)的AQI预测方法。基于MPA算法求解原理,引入准反射学习策略、柯西变异策略和纵横交叉策略;采用改进MPA算法优化ELM模... 针对传统空气质量指数(AQI)预测方法存在预测精度低的问题,提出一种基于改进海洋捕食者算法(MPA)和优化极限学习机(ELM)的AQI预测方法。基于MPA算法求解原理,引入准反射学习策略、柯西变异策略和纵横交叉策略;采用改进MPA算法优化ELM模型,并搭建一个基于改进MPA-ELM的AQI预测模型。结果表明,改进MPA算法在76次迭代时即可实现快速收敛,相较于MPA算法的收敛曲线更为稳定;在测试集中,所提模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)预测误差分别为3.118%、2.936%和3.447%,均低于传统的樽海鞘群算法—卷积神经网络—长短时记忆(SSA-CNN-LSTM)模型、ELM-自编码器(AE)-BP模型和改进的经验模态分解—LSTM(CEEMDAN-LSTM)模型。根据结果可知,所提模型对AQI的预测误差更小,预测精度更高,满足空气质量监测的实际需求。 展开更多
关键词 人工智能 海洋捕食者算法 柯西变异 极限学习机 空气质量指数预测
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序列数据库搜索系统BLAST简介
10
作者 罗静初 《生物信息学》 2025年第3期165-174,共10页
基于局部序列相似性比对的数据库搜索系统BLAST是生物信息学领域常用工具之一。本文首先介绍数据库相似性搜索的基本概念,包括计分矩阵、空位罚分,以及灵敏度和特异度等;以血红蛋白alpha和beta亚基为例,说明BLAST搜索基本策略,包括分割... 基于局部序列相似性比对的数据库搜索系统BLAST是生物信息学领域常用工具之一。本文首先介绍数据库相似性搜索的基本概念,包括计分矩阵、空位罚分,以及灵敏度和特异度等;以血红蛋白alpha和beta亚基为例,说明BLAST搜索基本策略,包括分割种子串、确定近邻串、搜索高分对、延伸高分对、计算期望值等。讨论种子序列字长、计分矩阵、空位罚分等对搜索结果的影响。介绍blastp,blastx,blastn和tblastn四个BLAST通用程序,以及SmartBlast,Primer-Blast和Global Align等专用程序。文末简述BLAST主要用途,列举几个国际国内BLAST网站,介绍FASTA,BLAT,HMMER等其它数据库搜索程序。 展开更多
关键词 序列相似性 数据库搜索 BLAST搜索策略 计分矩阵 空位罚分 BLAST通用程序 BLAST专用程序
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基于深度学习的电子通信设备信号异常识别研究设计
11
作者 康晋 《自动化与仪器仪表》 2025年第3期228-232,共5页
针对当前信息化背景下电子通信设备信号异常识别方法存在识别精度低,识别效率不高的问题,提出一种基于深度学习的电子通信设备信号异常识别方法。首先,以小波包方法进行能量谱的特征提取,并采用旁路滤波方法对小波包进行改进,通过其解... 针对当前信息化背景下电子通信设备信号异常识别方法存在识别精度低,识别效率不高的问题,提出一种基于深度学习的电子通信设备信号异常识别方法。首先,以小波包方法进行能量谱的特征提取,并采用旁路滤波方法对小波包进行改进,通过其解决小波包方法分析振动信号的频谱混叠问题,以提升信号特征提取精度;然后将提取特征输入至基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的信号异常识别模型中,通过CNN网络实现信号异常准确识别。结果表明,本模型进行信号异常识别的平均精确率和平均召回率分别为94.68%和96.34%,均高于传统的BP(Back Propagation)模型和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,且本模型的信号异常识别时长仅为11.35 s,对比于另外两种模型分别降低了30.95 s和15.51 s。由此说明,本模型能够提升电子通信设备信号异常识别的精确率和效率,满足通信行业中通信设备信号异常识别需求,具备优越性。 展开更多
关键词 深度学习 小波包 特征提取 CNN网络 异常识别
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基于语音与行为数据分析的体质健康监测可穿戴设备研究
12
作者 王导利 《自动化与仪器仪表》 2025年第9期265-269,共5页
针对传统可穿戴设备语音交互质量低,导致语音与行为数据分析效果不佳的问题,提出设计一个基于SONET-SVM的语音与行为数据分析方法。首先,构建一个体质健康监测系统,并采用SONET模型进行语音增强;然后采用压力采集鞋垫采集监测对象的行... 针对传统可穿戴设备语音交互质量低,导致语音与行为数据分析效果不佳的问题,提出设计一个基于SONET-SVM的语音与行为数据分析方法。首先,构建一个体质健康监测系统,并采用SONET模型进行语音增强;然后采用压力采集鞋垫采集监测对象的行为数据;最后将该行为数据输入至支持向量机(SVM)中,通过其实现足底关键点位特征分类和行为特征分析。结果表明,基于SONET的语音增强算法的语音识别准确率为98.73%,本算法的准确率比传统的DSB、FSB和MVDR波束形成算法分别高了13.94%、10.55%和6.51%。SVM分类模型的步态行为数据分类准确率为99.52%,均高于KNN、CNN分类模型。由此证明,将基于SONET-SVM的语音与行为数据分析方法应用于可穿戴设备后,可实现监测对象体质健康准确监测,具备实用性和有效性。 展开更多
关键词 语音识别 行为数据分析 体质健康监测 可穿戴设备 SVM分类器
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基于F-CNN的电网工程场景识别系统设计与应用
13
作者 董斌 祝和春 +2 位作者 邹仕富 张剑铧 龚旗帜 《自动化与仪器仪表》 2025年第4期264-268,273,共6页
针对电网工程场景识别准确率和效率不高的问题,设计一种基于卷积神经网络的多源图像融合识别模型(Fusion image convolutional neural network,F-CNN)的电网工程场景识别系统。首先,然后采用改进的YOLOv5s网络进行电网场景图像进行目标... 针对电网工程场景识别准确率和效率不高的问题,设计一种基于卷积神经网络的多源图像融合识别模型(Fusion image convolutional neural network,F-CNN)的电网工程场景识别系统。首先,然后采用改进的YOLOv5s网络进行电网场景图像进行目标检测;然后对红外图像和可见光图像进行多光谱图像融合处理;最后通过F-CNN识别模型实现电网工程场景识别。实验结果表明,本模型的场景识别精确率、召回率和F1值分别取值为95.37%、94.06%和97.59%,明显高于传统的CNN-Transformer识别模型和ResNet-LSTM识别模型,且本模型的识别时长仅为18.52 s,相较于另外两种模型分别低了61.48 s和39.97 s。由此分析可知,本方法可实现电网工程场景快速准确识别,可在系统中进行有效应用,具备有效性。 展开更多
关键词 电网工程 场景识别 目标检测 图像融合 F-CNN
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基于图注意力网络的自动化教学系统创新设计
14
作者 南姣鹏 《自动化与仪器仪表》 2025年第3期215-219,共5页
针对在线考试自动评分准确率低,导致自动化教学效果不佳的问题,提出设计一个基于B/S架构的在线考试自动评分系统。首先,对自动评分系统进行整体搭建;然后构建一种基于图注意力网络的考试自动评分模型,通过该模型进行词向量生成和特征向... 针对在线考试自动评分准确率低,导致自动化教学效果不佳的问题,提出设计一个基于B/S架构的在线考试自动评分系统。首先,对自动评分系统进行整体搭建;然后构建一种基于图注意力网络的考试自动评分模型,通过该模型进行词向量生成和特征向量提取;最后计算学生考试相似度,由此实现在线考试自动评分。结果表明,在相同测试集下,本模型的精确率、召回率和F1分数分别取值为93.14%、96.57%和95.02%,相较于传统的GCN模型、KNN模型和LCS自动评分方法,本模型的评分精度更高,满足自动化教学系统的自动准确评分需求,进一步验证了将人工智能与教育方式相结合,能够实现学前教育自动化教学系统的有效创新。 展开更多
关键词 人工智能 自动评分 抽象语法树 图注意力网络 教学系统
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计及神经网络信息检索算法的数字教学能力提升研究
15
作者 万珊 苟文博 《自动化与仪器仪表》 2025年第8期199-202,207,共5页
针对工科专业领域跨语言信息匹配度低,导致信息检索精度不高的问题,提出一种基于无监督神经网络的跨语言检索方法。首先,采用自适应K最邻近结点算法(K-Nearest Neighbor,KNN)的分类算法进行模式知识挖掘;然后采用基于图匹配的中英文知... 针对工科专业领域跨语言信息匹配度低,导致信息检索精度不高的问题,提出一种基于无监督神经网络的跨语言检索方法。首先,采用自适应K最邻近结点算法(K-Nearest Neighbor,KNN)的分类算法进行模式知识挖掘;然后采用基于图匹配的中英文知识对齐方法进行知识对齐处理,并基于无监督神经网络机器翻译模型进行跨语言概念匹配和预训练操作,由此完成跨语言信息检索。结果表明,本方法进行信息检索的BLEU指标为39.6,比基于特征聚类的信息检索方法和基于循环生成对抗网络的跨媒体信息检索方法的BLEU指标分别高了4.1和4.8,且本方法进行跨语言机器翻译的平均翻译时长为0.1347 s,比另外两种方法的平均翻译时长低了0.2392 s和0.1194 s。系统应用发现,系统可实现双语言信息检索,满足设计要求。 展开更多
关键词 无监督神经网络 信息检索 KNN算法 跨语言 概念匹配模型
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基于情感特征和AM的新媒体精准传播检测技术研究
16
作者 韩鹏 许萌 《自动化与仪器仪表》 2025年第3期211-214,219,共5页
为精准检测新媒体文本传播中的谣言问题,提出一种基于情感特征和AM相结合的谣言检测方法。首先,采用BERT模型中的两层Transformer编码器对谣言语义特征进行提取;然后通过BiLSTM-AM进行文本情感特征提取;最后将语义特征向量与情感特征向... 为精准检测新媒体文本传播中的谣言问题,提出一种基于情感特征和AM相结合的谣言检测方法。首先,采用BERT模型中的两层Transformer编码器对谣言语义特征进行提取;然后通过BiLSTM-AM进行文本情感特征提取;最后将语义特征向量与情感特征向量进行拼接融合,并将其输入至LSTM模型中进行新媒体文本谣言分类,实现新媒体文本谣言的精准检测。实验结果表明,本模型的新媒体文本谣言检测准确率、召回率和F1分数分别取值为97.42%、96.58%和98.03%,明显高于BERT-GNNs模型、MFCC-MLA模型和BiLSTM-CNN-ECA模型,且本模型的检测时长仅为7.49 s,均低于另外三种模型。由此说明,本模型能够提升新媒体传播文本谣言检测准确率和效率,检测效果显著提升。 展开更多
关键词 情感特征 注意力机制 BiGRU 新媒体 传播检测
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基于深度学习的计算机图像描述自动转化模型构建
17
作者 宋继红 《自动化与仪器仪表》 2025年第7期29-32,37,共5页
针对传统图像描述自动化转换方法存在图像特征提取不充分,导致生成图像描述语句准确性不高的问题,提出构建一个基于深度学习的计算机图像描述自动转化模型。首先,通过ResNetXt-101网络和ViT网络分别进行图像局部、全局特征提取,组合得... 针对传统图像描述自动化转换方法存在图像特征提取不充分,导致生成图像描述语句准确性不高的问题,提出构建一个基于深度学习的计算机图像描述自动转化模型。首先,通过ResNetXt-101网络和ViT网络分别进行图像局部、全局特征提取,组合得到图像视觉特征;之后利用通道注意力进行图像视觉特征选择;最后采用改进的LSTM模型进行文本生成,将生成文本结合图像视觉特征,共同输入至解码模块中实现图像描述自动转化。实验结果表明,本模型的BLEU指标、ROUGE-L和SPICE指标分别为91.45%、58.06分和22.37,均优于传统的CNN-GRU模型、LSTM-ViT模型和Transformer模型。由此分析可知,采用本模型可完整提取计算机图像特征,提高图像描述语句的准确性和丰富性,实现规划化和自动化的计算机图像描述和语句生成,具备有效性。 展开更多
关键词 深度学习 图像描述 自动转化 通道注意力 LSTM网络
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复合混沌映射的数字图像加密算法研究
18
作者 郭华峰 《福建电脑》 2025年第9期7-10,共4页
针对数字图像在传输与存储过程中的安全问题,本文提出一种基于复合混沌映射的图像加密算法。针对单一混沌映射存在的密钥空间有限和像素相关性高等缺陷,通过有机结合Logistic映射与Tent映射,构建了具有更强随机特性的复合混沌系统。实... 针对数字图像在传输与存储过程中的安全问题,本文提出一种基于复合混沌映射的图像加密算法。针对单一混沌映射存在的密钥空间有限和像素相关性高等缺陷,通过有机结合Logistic映射与Tent映射,构建了具有更强随机特性的复合混沌系统。实验结果表明,本算法的加密速度为0.05秒、解密速度为0.04秒、信息熵为7.9988、加密后的图像的直方图像素在0-255灰度级上近似均匀分布,为数字图像安全保护提供了一个新的解决方案。 展开更多
关键词 混沌系统 复合混沌映射 图像加密 信息安全
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基于双目相机和结构光模组的激光美容仪温度探测报警系统研究
19
作者 李锋利 《自动化与仪器仪表》 2025年第2期289-293,共5页
针对激光美容仪温度探测报警系统存在数据采集精度低,导致报警效果不佳的问题,提出一种基于多重约束优化的双目相机标定方法。首先,对系统结构光模组的相机标定方法进行具体分析;然后基于相机镜头畸变问题,采用多重约束优化方法对相机... 针对激光美容仪温度探测报警系统存在数据采集精度低,导致报警效果不佳的问题,提出一种基于多重约束优化的双目相机标定方法。首先,对系统结构光模组的相机标定方法进行具体分析;然后基于相机镜头畸变问题,采用多重约束优化方法对相机标定过程进行优化;最终通过该方法提升采集热力图像质量。实验结果表明,相较于优化前的方法和其他方法,本方法可有效降低图像获取过程中的物体重建误差,图像中物体重构精度高达99.88%,与真实图像十分接近。由此说明,本方法可实现原始相机标定优化和热力图像采集质量提升,帮助报警系统采集到更高精度的热力图像报警信息,提升报警系统的敏锐性,进一步保障仪器的使用安全,具有一定的可行性。 展开更多
关键词 报警系统 数据采集:双目相机 相机标定 多重约束
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隐私计算技术在图书馆用户数据安全方面的应用研究
20
作者 李航 《软件》 2025年第3期57-59,共3页
为提升图书馆内分布式用户数据传输、管理的安全性,本文将隐私计算的区块链技术、联邦学习技术、同态加密技术引入图书馆数据管理中,建构了涵盖本地客户机Client、网络应用程序、中心服务器的分批数据运算模型。结合MQTT(Message Queuin... 为提升图书馆内分布式用户数据传输、管理的安全性,本文将隐私计算的区块链技术、联邦学习技术、同态加密技术引入图书馆数据管理中,建构了涵盖本地客户机Client、网络应用程序、中心服务器的分批数据运算模型。结合MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)隐私保护协议、RSA(Rivest Shamir Adleman)非对称加密算法,对参与联邦学习的用户数据集作出批量梯度更新、密文加解密计算。本文研究可有效提升外网交互访问过程中的用户数据传输管理质量。 展开更多
关键词 隐私计算技术 图书馆 用户数据安全 联邦学习
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