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题名无线HART网络节点变速率资源调度算法实现
被引量：14
- 1
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作者
封岸松
王宏
张彦武
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机构
中国科学院沈阳自动化研究所
沈阳化工大学信息工程学院
中国科学院大学
沈阳中科博微科技股份有限公司
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出处
《电子技术应用》
北大核心
2016年第3期95-97,101,共4页
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基金
国家高技术研究发展计划资助项目(2013AA040304)
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文摘
无线HART网络的资源调度是通过对超帧的资源分配来实现。目前无线HART网络的资源调度算法研究主要应用于节点更新速率固定的场合。将超帧分为数据超帧和管理超帧,提出了一种针对于节点变速率上传数据的数据超帧分配算法,同时根据数据超帧上行数据特性,在超帧中均匀分配时隙,提出了一种提高抗扰性的数据超帧分配算法。实验结果表明,算法解决了无线HART网络变速率节点的资源分配问题,并提高了端对端数据传输的抗扰性。
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关键词
无线HART
资源调度
数据超帧
管理超帧
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Keywords
wireless HART
resources scheduling
data super frame
management super frame
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分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
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题名我国大部制改革的演进逻辑
被引量：12
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作者
张强
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机构
华南师范大学政治与公共管理学院
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出处
《甘肃行政学院学报》
CSSCI
北大核心
2019年第5期4-12,125,共10页
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基金
教育部哲学社会科学重大攻关项目“人民政协与国家治理体系研究”(19JZD026)
国家社科基金重点项目“我国城市贫困流动人口的致贫因素及精准脱贫对策创新研究”(17AZZ007)
国家自然科学基金面上项目“预算绩效目标管理何以影响预算分配?面向我国财政支出项目的实证研究”(71974058)
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文摘
大部制是一个外来词,最早在我国最高官方文件中出现是2008年党的十七大报告;但事实上在新中国建立之初,就开始了大部门设置和改革的探索。文章首先从行政生态视角出发,构建了包含政治周期逻辑、国家战略逻辑、党政关系逻辑、政府职能逻辑和组织结构逻辑的五维分析框架;进而以国务院机构设置为考察对象,将我国大部制改革划分为三个阶段,即以精简机构为核心的大部制改革、以转变职能为核心的大部制改革和以党政统筹为核心的大部制改革,系统分析了每个阶段大部制改革的约束条件、主要做法、典型特征和主要问题;文章最后讨论了当前大部制改革需要重点关注的几个问题并指出了未来的可能出路。
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关键词
大部制改革
五维框架
演进逻辑
大数据技术
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Keywords
super department system
Five-dimensional frame
Evolution logic
Big data technology
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分类号
D035
[政治法律—政治学]
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题名基于排队论的工业无线传感网超帧结构研究
被引量：1
- 3
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作者
许浩然
刘广钟
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机构
上海海事大学信息工程学院
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出处
《计算机技术与发展》
2019年第1期6-10,共5页
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基金
国家自然科学基金(61202370)
中国博士后科学基金资助项目(2014M561512)
+1 种基金
上海市教委科研创新项目(14YZ110)
上海海事大学创新基金资助项目(2017ycx064)
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文摘
随着无线传感器在工业场景中的大量应用,对于工业无线传感器网络的研究变得更加重要。针对目前工业无线传感器网络中数据传输采用的IEEE 802. 15. 4标准超帧结构在数据包排队方式的不足,为了满足工业应用场景中的实时性要求,更加精确地评估数据延迟与占空比等网络指标,提出一种优化排队方式的超帧结构。首先,利用排队论为IEEE802. 15. 4标准超帧结构中的竞争访问控制阶段(CAP)与非竞争访问控制阶段(CFP)建立数学模型,更加合理地分析超帧数据延迟;然后,根据排队论的性能分析,提出一种单队列排队超帧结构,相对于原始超帧结构,单队列排队结构能有效降低数据包的传输延迟,提高网络利用率。仿真结果验证了延迟模型的合理性和优化超帧结构的正确性,能满足工业物联网应用中的实时性要求。
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关键词
工业无线传感器网络
超帧
排队论
单队列
数据延迟
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Keywords
industrial WSN
super-frame
queuing theory
single-queue
data latency
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于视频多帧融合的医学超声图像超分辨率重建方法
被引量：4
- 4
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作者
赵冉
袁家斌
范利利
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第7期143-151,共9页
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基金
国家重点研发计划(2017YFB0802303)
国家自然科学基金(62076127)。
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文摘
医学超声成像是临床诊断中应用最广泛的成像方式之一。目前超声图像普遍存在分辨率和对比度较低的问题,并且成像过程易受噪声污染。图像超分辨率重建技术被广泛用于改善超声图像的质量。然而,已有的研究工作缺乏对超声视频帧之间互补信息的充分利用,因此效果并不理想。针对此问题,提出了一种基于视频多帧融合的医学超声图像超分辨率重建方法。首先,构建了一个基于卷积神经网络的无监督多帧融合模型,该模型通过对连续的多帧图像进行特征融合,得到具有丰富信息的融合特征图像;然后,建立一个基于无数据知识蒸馏的轻量级图像超分辨率重建模型,通过训练融合特征图像得到教师超分辨率网络,利用训练好的教师网络和生成对抗网络获取的训练数据得到轻量级学生超分网络,最终得到高质量的医学超声图像;最后,在大型超声数据集上进行实验,采用两种图像客观评价指标以及图像分类任务进行评估。结果表明,所提方法与8种已有的图像超分辨率重建方法相比,在提高超声图像分辨率的同时,获得了包含更多信息且具有更高对比度的超声图像。此外,所提方法得到的超分辨率图像在分类网络的识别准确率可达到97.30%,明显优于其他方法,可提高临床诊断效率与准确性。
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关键词
医学超声图像
多帧融合
超分辨率重建
无数据知识蒸馏
卷积神经网络
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Keywords
Medical ultrasound image
Multi-frame fusion
super-resolution reconstruction
data-free knowledge distillation
Convolutional neural network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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