基于密集残差物理信息神经网络的各向异性旅行时计算方法

  

针对目前利用物理信息神经网络计算旅行时只是应用在各向同性介质上、在远离震源时误差较大和效率低等问题,而有限差分法、试射法和弯曲法等方法在多震源、高密度网格上计算成本高等问题,提出一种密集残差物理信息神经网络计算各向异性介质旅行时的方法.首先推导了各向异性因式分解后的程函方程作为损… …   相似文献

赵亦群  张志禹  董雪 《计算机应用》2024,44(7):2310-2318

支持访问行为身份追踪的跨域密文共享方案

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作为在云环境下被广泛应用的密文数据授权访问机制,密文策略属性基加密(ciphertext-policy attribute-based encryption, CP-ABE)具有细粒度、1对多和拥有者可控的特点. 由于多个用户可能拥有相同属性集合,传统属性基加密机制难以追溯到滥用… …   相似文献

申远;宋伟;赵常胜;彭智勇 《计算机研究与发展》2024,61(7):1611-1628

随机噪声平板下光学复眼内外参联合标定

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光学复眼在无人系统的精确定位制导、避障导航等任务中得到了越来越广泛的应用,其中光学复眼的高精度标定是保障上述任务质量的前提。通常经典的张氏棋盘格标定法要求光学复眼的每个子眼都必须观测到完整的棋盘格,然而,由于光学复眼结构的复杂性,在实际标定过程中难以满足这一要求。为解决张氏标定法… …   相似文献

李东升  王国嫣  刘锦新  范红旗  李飚 《电子与信息学报》2024,46(7):2898-2907

基于智能分层切片技术的数字孪生传感信息同步策略

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针对传感数据在无线接入网(RAN)中传输的不可靠性与不及时性造成数字孪生(DTs)同步信息的不精确问题,该文提出一种基于智能分层切片技术的DTs传感信息同步策略。该策略在双时间尺度下,以最大化传感信息满意度和最小化切片重配置及DTs同步成本为目标,联合优化切片无线资源配置以及DT… …   相似文献

唐伦  李质萱  文雯  成章超  陈前斌 《电子与信息学报》2024,46(7):2793-2802

用户请求感知的边端缓存与用户推荐联合优化策略

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针对当前边缘缓存场景中普遍存在的用户偏好未知与高度异质问题,该文提出一种用户请求感知的边端缓存与用户推荐联合优化策略。首先,建立点击率(CTR)预测基本模型,引入对比学习方法生成高质量的特征表示,辅助因子分解机(FM)预测用户偏好;然后,基于用户偏好设计一种动态推荐机制,重塑不同… …   相似文献

王汝言  蒋昊  唐桐  吴大鹏  钟艾玲 《电子与信息学报》2024,46(7):2850-2859

飞行自组织网的全双工双向时间传递技术研究

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针对飞行自组网(FANET)中节点间相对运动导致双向时间传递精度下降的问题,该文提出一种全双工双向时间传递(TWTT)方法。首先,根据全双工双向时间传递过程构造了需要求解的方程组,推导了单次时间传递的同步误差表达式;然后,分析了在无频偏和有频偏条件下,迭代进行全双工双向时间传递的… …   相似文献

陈聪  徐强  赵宏志  邵士海  唐友喜 《电子与信息学报》2024,46(7):2732-2739

面向超大面阵CMOS图像传感器的全局斜坡一致性校正方法

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针对大面阵CMOS图像传感器(CIS)中存在的斜坡信号不一致性问题,该文提出一种用于CMOS图像传感器的斜坡一致性校正方法。该误差校正方法基于误差存储和电平移位思想,在列级读出电路中引入用于存储各列斜坡不一致性误差的存储电容,根据存储的斜坡不一致性误差对各列的斜坡信号进行电平移位… …   相似文献

许睿明  郭仲杰  刘绥阳  余宁梅 《电子与信息学报》2024,46(7):2952-2960

一种基于三角数分解的可配置2-D卷积器优化方法

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多尺寸2-D卷积通过特征提取在检测、分类等计算机视觉任务中发挥着重要作用。然而,目前缺少一种高效的可配置2-D卷积器设计方法,这限制了卷积神经网络(CNN)模型在边缘端的部署和应用。该文基于乘法管理以及奇平方数的三角数分解方法,提出一种高性能、高适应性的卷积核尺寸可配置的2-D卷… …   相似文献

黄继业  肖强  田大海  高明裕  王俊帆  董哲康  黄汐威 《电子与信息学报》2024,46(7):3054-3062

图卷积宽度跨域推荐系统

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跨域推荐（cross-domain recommendation,CDR）通过利用其他域的额外知识,有效缓解了传统推荐系统遭遇的数据稀疏性问题. 但是当前的CDR方法忽略了用户-项交互图所蕴含的高阶信息. 为此,提出了一个新的框架,称为图卷积宽度跨域推荐系统（graph convolutional broad cross-domain recommender system,GBCD）. 具体地,将传统的用户-项交互的2-部图扩展到一个(D+1)-部图,以建模每个域中用户和项之间的关系,然后使用公共用户作为源域和目标域之间的桥梁来传递信息. 通过图卷积网络（graph convolutional network,GCN）学习用户与项之间的高阶关系,以聚合领域信息. 然而,由于GCN在大量节点下收敛速度非常慢,并倾向于吸收不可靠的交互噪声,导致鲁棒性较差. 为此,将域聚合特征输入到宽度学习系统（broad learning system,BLS）,并利用BLS的随机映射特征增强了GCN的鲁棒性,进而获得了较好的推荐性能. 在2个真实数据集上进行的实验结果表明,GBCD优于各种先进的跨域推荐方法.… …   相似文献

黄玲;黄镇伟;黄梓源;关灿荣;高月芳;王昌栋 《计算机研究与发展》2024,61(7):1713-1729

结合可逆神经网络和逆梯度注意力的抗屏摄攻击水印方法

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随着智能设备的普及,数字媒体内容的传播和分享变得更加便捷,人们可以通过手机拍摄屏幕等简单方式轻松获取未经授权的信息,导致屏幕拍摄传播成为版权侵权的热点问题。为此,该文针对屏幕盗摄版权保护任务提出一种端到端的基于可逆神经网络和逆梯度注意力的抗屏摄攻击图像水印框架,实现屏幕盗摄场景下… …   相似文献

李谢华  娄芹  杨俊雪  廖鑫 《电子与信息学报》2024,46(7):3046-3053