协同视觉显著性检测方法综述

协同视觉显著性检测是视觉注意力计算领域中一个快速发展的新兴分支,致力于检测多幅相关场景图像中的公共显著目标,在各种计算机视觉任务中有广泛应用.考虑到特征提取策略的设计是协同视觉显著性检测当前研究的重点,本文首先根据特征提取策略的不同对现有的协同视觉显著检测方法进行了分类介绍和定性分析.其次,通过在5个公开数据库上的主观和定量对比,对各流行算法的性能进行了评估,分析了特征提取策略对算法性能的影响以及各数据库的复杂度,并验证了协同视觉显著性检测和视觉显著性检测的区别.最后,对本文工作进行了总结,并对当前研究中存在的问题和未来的研究工作进行了讨论.     

智能家庭终端协同共享技术研究与实现

家庭多终端协同共享是打造智慧家庭的关键环节,智慧家庭必须解决家庭多终端网络互联、以电视为核心的多屏互操作和媒体共享。本文阐述了电视、PC、手机、Pad等家庭智能终端协同共享的发展现状及其对IPTV发展的意义,同时提出了基于IPTV业务的协同共享系统框架及其实现方法。     

5G车路协同安全风险研究

单车智能和网联智能是智能汽车的两大发展方向,这两种技术的发展,因政策、应用场景和科技发展的限制,而此起彼伏,旖旎而行。随着5G技术的发展,5G基站的普及、5G网络的逐步覆盖,基于5G车路协同的网联智能汽车,成为当下智能汽车的热点。文章通过对5G车路协同的体系和功能进行剖析,对5G车路协同中可能面临的安全风险进行分析与探讨,目的在于为运维人员提供技术支持,为管理人员提供决策支持,有针对性地进行风险防御。     

基于混合型多属性决策方法的目标威胁评估

针对目标属性信息存在不确定性的特点,通过对目标属性选取及其权重确定方法的全面分析,采用混合精确实数型指标和模糊区间型指标的决策模型,评价目标多属性并对目标威胁进行评估。最后给出仿真实例,仿真结果表明该方法简单、可靠,为目标威胁评估提供了又一有效途径。     

面向多类型目标的多无人机协同搜索

搜索环境的复杂化使得多无人机(UAV)协同搜索需要面对各种类型的目标。针对各类型目标的运动特征,采用目标存在概率密度相关的搜索图方法,在考虑协同搜索问题特性基础上,建立合理的目标收益函数。采用集中式与分布式相结合的集散式控制框架,结合对搜索图的探测更新,通过预测控制及改进匈牙利算法进行多UAV的协同搜索决策。所用决策方法可在提高搜索效率的同时,有效避免多UAV间可能发生碰撞的问题。最后,通过与传统搜索方法进行仿真对比分析,验证了所提方法的有效性。     

算网基座构建的探索与实践

构建算网基座是实现云网协同、算网融合的下一代算力网络架构的基础。算力网络具有泛在接入、超大联接、灵活可编程、确定性、感知业务和安全可信等需求。对算网基座的架构进行了研究,提出了骨干、汇接和接入的分层架构设想及云枢纽局、云汇接局和云端局3类基础设施。介绍了某市联通基于“IPv6+”技术重构传统IP城域网,构建资源层、管控层和服务层3层云汇接算网基座的实践及组播承载、算力优先网络等应用成果。     

面向工业互联网云网边端协同技术研究

挖掘了工业互联网云网边端协同的价值场景及其整体技术视图,分析了云边协同、边边协同、边端协同、云网协同等4类主流关键技术,旨在挖掘相关技术趋势及难点,为运营商赋能工业互联网场景,在计算和网络资源方面提供定制化、差异化的服务保障建议。     

5G 2.1 GHz 40 MHz FDD带宽增强的覆盖与组网能力研究

通过链路预算与理论计算对比了2.1 GHz FDD NR与3.5 GHz TDD NR 2种NR网络制式的覆盖能力与容量;通过单站拉远实验对比了2种制式上下行的覆盖能力;通过DT测试对比分析了2种制式同站址部署时,不同终端发射天线数和不同发射功率情况下的上下行组网能力,对运营商协同部署2.1 GHz+3.5 GHz网络有重要参考意义。     

基于OTT数据的5G端网协同智能优化研究与实践

针对当前5G MR不携带用户位置信息无法实现用户网络感知精细化分析的问题,引入OTT大数据通过使用神经网络算法、DBSCAN算法等机器学习算法,建立5G用户位置预测和5G弱覆盖小区分布聚类模型,开展精细化的5G用户感知保障。研究结果表明,基于OTT数据的5G端网协同智能优化能有效提升5G优化效率,节省网络运营成本。     

负载型廉价金属催化剂在低温催化氧化甲醛中的应用

甲醛是室内常见的挥发性有机污染物之一,长期接触会严重危害人体健康.负载型廉价金属催化剂在甲醛去除和实际应用方面表现出优异性能,引起研究人员的广泛关注.本文阐述了低温条件下负载型廉价金属催化剂在甲醛热催化氧化、光催化氧化和等离子协同催化氧化方面的研究进展,介绍了甲醛低温催化的影响因素,并讨论了反应机理.反应条件、载体类型...