基于卷积神经网络学习的盲突发通信信号检测方法

为了解决工程应用中传统数字信号处理方法对于低信噪比条件下盲突发通信信号检测存在检测正确率低和虚警率高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的突发通信信号检测方法。该方法将传统数字信号处理提取检测特征与CNN深度学习结合,提高了低信噪比条件下突发通信信号检测的正确率,降低了虚警率。对比实验表明,对于QPSK突发通信信号,该方法比多分辨分析数字信号处理方法性能提高大约4 dB,比自适应门限能量数字信号检测处理方法性能提高大约8 dB。     

音乐物联网的设计与研究

音乐物联网(Internet of musical things,IoMusT)是一个涉及多学科、多专业的综合工程,以往的研究都是单一的从某一个方面着手,缺乏一个统一的研究框架,完整的研究体系还不健全。研究重点是从工程的角度定义音乐事件,并结合当下互联网各个环节的技术特性,从工程的角度定义音乐事件,构造一个小范围的IoMusT生态系统,从软硬件方面测试IoMusT性能,进而验证IoMusT设计架构效。     

基于深度自编码-高斯混合模型的视频异常检测方法

由于异常定义的模糊性和真实数据的复杂性,视频异常检测是智能视频监控中最具挑战性的问题之一。基于自动编码器(AE)的帧重建（当前或未来帧）是一种流行的视频异常检测方法。使用在正常数据上训练的模型,异常场景的重建误差通常比正常场景的重建误差大得多。但是,这类方法忽略了正常数据本身的内部结构,效率较低。基于此,提出了一种深度自动编码高斯混合模型(DAGMM)。首先利用深度自动编码器获得输入视频片段的生成低维表示和重构误差,并将其进一步输入高斯混合模型(GMM)。而估计网络则通过高斯混合模型预测能量概率,然后通过能量密度概率判断异常。DAGMM以端到端的方式同时联合优化深度自动编码器和GMM的参数,能够平衡自动编码重建、低维表示的密度估计和正则化,泛化能力强。在两个公共基准数据集上的实验结果表明,DAGMM达到了现有最高技术发展水平,在UCSD Ped2和ShanghaiTech两个数据集上分别取得了95.7%和72.9%的帧级AUC。     

一种基于门限的光突发交换受限偏射路由算法

提出了一种基于突发丢失门限的条件偏射路由算法（LDFD），该算法采用丢弃少量偏射的高优先级突发来保证偏射路由上较低优先级非偏射突发的服务质量（QoS）。当偏射的高优先级突发到达核心节点而该节点没有空闲数据信道时，就启用定义的偏射条件检测函数来判断是丢弃该突发还是允许其抢占非偏射的低优先级突发的资源，从而减少偏射突发与偏射路由上原有突发的竞争。仿真表明，该算法可以很好地控制偏射突发对偏射路由上正常流量的影响，并有效地提高整个网络的突发丢失性能。     

数码视讯为各级政府打造高清晰视讯综合服务平台

今天．视频通讯技术历经十数年发展．已经相对成熟，应用也更加广泛．已经成为各行各业信息化建设的必要项目。在中国，经历了SARS以后．视频通讯的应用需求更加突显．尤其在政府部门中的作用更加重要。视频通讯作为各省市政府部门应急通讯的重要组件可以说承担着非常重要的作用．因此视频通讯的建设也得到了空前的关注。随着各级政府信息化建设步伐的加快．特别是一些重大事件的召开．如北京2008奥运会、上海世博会等．各地政府部门势必要建设一套具备强大能力的视频通讯综合服务系统．以保证可以在重大突发性事件发生时整个政务信息化系统能够协同工作．起到各自的重要作用。     

基于数据流方法的大规模网络异常发现

随着网络规模和速度的增加,大规模网络异常发现要求检测算法能够在无保留状态或者少保留状态下对G比特级的海量网络业务量数据进行实时在线分析。针对在高速骨干网上进行大规模网络异常发现的特点和要求,提出了一种基于数据流的大规模网络异常发现的方法,第一次将数据流模型用于大规模网络的异常发现。主要包括以下创新点:设计了一种面向异常发现的网络流量概要数据结构和突发高频事件检测算法;提出了一种基于安全监测策略定制的预查询方法来进行多数据流的关联监测并且对数据流查询进行了优化;在真实数据分析的基础上,对网络业务量进行了数据约减,使得监测部分特殊类型的数据流能最大程度地获得整体网络业务量的变化特征以提高异常发现的效率。通过真实网络环境下的实验和性能评价验证了数据流方法的有效性。     

公共图书馆智慧空间的设计与构建研究

公共图书馆迫切需要一个系统、有序、智能的智慧空间。文章对公共图书馆智慧空间的设计与构建进行分析和探讨,明确智慧空间的建设具有针对性、科学性、和持续性,旨在提高公共图书馆的利用率,使公共图书馆智能平台在公共建设中发挥应有的作用。     

概率树在全概率公式中的应用

针对应用全概率公式计算复杂事件概率时遇到的问题,提出采用概率树进行分析的方法．该方法能使试验的整个过程更加清楚直观,易于理解和分析;而且乘法原理与加法原理的应用,便于掌握和计算,从而能使复杂问题得以有效解决．     

基于AI视频识别技术的高速公路异常事件监测系统研究

高速公路上经常出现车辆超速、违章停车、逆行、抛洒物等异常事件,为了在出现异常事件时能够自动快速识别并预警,通过硬件的物理部署、软件的搭建以及YOLOv5目标检测及DeepSort目标跟踪技术的研究及应用,开发出应用于高速公路异常事件的智能化自动化检测及预警系统。并通过落地案例验证方案的可行性及实用性,为高速公路异常事件的快速识别及预警提供借鉴和参考。     

社交网站颓势初现 Facebook高管自信不足带头抛股

审视一个公司的发展前景,不一定看其员工数量的增长,高管持股数量的变化才具指标意义.