掌握“通技通法”,开拓数学思维——以一道高考真题为例

年年岁岁花相似,岁岁年年人不同.对于空间角的考查,不同空间几何体的载体,不同形式的设问方式,千变万化,视角多样,倍受各方关注.结合一道高考真题,通过分析与解析,对该题进行多视角、多方法、多途径的分析与研究,提升备考层次、深度与广度,引领与指导数学教学与学习.     

边缘环境下的视频行为识别

边缘智能是一种新兴的智能计算模式,其将人工智能技术和边缘嵌入式设备结合,被广泛应用于物联网系统。智能摄像机是典型的边缘设备之一,它能提供低延迟的视频处理能力,适用于智能家居、智能交通、智能监控等领域。然而,由于摄像机的计算资源有限,传统的行为识别模型难以在本地完成计算任务。为解决这一问题,文中提出了一种基于边缘计算的架构,利用深度学习目标检测算法YOLO v3对视频行为进行识别。在该架构中,智能移动终端负责数据采集和压缩,边缘服务器承担大部分目标检测任务,而检测困难的目标和模型训练则由云服务器负责。为更好地适应边缘设备,本文采用轻量化的神经网络MobileNet替换YOLO v3模型的特征提取模块。经过测试,该架构能有效提取和识别视频中的静态和动态行为,为实现边缘计算环境下低成本、大规模的行为识别提供了有益的参考。     

基于移动边缘计算的资源分配策略

为进一步探究移动互联网的资源分配问题,文中基于无线互联网通信工况恶劣的特殊情形构建了仿真模型,并结合实际情况,以支持移动边缘计算的服务器为基础,引入基于深度域不变性残差计算的长短期记忆网络（DR-LSTM）,从互联网设备任务卸载的角度着手设计了资源分配策略和主要算法流程。通过仿真实验结果可知,基于移动边缘计算的资源分配策略在性能上存在一定的优势,具有潜在的应用价值。     

基于近红外光谱的大枣成熟度无损检测方法

针对目前的农产品成熟度无损检测方法存在检测精度较差的问题,提出基于近红外光谱的大枣成熟度无损检测方法。利用近红外光谱仪采集大枣样品的近红外光谱,并计算采集到的近红外光谱的马氏距离,将超出阈值的马氏距离样品设置为异常样品,为此删除异常的大枣近红外光谱;利用连续投影算法对异常删除的大枣近红外光谱中的波段选择;将大枣近红外光谱波段选择结果作为卷积神经网络输入,通过卷积层和池化层的运算,输出大枣成熟度无损检测结果。实验结果表明：本方法的大枣成熟度无损检测精度最高可达99.12%,无损检测时间最高为11 s,无损检测误差最高为0.06,说明本方法无损检测精度好,具有较高的技术水平和应用价值。     

低频重分布与边缘增强的红外图像增强算法北大核心CSCD

针对现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及微小细节丢失等缺陷,提出了低频重分布与边缘增强的红外图像增强算法。用基于改进引导滤波的Retinex将红外图像分解为低频和高频图像。为了充分利用像素级的动态空间,对低频图像进行均匀重分布,以提升图像的亮度和清晰度;用提出的方向梯度算子对高频图像进行边缘提取,再对高频图像进行边缘增强,进一步提升图像的对比度。将经增强处理的低频和高频图像作Retinex反变换,得到增强效果的红外图像。实验结果显示,相对于部分现有方法,本文方法的增强图像的信息熵和Brenner指数更高,而NIQE指数更小,因此本文方法能更有效地提升红外图像的对比度,在增强图像纹理细节的同时更好地保持图像的自然度。     

基于测地线距离和正交投影的端元提取算法

端元提取是高光谱遥感图像混合像元分解的关键步骤。传统线性端元提取方法忽略了像元内地物的非线性混合因素,制约了混合像元分解精度的提升。针对高光谱图像数据的非线性结构,提出一种基于测地线距离的正交投影端元提取算法,将测地线距离引入端元单体提取过程,利用正交投影方法逐个提取端元。为了降低测地线距离计算量,在端元提取前先利用自动目标生成方法和无约束最小二乘法对原始高光谱数据进行数据约减。模拟和真实高光谱图像实验表明,该方法能够表征光谱数据中非线性因素,端元提取结果优于传统自动目标生成端元提取方法。     

改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割算法

针对电力设备在线监测系统中红外图像分割效果差,速度慢等问题,提出一种改进的Chan-Vese模型的红外图像分割算法。首先,通过引入边缘能量项,一方面增强模型的局部控制能力,另一方面有效抑制了轮廓偏移。其次,利用径向基函数取代了传统的长度正则项,简化了计算。然后,通过引入内部能量项省去初始化过程,节省了算法的运行时间。经实验验证,Dice重合率（Dice similarity coefficient, DSC）平均值为0.9808,错误分割率（ratio of segmentation error, RSE）平均值为0.025,算法运行时间比其他模型总体平均值低66.8%。改进后的Chan-Vese模型分割算法的Dice重合率和错误分割率等均优于GAC-CV、CV-RSF、区域型水平集和Multiphase-CV模型分割算法。     

土壤中红外光谱库支持下的局部建模集优化

土壤中红外（MIR）光谱能快速、无污染、低成本地估算土壤有机碳等理化属性。随着各种尺度土壤光谱库的建立,使用其进行快速土壤分析引起广泛关注,但光谱库的通用模型在局部尺度上的预测效果不理想。开发“局部化”光谱建模方法是提高土壤光谱库性能的有效途径。本文提出了一种新的方法,通过光谱相似度计算和建模子集构建,旨在从库中快速建立最优局部建模集以提高预测精度。比较了欧氏、马氏、余弦三种距离算法衡量待测样本与库样本之间的相似度并生成距离矩阵;使用连续统去除法从距离矩阵中提取库容曲线中的特征点。利用偏最小二乘回归建立土壤MIR光谱与有机碳含量间的定量关系。结果表明,三种距离算法结合连续统去除得到的第一特征点均可得到较佳的预测精度。马氏距离不仅模型精度最高（R² = 0.764,RMSE = 1.021%）而且用到的库样本数最少（14%库容）。本方法可改善MIR光谱分析的成本效率并能提高局部尺度的预测能力。     

融合Transfomer和多尺度并行注意的结直肠息肉分割算法

针对结直肠息肉图像中病灶区域尺度变化大、形状不规则和边界不清晰等复杂特点导致息肉分割精度低、分割边界存在伪影的问题,提出了一种融合Transfomer和多尺度并行注意网络(Fusion of Transfomer and Multiscale Parallel Attention Networks, FTMPA-Net)的结直肠息肉分割算法。选用HarDNet逐层提取语义信息和空间细节,采用多尺度感受场模块(Multiscale Receptive Field Block, RFB)捕获不同感受野下的特征信息,串入高效通道注意力机制提取空间、通道特征的相关性信息,以抑制背景颜色的响应;通过并行解码模块逐层聚合由高效通道注意力机制得到的增强特征图,并生成初始预测分割图用于后续深层监督;提出高效多头注意力机制(Efficient Multi-Head Self-Attention Module, EMHSA)来进一步细化边缘信息,构建区域与边界之间的联系,以提高其分割性能。在CVC-ClinicDB数据集和Kvasir-SEG数据集上对该算法进行测试,平均相似性系数分别为95.58%和92...     

边缘负载FBAR谐振器有限元仿真分析

外部激励施加于薄膜体声波谐振器(FBAR)时会激发纵向与横向剪切的振动,引发能量损耗,为了减少寄生谐振,降低FBAR器件的工作损耗,提高器件的品质因数,故需要抑制横向剪切振动。该文采用有限元仿真法讨论了顶电极边缘负载参数对FBAR器件横向寄生的影响,并通过COMSOL仿真软件实现且制备了结构完整的谐振器。测试结果表明,负载结构可有效提升器件品质因数约10%。