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近年来森林火灾给环境与人类带来巨大的损失,传统基于卫星、无人机技术的探测手段效率低且成本高,而布置在山区等偏远地区的大规模传感器网络因性能受限,难以负载大数据量业务,尤其是图片等可以清楚提供现场周围环境变化的有效信息。针对以上问题,本文将基于深度学习与语义通信技术,提出一种图像语义编码方法,对火灾中传感器拍摄到的图片所包含的语义进行提取、编码、传输,在接收端利用对抗生成网络完成从语义到图片的重建,进而实现比传统图像压缩编码方法更加稳定且具有更高压缩比率,从而减轻了传感器网络的负载,其中,为了避免对复杂无线信道的学习,该方法采用成熟的LDPC码进行信道编码,以保证语义传输的可靠性。仿真结果表明,该方法能够实现比传统BPG图片压缩方法具有更低的压缩比特率和更高的清晰度。 相似文献
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随着物联网(IoT)的快速发展,人工智能(AI)与边缘计算(EC)的深度融合形成了边缘智能(Edge AI)。但由于IoT设备计算与通信资源有限,并且这些设备通常具有隐私保护的需求,那么在保护隐私的同时,如何加速Edge AI仍然是一个挑战。联邦学习(FL)作为一种新兴的分布式学习范式,在隐私保护和提升模型性能等方面,具有巨大的潜力,但是通信及本地训练效率低。为了解决上述难题,该文提出一种FL加速框架AccFed。首先,根据网络状态的不同,提出一种基于模型分割的端边云协同训练算法,加速FL本地训练;然后,设计一种多轮迭代再聚合的模型聚合算法,加速FL聚合;最后实验结果表明,AccFed在训练精度、收敛速度、训练时间等方面均优于对照组。 相似文献
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采用低温共烧陶瓷（LTCC）技术设计了带传输零点的带通滤波器,利用三维叠层结构实现了滤波器的小型化设计,借助HFSS仿真软件对滤波器参数进行优化仿真,改善了滤波器的传输特性,有效压缩了本振信号,满足了该带通滤波器设计指标和小型化的目的。 相似文献
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协同作战中需要高精度的时间同步将各站点在同一时间获得的信息融合,从而获得精确的敌方目标态势图来作出相应的对策。结合传统算法TPSN中的同步封包交换及FPST中的根节点动态选取,设计在无GPS授时状态下,协同作战系统中适用的时间同步算法及具体的同步方案。保证了同步网络的健壮性及伸缩性,其理论上可达到的同步精度符合协同作战的需求。 相似文献
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在传统的经典密码学当中我们可以从一个密钥得到一个加密规则和一个解密规则.在这些密码体制中加密规则和解密规则相同,或者可以很容易从加密规则导出解密规则,任何加密解密规则的泄露都会导致密码体制不安全,这是传统的对称密码加密.而公钥密码学就提出了一种想法,从加密规则推出解密规则在计算上不可行来解决这一问题.这就是本文所介绍的RSA加密体制就是其中的典型代表. 相似文献
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阴影检测向来是计算机视觉领域的一个基础性挑战。它需要网络理解图像的全局语义和局部细节信息。本文提出了一种检测阴影区域的先验特征金字塔网络结构。该网络搭建了先验加权模块来提取图像中蕴含的阴影先验信息,通过使用阴影先验信息加权卷积特征,引导网络学习到阴影区域。同时,该网络还应用了特征融合模块来融合粗略的语义信息和自上而下路径中的精细特征,并且加入了后处理,进一步优化网络的预测结果。本文在两个公开的阴影检测基准数据集上进行了实验来评估其网络性能。实验表明,本文的方法能够更准确地检测到阴影,和过去最先进的方法相比也表现出色,在SBU数据集上正确率达到了96.6%,平衡检测错误因子为6.22。 相似文献
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