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关键词： 云平台   网络   时钟同步   信息安全   数据中心  

摘要： 为解决重载铁路多专业信息系统建设资源投资重复、数据共享不畅的问题,通过分析云平台、数据中台、数据中心机房的构成,研究重载铁路云数据中心的架构及其信息安全防护、网络可靠性保障、内外网隔离与互通等,提出包括服务、网络、安全防护、数据中台等多个维度构建的专有云数据中心总体架构,研究可为重载铁路云数据中心的建设提供技术支撑。通过需求分析、云平台架构设计和关键技术设计研究重载铁路云数据中心架构,包括设计总体架构、网络架构、数据中台架构和时钟同步架构,并从信息安全防护、网络可靠性、网络隔离与互通角度进行关键设计。通过方案研究,可有效支撑重载铁路云数据中心的建设。

关键词： 结构健康监测   深度学习   数据修补   神经网络   结构响应  

摘要： 针对结构健康监测过程中数据缺失影响结构安全运行的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的数据补全方法,通过利用矩阵补全的方法实现了多通道数据的同时修补。首先将缺失信号经过傅里叶变换得到基础矩阵,并利用矩阵分解出的实部和虚部作为训练的输入,与L1-CNN神经网络作内积。采用基系数作为卷积运算的基础,并经过原始信号与修补信号进行对比更新,在更新卷积核同时应用L1正则化,得到修补后的信号。最后,以溢洪道水工闸门结构的加速度传感器信号为例进行数据修补,验证所提方法合理性,结果表明所提数据补全方法能够修复缺失率为30%以内的信号且不失真;修复缺失率为40%的信号,发现部分区域呈现失真状态。与其他方法对比分析表明,使用该方法补全的数据与原始数据具有最高拟合度,预测趋势接近完整数据。

关键词： 新兴技术预测   图神经网络   链接预测   链接回归   名词短语  

摘要： 面向专利文本数据的新兴技术预测对于协助管理者挖掘并聚焦技术发展方向、调整技术研发路线和占据技术竞赛主动具有重要意义。以人工智能技术为例,首先利用语法分析技术识别英文句子的名词短语,通过网络词语共现方法构造名词短语共现图。其次,构造图神经网络模型,并进行共现图链接预测和链接回归分析。最后,结合链接预测和链接回归结果,对人工智能技术进行技术预测。基于收集的专利数据进行预测实验,结果表明图神经网络融合名词短语共现图方法更适合复杂语义情形下的新兴技术预测,可获得更小预测识别粒度;此外,实验结果显示人工智能技术朝着电子会议、计算机视觉、医疗健康、交互界面、测量与监控、机器学习算法、传感器、数据通道和智能制造等方向应用发展。

关键词： 病理语音识别   梅尔谱图   卷积神经网络   时域金字塔匹配  

摘要： 针对传统病理语音识别效率低的问题,提出了一种利用卷积神经网络语音特征的病理语音识别方法,实现了特征的自动提取。从原始语音信号中提取梅尔语谱图特征,并对原始图像进行数据增强。基于迁移学习的思想,对Alex Net网络进行微调和训练,并将图像输入到训练好的卷积神经网络中提取语句级特征,输出时由时域金字塔匹配进行统一降维,得到相同长度的语音特征。使用神经网络和支持向量机分类器分别对提取好的语音特征进行分类,以完成病理语音识别。实验结果表明,神经网络能够很好地提取复杂和抽象的特征,避免了前期复杂繁琐的数据处理和数据分析工作,同时与传统特征提取方法相比准确率有所提高。

关键词： 深度学习   图像修复   Transformer模块   混合域  

摘要： 目的 针对计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)中由于不完全扫描数据导致图像噪声伪影严重的问题,提出一种基于Transformer块的混合域网络稀疏角度CT成像算法(Hybrid Domain network for sparse view CT imaging based on Transformer,HDTransformer)。方法 算法的主要思想是借助于新型的Transformer网络,构建适用于多阶段稀疏角度CT投影数据及图像数据的处理流,以提高稀疏角度CT图像重建质量;与现有两阶段混合域处理方法相比,本方法采用图像域-投影域-图像域三阶段混合处理流程,通过多阶段信息的联合互补提高成像质量;此外,针对不同阶段数据噪声伪影特点设计不同的Transformer块,以实现差异化的处理;更进一步,算法采用可微分的解析重建和投影运算,建立投影域与图像域数据的转换,最终实现端到端的稀疏角度CT优质成像流。结果 通过Mayo数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位CT图像噪声伪影均能够得到较好的抑制;量化结果表明:处理后的CT图像峰值信噪比和特征相似性均优于对比方法。结论 实验的定性和定量结果表明:所提算法在去除图像伪影噪声方面要优于其他算法,具有更高的质量,验证了该方法的有效性。

关键词： 环长株潭城市群   碳排放   空间关联网络   QAP方法  

摘要： 基于社会网络分析(SNA)以及二次分配(QAP)方法,利用环长株潭城市群8个城市2010—2022年数据,对环长株潭城市群碳排放空间关联性及其影响因素进行研究。结果表明:环长株潭城市群碳排放空间关联网络结构逐渐增强,样本期间,网络密度由0.179增加到0.286,关联关系数由10增长到16,网络效率从1降至0.7619,网络稳定性上升;长沙处于关联网络主导地位,湘潭处于网络核心地位;产业结构及技术水平差异对环长株潭城市群碳排放空间关联关系具有显著影响。

关键词： 缺陷检测   图像识别   卷积神经网络   深度学习   自注意力机制  

摘要： 为实现对铸件各种不同缺陷的自动诊断,设计一种视觉检测系统对铸造产品进行外观检测。利用多头自注意力模块对图像识别网络的下采样过程进行增强,使得经典图像分类网络能够获得全局特征信息,以提升模型对铸件体外观上细小裂纹和大范围毛刺的识别能力。实验结果表明:改进得到的卷积网络对铸件缺陷具有较高的识别准确率,能够较准确地判断铸件缺陷类型。

关键词： 数据安全   人工智能   物联网   天地一体化信息网络   预警评估   通信保障   智慧化   叠加效应  

摘要： 近年来,随着新一代信息科技的迅猛发展,物联网、人工智能、空天地一体化信息网络等技术为我市的应急管理体系建设带来了新的机遇。然而,在综合性预警、数据安全、科技化救援、通信保障等方面,当前的智慧应急建设中还存在着一些问题。一是多灾种、灾害链的综合性预警评估能力不足。当前的预警评估多以单一灾种为主,各专业领域的预警信息离散,缺少关联,无法量化评估实际灾害中各种灾害耦合产生的复杂叠加效应和时空演变过程,缺乏智慧化的综合性预警,极易低估灾害的破坏程度,造成应急准备不足。

关键词： 低轨卫星星座网络   通感算融合   空天地一体化  

摘要： 为了进一步支撑空天地一体化多维协同通信、精准遥感和高效泛在计算的协同演进,低轨卫星星座网络亟需发展通信、感知、计算融合(ISCC)理论与关键技术。基于此,首先概述了低轨卫星星座网络的研究背景和通感算融合网络研究现状;进一步地,聚焦于通信、感知和计算的深度融合,深入分析了通感算融合赋能的低轨卫星星座网络架构与关键技术;最后探讨了通感算赋能的低轨卫星星座网络面临的未来挑战与发展前景。本研究有望为未来实现空天地一体化的多维协同通信、精准遥感和高效泛在计算奠定基础。

关键词： 肺结节   升降散   网络药理学   分子对接  

摘要： 目的运用网络药理学和分子对接方法研究升降散治疗肺结节的作用机制。方法通过数据库筛选升降散活性成分和靶点以及肺结节靶点,通过Venny 2.1获取交集靶点,Cytoscape 3.6.0软件筛选核心靶点。采用Metascape进行GO和KEGG基因富集分析,得到升降散治疗肺结节作用通路;最终筛选出的前5个靶点与前5名化合物通过AutoDock Tools 1.5.6和PyMOL进行验证与可视化。结果升降散中筛选得到44个活性化合物,涉及208个靶点。肺结节共2175个靶点,交集靶点共97个。KEGG富集显示关键靶点主要富集在Pathways in cancer、PI3K-Akt等20个通路上。分子对接验证结果显示,大部分靶点与成分的结合能均小于-6,提示结合活性较好。结论基于网络药理学探讨升降散治疗肺结节,为进一步研究提供新的思路和方法。