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关键词： 算法技术   个人信息安全   媒介可见性   算法平台   算法监管  

摘要： [研究目的]全面揭示算法技术应用与普及对个人信息安全保护的负面影响及其内在原因,继而深刻挖掘应对这些负面影响的有效举措,以实现个人信息在算法遮蔽下的安全突围。[研究方法]充分运用多学科交叉的研究方法,从媒介可见性的视角出发,对算法技术应用和个人信息安全的冲突和矛盾展开探讨,并在此基础上着力探寻该冲突的具体化解路径。[研究结论]算法技术的应用与普及,使得个人追求隐匿性的初衷与平台以商业利益为导向的透明度追求发生了逻辑倒置,并对公民个体隐私权、个体自主权和个体拒绝权构成威胁。为解除算法对个体信息安全的不当遮蔽,应当遵循人本主义的理念,从技术端、监管端和用户端着手,通过算法设计与运行、算法监管与问责、算法公众参与保障等方面的机制优化对其予以多维度化解。

关键词： 计算机应用   目标跟踪   相关滤波   自适应空间正则化   局部敏感直方图  

摘要： 为解决相关滤波跟踪算法循环移位采样产生的边界效应,提高跟踪性能,本文提出了一种自适应内容感知空间正则化相关滤波算法。首先,提取真实的背景区域作为负样本训练滤波器,降低目标区域循环移位生成的假负样本所引起的滤波器退化问题;其次,提取目标区域的局部敏感直方图特征作为前景特征,并与空间正则化项结合,根据不同目标的外观动态更新空间正则化权值;再次,采用交替方向乘子法优化求解,将模型的优化问题分解为两个子问题,并在迭代中结合动态局部敏感直方图特征求解子问题的最优解;最后,在5个公开基准数据集上对算法进行评估。实验结果表明,本文方法在OTB50数据集上的精确率和成功率分别为90.3%和66.1%,超过其他相关滤波算法;在OTB100数据集上的精确率和成功率分别为92.2%和69.2%,其中精确率在所有算法中排名第一,成功率则领先其他相关滤波算法。

关键词： 产业结构   经济持续增长   传统产业   商业模式   优化升级   生产方式   数字经济时代   挑战与机遇  

摘要： 一、前言在数字经济蓬勃发展的背景下,产业结构升级已成为推动经济持续增长的重要动力。随着数字技术的迅猛发展和普及,传统的产业结构正面临着前所未有的挑战与机遇。数字技术的广泛应用不仅改变了传统产业的生产方式和商业模式,还为产业结构的优化升级提供了新的路径。

关键词： 人工智能   城市建筑色彩   卷积神经网络  

摘要： 随着信息技术的不断发展,人工智能技术逐渐用于城市建筑色彩规划中。文章提出一种利用卷积神经网络和图像识别技术中的K均值聚类算法的建筑颜色识别算法,并将算法用于建筑色彩规划平台。该算法可识别图像中的建筑物,划分为建筑物和全景图两类进行颜色提取和匹配。首先,通过在深度学习上训练卷积神经网络识别和分割建筑物。随后,K均值算法从分割的建筑物图像中提取颜色。对提取的建筑物类别、颜色、文字信息进行分析,得到建筑物与全景图的对比分析结果。基于文章算法的建筑色彩规划平台有助于智慧城市规划中配色方案的提取和呈现,为未来城市色彩的发展提供新的指导。

关键词： 高光谱图像   分类算法   文本-光谱  

摘要： 高光谱图像分类任务是遥感对地观测领域中的重要研究课题之一。针对高光谱图像覆盖范围广、地物种类多、人工标记难度高等问题,设计了一种基于文本-光谱联合学习的分类算法,利用文本模态的语义先验来增强不同场景之间的知识迁移能力,借助特征重建的方式学习判别和迁移信息,并采用自适应的文本嵌入交互模块挖掘编码器的潜在特征,实现了多模态特征之间的联合优化与分类效果提升。同时,采用4种不同算法进行对比验证,结果表明,新算法在单类别精度、总体精度(Overall Accuracy,OA)和Kappa系数方面均优于其他算法。

关键词： 帝王蝶算法   反向学习   混沌映射   群优化算法   自适应算子  

摘要： 该文提出了一个通过改进的帝王蝶算法的群优化算法加速框架,该架构旨在改善群智能算法的优化特性和收敛效率。传统的帝王蝶算法具有收敛速度慢和容易进入局部最优的问题。为解决上述问题,该文在帝王蝶算法中引入了一系列改进措施,改进帝王蝶算法并使其作为加速框架与其它群智能算法组合使用。首先,通过应用混沌映射来更新群体起始状态以增强其成员的多元性,这能有效扩大搜寻范围并采用反向学习和随机干扰取代传统的移动操作,从而提升整体的稳定性,防止算法被困于局部最优。此外,采用非线性的自适应运算因子,初期强化了变异力以避开局部最优,后期减弱它以便深入寻找更好的结果,进而提高了精度。通过组合不同的群智能优化算法30维下寻优在10个测试函数的综合评估,验证了该算法框架可以有效提升其它群智能优化算法的收敛速度和精度。

关键词： 狼疮肾炎   GEO数据库   生物信息学   免疫浸润  

摘要： 目的:利用生物信息学方法探讨狼疮肾炎(LN)的免疫浸润机制,并挖掘潜在的靶向中药,为LN的临床治疗提供新方向。方法:从GEO数据库下载LN基因表达谱芯片数据集,使用R软件进行差异表达基因(DEGs)的筛选,并对这些DEGs进行GO及KEGG富集分析,应用STRING数据库对DEGs进行蛋白质互作网络分析,利用Cytoscape筛选关键基因,Nephroseq数据库验证DEGs表达,通过CIBERSORT反卷积法计算22种免疫细胞在LN中的浸润情况及相关性,最后通过Coremine Medical数据库对显著富集的免疫相关生物学过程及关键核心基因靶向中药进行预测。结果:共筛选出LN相关DEGs367个,其中253个上调,114个下调。GO主要富集于对病毒的反应、对病毒的防御反应、病毒生命周期的调控、病毒过程的调节等;KEGG主要富集于金黄色葡萄球菌感染、COVID-19、甲型流感、补体和凝血级联、百日咳等。筛选出IFIT3、OAS2、MX1、OAS1、RSAD2、XAF1、ISG15、IFIT1、ITGAM和PTPRC 10个关键基因。CIBERSORT反卷积法对应LN免疫浸润显示:单核细胞和初始B细胞高表达,而记忆B细胞、初始CD4^(+)T细胞、滤泡辅助性T细胞和未活化自然杀伤细胞低表达。免疫细胞相关性分析显示:初始B细胞和浆细胞呈正相关,未活化的自然杀伤细胞和未活化的树突状细胞呈正相关,单核细胞和调节性T细胞呈负相关,未活化的CD4^(+)记忆T细胞和单核细胞呈负相关。Coremine Medical预测发现丹参、三七、黄芩、人参、蜂蜜、猴菇、牡丹等与LN免疫关系最为密切。结论:LN的发生与发展是多基因多通路共同参与的结果,单核细胞、记忆B细胞、初始CD4^(+)T细胞和初始B细胞与LN的关系最密切,预测到丹参、三七、黄芩、人参、蜂蜜、猴菇、牡丹等可能为潜在治疗LN的靶向中药。

关键词： 永磁同步电机   运动及动力方程   坐标变换   PID搜索算法   振动抑制  

摘要： 针对某款新能源汽车永磁同步电机在急加减速、扭矩突变等工况下,引起的噪声增大及转速变化等影响驾驶及乘坐舒适性的指标进行研究。通过对永磁同步电机进行运动及动力学建模,列出动力学方程并对其进行坐标变换及简化,得到简化及单一控制变量。基于PID搜索算法(PSA)对永磁同步电机的变频器输出电流进行控制。设计电机测试及采集设备,并通过在电机上布置的加速度传感器采集永磁同步电机阶跃载荷及冲击载荷振动加速度信号,布置在电机周围的麦克风采集电机的噪声信号,通过测功机采集转速信号,对加速度及噪声信号时域到频域进行变换。试验结果表明PSA控制方法相对于传统PID控制方法,永磁同步电机振动加速度、转速及噪声均有明显的改善,在电机3000 r/min时加载100 N·m的阶跃扭矩时,其平均噪声由68.7 dB(A)降低到62.5 dB(A);最大加速度由0.645 m/s^(2)降低到0.247 m/s^(2),降低了61.7%,速度波动最小值由2675 r/min升高到2740 r/min,最大值由3255 r/min降低到3155 r/min。其他转速及扭矩下均有同等的改善效果,验证了该控制方法及控制模型对永磁同步电机振动抑制及噪声有明显的改善效果。

关键词： 逆合成孔径雷达成像   非凸正则化   MM算法   支撑集收缩  

摘要： 逆合成孔径雷达因其可对非合作机动目标成像而广泛地应用于军事和民用中,研究表明压缩感知技术可以有效提高逆合成孔径雷达成像的分辨率并且有效降低雷达硬件负担。针对典型的非凸ιp(0

关键词： 遗传算法   自压滴灌   管网干管   技术优化   农田灌溉  

摘要： 农田自压滴灌系统作为现代农业灌溉的关键组成部分,其设计对于提高农田水资源利用效率至关重要。其中,干管网络的设计直接影响系统的整体性能。传统的设计方法往往面临复杂的水力学和地形要素,因此,本研究采用遗传算法这一自适应优化算法,以全面考虑各种设计参数的组合,实现对干管网络的自动化优化。