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关键词： 算法与编程   中华优秀传统文化   融合教学  

摘要： 本文详细阐述了基于算法与编程的校本课程“程序里的中国风”的开发理念、内容结构和实施框架,探讨如何将中华优秀传统文化与算法、编程、计算思维的信息科技学习智慧相结合,并通过一系列项目课程,使学生在学习算法与编程的同时深入了解中华优秀传统文化。

关键词： 蜣螂优化器   蝴蝶优化算法   螺旋偷窃   混合变异   工程问题  

摘要： 针对蜣螂优化器存在稳定性不强,迭代后期种群多样性骤减等缺陷,提出了一种改进的蜣螂优化算法(improved dung beetle optimizer)。通过佳点集策略生成种群,种群位置的分布更加均衡,为全局寻优作铺垫;融合蝴蝶优化算法并加入随机惯性权重,增强种群变异能力,增加蜣螂对未知领域的探索程度,平衡全局探索与局部开发;赋予偷窃蜣螂自适应螺旋偷窃的能力,帮助算法进行更加细致的搜索;引入透镜成像学习和外抛交叉随机混合变异策略与贪心策略,提高算法的抗停滞能力,帮助算法捕获全局最优。通过对15个基准测试函数及部分CEC2014测试函数的对比实验,不同策略的消融性实验,Wilcoxon检验,结果表明该算法有着更强的鲁棒性。将改进算法应用到拉伸/压缩弹簧工程、三杆桁架工程及轴承故障诊断优化问题上,进一步验证改进策略的有效性及算法的工程实用性。

关键词： 口腔图像   特征匹配   SuperGlue   置信度评分   动态阈值调整   深度学习  

摘要： 随着深度学习技术的不断进步,特征匹配算法在计算机视觉领域的重要性日益凸显。传统的SuperGlue算法在特征匹配准确度上已经表现出了优异性能,但在处理低光照和纹理复杂的口腔图像时,其效率和准确性仍有提升的空间。针对上述问题,文中提出一种基于置信度策略优化的SuperGlue口腔特征匹配算法。首先,通过引入一个置信度评分机制,可以更准确地评估特征点对之间的匹配可能性,让算法聚焦于更可能正确的匹配点对;其次,提出动态置信度阈值调整策略,根据口腔图像对的特性和特征点分布自动调整阈值,以达到匹配数量与质量平衡的目的。经过一系列实验验证,改进后的算法在效率和准确性方面都取得了显著提升,尤其是在特征点多样性和图像质量不一的情况下,展现了更好的鲁棒性。设计算法的成功实现,为口腔视觉领域中的特征匹配问题提供了一种新的解决思路,具有重要的理论价值和实际应用前景。

关键词： 算法   算法正义   算法公平   大数据   人工智能  

摘要： 算法正义是指导和约束人类算法应用实践的核心价值原则。其正义环境是一个高度复杂且能够涌现出规范效应的算法生态系统,正义要求涵盖算法决策程序的正当性、算法决策生成结果的公平性和算法决策归责的合理性三个维度。算法正义这一命题的成立主要基于三方面理由:一是正义的基础逻辑正逐步从“无知之幕”转向“大数据主义”,催生出类似于个性化法律和权力结构重塑等新问题域;二是数据化和机器不透明性带来的算法权力异化,为算法正义出场提供了现实理由;三是算法正义立足于规范人与人、人与机器之间关系的道德责任之上,具备充分的正当性基础。算法时代应依循算法正义独特的价值内涵,通过促进数据资源的合理分配、平衡算法主体的多元利益、优化算法问责机制及构建人机沟通机制,探寻算法正义的实现方案。

关键词： 无线传感器网络   灰狼优化   混沌映射   能耗均衡   簇首选择   路由算法  

摘要： 针对无线传感器网络(WSNs)节点能耗负载不均衡的问题,提出一种基于混沌改进灰狼优化(CIGWO)的分簇路由算法。通过混沌化原GWO算法的参数,并在迭代中添加混沌映射种群,改进灰狼种群位置更新策略,提高GWO算法全局搜索能力;根据节点的平均剩余能量设计适应度函数,选择全局最优的簇首,降低网络的能量消耗。仿真结果表明:所提出的算法与LEACH,HEED和基于适应度改进的GWO(FIGWO)算法相比,能够有效地均衡节点负载,降低网络能耗,延长网络寿命。

关键词： 深度学习   语义分割   ICNet   双向金字塔   注意力金字塔增强  

摘要： 针对ICNet空洞卷积引入网格伪影,金字塔池化模块难以充分融合不同尺度特征层间的上下文信息,同一尺度特征和跨尺度特征均交互不足的问题,提出去伪影空洞残差与双向注意力金字塔增强的图像级联语义分割算法。该算法提出去伪影空洞残差网络,消除空洞卷积引入的网格伪影,加强网络的表征能力;构建双向金字塔池化模块,沿自顶向下的路径将语义信息传递到低层,并沿自底向上的路径将位置信息传递到高层;构造注意力金字塔增强模块,创建自注意力、向上注意力、向下注意力机制,建立跨空间与跨尺度的特征交互。Cityscapes数据集上的实验结果表明,所提算法的总体精确率、平均像素精确度、平均交并比分别比ICNet提高了0.67%、5.58%、4.40%,而且该算法的以上3个评价指标均优于其它8种主流比对算法。

关键词： 任务调度   异构计算系统   任务复制   预调度   列表调度  

摘要： 在异构计算系统中,高效的任务调度算法是实现高性能的重要条件。列表调度算法是一类经典静态启发式算法,用于解决任务调度问题。在异构环境下由于任务的计算成本以及通信成本存在差异,因此任务调度问题比同构系统中更为复杂。该领域的研究目标主要集中在较低时间复杂度下缩短调度长度。为此,提出一种基于任务复制和预调度的混合列表调度算法DPLS。采用任务复制策略,有选择性地将当前任务的关键前驱任务复制调度至相同的处理器上,减少当前任务对关键前驱任务依赖性数据通信的等待时间,进而缩短任务完成时间。DPLS算法包括预调度和二次调度2个阶段,预调度算法生成基础调度方案,二次调度算法在此基础上尝试生成更优的调度方案,改进任务优先级的计算方式,将任务自身执行成本的影响考虑到优先级计算过程中,使得任务优先级更加合理。实验结果表明,DPLS与经典算法具有相同的时间复杂度,对于n个任务和p个处理器的时间复杂度为O(n^(2)·p),能够生成调度长度更短的方案,相较于HEFT和PEFT分别实现了12.563%和7.786%的性能提升。

关键词： 红外成像   焦平面阵列   辐射定标   辐射测量  

摘要： 本文针对红外辐射测量系统需要积分时间连续变化的需求,提出一种快速宽动态的非均匀性校正算法。该算法考虑了积分时间效应和光学系统杂散辐射的影响,并利用25 mm口径的制冷型中波红外辐射特性测量系统进行试验验证。将本文所提算法与经典算法进行对比,结果表明,校正效率较传统非均匀性校正算法提高了3.4倍。本文还利用剩余残差评价原始图像以及两种算法的图像校正效果,利用多个积分时间(0.6 ms,3 ms和3.5 ms)模拟连续变化的积分。结果显示本文算法在各个积分时间下剩余残差均表现稳定且校正图像都具有良好的校正效果。

关键词： 声音事件检测   声学事件   时频注意力   特征金字塔   特征融合   深度学习   多分辨率  

摘要： 针对现有声音事件检测方法中对不同时间和频带信息关注不够,且传统的单一特征无法表征时频重叠声音事件的空间相位信息问题,提出一种基于双特征输入的时频注意力算法,将对数梅尔谱图、相位变换的广义互相关作为输入,分别从时间和频率两个维度使用注意力机制捕捉更有效的时频特征。为提高算法的多分辨率处理能力,设计一种基于注意力的特征金字塔模型,学习多尺度特征,帮助模型识别不同声音事件。实验结果表明,所提算法能够有效提取关键特,进行多分辨率处理,提高了声音事件检测性能。