针对现有的图像超分辨率重建方法存在生成图像纹理扭曲、细节模糊等问题，提出了一种基于多通道注意力机制的图像超分辨率重建网络。首先，该网络中的纹理提取模块通过设计多通道注意力机制并结合一维卷积实现跨通道的信息交互，以关注重要特征信息；然后，该网络中的纹理恢复模块引入密集残差块来尽可能恢复部分高频纹理细节，从而提升模型性能并产生优质重建图像。所提网络不仅能够有效提升图像的视觉效果，而且在基准数据集CUFED5上的结果表明所提网络与经典的基于卷积神经网络的超分辨率重建（SRCNN）方法相比，峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）分别提升了1.76 dB和0.062。实验结果表明，所提网络可提高纹理迁移的准确性，并有效提升生成图像的质量。
针对现有人群计数算法采用同步人工优化深度学习网络，忽略了网络学习的负面信息，导致大量冗余参数甚至过拟合，进而影响到计数准确性的问题，提出基于多列卷积神经网络MCNN（Multi-column Convolution Neural Network）的参数异步更新算法。首先将单帧图像输入网络，经过三列卷积分别提取不同尺度特征，通过列之间的交互信息学习两列间特征图的关联性；接着，根据优化的交互信息及更新的损失函数异步更新每列参数直至算法收敛；最后采用动态卡尔曼滤波将每列输出密度图进行深度融合，并对融合的密度图中所有像素求和得到图像总人数。实验结果表明，所提算法在UCSD（University of California San Diego）数据集上的平均绝对误差（MAE）比该数据集上最优MAE表现的ic-CNN+McML（Iterative Crowd Counting Convolution Neural Network Multi-column Mutual Learning）减小了1.1%，均方误差（MSE）比该数据集上最优MSE表现的CP-CNN（Contextual Pyramid Convolution Neural Network）减小了4.3%；所提算法在ShanghaiTech Part_A数据集上的MAE比该数据集上最优MAE表现的ic-CNN+McML减小了1.7%，MSE比该数据集上最优MSE表现的ACSCP（Adversarial Cross-Scale Consistency Pursuit）减小了3.2%；在ShanghaiTech Part_B数据集上的MAE和MSE分别比该数据集上最优MAE和MSE表现的ic-CNN+McML减小了18.3%、35.2%；在UCF_CC_50（University of Central Florida Crowd Counting）数据集上的MAE和MSE分别比该数据集上最优MAE和MSE表现的ic-CNN+McML减小了1.9%、9.8%。可见，该算法能有效提高人群计数的准确性和鲁棒性，且允许输入图像具有任意大小或分辨率，能适应检测目标的大尺度变换。
用户的社交媒体中蕴含着他们过去的个人经历和潜在的生活规律，研究其规律对预测用户未来的行为以及对用户进行个性化推荐有很大的价值。通过收集微博数据，定义了11种类型的事件，并提出了一个三阶段的Pipeline的系统，利用BERT预训练模型，分别在三个阶段使用BERT+BiLSTM+Attention、BERT+FullConnect、BERT+BiLSTM+CRF方法进行个人事件检测。从微博文本中抽取出该文本是否包含定义的事件、包含的事件类型、每种事件包含的元素等信息，具体元素为Subject（事件主语）、Object（事件元素）、Time（事件发生时间）、Place（事件发生的地点）和Tense（事件发生的时态），从而探究用户个人时间轴上的事件变化规律来预测个人事件。在收集的真实用户微博数据集上进行实验，并与逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、决策树等分类算法进行对比分析。实验结果表明，三个阶段中的BERT+BiLSTM+Attention、BERT+FullConnect和BERT+BiLSTM+CRF方法均取得了最高的F1值，验证了所提方法的有效性。最后根据所提方法抽取出的事件和其中的时间信息可视化地构建了用户的个人事件时间轴。
针对信息物理融合系统(CPS)中建模与验证面临的问题与挑战,基于服务组合的思想,提出一种CPS建模与验证方法。首先,综合分析已有研究成果,提出一种CPS的组成结构,包含物理世界、感知系统、信息处理系统、控制系统及时间约束。基于该结构提出CPS资源的服务分类及组成框架,并利用时间自动机理论,提出CPS物理环境建模方法、CPS原子服务建模方法及服务组合方法。最后,通过案例设计和模型检测工具Uppaal,分别对系统安全性、可达性、活性及时间约束四种类型的性质进行了相关验证。结果表明,系统通过了这些性质的验证,这也证明了面向服务的CPS建模方法的正确性。
提出一种简单、快速的二维DCT算法,即将二维DCT的变换系数和图像的像素值事先 乘好,形成查找表,在实现直接二维DCT变换时,把表调入内存,乘积的结果就能通过寻址的方式得 到而无需乘法器,速度很快,非常适合嵌入式系统的设计。在设计查找表时,优化了其结构,减小了存 储空间。实验结果表明了算法的有效性。
