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1. 基于融合通道注意力的Uformer的CT图像稀疏重建
陈蒙蒙, 乔志伟
《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (9): 2948-2954.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022081242
摘要143)   HTML13)    PDF (5664KB)(101)    收藏

针对解析法稀疏重建中产生的条状伪影问题,提出一种融合通道注意力的U型Transformer(CA-Uformer),以实现高精度计算机断层成像(CT)的稀疏重建。CA-Uformer融合了通道注意力和Transformer中的空间注意力,双注意力机制使网络更容易学习到图像细节信息;采用优秀的U型架构融合多尺度图像信息;采用卷积操作实现前向反馈网络设计,从而进一步耦合卷积神经网络(CNN)的局部信息关联能力和Transformer的全局信息捕捉能力。实验结果表明,与经典U-Net相比,CA-Uformer的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)提高了3.27 dB、3.14%,均方根误差(RMSE)降低了35.29%,提升效果明显。可见,CA-Uformer稀疏重建精度更高,压制伪影能力更强。

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2. 物联网中无线射频识别读写器系统防碰撞算法优化
潘昊, 陈蒙
计算机应用    2015, 35 (1): 23-26.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.01.0023
摘要745)      PDF (721KB)(543)    收藏

针对无线射频识别(RFID)应用领域读写器碰撞问题,比较了基于轮询的帧时隙算法和二进制位防碰撞算法,提出了改进型的帧时隙算法.首先,将帧长分为若干时隙;然后,动态估计电子标签的数量,确定应该发送的帧长,再使电子标签对帧中的时隙响应概率达到最大,使系统碰撞概率最小.仿真结果表明,采用改进型帧时隙防碰撞算法的系统吞吐率可以保持在50%以上,并且在有大量电子标签的工作范围内吞吐率可以达到65%以上.与采用帧时隙防碰撞算法的平均36%系统吞吐率相比,改进型帧时隙算法的系统吞吐率提高了将近1倍.由于采用比较简单的结构,因此便于在实际应用中使用.

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