基于特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法

针对弱监督目标检测中只能检测出图像中最具有辨别性部分和训练过程极易陷入局部最优问题,提出了一种特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法。该算法设计了一种高效可选择通道注意力模块,该模块通过关联通道的选择来提高其局部信息的交互能力,以此来扩大最具辨别性的示例目标区域;此外,通过对网络回归损失函数施加针对性的动态权重,使其能够自动弱化回归分支中伪标注边界框不准确性的影响,提高目标定位的精度。在PASCAL VOC 2007及PASCAL VOC 2012数据集上的实验表明,相比其他同类算法,该算法能够有效地提高弱监督目标检测的精度。同时,由于该算法引入的额外训练参数和计算负担几乎可以忽略不计,因此还具有良好的高效性。     

基于改进YOLOv7的融合图像多目标检测方法

针对微光环境下目标检测精度较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的微光与红外融合图像的多目标检测方法。结合可见光、红外图像的优点,利用生成对抗网络法制作融合图像数据集。在YOLOv7模型中引入BoT结构,使网络更加关注整体图像信息,提升特征提取能力,从而提高行人和汽车检测的准确率,并将回归损失函数由CIoU改进为SIoU,降低自由度,加速网络收敛,得到了YOLOv7的改进算法—BoT-YOLOv7。在公开数据集LLVIP和MSRS上进行了实验。结果表明：相比可见光或红外图像,BoT-YOLOv7对融合图像的检测精度较高;改进算法对融合图像取得了92.6%的平均精度均值,较原始YOLOv7模型提高了5.83%;BoT-YOLOv7算法在检测行人和汽车等目标时漏检和误检率较低,具有较好的准确性和实时性,可以满足微光环境下多目标探测的要求。     

基于在线学习的频谱感知次序策略*

认知无线电允许次级用户在频谱没有被主用户使用时动态地接入频谱进行数据传输。动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和使用效率低下问题的有效方案,而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。次级用户的感知能力有限,为了快速找到频谱空闲概率最大的频段从而获得更多的频谱接入机会,研究了频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率会随时间变化且对次级用户不可知,提出了一个在线学习框架,把频谱感知次序问题规约成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法(satisficing discounted Thompson sampling)处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

OFDM系统中深度神经网络指导的IQ不平衡补偿算法

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

对营造基层单位学习氛围的思考

习主席在"不忘初心、牢记使命"主题教育总结大会上强调:"中国共产党人依靠学习走到今天,也必然要依靠学习走向未来。"作为党领导下的人民军队,由无数个基层单位组成,而基层单位的学习事关人民军队的建设发展与兴衰成败,必须抓紧、抓实、抓好。现实中有些基层单位不想学、不会学、学不好的问题还比较突出,习主席在中央军委基层建设会议上深刻指出当前基层部队存在的"六个跟不上"问题现象,都跟学习有密不可分的关系。所以,基层单位营造良好的学习氛围至关重要,如此才能真正达到"学为解、解为用"的目的。     

基于知识建构的小学语文课外阅读教学实践研究

小学生阅读能力的培养是语文教学的重要目标,在语文教学实践中,如何以课堂教学为支点有效引领学生的课外阅读是各界广泛关注的问题。知识建构作为基于原则的教学理念非常契合学生语文阅读的培养目标。本研究基于知识建构的教学理念对小学四年级语文课外阅读进行了设计和实践,经过一个学年的教学实践发现,基于知识建构的小学语文课外阅读对于培养学生的阅读和综合能力发挥了积极了作用。在实践研究的基础上提出了基于知识建构的小学语文课外阅读应该是生成性、多层次的,同时应该把学生的文学体验和信息获取能力结合起来这一研究发现。     

工作场所学习视域下中职学校深化校企合作的策略研究

中等职业学校是国家培养技能型专业人才的重要场所,校企合作是职业教育发展的基本趋势。当前中职学校在校企合作中面临着企业动力不足,重工轻学,学徒制建设不完善等问题。本文从史蒂芬·比例特工作场所学习的视角出发,在分析工作场所学习内涵和特征的基础上,提出深化校企合作的策略,如完善校企合作课程体系、建设全面参与的新型学徒制、引企入校的办学模式、以绩效和胜任力为驱动等工作方法。