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Dianxin kexue随着无人机技术的快速发展，未经授权的“黑飞”行为对公共安全、隐私保护和航空安全构成严重威胁。系统梳理了当前主流的黑飞无人机探测技术，包括雷达探测、无线电频谱监测、声学探测、光学/红外成像及多传感器融合技术，详细分析了各类技术的工作原理、优势及局限性。针对“低小慢”目标探测难题，重点探讨了微多普勒效应、射频指纹识别等先进技术的应用。在此基础上，深入研究了人工智能技术与传统探测手段的融合路径，分析了深度学习、多模态数据融合、强化学习等 AI 技术在提升探测精度、降低误报率和增强抗干扰能力方面的潜力。最后 ...
陈咏涛, 刘颜, 樊聪, 夏菠
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大数据作为语音领域一个重要的研究方向，语音合成致力于将文本转化为语音。随着深度学习技术的快速发展，语音合成的目的早已不仅仅是合成一段“能听懂”的音频这么简单，情感的加入往往能使语音变得更加具有表现力。基于此，情感语音合成在语音中加入不同的情感并对情感进行调控，以生成灵活且准确的情感语音。从情感语音合成中的几个关键科学问题出发，分别对近几年来基于情感迁移、情感强度控制和情绪混合的发展进行了总结分析，并介绍了情感语音合成的相关数据集和评价指标，最后对情感语音合成进行了展望。
施昊翔, 张旭龙, 王健宗, 程宁, 肖京
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Screening Antimicrobial Peptides from Metagenomes Based on Deep Learning and Molecular Simulation(深度学习结合分子模拟高效筛选宏基因组数据中的抗菌肽) [PDF]
Shipin kexue jishu xuebaoAntimicrobial peptides are a type of peptide capable of exerting antibacterial functions by interacting with bacterial cell membranes or intracellular biomolecules, thereby disrupting bacterial physiological processes and ultimately leading to bacterial ...
TIAN Yuan(田源) +2 more
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Gaoya dianqi, 2023 绝缘和机械故障是气体绝缘金属封闭开关设备（gas insulated metal-enclosed switchgear,GIS）中占比最大的故障类型，准确的故障诊断和状态评价对保证电力系统安全稳定运行具有重要意义。深度学习方法已成为故障诊断领域的主流，但传统卷积神经网络需要强大的计算资源，在计算能力一般的智能终端设备中难以应用。为此，文中提出了基于轻量级卷积神经网络的GIS绝缘和机械故障诊断方法。首先，采用空间可分离卷积代替传统卷积构造EffNet轻量级卷积神经网络，大幅度降低了模型的计算量；其次 ...
杨为 +4 more
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A transfer reinforcement learning-based approach for cross-domain charging station recommendation in the Internet of vehicles [PDF]
Deep reinforcement learning has been widely applied in charging station recommendations in the internet of vehicles, but training separate neural networks for each region are often required by traditional methods, leading to increased computational load ...
CAO Yue +4 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对设备工况变化导致基于深度学习（deep learning，简称DL）的故障诊断性能退化的问题，提出采用因果表示网络（causal representation net，简称CRNet）用于在变工况下实现高性能故障诊断，即域泛化（domain generalization，简称DG）故障诊断。首先，假设DG的结构因果模型，并基于此模型和独立因果机制（independent causal model，简称ICM）原理，得到因果驱动的诊断需求来消除特征间的关联；其次，利用随机傅里叶特征（random ...
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Gaoya dianqi具有强随机性的新能源大规模接入电网，给电网带来愈来愈差的控制性能。具有马尔可夫随机过程特性的强化学习对解决随机性问题具有优势，而面向新能源规模化接入时，其仍面临着无法获取最优解的问题，控制性能并不理想。因此，提出一种价值估计矫正的软演员—评论家多智能体协同深度强化学习算法来获取多区域协同最优解。通过状态—动作的分布值函数减轻价值的过估计问题，从而获取全局最优解。对改进的IEEE标准两区域模型和西南三区域电网模型进行仿真，验证了所提算法的有效性，且与多种控制方法相比，具有更优的控制性及频率稳定性。
苏寅生 +5 more
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物联网学报近年来，物联网（IoT）应用对设备可使用的能量要求不断提高，能量收集（EH）技术成为缓解边缘计算中设备能量短缺问题并延长电池寿命的重要途径。然而，当环境中可再生能源不充足时，设备电量耗尽会导致任务中断，影响物联网性能。为了解决这一问题，提出了一种联合能量收集和设备间（D2D）通信技术的任务卸载框架，采用基于深度强化学习（DRL）的边缘协作卸载计算方案，自主进行决策并使用模拟退火算法解决资源分配问题，以最小化系统运行总成本。对稳定和极端两种能量环境进行仿真，结果表明 ...
王珺，赵浩东
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Intelligent route planning method with jointing topology control of UAV swarm [PDF]
Existing routing protocols without awareness of the topology causes excessive retransmissions, energy holes, and long delay, data routing performance was seriously deteriorated.Considering the relation of topology and routing, an intelligent route ...
Bo OUYANG +3 more
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Synthesis of embroidery based on convolutional neural network(基于卷积神经网络的刺绣风格数字合成)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2019 针对刺绣风格数字化模拟方法立体感不强、缺少线条方向等问题，提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的算法，将刺绣艺术风格传输到目标图像。利用图像语义分割网络及风格迁移网络，分别对目标内容图像与刺绣艺术风格图像进行目标提取和风格迁移。首先，输入目标内容图像与刺绣艺术风格图像，采用基于条件随机场的图像语义分割，将目标内容图与刺绣艺术风格图的前景与背景分离，并进行二值化处理，形成掩模图像；其次，将目标内容图与刺绣艺术风格图的RGB 颜色空间转换为YIQ；最后，参照掩模图像使用VGG19 ...
ZHENGRui(郑锐) +3 more
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