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期刊论文 250

年份

2023 45

2022 45

2021 38

2020 32

2019 27

2018 19

2017 19

2016 7

2015 1

2011 1

2010 1

2009 2

2008 1

2007 4

2006 1

2005 1

2004 2

2002 2

2001 2

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关键词

机器学习 27

深度学习 15

人工智能 10

代理模型 2

增材制造 2

强化学习 2

材料设计 2

结构健康监测 2

高层建筑 2

2D—3D配准 1

3D打印 1

6G 1

ARM 1

CAN总线 1

CCUS 1

COVID-19 1

H∞控制；零和动态博弈；强化学习；自适应动态规划；极小极大Q-学习；策略迭代 1

IC产业 1

IgG 1

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检索范围：

排序：展示方式：

基于代价敏感学习的实体-关系联合知识嵌入 Article

Sheng-kang YU, Xue-yi ZHAO, Xi LI, Zhong-fei ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1867-1873 doi: 10.1631/FITEE.1601255

摘要：在该嵌入框架下，我们设计了联合评分函数，用以对实体和关系间的相关性实例进行量化评价，并将评分函数融入最大间隔学习方法中，使用知识库中的上下文信息学习实体与关系的嵌入向量。

关键词：知识嵌入；联合嵌入；代价敏感学习

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5G最小代价多播网络中的次优编码子图算法 None

Feng WEI, Wei-xia ZOU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第5期页码 662-673 doi: 10.1631/FITEE.1700020

摘要：为降低具有控制—数据分离架构的5G网络中多播的传输代价，本文关注无线网络中两多播共存时的功率代价最小网络编码子图形成问题。提出两个基于Steiner树的扩展次优算法：当两个具有相同吞吐量的多播组共存时，C1CPE算法通过复用拓扑中已经占用链路的方式寻找可行的最小代价方案，并采用节点涂色的方式保证网络编码方案可解码。仿真结果表明，两个算法在功率代价上都有良好表现，在密集部署下性能仍可进一步提升。

关键词：网络编码子图；最小功率代价；5G；分离架构

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基于GIS 的中国深圳市城市快速路环境敏感性评估 Article

李骐安, 郭凤清, 关云涛

《工程（英文）》 2018年第4卷第2期页码 230-234 doi: 10.1016/j.eng.2018.03.002

摘要：深圳市正在建设一条经过环境敏感区（ESA）的城市快速路。由于城市快速路的径流系数大、污染物累积量高、污染物成分复杂，导致城市快速路造成的潜在环境污染问题格外严峻。为了评估该城市快速路沿线的环境敏感性，并最大限度地减少道路建设及未来通行对周边生态系统的影响，本文借助地理信息系统（GIS）对相关区域的环境敏感性进行了评估。最终的ESA分布图被划分为4 个环境敏感度等级。结果表明该快速路的大部分路段（11.93 km）经过高度敏感区，占快速路总里程的52.3%，且90% 以上的路段经过ESA。

关键词：环境敏感区城市快速路地理信息系统低影响开发

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青藏高原“敏感区”对我国灾害天气气候的影响及其监测

徐祥德

《中国工程科学》 2009年第11卷第10期页码 96-107

摘要：

根据中国区域大范围洪涝、暴雨、暴雪天气预报上游关键区，以及气候变化敏感区多圈层信息平台等重大需求。从“世界屋脊”青藏高原为灾害性天气上游关键区与气候信号敏感区的观点出发，提出高原及周边观测工程建网新思路与应用新技术方案，设计、构建了新一代气象综合观测预警长期监测系统，实现科学试验－工程建设－工程应用开发途径，发展高原及周边敏感区灾害天气上游早期预警系统监测平台，为灾害性天气预报与区域气候变化提供多功能业务服务应用平台；采用高原东缘南－北轴向观测数据信息（GPS监测站与AWS站）

关键词：青藏高原上游关键敏感区灾害天气早期预警

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6G广域时延敏感物联网——移动边缘计算使能的非地面网络设计 Article

刘承骁, 冯伟, 陶晓明, 葛宁

《工程（英文）》 2022年第8卷第1期页码 96-107 doi: 10.1016/j.eng.2021.11.002

摘要：

在即将到来的第六代移动通信技术（6G）时代，广域时延敏感物联网（IoT）需求不断增加。由于传统蜂窝技术难以直接用于广域时延敏感IoT，因此使用非地面基础设施，包括卫星和无人机（UAV）等，基于无蜂窝网络架构构建非地面网络（NTN）亟待研究。考虑到时延敏感业务需求和IoT 设备分布不均的特点，NTN可使用移动边缘计算（MEC）来增强业务支持能力，并提供“沙漠绿洲”状（oasis-oriented）的按需覆盖。这为无人机载荷部署提供了依据，也显示了在广域时延敏感IoT中NTN与MEC协同设计的潜力。

关键词：无蜂窝移动边缘计算非地面网络第六代移动通信技术广域时延敏感物联网

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适用于大视场红外地球敏感器的相机标定方法 Research Article

邓华健1,2,王昊1,2,韩晓亚3,刘洋1,2,金仲和1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第1期页码 141-153 doi: 10.1631/FITEE.2200079

摘要：相机的几何精度不足是制约大视场红外地球敏感器精度提升的主要因素。红外地球敏感器相机超大的视场与中心的盲区极大地限制了传统几何标定方法的准确性与可行性。本文提出并验证了一种新型的适用于红外地球敏感器的相机标定方法。三个红外靶标被用作控制点，而相机被安装于双轴转台上。随着转台的旋转，这些控制点将均匀地分布在整个相机视场中。本文用10台红外地球敏感器进行了实验，以验证标定方法的有效性。结果表明，所提出的方法是高度稳定可靠的，标定精度与现有其他方法相比提升至少30%。

关键词：红外地球敏感器；全景红外相机；相机标定

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适用于低轨微小卫星的大视场红外地球敏感器

王昊1,王志远1,王本冬1,金仲和1,John L. CRASSIDIS2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第2期页码 141-286 doi: 10.1631/FITEE.1900358

摘要：红外地球敏感器广泛应用于卫星姿态确定和控制系统中。静态红外地球敏感器的主要缺点是视场较小，其典型视场约为20°至30°，可能不适用于近地轨道的微型卫星。设计了一种新型的小型红外地球敏感器，其视场接近180°。该地球敏感器包括全景环形透镜（PAL）和红外CMOS传感器。新型红外地球敏感器结构紧凑，功耗低，精度高。利用ZDPS-2微小卫星获得在轨红外图像和模拟图像，评估新型红外地球敏感器的性能，实验表明其精度约为0.032°。

关键词：红外地球敏感器；微小卫星；姿态确定系统

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利用深度学习系统筛查新冠病毒肺炎 Article

徐小微, 蒋贤高, 马春莲, 杜鹏, 李旭坤, 吕双志, 俞亮, 倪勤, 陈燕飞, 苏俊威, 郎观晶, 李永涛, 赵宏, 刘俊, 徐凯进, 阮凌翔, 盛吉芳, 裘云庆, 吴炜, 梁廷波, 李兰娟

《工程（英文）》 2020年第6卷第10期页码 1122-1129 doi: 10.1016/j.eng.2020.04.010

摘要：本研究旨在应用深度学习技术，建立COVID-19、IAVP及健康人群肺部CT的早期筛查模型。我们首先利用胸部CT图像集的三维（3D）深度学习模型分割出候选感染区域，然后利用位置敏感机制深度学习网络将这些分离的图像归类为COVID-19、IAVP以及与感染无关（ITI）的图像，并且输出相应置信度得分测试数据集的实验结果表明，从整体CT病例来看，本研究利用深度学习系统建立的COVID-19患者的早期筛查模型的总体准确率为86.7%。

关键词： COVID-19 位置敏感机制深度学习网络计算机断层扫描

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鄂尔多斯盆地特低渗透砂岩储层裂缝压力敏感性及其开发意义

曾联波,史成恩,王永康,李书恒,万晓龙,崔攀峰

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 35-38

摘要：

为了分析特低渗透砂岩储层高角度裂缝的压力敏感性特征，对鄂尔多斯盆地陇东地区延长组特低渗透砂岩储层基质岩样、含天然裂缝岩样和含人造裂缝岩样进行了对比实验实验结果表明，特低渗透砂岩储层裂缝的压力敏感性十分明显,在无裂缝时基质岩块为中等程度敏感性，含裂缝时为强压力敏感性。裂缝的开度越大，渗透率越高，其压力敏感性越强，裂缝渗透率的恢复程度越小。裂缝的压力敏感性特征对特低渗透砂岩油藏开发具有十分重要的意义。

关键词：裂缝压力敏感性开发意义特低渗透砂岩储层鄂尔多斯盆地

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基于子带瞬时能量谱的铝电解槽电压槽况敏感频域分段方法 Article

曾朝晖, 桂卫华, 陈晓方, 谢永芳, 张红亮, 孙玉波

《工程（英文）》 2021年第7卷第9期页码 1282-1292 doi: 10.1016/j.eng.2020.11.012

摘要：在对槽电压定性分析的基础上，本文提出子带瞬时能量谱（sub-band Instantaneous energy spectrum, SIEP），并用其对多种槽况下槽电压的频域特性进行定量表示，最终给出了槽电压槽况敏感频域分段方法该槽电压频域分段方法对槽况更敏感，可更细致地获取在线槽况信息，为工业电解槽槽况监测和控制决策提供更可靠、准确的在线依据。

关键词：子带瞬时能量谱槽况敏感频段频域分段铝液异常波动铝电解

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联邦无监督表示学习 Research Article

张凤达1,况琨1,陈隆1,游兆阳1,沈弢1,肖俊1,张寅1,吴超2,吴飞1,庄越挺1,李晓林3,4,5

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第8期页码 1181-1193 doi: 10.1631/FITEE.2200268

摘要：为利用分布式边缘设备上大量未标记数据，我们在联邦学习中提出一个称为联邦无监督表示学习(FURL)的新问题，以在没有监督的情况下学习通用表示模型，同时保护数据隐私。

关键词：联邦学习；无监督学习；表示学习；对比学习

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学习挑选伪标签：一种用于命名实体识别的半监督学习方法 Research Articles

李真真,冯大为,李东升,卢锡城

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第6期页码 809-962 doi: 10.1631/FITEE.1800743

摘要：深度学习模型在命名实体识别（NER）中实现了最先进的性能；然而，其良好性能很大程度上依赖于大量标记数据。在某些特定领域，例如医学、金融和军事领域，标记数据非常稀缺，而未标记数据则很容易获得。本文提出一种用于NER任务的半监督方法，其通过学习一个判别模块筛除错误伪标签，以创建高质量标注数据。伪标签是为未标记数据自动生成的标签，并被当作真实标签用来训练模型。该半监督框架包括3个步骤：为特定NER任务构建最佳单神经网络模型，学习一个评价伪标签的模块，以及迭代创建新的标记数据和改进NER模型。

关键词：命名实体识别；无标注数据；深度学习；半监督学习方法

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人工智能新方向：类人、机器、仿生和量子智能 Comment

李伟钢,Liriam Michi ENAMOTO,Denise Leyi LI,Geraldo Pereira ROCHA FILHO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第6期页码 984-990 doi: 10.1631/FITEE.2100227

摘要：

本评论回顾1998年提出的“一次性学习”（once learning，OLM）机制，和随后出现的用于图像分类的“一瞥学习”（one-shot learning这些被认为是AI研发的主要方向，并按以下分类标准区分：（1）以类人、机器、仿生或量子计算为本的AI研发;（2）升维或降维的信息输入;（3）小样本或大数据知识学习。

关键词：人工智能；机器学习；一次性学习；一瞥学习；量子计算

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一种适用于自动驾驶汽车的多层地图模型和车道级轨迹规划 Article

江昆, 杨殿阁, 柳超然, 张涛, 肖中阳

《工程（英文）》 2019年第5卷第2期页码 305-318 doi: 10.1016/j.eng.2018.11.032

摘要：考虑车辆换道、转向和直行等不同行车特点，建立了车道级路段行车代价模型，建立一种分层路径轨迹搜索方法，能够在道路和车道网络中实现快速的轨迹规划，能够很好地支持自动驾驶的车道级轨迹规划。

关键词：车道级地图路径规划清华地图模型行车代价模型

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基于两级层次特征学习的图像分类方法 Article

Guang-hui SONG,Xiao-gang JIN,Gen-lang CHEN,Yan NIE

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第9期页码 897-906 doi: 10.1631/FITEE.1500346

摘要：本文提出了一种新颖、有效的基于深度卷积神经网络的两级层次特征学习框架。首先，不同层次的深度特征抽取器使用迁移学习方法进行训练。最后，基于Caltech-256、Oxford Flower-102和Tasmania Coral Point Count三个图像数据集的实验证明，通过两级层次特征学习的深度特征的表达能力十分强大，与传统的扁平多分类方法相比

关键词：迁移学习；特征学习；深度卷积神经网络；层次分类；谱聚类