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期刊论文 55

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年份

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2020 10

2019 4

2018 6

2017 7

2014 1

2011 1

2009 1

2007 2

2006 1

2000 1

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关键词

大脑 3

大数据 2

碳中和 2

4比特可重构天线阵列 1

AAC 1

CCS 1

CO₂-ECBM 1

CyTOF 1

DHA 和 sn-2 DHA 1

PowerShell；抽象语法树；混淆和解混淆；恶意脚本检测 1

SoC 1

Tempotron；神经元模型；感受野；高斯差分；图像翻转；图像旋转 1

Windows'95 1

X 射线成像 1

circRNA 1

microRNA(miRNA) 1

不正常航班管理 1

人工智能 1

人工智能；数字大脑；综合推理；多元类比生成；群智；推算；神经图像 1

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检索范围：

排序：展示方式：

基于双向深度生成模型和功能磁共振成像数据的大脑编码和解码 Review

杜长德, 李劲鹏, 黄利皆, 何晖光

《工程（英文）》 2019年第5卷第5期页码 948-953 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.010

摘要：

通过功能磁共振成像（fMRI）进行大脑编码和解码是视觉神经科学的两个重要方面。尽管以前的研究人员在大脑编码和解码模型方面取得了显著进步，但是现有方法仍需要使用先进的机器学习技术进行改进。例如，传统方法通常会分别构建编码和解码模型，并且容易对小型数据集过度拟合。实际上，有效地统一编码和解码过程可以进行更准确的预测。在本文中，我们首先回顾了现有的编码和解码方法，并讨论了“双向”建模策略的潜在优势。接下来，在体系结构和计算规则方面，我们证明了深度神经网络和人类视觉通路之间存在的对应关系。此外，深度生成模型[如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）]在大脑编码和解码研究中产生了可喜的成果。最后，我们提出了最初为机器翻译任务设计的对偶学习方法，该方法通过利用大规模未配对数据提高了编码和解码模型的效果。

关键词：大脑编码和解码功能磁共振成像深度神经网络深度生成模型双重学习

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认知中继三跳网络联合优化 Article

澄赵,万良王,信威姚,双华杨

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 253-261 doi: 10.1631/FITEE.1601414

摘要：同时，引入了叠加编码技术来处理网络中双接收节点的情况。本文将这个三阶段的联合优化问题转化为一个非线性的优化问题，并进行了求解。

关键词：解码转发；三跳；认知中继网络；时间功率分配；叠加编码

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基于注意机制编码解码模型的答案选择方法 Article

Yuan-ping NIE, Yi HAN, Jiu-ming HUANG, Bo JIAO, Ai-ping LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第4期页码 535-544 doi: 10.1631/FITEE.1601232

摘要：该模型采用了基于双向LSTM的编码解码模型，编码解码模型是一个被证明再机器翻译领域取得了突出的成绩。我们还在模型中应用了注意力机制来提升模型的效果。

关键词：问答技术、答案选择、注意机制、深度学习

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基于注意力的高效机器人抓取检测网络 Research Article

秦晓飞1,胡文凯1,肖晨2,何常香2,裴颂文1,3,4,张学典1,3,4,5

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1430-1444 doi: 10.1631/FITEE.2200502

摘要：为平衡抓取检测算法的推理速度和检测精度，本文提出一种编码器–解码器结构的像素级抓取检测神经网络，称为基于注意力的高效机器人抓取检测网络（AE-GDN）。在编码器阶段引入3个空间注意模块以增强细节信息，在解码器阶段引入3个通道注意模块以提取更多语义信息。采用多个轻量高效的DenseBlocks连接编码器和解码器，提高AE-GDN的特征建模能力。

关键词：机器人抓取检测；注意力机制；编码器–解码器；神经网络

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一种端到端语音合成中的高效解码自注意力网络 Research Article

赵伟1,2,许力1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1127-1138 doi: 10.1631/FITEE.2100501

摘要：然而，当使用自回归解码方法进行端到端语音合成时，由于序列长度的二次复杂性，其推理速度相对较慢。当部署设备未配备图形处理器（GPU）时，该效率问题更加严重。为解决该问题，提出一种高效解码自注意力网络（EDSA）作为替代。通过一个动态规划解码过程，有效加速TTS模型推理，使其具有线性计算复杂度。

关键词：高效解码；端到端；自注意力网络；语音合成

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基于非线性能量收集器的无线充电中继系统保密中断性能分析 Article

继亮张,高峰潘,宜原解

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 246-252 doi: 10.1631/FITEE.1601352

摘要：在考虑解码转发和功率分配接收器的场景中，本文选择第K个最优中继来协助信源−中继−信宿链路的传输。同时，本文还推导了保密中断概率的解析表达式，并用通过仿真验证了分析结果。

关键词：解码转发；能量收集；非线性；保密中断概率

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一种数字大脑的群智平台 Article

Dongrong XU, Fei DAI, Yue LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 78-90 doi: 10.1631/FITEE.1700800

摘要：介绍了一种可用于脑科学研究的数字大脑群智平台，该平台的搭建基于一个综合推理或多元类比生成的人工智能可计算模型。

关键词：人工智能；数字大脑；综合推理；多元类比生成；群智；推算；神经图像

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一种分形图像编码的新方法

王秀妮,姜威,王利村

《中国工程科学》 2006年第8卷第1期页码 54-57

摘要：

由于分形图像编码过程非常费时，因此在前人的基础上，通过分析影响分形图像编码速度的相关因素，提出了使用图像块的改进方差来提高分形压缩性能的思想。

关键词：分形编码图像压缩方差

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富含sn-2 DHA脂质对大脑的益处及其酶法合成综述 Review

金俊, 金青哲, 王兴国, Casimir C. Akoh

《工程（英文）》 2020年第6卷第4期页码 424-431 doi: 10.1016/j.eng.2020.02.009

摘要：

大脑中二十二碳六烯酸（DHA, 关键词： DHA 和 sn-2 DHA 单甘酯大脑肠-脑轴结构脂质

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一种新的通信抗干扰技术体制：预编码跳码扩谱

姚富强,张毅

《中国工程科学》 2011年第13卷第10期页码 69-75

摘要：

基于常规直扩体制的不足，笔者分析了跳码扩谱的必要性，提出和研究了一种新的预编码跳码扩谱通信抗干扰技术体制，重点讨论了预编码跳码扩谱的基本原理与自编码跳码扩谱的异同点

关键词：通信抗干扰直接序列扩谱预编码跳码扩谱自编码跳码扩谱

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向量量化综述 Regular Papers

Ze-bin WU, Jun-qing YU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第4期页码 507-524 doi: 10.1631/FITEE.1700833

摘要：向量量化用于语音与图像编码可有效减小带宽和存储开销。在过去10年中，基于向量量化的近似近邻搜索发展迅速，涌现大量在大规模数据集内存中搜索图像的编码方法。

关键词：近似近邻搜索；图像编码；向量量化

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气象灾害预警信息广播系统总体设计与信息编码研究

张迪,李泽椿,施培量,王雪臣

《中国工程科学》 2009年第11卷第9期页码 8-12

摘要：

提出新一代气象灾害预警信息广播系统的总体设计框架，并对气象灾害预警信息编码进行深入研究，制定气象预警信息编码格式。

关键词：气象灾害预警信息广播系统信息编码数字音频广播技术

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非编码RNA及其在组织工程中的潜在应用

李石营, 钱天梅, 王星辉, 刘杰, 顾晓松

《工程（英文）》 2017年第3卷第1期页码 3-15 doi: 10.1016/J.ENG.2017.01.005

摘要：非编码RNA(ncRNA) 是不编码蛋白质的功能性RNA 分子，它们可以调节细胞的行为、改变组织的生物学环境。

关键词：组织工程非编码RNA(ncRNA) microRNA(miRNA) 神经皮肤肝脏血管系统肌肉

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重复镜头视频基于分级B帧结构的长期预测编码方案 None

Xu-guang ZUO, Lu YU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第3期页码 459-470 doi: 10.1631/FITEE.1601552

摘要：最新视频编码标准——高效视频编码（HEVC）——获得了远高于之前视频编码标准的编码效率。特别是，在使用分级B帧预测结构时，HEVC可显著去除临近图像间的时间冗余。据我们观察，这些视频在分级B帧结构下使用HEVC编码时，每个镜头的时域相关性可以得到很好利用。然而，重复镜头之间的长期相关性并未被使用。然后，使用长期参考帧对分级B帧的编码结构进行调整，以实现长期时域预测。最后，为长期参考帧设计一种自适应量化方法，以提高整体的视频编码效率。实验表明，提出的新编码方案可获得高达22.86%的编码性能增益。

关键词：高效视频编码（HEVC）；长期时域相关性；长期预测；分级B帧结构

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基于蛙跳思想的量子编码遗传算法

许波,彭志平,余建平,柯文德

《中国工程科学》 2014年第16卷第3期页码 108-112

摘要：本文提出一种基于蛙跳思想的量子编码遗传算法（QRGA），该算法采用自适应的方式对量子旋转门旋转角进行调整，并基于模糊逻辑将蛙跳的步长进行量化以指导变异概率调整，保证进化的方向性和提高算法效率，对比实验结果表明算法可以避免陷入局部最优解，并能快速收敛到全局最优解，在运行时间和解的性能上都取得了较好的效果。

关键词：量子编码量子遗传算法蛙跳算法群体智能