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2001 2

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关键词

边缘计算 4

人工智能 3

三点弯曲梁 2

小波变换 2

扫描格式转换 2

物联网 2

移动边缘计算 2

2D—3D配准 1

Au/Ti双功能催化剂 1

Casimir力 1

DPP);分布式功率转换器;开关电容转换器 1

Gibbs抽样 1

H2有效利用率 1

IEEE 2030.5 1

MCMC模拟 1

MPPT);差分功率处理(Differential power processing 1

Mittag-Leffler稳定性;分数阶;四元数神经网络;脉冲 1

N-糖基化 1

PCB缺陷检测 1

PCMCIA 1

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排序: 展示方式:

基于AOI的印刷电路图像对准算法研究

郭峰林,管庶安,孔岩

《中国工程科学》 2012年 第14卷 第11期   页码 103-106

摘要: 首先,依据PCB线路特征,定义了样本图像边缘的概念,制订了边缘抽样规则。针对待测PCB图像,提出了基于样本边缘对准强度评价函数,建立了对准评价模型及对准快速算法。

关键词: PCB缺陷检测     图像对准     边缘抽样     对准强度    

分级移动边缘云中节省开销的资源分配 Special Feature on Future Network-Research Article

Ming-shuang JIN, Shuai GAO, Hong-bin LUO, Hong-ke ZHANG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第9期   页码 1209-1220 doi: 10.1631/FITEE.1800203

摘要: 5G网络的云化使第三方服务提供商能够在网络边缘部署服务(例如,边缘缓存与边缘计算)。已有工作都是站在特定服务提供商角度,以最大化其收益为目标来研究服务策略(如,内容缓存策略与虚拟CPU分配策略)。

关键词: 边缘云;边缘计算;边缘缓存;资源分配;虚拟机分配    

边缘计算技术发展与对策研究

洪学海,汪洋

《中国工程科学》 2018年 第20卷 第2期   页码 20-26 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.02.004

摘要:

边缘计算是一项正在兴起的技术,通过把计算、存储、带宽、应用等资源放在网络的边缘侧,以便减小传输延迟和带宽消耗。移动终端、物联网等设备为计算敏感型的应用提供了必要的前端处理支撑,例如图像识别、网络游戏等应用,以利用边缘计算的处理能力分担云端工作负荷。本文介绍了边缘计算的概念、需解决的关键问题、主要研究进展,边缘计算发展带来的影响以及边缘计算带来的机遇和发展对策。

关键词: 云计算     边缘计算     雾计算     移动边缘计算     物联网     前端智能    

图像边缘检测二维小波算法研究与实现

张红岩,张登攀

《中国工程科学》 2003年 第5卷 第4期   页码 61-64

摘要: 小波变换具有检测局域突变的能力,而且可以结合多尺度信息进行检测,因此成为图像信息边缘检测的优良工具。根据二维小波变换的特点,分析了利用二维小波进行图像边缘检测的基本原理,并设计了利用二维小波变换进行多尺度边缘匹配的检测算法。基于研究结果,编写了计算机应用程序,进行实例分析。

关键词: 小波变换     多尺度     边缘检测    

工业互联网边缘智能的发展现状与前景展望

任姚丹珺,戚正伟,管海兵,陈磊

《中国工程科学》 2021年 第23卷 第2期   页码 104-111 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.02.014

摘要: 边缘智能作为边缘计算和人工智能结合的产物,利用近数据源的计算资源完成智能任务,能够有效缓解带宽传输压力、缩短业务响应时延、保护隐私数据安全,为满足工业智能应用的性能需求提供了一种可行的解决方案。文中围绕协同计算、资源隔离、隐私保护等工业互联网边缘智能关键技术的研究现状,结合边缘智能在设备管理服务、生产过程自动化、制造辅助等工业互联网的典型场景中的应用进行了具体分析。梳理工业互联网边缘智能未来在业务驱动模式、产业生态组成、联盟作用和商业模式四方面的发展趋势,并提出相关政策建议:建议整合产业优势资源,推动行业标准确立;加大对基础共性资源的投入,深化工业互联网应用;在细分领域营造良好产业生态

关键词: 工业互联网,边缘计算,边缘智能,协同计算,资源隔离    

基于去散射与边缘增强算法的水下图像复原 Research Papers

Pan-wang PAN, Fei YUAN, En CHENG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第6期   页码 862-871 doi: 10.1631/FITEE.1700744

摘要: 对色差严重和边缘模糊的水下图像需进行复原。一般分两步:去散射和边缘增强。首先,提出一种用于水下图像去散射的多尺度迭代框架。利用卷积神经网络估计传输图,再用自适应双边滤波器改进传输图估计结果。最后将图像转换到特殊变换域,使用非下采样轮廓波变换对边缘去噪和增强。结果表明:该方法主、客观质量均明显优于现有方法。

关键词: 图像散射;边缘增强;卷积神经网络;非下采样轮廓波变换    

论零振动能与Casimir力

黄志洵

《中国工程科学》 2008年 第10卷 第5期   页码 63-69

摘要: 这种Casimir效应可用量子理论中的零能(ZPE)解释。科学家们都认为Casimir力存在,但对其产生的原因却有不同看法。空虚空间是否具有能量,其答案或许将决定宇宙的命运。

关键词:         真空能     Casimir力     挠场理论    

单边直线感应电机纵向边缘效应的研究

徐伟,孙广生

《中国工程科学》 2007年 第9卷 第3期   页码 21-27

摘要: 由于其磁路断续,电机运行中存在横向和纵向边缘效应;次级的入口和出口因气隙磁链守恒原理会产生涡流, 并随速度上升而加大。边缘效应和涡流大小对直线电机气隙磁链产生重要影响,造成气隙有效磁通和牵引力系 数降低。探讨直线电机工作特点,得到了电机d-q轴等效电路,通过d轴互感和电阻变化来实时反应第二纵 向边缘效应和次级涡流的影响。结合旋转电机转子磁场矢量控制方法,建立了对应的SLIM控制方程。

关键词: 单边直线感应电机     转子磁场定向控制     边缘效应     解耦     补偿    

一种基于锚的谱聚类方法 None

Qin ZHANG, Guo-qiang ZHONG, Jun-yu DONG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第11期   页码 1385-1396 doi: 10.1631/FITEE.1700262

摘要: 为解决该问题,提出一种新的基于锚谱聚类方法(anchor-based spectral clustering,ASC)。首先,在数据集中选择m (m≪n)个可以基本保持原始数据内在(流形)结构的锚。然后,构造原始数据与锚之间的映射矩阵,并证明该映射矩阵能保持数据的聚类结构。基于该映射矩阵,近似得到原始数据谱嵌入。

关键词: 聚类;谱聚类;图拉普拉斯;锚    

一种时空权重和边缘自适应的扫描格式转换

丁勇,陆生礼,时龙兴

《中国工程科学》 2007年 第9卷 第10期   页码 49-54

摘要:

为实现隔行扫描到逐行扫描的视频扫描格式转换,提出了一种时空权重和边缘自适应的去隔行算法,主要包括运动估计、小角度边缘搜索、时空权重计算、自适应插值等该算法通过4场相邻像素的最大灰度变化与运动阈值比较实现对当前像素的运动估计,采用自适应搜索半径和并行搜索树的方法实现小角度边缘检测,并且增加对半像素边缘的考虑实现最小6°边缘的检测,最后通过时空权重自适应的插值算法实现去隔行处理

关键词: 扫描格式转换     运动估计     边缘搜索     时空权重自适应插值     去隔行    

基于最小二乘法的EAST托卡马克光学等离子体边缘重建 None

Hao LUO, Zheng-ping LUO, Chao XU, Wei JIANG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第9期   页码 1124-1134 doi: 10.1631/FITEE.1700041

摘要: 平衡与反演编码(equilibrium and fitting, EFIT)是部分托卡马克中常用的等离子体边缘重建方法。然而,这种磁方法有一些不可避免的缺点。提出一种光学等离子体边缘重建算法,将EFIT编码结果作为标准值学习光学重建模型。在边缘提取方面,传统边缘检测方法不能提取较清晰的等离子体边缘。因此,提出一种基于全局对比度的方法在图像平面提取等离子体边缘。这种方法对光照有很好的鲁棒性。用一个同阶多项式和一个转换矩阵拟合提取等离子体边缘和EFIT重建等离子体边缘。为在没有相机标定的前提下获取转换矩阵,用最小二乘法最小化光学边缘和EFIT重建边缘误差,得到一个数学模型,该数学模型将提取的等离子体边缘从一个图像平面转换到托卡马克极向平面。一旦获得这个转换矩阵,便可在捕获的任意图像重建光学等离子体边缘。展示了所提方法和EFIT之间的误差,并讨论不同多项式阶数的实验结果。

关键词: 光学等离子体重建;边缘检测;全局对比度;最小二乘法;EAST托卡马克    

基于边缘计算的软件定义云制造和柔性资源调度研究 Article

杨晨, 廖方茵, 兰舒琳, 王力翚, 沈卫明, 黄国全

《工程(英文)》 2023年 第22卷 第3期   页码 60-70 doi: 10.1016/j.eng.2021.08.022

摘要: 随后,边缘计算被引入,以接近终端的计算和存储能力来补充云。另一个关键问题是管理由不同服务质量(QoS)要求的大量物联网(IoT)数据传输而导致的严重网络拥塞。

关键词: 云制造     边缘计算     软件定义网络     工业物联网     工业4.0    

基于形参均匀B样条盈亏修正的图像边缘检测

赵颜利,王湛,郭成昊,刘凤玉

《中国工程科学》 2007年 第9卷 第7期   页码 65-70

摘要:

利用形参均匀B样条平滑公式,建立了一种盈亏修正的图像边缘检测新方法。首先对图像的原型值进行盈亏修正,进一步减少原始图像和平滑图像之间的残余误差;然后利用形参均匀B样条修匀公式对修正后的图像拟合光滑曲面;最后求拟合后的光滑曲面的一阶导数极值或二阶导数的零交叉作为边缘特征试验表明,该方法稳定可靠,精度较高,能够很好地去除伪边缘;同时该方法简洁,便于实时处理。

关键词: 形状参数均匀B样条     边缘检测     计算机视觉     盈亏修正    

量子细胞自动机中四值逻辑门的设计与模拟新概念 Research Articles

Alireza NAVIDI1, Reza SABBAGHI-NADOOSHAN2, Massoud DOUSTI1

《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第11期   页码 1441-1550 doi: 10.1631/FITEE.2000590

摘要: 量子细胞自动机(QCA)等新技术已展现出一些深亚微米标准互补金属氧化物半导体无法提供的显著特性。用QCA进行系统建模和设计多值逻辑门,可使复杂逻辑电路设计更加便捷。该概念已在本团队专为四值QCA模型开发的量子细胞自动模拟器(QCASim)中设定。

关键词: 量子细胞自动机(QCA);四值逻辑;量子细胞自动模拟器(QCASim);四值QCA(QQCA);四值译码器;四值门    

求解多目标卫星舱布局优化问题的带局部搜索的Wang-Landau抽样算法 Article

Jing-fa LIU,Liang HAO,Gang LI,Yu XUE,Zhao-xia LIU,Juan HUANG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2016年 第17卷 第6期   页码 527-542 doi: 10.1631/FITEE.1500292

摘要: 解决该问题最大的难点在于待优化的函数具有大量的由高能势垒分隔开的局部极小值。Wang-Landau (WL)抽样算法是一种改进的蒙特卡罗方法,目前已成功应用于许多优化问题的求解中。本文采用WL抽样算法求解卫星舱布局优化问题。为了加快全局最优解的搜索速度,每次蒙特卡罗扫描产生新布局时便执行基于梯度法的局部搜索(LS)方法。通过结合WL抽样算法、LS方法和启发式布局更新策略,本文提出了WL-LS混合算法用于求解卫星舱最优布局。

关键词: 装填问题;布局设计;卫星舱;Wang-Landau抽样算法    

标题 作者 时间 类型 操作

基于AOI的印刷电路图像对准算法研究

郭峰林,管庶安,孔岩

期刊论文

分级移动边缘云中节省开销的资源分配

Ming-shuang JIN, Shuai GAO, Hong-bin LUO, Hong-ke ZHANG

期刊论文

边缘计算技术发展与对策研究

洪学海,汪洋

期刊论文

图像边缘检测二维小波算法研究与实现

张红岩,张登攀

期刊论文

工业互联网边缘智能的发展现状与前景展望

任姚丹珺,戚正伟,管海兵,陈磊

期刊论文

基于去散射与边缘增强算法的水下图像复原

Pan-wang PAN, Fei YUAN, En CHENG

期刊论文

论零振动能与Casimir力

黄志洵

期刊论文

单边直线感应电机纵向边缘效应的研究

徐伟,孙广生

期刊论文

一种基于锚的谱聚类方法

Qin ZHANG, Guo-qiang ZHONG, Jun-yu DONG

期刊论文

一种时空权重和边缘自适应的扫描格式转换

丁勇,陆生礼,时龙兴

期刊论文

基于最小二乘法的EAST托卡马克光学等离子体边缘重建

Hao LUO, Zheng-ping LUO, Chao XU, Wei JIANG

期刊论文

基于边缘计算的软件定义云制造和柔性资源调度研究

杨晨, 廖方茵, 兰舒琳, 王力翚, 沈卫明, 黄国全

期刊论文

基于形参均匀B样条盈亏修正的图像边缘检测

赵颜利,王湛,郭成昊,刘凤玉

期刊论文

量子细胞自动机中四值逻辑门的设计与模拟新概念

Alireza NAVIDI1, Reza SABBAGHI-NADOOSHAN2, Massoud DOUSTI1

期刊论文

求解多目标卫星舱布局优化问题的带局部搜索的Wang-Landau抽样算法

Jing-fa LIU,Liang HAO,Gang LI,Yu XUE,Zhao-xia LIU,Juan HUANG

期刊论文