APF方法在船舶自动避碰中的应用

提出一种改进的人工势场(Artificial Potential Field,APF)方法,将船舶的速度和操纵特性引入到模型的引力和斥力函数中,用于实现船舶自动避碰.讨论APF中的局部最小点问题,并提出解决方法.     

基于聚类分析的非监督式异常检测研究

传统的异常检测方法要求训练数据集完全由已标记为正常的实例所构成，但在实际应用中，很难得到这样的训练数据集。本文提出了一种基于聚类分析的非监督式异常检测方法，该方法的优点在于不需要任何标记数据，并且能够实现网络连接数据的实时检测。实验采用KDD99数据集进行测试，结果表明，该方法具有比较高的检测性能。     

基于多学科融合的传感器与检测技术课程教学改革与实践

根据传感器与检测技术课程的特点,对教学内容、教学方式、课程实践进行了多方面探索和改革.经过多年实践表明,可以有效提高学生的学习主动性和实际动手操作能力,并培养学生工程应用和创新能力.     

果树组织培养脱毒技术和病毒检测技术研究进展

病毒病对果树的危害日趋严重,各国对病毒病害的研究和防治极为重视.作者着重论述当前果树生产上主要应用的果树组织培养技术、脱除病毒技术和病毒检测技术,包括其原理、操作过程和特点,并简要探讨了病毒检测与脱毒的关系.     

基于负样本多通道优化SSD网络的钢铁厂提取

准确提取钢铁厂对去产能监测和环境保护具有重要意义。传统的人工目视解译方法效率低、成本高,无法满足开展大区域钢铁厂监测的需求。以深度学习目标检测网络SSD为基础,构建面向遥感影像钢铁厂提取的深度学习目标检测网络,提出maxout模块,将负样本通路优化为多分支结构,突出难分负样本特征并提升网络对无用特征的抵制效果。利用国产GF-1数据对京津冀地区的钢铁厂进行快速自动提取实验。与人工解译的钢铁厂点位数据的对比表明,该目标检测方法的提取精度达到80%以上。     

User-aware multilingual abusive content detection in social media

Despite growing efforts to halt distasteful content on social media, multilingualism has added a new dimension to this problem. The scarcity of resources makes the challenge even greater when it comes to low-resource languages. This work focuses on providing a novel method for abusive content detection in multiple low-resource Indic languages. Our observation indicates that a post’s tendency to attract abusive comments, as well as features such as user history and social context, significantly aid in the detection of abusive content. The proposed method first learns social and text context features in two separate modules. The integrated representation from these modules is learned and used for the final prediction. To evaluate the performance of our method against different classical and state-of-the-art methods, we have performed extensive experiments on SCIDN and MACI datasets consisting of 1.5M and 665K multilingual comments, respectively. Our proposed method outperforms state-of-the-art baseline methods with an average increase of 4.08% and 9.52% in the F1-score on SCIDN and MACI datasets, respectively.     

入侵检测系统研究

本文介绍了网络入侵检测系统的基本功能。在对目前研究的入侵检测系统的分类、性能分析、技术分析的基础上，提出了一个针对网络入侵的综合解决方案，同时探讨了入侵检测系统的发展方向。     

基于两级判别法的端点检测算法研究

本文介绍了一种基于两级判别法的端点检测算法,该算法利用短时能量和短时平均过零率相结合的方法,继承了二者的优点,弥补了单独使用短时能量端点检测容易丢失清音、拖尾音的问题,通过短时平均过零率的第二级判别进一步扩大语音段的范围,在高信噪比和低信噪比情况下分别验证.实验证明:这种算法简单易行,大大提高了端点检测的准确率,并具有较好的抗噪性.     

基于最大似然估计的航海雷达目标检测算法

为克服传统航海雷达目标检测方法在能见度低或海杂波严重时搜索效率不佳的缺点,结合已知目标的自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信息,提出一种利用最大似然估计(Maximum Likelihood Estimate,MLE)方法确定海杂波中搜索目标阈值的算法,将其应用到海上搜救目标检测中.该算法首先把已知目标的AIS信息作为样本集,然后用MLE方法估计海杂波中搜索目标的阈值,最后在PC机上用QT和MATLAB进行编程.实验结果表明,此算法能够提高雷达搜索目标的准确性和海上救援效率.     

边缘检测准则与几种典型算法

分析比较几种典型的边缘检测算法,讨论边缘检测准则,提出建立边缘判断的新标准,为图像边缘检测的最优滤波器设计奠定基础。