面向多说话人分离的深度学习麦克风阵列语音增强

面向多说话人分离的深度学习麦克风阵列语音增强[其他][其他]

随着近年来人机语音交互场景不断增加，利用麦克风阵列语音增强提高语音质量成为研究热点之一。与环境噪声不同，多说话人分离场景下干扰说话人语音与目标说话人同为语音信号，呈现类似的时、频特性，对传统麦克风阵列语音增强技术提出更高的挑战。针对多说话人分离场景，基于深度学习网络构建麦阵空间响应代价函数并进行优化，通过深度学习模型训练设计麦克风阵列期望空间传输特性，从而通过改善波束指向性能提高分离效果。仿真和实验结果表明，该方法有效提高了多说话人分离性能。

发表于：2022/5/16 下午2:42:00

一种基于改进的马尔可夫链的交通状况预测模型

一种基于改进的马尔可夫链的交通状况预测模型[其他][其他]

城市交通日益拥堵的今天，为用户推荐最快行驶路线成为一个研究热点。行驶路线推荐的核心问题是对路线将来某段时间(途径这段线路时)交通状况的预测。交通状况受到路线本身状况、行驶时间、天气状况、驾驶员习惯等多种因素影响，其变化快、变化方式复杂，难以准确预测。对多阶马尔可夫链模型进行了改进，提高了运算效率和响应速度，建立一种高效的交通状况预测模型，经北京市实际交通数据的检验，得到了比较好的预测效果。

发表于：2022/5/16 下午2:36:00

基于深度学习的口罩佩戴检测与跟踪

基于深度学习的口罩佩戴检测与跟踪[其他][其他]

佩戴口罩可以有效预防病毒的传播，为减少通过人工方式检查口罩佩戴情况所消耗的大量人力资源，提出一种基于深度学习的口罩佩戴检测与跟踪方法，该方法分为检测和跟踪两个模块。检测模块在YOLOv3网络的基础上引入空间金字塔池化结构，实现不同尺度的特征融合；然后将损失函数改为CIoU损失，减少回归误差，提升检测精度，为后续跟踪模块提供良好的条件。跟踪模块采用多目标跟踪算法Deep SORT，对检测到的目标进行实时跟踪，有效防止重复检测，改善被遮挡目标的跟踪效果。测试结果表明，该方法的检测速度为38 f/s，平均精度值达到为85.23%，相比原始YOLOv3算法提高了4%，能达到实时检测口罩佩戴情况的效果。

发表于：2022/5/16 下午2:30:00

新型电极材料在N型OFET中的应用

新型电极材料在N型OFET中的应用[其他][其他]

相比于无机场效应晶体管，有机场效应晶体管(OFET)具有制备工艺简单、成本低、柔性、透明等优点，在柔性电子产品、可穿戴器件等领域中有广泛用途。电极作为OFET器件的一个重要组成部分，其影响OFET器件的整体性能。为了提升电极性能，一方面可以对金属电极进行修饰，另一方面可以使用聚合物等新材料来制作OFET电极。围绕新型电极材料在N型OFET中的应用展开综述。首先，介绍OFET的一般器件结构。接着依次介绍了修饰金属电极、聚合物电极、碳基电极、无机化合物电极和纳米线电极的N型OFET进展。最后，总结全文，并对OFET新型电极材料的未来发展做出了展望。

发表于：2022/5/16 下午2:21:00

高性能数据采集系统核心器件国产化水平研究

高性能数据采集系统核心器件国产化水平研究[其他][其他]

高性能数据采集系统在高能物理、粒子物理实验、辐射探测等科学研究中具有广泛的应用，是许多大科学装置的关键设备。高性能数据采集系统核心器件主要包括ADC和FPGA，国外一些发达国家在这方面的研究长期处于垄断地位，高性能的ADC和FPGA是严格对我国实施技术管控的产品，因此研究基于国产化核心器件的高性能数据采集系统显得尤为重要。基于高性能数据采集系统的原理，根据《瓦森纳协议》，梳理了西方国家对我国关键电子元器件以及测试仪器设备的技术封锁情况，调研了国产高性能ADC芯片以及FPGA芯片的设计生产现状并做了性能比对，同时分析了国内外示波器以及数据采集仪的现状并做了性能指标方面的对比，最后讨论了关键电子元器件国产化替代思路。

发表于：2022/5/16 下午2:17:00

论我国数据要素市场化配置立法困境与进路

论我国数据要素市场化配置立法困境与进路[其他][其他]

当前全球数据量呈现出爆发式的增长，数据的流动属性和资源属性不断增强，我国出台多部重要文件旨在促进数据要素流动，构建数据要素市场体系。然而,我国现有法律体系存在适配不足的问题，导致在数据要素市场化配置过程中数据确权有待进一步完善，数据权属难以清晰界定。以深圳、上海、广东、温州等地为代表的地区或以立法形式探索对数据权益进行保护，或以资产凭证等形式优先解决明确产权数据的权属问题，释放数据潜能。但要彻底解决当前权属问题无法一蹴而就，在借鉴土地、劳动力、技术与资本的立法经验下，提出数据立法未来的路径主要为创设新的数据法定权利，甚至探索为数据创设新的部门法。

发表于：2022/5/16 下午1:50:00

嵌入式软件测试平台的设计与实现

嵌入式软件测试平台的设计与实现[其他][其他]

嵌入式软件因为运行环境的差异性造成测试工具各不相同，各个测试工具独立使用，缺乏完整的工具方案。针对该问题，研制了嵌入式软件测试平台，可提供嵌入式软件测试的完整工具支持，包括全周期测试工具链、测试工作流建模、测试工作流自动执行、将各测试工具输出的测试结果合并为完整的质量报告、存储测试工件的工程仓库。该平台把各种测试工具集成为一个完整的测试平台，提高了嵌入式软件测试的完整性和效率。用户还可以根据需要扩展测试工具、工作和质量报告，实现嵌入式软件测试的复用机制。

发表于：2022/4/29 下午2:41:00

区块链在药品追溯中的应用研究

区块链在药品追溯中的应用研究[其他][其他]

针对当前药品系统中数据存储中心化且易篡改，提出基于Fabric和IPFS的药品追溯方案。利用星际文件系统(IPFS)开展链上链下相结合，实现存储空间扩展，融合物联网技术开展数据采集，通过智能合约对生产加工、运输、使用进行全程监控。基于区块链的药品追溯方案保障了药品系统数据的不可篡改性和可溯源性，实现药品安全问题过程可追溯，快速找出问题环节，明确责任主体，并对问题药品进行处理。同时，增加了权限控制机制，满足国家对药品系统数据的管理需求。

发表于：2022/4/29 下午2:35:00

基于动态时间跨度与聚类差异指数的用户行为异常检测算法

基于动态时间跨度与聚类差异指数的用户行为异常检测算法[人工智能][其他]

在保证实时性与模型的适应性的条件下对居家人士的行为进行分析，提出了一种基于动态时间跨度与聚类差异性指数的用户行为异常实时检测算法。该算法利用动态时间跨度与聚类差异性指数对实时数据流进行概念漂移检测，在数据流发生概念漂移的情况下，利用局部离群因子（LOF）来检测用户发生行为异常的时间点。通过动态时间跨度对分类模型不断更新，有效提升了模型的适用性。通过实验验证了该算法能够在保证实时性的情况下正确检测出概念漂移，并给出用户行为发生异常的时间点。该研究成果为实现智能家居环境下用户行为异常检测提供了新思路，可为居家人士提供有效服务和安全保证。

发表于：2022/4/29 下午2:31:00

基于深度强化学习的电动汽车协调充电算法

基于深度强化学习的电动汽车协调充电算法[人工智能][汽车电子]

针对具有多个目标的多辆电动汽车协调充电问题，包括降低用户的充电成本并保证足够的电池电量，同时避免变压器过载，提出一种基于多智能体深度强化学习的分布式算法。该算法首先将上述问题建模为马尔可夫决策过程，然后采用一种通信神经网络模型进行信息交互，实现了全局信息在多个智能体上的分布式计算。最后，通过仿真验证了该算法在住宅充电区域的有效性和可扩展性。

发表于：2022/4/29 下午2:26:00