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本文介绍了一种从平面图生成描述性叙述的方法，涵盖装饰特征提取（Bag of Decor, BoD）、房间标注学习、半结构化描述生成及在智能家居中的应用。通过BoD稀疏向量表示房间装饰信息，结合多种分类器（如线性SVM）进行房间类型识别，并基于XML解析与6条语义规则生成自然语言描述。实验结果表明该方法在装饰识别准确率和描述生成质量方面表现良好，并可通过ROUGE、BLEU、METEOR等指标评估。最终系统可应用于智能家居控制、设备导航与交互式平面图构建，为未来端到端多模态描述生成提供了发展方向。

本文提出了一种基于机器学习的平面图文本描述生成方案，通过多阶段处理流程实现从平面图图像到自然语言叙述的转换。方案采用独特的'装饰袋'（BoD）特征表示方法，结合经典机器学习与人工神经网络，对房间进行语义分割与分类，并利用XML结构化存储视觉信息，最终生成接近人类书写风格的文本描述。该系统在无障碍导航、购房辅助及建筑设计等领域具有广泛应用价值，为图形文档的理解与解释提供了创新性解决方案。

本文综述了图像质量评估与建筑平面图理解的研究进展。首先介绍了在Apache Storm平台上进行的图像质量评估实验，探讨了图像数量和节点数对处理延迟的影响，并提出结合CNN与无监督聚类的实时图像质量评估框架。随后，文章分析了建筑平面图理解的需求背景，指出其在房地产和室内导航中的重要应用。针对图形符号复杂、语义理解困难和数据稀缺等挑战，提出了多特征融合、深度学习、知识图谱引入、上下文分析、数据合成和迁移学习等应对策略。最后展望了该领域未来的发展方向，强调其在多媒体理解和智能系统中的广阔前景。

本文提出了一种基于流处理与后端分析相结合的图像质量评估框架，旨在实时评估和优化来自Twitter等社交媒体的图像质量。框架包含流处理模块和后端模块，后者涵盖身份识别与质量评估两大子系统，支持人脸检测、人脸识别、失真类型识别及多种图像操作函数的应用。通过CNN与无监督学习结合的方法，利用CSIQ和CelebA数据集训练模型，并在LIVE与TID2013数据集上验证了其预测准确性。实验结果表明，该方法在多种失真类型下均优于传统IQA指标和现有深度学习方法。系统部署于Apache Storm分布式环境，评估了执行

本文提出了一种基于监督与无监督神经网络相结合的图像质量评估框架，特别针对人脸图像在实时处理中的质量评估问题。通过将图像分块并结合CNN与无监督聚类方法，利用结构相似性（SSIM）、感知连贯性（PCM）和基于内容的图像检索（CBIR）进行训练与特征学习，提升了对不均匀失真图像的评估准确性。同时引入无监督人脸对齐异常检测，通过5点关键特征向量和K-均值聚类分析面部语义信息的保留情况。实验结果表明，该方法在MSE、PSNR和SSIM等指标上优于现有IQA方法，具有高准确性、良好实时性和强鲁棒性，适用于视频流、监控

本文探讨了单图像去雾与实时图像质量评估技术。在去雾方面，提出结合CLAHE预处理与暗通道先验（DCP）的方法，提升去雾图像质量并降低计算时间，适用于物联网多媒体（IoMT）等实时应用。在质量评估方面，分析了全参考、简化参考和无参考IQA方法的局限性，提出融合CNN与多种质量评估模型的框架，兼顾效率与全面性，可应用于社交媒体、智能安防和医疗影像等领域。

本文提出了一种基于对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）的改进型暗通道先验（DCP）单图像去雾方法，旨在提升白天雾天图像的去雾效果与处理速度。通过引入CLAHE进行预处理，增强了图像局部对比度，减少了去雾过程中的伪影；结合引导图像滤波和图像缩放策略优化了传输图计算与恢复流程，显著提升了处理效率。实验结果表明，该方法在O-Haze和SOTS数据集上均取得了优于现有方法的去雾质量（高SSIM、低FADE）和高达10倍的计算加速，适用于物联网医疗（IoMT）、视频监控等对实时性要求较高的应用场景。未来可探索多

本文综述了心脏声音信号自动分析与单图像去雾技术的研究进展。在心脏声音信号分析方面，涵盖了去噪、分割和分类方法，探讨了其在疾病诊断、远程医疗和健康监测中的应用及面临的挑战。在单图像去雾技术方面，介绍了基于物理模型、深度学习和图像增强的去雾方法，讨论了主客观评估指标。最后展望了两项技术未来的发展方向，强调算法鲁棒性提升、数据集扩展以及多方法融合的重要性。

本文提出了一种基于多域特征和机器学习的心音信号分类方法，通过时域、频域以及时频域（采用Tunable Q-factor Wavelet Transform）提取共165个特征，并结合SVM、KNN及多种集成学习模型进行五类心音信号（AS、MR、MS、MVP、N）的分类。实验结果表明，子空间KNN集成方法表现最优，总体准确率达到99.04%，对正常和异常心音均具有极高的分类精度。该方法在家庭筛查与远程医疗监测中展现出良好应用前景。未来将拓展至噪声环境测试、大规模数据验证及深度学习模型探索，以进一步提升鲁棒性与

本文介绍了一种心脏声音信号的自动分析与分类方法，涵盖数据预处理、基于TQWT的去噪、使用HSMM算法进行信号分割、多域特征提取以及多种机器学习分类算法的应用。通过时间、频率以及时频域特征的综合提取，并结合SVM、KNN和集成学习等分类模型，实现了对AS、MS、MR、MVP和正常（N）五类心脏声音信号的有效分类。实验结果验证了该方法在噪声抑制和分类性能上的优越性，为心脏疾病的智能诊断提供了技术支持。未来可拓展至深度学习与多模态数据融合的实时监测系统。

本文深入解析了心音信号自动分析的关键技术，涵盖去噪、分割、特征提取与分类方法。重点介绍了基于DWT和TQWT的去噪算法、HMM与HSMM在信号分割中的应用，以及SVM、KNN和深度学习等分类技术。同时探讨了不同算法的综合优化策略、实际应用中的挑战及未来发展趋势，旨在提升心音信号分析的准确性与临床实用性。

本文探讨了深度学习图像分析在肿瘤学研究和心音信号自动分析中的应用与展望。在肿瘤学领域，深度学习显著提升了诊断准确性、效率及个性化治疗能力，但也面临数据隐私、模型可解释性和泛化能力等挑战。在心音信号分析方面，基于TQWT去噪、HSMM分割和多域特征提取的方法实现了对心脏瓣膜疾病的自动识别，有助于早期诊断心血管疾病。文章还提出了未来发展趋势，包括多模态数据融合、智能医疗系统集成、个性化医疗和远程医疗，并建议加强数据管理、模型可解释性研究和跨学科合作，推动技术的临床转化与应用。

本文深入探讨了深度学习在图像分析中的应用，重点介绍了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等核心模型的工作原理及其在肿瘤检测与诊断中的实际应用。文章系统阐述了反向传播、图像分割和目标定位等关键技术流程，并针对临床图像分析中面临的数据获取困难问题，提出了半监督学习、无监督学习、降维（如PCA和自动编码器）以及生成对抗网络（GAN）生成合成数据等解决方案。同时，文章还讨论了多模型融合策略、未来技术发展趋势及面临的挑战，如数据质量、模型可解释性和计算资源需求，全面展示了深度学习在医学图像分析领域的发展

本文探讨了多媒体纳米通信在医疗保健中的挑战，分析了肿瘤学研究面临的医生短缺和医疗成像设备老化等问题，并深入介绍了深度学习的基本概念及其在肿瘤影像分析中的应用。重点阐述了深度学习在CT、MRI和PET扫描中的优势与流程，同时指出了模型可解释性、数据标注成本和泛化能力等挑战。最后展望了未来技术发展方向，强调通过技术创新提升癌症早期诊断与治疗水平。

本文综述了医疗多媒体纳米通信中的噪声研究，涵盖分子纳米通信（MNC）和电磁纳米通信（EMNC）两大类型。详细分析了MNC中的反应障碍噪声、外部噪声和系统噪声，以及EMNC中的热噪声、黑体噪声、多普勒频移噪声、分子吸收噪声和人体辐射噪声的产生机制与数学模型。文章总结了当前噪声建模面临的挑战，包括统一模型缺失、噪声源假设不实、物理参数未知等问题，并提出了未来研究方向，如建立统一噪声模型、优化控制方法、完善统计与模拟模型等。结合时间平均、功率谱密度和相关函数等通用分析工具，强调深入理解介质特性对噪声建模的重要性，

本文系统解析了电磁纳米通信中的主要噪声类型，包括热噪声、黑体噪声、多普勒频移引起的噪声、分子吸收噪声和人体辐射噪声，并详细介绍了分子纳米通信中各类噪声的物理与随机模型，如加性逆高斯噪声、正态逆高斯噪声、稳定分布噪声、修正中川分布噪声、辐射吸收噪声、采样和计数噪声、分子位移噪声以及药物输送噪声。通过对这些噪声机制和数学模型的深入分析，为提升纳米通信系统的可靠性与性能提供了理论基础，同时对药物输送系统的优化具有重要参考价值。

本文深入探讨了医疗多媒体纳米通信中的各类噪声，涵盖分子纳米通信（MNC）和电磁分子通信（EMNC）两大体系。文章首先介绍通信信号的基本分析工具，包括自相关函数、互相关函数和功率谱密度，并阐述其在噪声建模中的作用。随后详细分析了MNC中的十一种典型噪声类型，如加性逆高斯噪声、正态逆高斯噪声、稳定分布噪声、修改后的Nakagami分布噪声，以及药物输送、反应性障碍物、外部和系统噪声等，揭示其物理成因与数学建模方法。对于EMNC，重点讨论了热噪声、多普勒频移诱导噪声、黑体噪声、分子吸收噪声和体辐射噪声的产生机制。

本文深入探讨了物联网多媒体（IoMT）和纳米通信（NC）中的关键挑战，重点分析了分子纳米通信（MNC）和电磁纳米通信（EMNC）中的噪声来源、类型及建模方法。文章介绍了噪声对通信系统性能的影响，比较了物理模型与随机模型在噪声表征中的应用，并总结了不同场景下的噪声建模实践，如定时信道、室内声学环境和脉冲调制系统。同时，指出现有噪声模型在特殊场景和多参数综合方面的研究不足，提出了未来研究方向，包括完善噪声模型、开发智能信号处理算法以及拓展跨领域应用，为提升多媒体纳米通信系统的可靠性与性能提供了理论支持和发展路径

本文探讨了认知无线电物联网多媒体（IoMT）网络中的关键挑战及其解决方案。重点分析了频谱感知、频谱共享与管理、频谱移动性以及视频压缩、大容量数据处理、多径衰落和能量收集等杂项挑战。针对每项挑战，提出了包括优化感知时间、采用协作感知、基于机器学习与博弈论的资源分配、可扩展视频编码（SVC）、自适应调制编码（AMC）和软件定义网络（SDN）在内的多种技术方案。通过对比多种多媒体CR-MAC协议，展示了不同协议在接入方式、流量支持和节能方面的特性，为构建高效、可靠、低延迟的IoMT网络提供了系统性参考。

本文深入探讨了认知无线电在多媒体物联网（IoMT）中的关键技术与协议应用。重点分析了支持多媒体流量的网络架构、视频内容传输方案、异构流量调度以及认知用户对许可信道的访问机制。详细介绍了多种CR-MAC协议及其操作流程，涵盖集中式与分布式架构，并提出一个嵌入MAC单元的频谱决策框架以保障不同流量的QoS与QoE。通过Mermaid图示展示了系统架构与决策流程，最后总结当前进展并展望未来在5G/6G融合、频谱效率优化和系统稳定性提升等方面的发展方向。

本文探讨了多媒体物联网（IoMT）与认知无线电结合的可行性及其在介质访问控制协议方面的应用。随着多媒体内容在互联网流量中占据主导地位，IoMT对带宽、延迟和频谱效率提出了更高要求。认知无线电凭借其可重构性、动态频谱接入和载波聚合能力，成为支持IoMT的理想技术。文章分析了IoMT与传统物联网在架构、性能参数和数据类型上的差异，并阐述了认知无线电如何满足多媒体流量的高数据速率、延迟敏感性和可变比特率需求。同时介绍了IEEE 802.22、5G NR-U等实际应用标准，证明了认知无线电在IoMT中的现实可行性和

本文探讨了深度学习与计算机视觉算法在无线多媒体传感器网络（WMSN）中的关键应用。详细介绍了RNN、自编码器、GAN和MobileNets等深度学习模型，分析了CNN、RNN、AE、GAN及迁移学习等算法的优缺点。重点阐述了对象检测、语义分割、图像恢复、超分辨率和语义着色在WMSN中的实现方式与挑战。结合智能交通监控和环境监测等应用案例，展示了技术的实际价值。文章还展望了跨学科融合、算法优化与硬件协同发展的未来趋势，指出NAS、低功耗硬件设计和图像增强技术将推动WMSN在IoMT、生态监测等领域的深入应用。

本文探讨了基于深度学习的无线多媒体传感器网络（WMSN）中视觉信息处理与传输的实用方法。介绍了WMSN的背景、应用领域及集成视觉系统所面临的资源限制挑战，综述了现有视觉信息处理方法及其能源成本问题。详细阐述了深度学习中的卷积神经网络（CNN）架构及其关键组件，包括激活函数、池化层、批量归一化、正则化和迁移学习，并分析了这些技术在WMSN中的协同工作机制。通过工业自动化缺陷检测等实际案例展示了深度学习的应用潜力。最后指出了当前面临的主要挑战，如资源约束、算法鲁棒性和数据隐私，并提出了轻量级模型设计、鲁棒性增强

本文提出了一种面向物联网的高效节能数据通信创新算法，通过基于图中心性的中央节点选举和分布式边界节点检测机制，结合余弦规则为边界节点分配虚拟坐标，构建虚拟覆盖网络。该方法在RPL协议基础上实现，显著提升了数据交付率并降低了能量消耗，适用于智能医疗、智能交通和工业物联网等场景，具备良好的可扩展性和应用前景。

本文探讨了多媒体物联网（IoMT）中的路由协议与高效数据通信技术，分析了现有QoS路由和集群方法在安全性、能耗、容错性等方面的优缺点。针对传感器节点位置信息获取难题，提出一种无需GPS的分布式算法，通过RSSI值和余弦定理实现边界节点检测与虚拟坐标分配，并集成至RPL协议以优化资源利用。文章还总结了当前IoMT面临的挑战，展望未来研究方向，包括QoE与QoS融合评估、智能路由协议设计、基于能量收集的存储优化、SDN架构应用及典型用例分析，为IoMT的高效、绿色、智能化发展提供思路。

本文综述了物联网医疗（IoMT）中的路由协议与服务质量（QoS）关键问题。从传感器节点的分层与3D网格布局出发，介绍了O3DwLC优化部署算法，分析了多种路由协议的优缺点，并重点探讨了面向QoS的流量感知路由、QHCR、WMSN及SAMS等协议框架。文章对比了不同协议在延迟、能耗、安全性等方面的性能，提出了针对实时监测、大规模节能网络、多媒体传输和安全敏感场景的协议选择建议，并展望了融合AI、支持大规模接入、强化安全与跨层优化的未来发展趋势，为IoMT网络设计提供了系统性参考。

本文综述了物联网医疗（IoMT）中的多种关键路由协议，涵盖故障容错、移动传感车辆数据传输、社交D2D通信、节能绿色路由及能量收集等场景。详细介绍了各协议的工作原理、优化目标与适用环境，并通过比较分析其优缺点，为不同应用场景下的协议选择提供指导。同时探讨了未来IoMT路由协议的发展方向，旨在提升网络可靠性、能效与服务质量。

本文综述了物联网多媒体（IoMT）环境下的多种关键路由协议及其对服务质量（QoS）的支持。随着图像、音频和视频等多媒体数据的快速增长，传统物联网路由协议面临带宽、延迟、能耗和可靠性等方面的挑战。文章系统介绍了适用于IoMT的七种代表性路由协议：容错路由协议、DDSV、基于多跳社交的D2D通信最优路由、Green-RPL、CLRPL、EHA以及O3DwLC，分析了各自的原理、优势与局限性。这些协议在能源效率、负载均衡、容错能力、社交关系利用和三维部署优化等方面进行了改进，旨在满足IoMT应用对高效、可靠和低延