c7d8e的博客

本文探讨了知识图谱与动画合成技术的研究进展与应用。知识图谱通过结构化数据和潜在语义关系为搜索引擎提供更深层次的语义理解能力，同时面临大规模数据检索和语义关系获取的挑战。动画合成技术，特别是基于一阶运动模型（FOMM），利用深度学习显著提升了合成质量与效率，但仍需优化网络结构和损失函数。研究还提出了针对知识图谱和动画合成的改进策略，包括分布式存储、自动化语义挖掘以及数据增强等方法，为未来技术发展提供了方向。

本文研究了在移动边缘缓存系统中如何优化基于图块的主动式VR视频流传输。通过建立延迟、计算和传输模型，提出了一种在延迟约束下最大化用户体验质量（QoE）的联合优化方案。设计了渐进策略以动态调整预测窗口，同时提出了VIE在线缓存算法，通过近期胜利者下载和近期失败者删除机制，显著提升缓存效率。实验结果表明，VIE算法在QoE和完成率方面优于现有缓存策略，包括LFU、LRU、FIFO和随机算法，且渐进策略能够使大部分片段达到接近最优的QoE表现。

本文研究了移动边缘计算（MEC）和虚拟现实（VR）视频流中的关键问题，提出了基于双深度Q网络（DDQN）的计算卸载策略，以及针对VR视频流的内容预测与缓存优化方案。通过强化学习方法优化资源分配，提高系统效率和用户体验质量（QoE）。实验表明，DDQN策略在动态网络环境中表现优异，渐进策略和缓存算法显著提升了VR视频流的处理性能。

本文围绕行人属性识别和移动边缘计算（MEC）的计算卸载与资源分配展开研究。在行人属性识别方面，提出了一种基于密集特征金字塔结构的新架构，并结合AIIM模块优化特征融合与上下文信息利用，通过消融实验验证了关键组件的有效性。在MEC领域，提出应用双深度Q网络（DDQN）算法解决计算任务卸载与资源分配问题，构建了基于真实硬件的MEC系统，实验表明DDQN在收敛速度、能耗和延迟方面优于传统方法。研究为物联网、智能交通及工业自动化等场景提供了高效的技术解决方案。

本文提出了一种基于密集特征金字塔和混合池化方法的创新行人属性识别模型。该模型通过引入更密集的特征金字塔结构和混合池化机制，有效解决了现有方法在细粒度特征识别和属性相关性捕捉方面的不足。实验结果表明，该模型在多个公开数据集上表现优异，具有良好的泛化能力和应用前景。

本研究提出了一种基于双自注意力机制的多尺度行人属性识别模型，通过多尺度特征融合模块和双自注意力机制，有效提高了行人属性识别的准确性和鲁棒性。该模型在多个公共数据集上表现优异，具有广泛的应用前景，尤其是在智能监控、安全检测和智能交通等领域。

本文解析了一种改进的WGAN图像生成方法，通过引入残差网络、自注意力机制和谱参数归一化技术，有效提升了生成图像的质量和多样性。文章详细阐述了WGAN的基础原理及其改进策略，并结合矿石图像生成和分类任务验证了方法的有效性。实验表明，改进的WGAN在FID指标和分类识别准确率方面均优于传统方法，为图像生成领域提供了一种更具潜力的技术方案。

本文探讨了石墨矿石等级分类算法与改进WGAN图像生成方法。通过引入特征提取块、空间注意力机制和全局响应归一化等技术，显著提高了石墨矿石图像分类的准确率。同时，改进的WGAN图像生成方法利用残差模块、光谱参数归一化和自注意力机制，解决了训练不稳定和模式崩溃问题，生成了高质量、多样化的图像。两种方法在数据层面和模型性能上能够相互补充，为工业应用和科研领域提供了高效、准确的解决方案。

本文提出了一种基于多尺度特征融合的石墨矿石图像分类和识别方法，结合迁移学习、深度卷积和空间注意力机制等技术，有效提升了识别准确率。通过构建包含四类石墨矿石的数据集，并采用改进的ResNet-50模型进行特征提取，实验结果表明，所提方法在数据有限的情况下具有较高的分类性能和鲁棒性。此外，通过模块化消融实验，验证了各组件对模型性能的积极贡献。

本文提出了一种基于多尺度特征融合的石墨矿石碳品位图像分类算法。针对传统方法在预处理复杂性、设备成本和操作便捷性方面的不足，研究利用深度学习技术，特别是金字塔卷积（PyConv）和空间注意力机制（SAM），从石墨矿石图像中提取多尺度特征并增强关键区域的识别能力。实验基于一个专业收集的石墨矿石图像数据集，包含8159张高分辨率图像，通过构建多尺度特征融合模型，实现了对石墨矿石碳品位的高效准确分类，分类准确率达到93.401%。结果表明，该方法在准确率和收敛速度方面优于现有主流卷积神经网络模型，为智能矿山建设提供

本文主要研究了改进的AODNet快速图像去雾算法和基于多尺度特征融合的石墨矿石碳品位图像分类算法。改进的AODNet算法通过引入FPCNet思想和注意力机制，在去雾性能和速度上取得了良好平衡，有效解决了传统算法的空间消耗大、去雾速度慢等问题。而基于多尺度特征融合的分类算法结合金字塔结构神经网络和空间注意力机制，利用迁移学习实现了对石墨矿石碳品位的高效准确识别，为相关领域的实际应用提供了有价值的参考。

本文探讨了两种图像处理领域的创新技术：基于融合变压器的图像去模糊技术和改进的AODNet快速图像去雾算法。通过实验验证，XT-GAN模型在去模糊任务中表现出良好的鲁棒性和恢复效果，而改进的AODNet算法在平衡去雾性能与速度方面具有显著优势。文章还分析了两种技术的应用前景及未来发展方向，涵盖了安防监控、自动驾驶和航空航天等多个领域。

本文介绍了一种基于Transformer融合的图像去模糊技术，通过编码器-解码器结构结合创新的XT特征融合模块，有效提升去模糊效果并降低计算复杂度。模型采用基于移位窗口的多头自注意力机制（W-MSA）捕获长距离依赖，结合特征增强模块（DT和PT）实现多尺度信息的有效利用。训练过程中使用复合损失函数和双尺度判别器（DoubleGAN）结构，结合实例归一化和层归一化策略，提升了模型的泛化能力和稳定性。实验在GoPro和RealBlur-J数据集上进行，验证了模型在合成和真实模糊场景下的优越性能。

本文研究了改进的目标检测与图像去模糊算法。改进的YOLOv5s算法在目标检测中通过添加PSA模块和VoVGSCSP结构，在轻量化模型的同时提高了检测的准确性和速度，适用于电力操作安全穿戴设备检测等场景。XT-GAN结合Transformer和生成对抗网络，在图像去模糊任务中有效解决了传统方法的不足，具有更低的计算复杂度和良好的鲁棒性。两种算法为计算机视觉领域的相关任务提供了更高效、准确的解决方案。

本文提出了一种融合PSA（极化自注意力机制）改进的YOLOv5s算法，用于电力作业安全设备的检测。通过引入PSA模块、GSConv和VoV-GSCSP模块，改进后的算法在检测精度和速度上均优于原始YOLOv5s及其他相关算法。实验结果表明，该算法在电力作业场景中能够高效、准确地检测包括安全帽、绝缘靴等多种穿戴设备，具有良好的应用前景。

本文介绍了两项针对电力场景的图像处理与设备检测算法的改进成果。一是改进的4D卷积角超分辨率（SR）网络，结合图像增强预处理、HDAM注意力机制和GELU激活函数，在光场图像重建中显著提升了PSNR和SSIM指标；二是融合极化自注意力（PSA）机制改进的YOLOv5s算法，通过PSA机制和GSConv优化，提高了电力作业场景中穿戴设备检测的精度和速度。这两项研究为电力领域的图像分析技术提供了新的思路，并展现出良好的应用前景。

本文探讨了超声图像信号识别与光场重建的创新技术。在超声图像信号识别中，提出的逆金字塔池化注意力机制（IPPA）结合残差网络（ResNet），在多个指标上展现出优越性能，显著提升了超声图像分类的准确率和效率。针对光场重建，改进的4D卷积神经网络通过图像亮度增强、高维注意力模块（HDAM）和激活函数优化，有效解决了光场相机角分辨率与空间分辨率之间的权衡问题。这两项技术分别在医疗诊断和虚拟现实等领域展现出广泛的应用前景，同时也面临着数据质量、计算复杂度等方面的挑战。

本文探讨了两种前沿的人工智能技术：基于HD-C3D模型的人类行为识别算法和用于超声图像信号识别的逆金字塔池化注意力（IPPA）机制。HD-C3D模型通过背景差分法和图像缩放改进，显著提升了行为识别的准确率并优化了资源使用。IPPA机制则通过多尺度的逆金字塔池化方法，有效解决了超声图像信息少、传统算法效果不佳的问题。文章还展望了两种技术在智能安防、医学诊断辅助等领域的应用潜力，并提出了未来研究方向。

本文深入解析了两种创新的人类行为识别模型——解耦 2S - AGCN 模型和基于 HD - C3D 的改进模型。解耦 2S - AGCN 模型通过引入多分区策略和解耦图卷积，显著提升了对骨骼信息的建模能力与识别准确率；HD - C3D 模型则通过优化激活函数和数据集，在提升识别准确率的同时显著缩短了训练时间。文章详细分析了两种模型的技术创新、实验结果及在安防监控、智能交互、医疗健康等领域的应用前景，并提供了实际应用的实施步骤与建议。

本文提出了一种基于新分区策略的解耦 2S - AGCN 方法，用于人类行为识别。针对现有基于图卷积网络（GCN）的方法在分区策略和特征聚合上的局限性，该方法引入了新的空间分区策略和解耦图卷积（DC - GCN），以提升模型对不同动作变化的适应性和特征建模能力。实验表明，该方法在 NTU - RGB + D 数据集上取得了更高的动作识别准确率，具有广泛的应用前景。

本文探讨了一种基于可验证随机函数（VRF）的云数据完整性验证方案，结合区块链技术与纠错码，实现去中心化的数据存储完整性验证和高效恢复机制。方案通过椭圆曲线密码学和智能合约确保用户合法性与数据完整性，并在性能和安全性方面与现有方案进行了对比分析，证明了其在通信开销、验证效率和错误查找方面的优势。

本文探讨了基于可验证随机函数（VRF）的跨链公证组模型以及云数据完整性验证方案。跨链模型通过优化交易节点选择和抵御恶意攻击，显著提高了交易效率与安全性；而云数据验证方案利用区块链技术和密码学方法，消除了对第三方审计的依赖，确保数据完整性和用户合法性。实验结果表明，这两种方案在金融、医疗和供应链等场景中具有广泛应用前景。

本文探讨了多机器人协作系统中联邦学习客户端选择的优化方法，并结合基于可验证随机函数（VRF）的公证组跨链模型，提升区块链跨链交互的安全性与效率。客户端选择方法结合模糊逻辑与Q-学习，有效识别高性能客户端并确定最优数量，提高通信效率和模型性能。针对传统公证跨链机制的中心化和安全风险问题，提出基于VRF的改进模型，通过随机节点选择、Merkle树验证和双重验证机制显著提升交易速度和安全性。实验验证了两种方法在准确率、计算时间和跨链性能方面的优化效果，并对未来研究方向进行了展望。

本文深入解析了联邦学习中客户端选择的关键方法，聚焦于多机器人协作系统的应用场景。针对客户端性能评估和选择策略，分别介绍了基于模糊逻辑和Q-学习的两种方法，并通过实验验证其有效性。文章还对两种方法进行了对比分析，并提出了实际应用建议和未来发展趋势，为提升联邦学习在多机器人系统中的性能提供了参考。

本文介绍了YOLOv5-LW轻量级无人机目标检测算法和多机器人协作系统中的联邦学习客户端选择方法。YOLOv5-LW通过改进网络架构，包括FPN-PANS结构、SPPF-W模块和多级特征融合模块，在保证高精度的同时显著降低模型参数和计算成本，适用于资源受限的无人机设备。联邦学习客户端选择方法结合模糊逻辑与Q-学习，基于客户端的数据量和计算能力评估性能，并动态确定最优客户端数量，优化了多机器人协作中的资源利用和模型训练效率。这两项技术在无人机巡检、安防监控及多机器人协同探索、搬运等任务中具有广泛的应用前景。

本文介绍了基于无人机采样的遮挡信号处理框架以及改进的轻量级目标检测算法YOLOv5-LW。在遮挡信号处理部分，通过建立ALF采样模型并推导频谱表达式，确定最小采样率和重建滤波器，有效减轻遮挡对大规模场景重建的影响。在目标检测部分，YOLOv5-LW通过引入FPN-PANS结构、多级特征融合模块和SPPF-W模块，提升了小目标检测精度，同时减少了模型参数。实验结果表明，所提方法在真实场景重建和目标检测任务中均具有优越性能。

本文围绕基于无人机（UAV）采样的遮挡信号处理框架展开研究，分析了无人机在大规模场景重建中的应用及面临的挑战，包括纹理细节不足、场景表面变化剧烈和遮挡问题。通过对空中光场的参数化建模和遮挡信号的量化分析，提出了一种有效的遮挡信号处理框架，并通过实验验证其在不同遮挡环境下提升场景重建质量的能力。此外，文章还探讨了该框架在城市规划、灾害救援和农业监测等领域的应用前景，并对未来的研究方向如算法优化、多传感器融合和智能决策系统的开发进行了展望。