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语义通信中基于深度双Q网络的多维资源联合分配算法 被引量：2
1
作者 林润韬 郭彩丽 +1 位作者 陈九九 王彦君 《移动通信》 2023年第4期45-53,共9页
5G技术的不断发展,带来了网络中数据量的爆发式升高与越来越多的涉及图像视频的语义理解任务,无疑对通信、计算和缓存资源造成了极大的压力。为更好地满足视频语义理解任务的资源需求,缓解资源紧缺现象,研究了语义通信中基于深度双Q网... 5G技术的不断发展,带来了网络中数据量的爆发式升高与越来越多的涉及图像视频的语义理解任务,无疑对通信、计算和缓存资源造成了极大的压力。为更好地满足视频语义理解任务的资源需求,缓解资源紧缺现象,研究了语义通信中基于深度双Q网络的多维资源联合分配算法。首先,基于车联网场景,改进了现有的联合资源分配算法,引入缓存资源构建了新的面向语义的多维资源联合分配模型;其次,针对其动态时变的特性,搭建了深度双Q网络求解最优资源分配策略;最后,仿真验证了所提多维资源联合分配算法的性能优势。 展开更多
关键词 资源分配 语义通信 车联网 深度强化学习
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视频会议环境下面向语义通信的高鲁棒视频重建方法
2
作者 郭子睿 孙鲁楠 +3 位作者 周英男 杨洋 杜忠田 郭彩丽 《移动通信》 2024年第2期83-89,110,共8页
在传统的视频会议场景中,如果用户网络带宽不足,就会出现严重的时延,卡顿现象,从而导致用户体验较差。与此同时,随着深度学习等技术的发展,目前已经出现了效果逼真的视频重建方法。现有的基于深度学习的视频重建方法可以很好地解决传统... 在传统的视频会议场景中,如果用户网络带宽不足,就会出现严重的时延,卡顿现象,从而导致用户体验较差。与此同时,随着深度学习等技术的发展,目前已经出现了效果逼真的视频重建方法。现有的基于深度学习的视频重建方法可以很好地解决传统视频会议技术的带宽不足问题,其基于语义通信有广阔的应用前景,然而,当前视频重建方法在面部大幅扭动情况下重建效果差。针对这一挑战,提出了一种视频会议环境下面向语义通信的高鲁棒视频重建方法。首先,改进了现有的视频重建算法,引入来自于原始视频的压缩语义特征构建了新的面向语义的视频重建模型,其次,针对视频会议场景,提升了重建分辨率并设计了完整的视频重建方法。最后,实验和仿真结果表明,所提方法相比于传统视频会议方案降低了约三分之二的带宽,同时所提方法的重建效果,相比于当前基于深度学习的视频重建效果更具有鲁棒性,验证了所提视频重建方法的性能优势。 展开更多
关键词 语义通信 视频会议 视频重建 深度学习
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基于切面识别的房间隔缺损智能辅助诊断 被引量：2
3
作者 张文静 李文秀 +3 位作者 刘爱军 武兴坤 李剑峰 罗涛 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1166-1173,共8页
针对超声心动图像质量差、噪声多,传统卷积神经网络架构对超声心动图像的学习能力有限、表达不充分的缺点,提出了一种基于标准切面识别的房间隔缺损(Atrial septal defect,ASD)智能辅助诊断模型.该模型通过对超声心动图像进行切面识别,... 针对超声心动图像质量差、噪声多,传统卷积神经网络架构对超声心动图像的学习能力有限、表达不充分的缺点,提出了一种基于标准切面识别的房间隔缺损(Atrial septal defect,ASD)智能辅助诊断模型.该模型通过对超声心动图像进行切面识别,充分融合其不同切面的语义特征,使得诊断的准确率得到明显提升.此外,还对其进行双边滤波保边去噪,并基于此模型搭建房间隔缺损智能辅助诊断系统(简称ASD辅助诊断系统).结果表明,该ASD辅助诊断系统的准确率高达97.8%,且与传统卷积神经网络相比大大降低了假阴性率. 展开更多
关键词 深度学习 超声心动图 房间隔缺损 切面识别 双边滤波
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车联网中视频语义驱动的资源分配算法 被引量：8
4
作者 陈九九 冯春燕 +3 位作者 郭彩丽 杨洋 孙启政 朱美逸 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1-11,共11页
针对车联网中视频语义理解等智能计算业务需求下传统资源分配方式不再适用的问题,研究了视频语义驱动的资源分配算法。首先,以目标检测任务为例,提出视频语义驱动的资源分配指导模型并给出模型参数的求解算法;其次,构建了车联网场景中... 针对车联网中视频语义理解等智能计算业务需求下传统资源分配方式不再适用的问题,研究了视频语义驱动的资源分配算法。首先,以目标检测任务为例,提出视频语义驱动的资源分配指导模型并给出模型参数的求解算法;其次,构建了车联网场景中视频语义驱动的资源分配优化问题,将该问题转化成凸问题并利用凸优化算法求解;进一步,为降低凸优化算法的复杂度,提出了基于强化Q学习的资源分配算法;最后,仿真验证了所提资源分配算法的性能优势。 展开更多
关键词 资源分配 车联网 视频语义 目标检测 强化学习
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面向多敏感值的个性化随机响应机制设计与分析
5
作者 宋海娜 罗涛 +1 位作者 韩新宇 李剑峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1236-1243,共8页
在实际数据收集中,不同敏感值的敏感度有很大差异,隐私保护需求也不相同.然而,现有的基于随机响应的本地化隐私保护模型针对所有敏感值都执行同样程度的隐私保护,从而可能造成某些低敏感度的敏感值过度保护,而某些高敏感度的敏感值却保... 在实际数据收集中,不同敏感值的敏感度有很大差异,隐私保护需求也不相同.然而,现有的基于随机响应的本地化隐私保护模型针对所有敏感值都执行同样程度的隐私保护,从而可能造成某些低敏感度的敏感值过度保护,而某些高敏感度的敏感值却保护不足.基于此,本文在常规随机响应(Conventional Randomized Response,CRR)模型的基础上,考虑个性化的隐私需求,引入敏感值权重,并将其引入到随机响应的决策中,提出一种面向多敏感值的个性化随机响应(Personalized Randomized Response,PRR)机制,该机制能够确保不同的敏感值群体均能达到各自期望的隐私保护程度,实现个性化的隐私保护.理论分析和仿真实验表明,在机制的主观隐私泄露程度一定时,相比于CRR模型,本文所提的PRR机制统计估计误差更小,即获得的统计数据的质量更高,同时又保证了个性化的隐私保护. 展开更多
关键词 随机响应 敏感值权重 主观隐私泄露程度 数据质量 个性化隐私保护
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面向主动脉缩窄辅助诊断的神经网络模型设计
6
作者 武兴坤 罗涛 +2 位作者 刘爱军 杨明 张文静 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期1-6,共6页
为了辅助临床医生更快、更准确地进行主动脉缩窄的术前评估,结合心脏计算机断层扫描图像的三维空间特征,提出一种基于三维卷积神经网络的主动脉缩窄辅助诊断模型。相比于传统主动脉缩窄辅助诊断方法,使用这种新模型可在提高诊断结果可... 为了辅助临床医生更快、更准确地进行主动脉缩窄的术前评估,结合心脏计算机断层扫描图像的三维空间特征,提出一种基于三维卷积神经网络的主动脉缩窄辅助诊断模型。相比于传统主动脉缩窄辅助诊断方法,使用这种新模型可在提高诊断结果可靠性的同时,直接面向图像操作,无需进行繁杂的数据预处理,诊断准确率、查准率和查全率均有显著提高。 展开更多
关键词 主动脉缩窄 三维卷积神经网络 三维空间特征 心脏CT图像
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一种基于多模态特征融合的骨质疏松评估方法 被引量：3
7
作者 罗涛 李剑峰 +2 位作者 韩家辉 王艺宁 雷璐 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期84-90,共7页
针对现有骨质疏松评估中诊断依据单一、准确率低的问题,综合考虑骨骼图像数据和问卷数据,首先提出一种基于深度神经网络的多模态特征融合骨质疏松评估方法;然后,针对骨骼图像特征较浅、结构固定的特点,使用Unet进行图像分割预处理,去除... 针对现有骨质疏松评估中诊断依据单一、准确率低的问题,综合考虑骨骼图像数据和问卷数据,首先提出一种基于深度神经网络的多模态特征融合骨质疏松评估方法;然后,针对骨骼图像特征较浅、结构固定的特点,使用Unet进行图像分割预处理,去除冗余信息以提升分类准确性;最后,针对普通卷积操作在把握全局信息方面的不足,提出采用基于non-local模块的卷积神经网络来进一步丰富特征信息.交叉验证结果表明,提出的多模态特征融合方法与仅单独使用图像数据或问卷数据的机器学习方法相比具有明显的优势,分类准确率分别提升了3.2%和22.3%. 展开更多
关键词 骨质疏松 多模态融合 深度神经网络
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