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基于具身认知的深度学习研究——以“品德与社会”课程为例 被引量：11
1
作者 陈凤燕 詹立彩 +1 位作者 彭有姬 孟世敏 《现代教育技术》 CSSCI 北大核心 2019年第10期121-126,共6页
文章从具身认知的视角入手,首先分析了"品德与社会"课程的现状,提出品德课程的开设要将具身认知与深度学习结合起来;随后,文章分析了基于具身认知的深度学习,并探讨了相关原则;最后,文章从学习空间设计、学习对象设计、学习... 文章从具身认知的视角入手,首先分析了"品德与社会"课程的现状,提出品德课程的开设要将具身认知与深度学习结合起来;随后,文章分析了基于具身认知的深度学习,并探讨了相关原则;最后,文章从学习空间设计、学习对象设计、学习轨道设计、学习互动启发、内容文图转换、情境具身模拟等方面,在品德课程中进行了基于具身认知的深度学习设计,并以小学四年级品德课程中"不同的交通运输方式"一章为例进行了案例分析。文章表明具身认知论、信息技术和思品课堂深度融合能产生良好效果。 展开更多
关键词 具身认知 深度学习 神经教育 深度融合 品德学科
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学习分析视域下高校混合式“教”“学”探索与实践
2
作者 石贵民 刘长勇 +1 位作者 孟世敏 张为慧 《武夷学院学报》 2020年第9期75-80,共6页
“互联网+教育”为高校“教”“学”改革与创新提供了丰富的土壤。针对大学生课堂参与度低、学习动力不足、教学目标达成度不高等难点,文章基于认知神经学视角,运用学习分析技术构建了“五化一体”的混合式教学模式,并将之集成于“潜能... “互联网+教育”为高校“教”“学”改革与创新提供了丰富的土壤。针对大学生课堂参与度低、学习动力不足、教学目标达成度不高等难点,文章基于认知神经学视角,运用学习分析技术构建了“五化一体”的混合式教学模式,并将之集成于“潜能在线”数字化学习环境中,融合跨平台、多载体的学习资源库,通过多终端、跨时空的在线导学和双主体、多手段的互动课堂,构建了多维度、深层次的问题空间图谱和重能力、多方法的思维训练框架。在人机交互环境下展开了基于历史教学数据和多元考核方式的教学诊断及调控实证,研究成果有助于提高学生解决问题的思维能力,提升高校大数据驱动下的自适应教学效果。 展开更多
关键词 学习分析 混合式教学 深度学习 学习动机 课堂参与边缘化
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基于卫星遥感数据的闽北山区地表温度的反演与验证
3
作者 阮星 陈宾豪 +1 位作者 杨俊林 许骏楠 《电脑编程技巧与维护》 2025年第4期89-92,共4页
为精确地检测山区茶园地表温度,采用Landsat 8卫星数据和单窗算法来反演武夷山茶园地区的地表温度。结果表明,Landsat与MODIS卫星反演的地表温度数据在空间分布和数值表现上呈现出良好的吻合性,两者在空间分布上有很高的相似性。通过随... 为精确地检测山区茶园地表温度,采用Landsat 8卫星数据和单窗算法来反演武夷山茶园地区的地表温度。结果表明,Landsat与MODIS卫星反演的地表温度数据在空间分布和数值表现上呈现出良好的吻合性,两者在空间分布上有很高的相似性。通过随机选取10个茶园区域的坐标点进行对比验证分析,发现其平均温度误差在0.3164℃,精度较高。该研究表明,Landsat 8数据结合单窗算法在山区茶园地表温度反演中是一种有效的方法,为类似地区的地表温度监测提供了新的工具。 展开更多
关键词 Landsat数据 地表温度 反演 验证
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融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法 被引量：6
4
作者 吴清寿 陈荣旺 +1 位作者 余文森 刘耿耿 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期3578-3585,共8页
针对节点初始标签散乱及标签传播随机性大的问题,提出一种融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法。首先,计算节点影响力,逐步选择影响力值最大的节点作为中心节点;然后,用中心节点的标签对同质的邻居节点进行标签预处理,减少了... 针对节点初始标签散乱及标签传播随机性大的问题,提出一种融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法。首先,计算节点影响力,逐步选择影响力值最大的节点作为中心节点;然后,用中心节点的标签对同质的邻居节点进行标签预处理,减少了初始标签数量,降低了后续标签传播的随机性,并初步识别出了重叠节点;其次,通过标签隶属系数识别重叠节点,用节点影响力值选择非重叠节点标签,提高了算法的稳定性和准确性;最后,以最大化自适应函数增量为目标,对内聚度弱的社区进行合并,提高了社区质量。仿真实验结果表明:对于六个真实网络,所提算法在50%的数据集上具有最大的扩展模块度值;而在不同混合度、节点重叠度和节点最大归属社区数的人工基准网络上,该算法在标准化互信息(NMI)指标上都具有最好的性能。综上所述,该算法对各类网络都具有较好的适应性,且具有接近线性的时间复杂度。 展开更多
关键词 重叠社区 中心节点 标签传播 节点影响力 标签隶属系数
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融合整体与局部信息的武夷岩茶叶片分类方法 被引量：3
5
作者 林丽惠 罗志明 +1 位作者 王军政 李绍滋 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期919-924,共6页
针对武夷岩茶鲜茶叶叶片图像分类问题,提出一种融合整体与局部信息的分类方法。该方法使用两分支并行结构构建了一个整体与局部信息融合的卷积神经网络模型。实验表明,在9个品种共计7330张武夷岩茶鲜茶叶叶片图像数据集上,基于ResNet18... 针对武夷岩茶鲜茶叶叶片图像分类问题,提出一种融合整体与局部信息的分类方法。该方法使用两分支并行结构构建了一个整体与局部信息融合的卷积神经网络模型。实验表明,在9个品种共计7330张武夷岩茶鲜茶叶叶片图像数据集上,基于ResNet18构造的两分支并行卷积神经网络模型的分类准确率为96.68%,超过了其他CNN模型的分类准确率。这表明通过融合全局信息、边缘形状信息和纹理局部信息能有效提高分类准确率。 展开更多
关键词 武夷岩茶叶片分类 深度学习 迁移学习 特征融合 卷积神经网络 残差网络 边缘形状 纹理
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超宽带系统的HDP-HMM-MTCS稀疏信道估计算法
6
作者 李晓飞 《计算机系统应用》 2018年第3期191-197,共7页
给定超宽带(Ultra Wide-Band,UWB)信道的稀疏结构,利用压缩感知(Compressive Sensing,CS)进行UWB信道估计.作为CS实现的多任务CS(Muti-Task Compressive Sensing,MTCS)算法进行信号重建.信号参数和数据共享可以使用伽马-高斯先验来求解... 给定超宽带(Ultra Wide-Band,UWB)信道的稀疏结构,利用压缩感知(Compressive Sensing,CS)进行UWB信道估计.作为CS实现的多任务CS(Muti-Task Compressive Sensing,MTCS)算法进行信号重建.信号参数和数据共享可以使用伽马-高斯先验来求解.在本文中,层次结构Dirichle进程(Hierarchy Dirichle Processing,HDP)提供了HDP的树结构,用于解决跨多个任务的数据共享问题.我们研究UWB通信的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)HDP多任务CS(Hierarchy Dirichlet Processing Hidden Markov Model based Muti-Task Compressive Sensing,HDP-HMM-MTCS)的信道估计性能.首先,在视距(Line-Of-Sight,LOS)和非视距(Non-LineOf-Sight,NLOS)环境下的标准化IEEE 802.15.4a信道的稀疏信道结构估计.其次,CS比率(CS Rate,CSR)对HDPHMM-MTCS信道估计性能的影响.最后,利用SNR(Signal-to-Noise Ratio),并将其与MTCS,STCS(Simple-Task Compressive sensing),OMP(Orthogonal Matching Pursuit),L1magic算法以及新的算法如改进的贝叶斯压缩感知(Bayesian Compressive Sensing,BCS)算法,多经字典自适应算法BCS和特征字典自适应算法BCS的信道估计比较时间复杂性.仿真结果表明,无论LOS和NLOS环境如何,HDP-HMM-MTCS具有最小可执行时间,其信道估计性能优于MTCS和其他算法.因此,HDP-HMM-MTCS是用于稀疏信道模式的有效且高效的UWB信道估计方法. 展开更多
关键词 层次结构Dirichle进程 多任务压缩感知 IEEE 802.15.4a信道模式 稀疏信道估计 HDP-HMM-MTCS
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基于NB-IoT+WSN技术的智能路灯通信架构研究 被引量：3
7
作者 潘俊虹 吴薇 彭涛 《四川理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2018年第6期32-38,共7页
现有路灯通信设施存在建设成本高、可靠性不足、能源耗费过多等问题。根据路灯通信网络结构特点,提出一种新型智能路灯通信架构。基于低成本、低功耗、高可靠的理念对路灯终端节点及网关进行硬件选型和设计,路灯终端WSN组网采用三链路... 现有路灯通信设施存在建设成本高、可靠性不足、能源耗费过多等问题。根据路灯通信网络结构特点,提出一种新型智能路灯通信架构。基于低成本、低功耗、高可靠的理念对路灯终端节点及网关进行硬件选型和设计,路灯终端WSN组网采用三链路由协议,远程通信采用NB-Io T技术。合理设计服务器转发和客户端接收程序,使得路灯终端数据通过云端服务器和客户应用服务器件实现快速通信。测试运行表明,系统在NB-Io T基站信号强度不低于30%的情况下,可实现稳定通畅的数据传输。该通信架构能够快速灵活部署,网络升级方便快捷,为新型智能路灯通信架构提供了借鉴。 展开更多
关键词 智能路灯 NB-IoT技术 WSN组网 三链路由 通信架构
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应用技术型本科高校数据库技术课程教学改革探索 被引量：1
8
作者 韩存鸽 《武夷学院学报》 2021年第12期102-105,共4页
在人才培养模式转变过程中,地方本科高校因地制宜,结合区域经济发展需要,培养服务地方的应用型、技术型人才。数据库技术是一门理论和实践很强的课程,为适应应用技术型本科高校建设发展需求,课程结合武夷山地方产业,以“茶厂库存管理系... 在人才培养模式转变过程中,地方本科高校因地制宜,结合区域经济发展需要,培养服务地方的应用型、技术型人才。数据库技术是一门理论和实践很强的课程,为适应应用技术型本科高校建设发展需求,课程结合武夷山地方产业,以“茶厂库存管理系统”为载体,设计整个教学过程,课程建设从重构教学内容、应用型人才培养教学模式、实践教学、课程评价体系等方面入手,提出若干教学改革措施,旨在培养创新精神和实践能力的应用型工程技术人才。 展开更多
关键词 数据库技术 教学改革 创新精神 实践能力
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编译型嵌入式Python的设计与实现 被引量：4
9
作者 李春亭 王宜怀 +1 位作者 施连敏 张露 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期79-87,共9页
针对面向微控制器的解释型MicroPython具有实时性弱、占用存储空间大和可移植性较差等问题,提出一种将Python语言转化为C++语言并将构件层与应用层分离的编译型嵌入式Python方案,设计基于抽象语法树及类型注释的源码映射机制。在此基础... 针对面向微控制器的解释型MicroPython具有实时性弱、占用存储空间大和可移植性较差等问题,提出一种将Python语言转化为C++语言并将构件层与应用层分离的编译型嵌入式Python方案,设计基于抽象语法树及类型注释的源码映射机制。在此基础上,设计嵌入式Python编译器,实现集成开发环境AHL-GEC-IDE(for Python版),完成Python源文件的编辑、编译、链接和下载。实践结果表明,该编译型Python方案可行,为嵌入式人工智能领域提供了一种实时性较高、编辑编译方便、可移植性较强的编译型Python集成开发环境。 展开更多
关键词 编译型嵌入式Python 微型Python解释器 微控制器 抽象语法树 类型注释 混合编程 可移植性
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大幅面3D打印边缘能量均匀化畸变消除
10
作者 张露 王宜怀 +1 位作者 施连敏 李春亭 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期491-499,共9页
在基于掩膜投影的CLIP型3D打印工艺中,通过平铺多台投影设备扩大成型幅面时,重叠区域像素亮度的叠加产生的光学接缝会导致模型实体在该处产生畸变,影响成型质量。针对该问题提出一种边缘能量均匀化方案,通过非线性衰减的方式设计一组对... 在基于掩膜投影的CLIP型3D打印工艺中,通过平铺多台投影设备扩大成型幅面时,重叠区域像素亮度的叠加产生的光学接缝会导致模型实体在该处产生畸变,影响成型质量。针对该问题提出一种边缘能量均匀化方案,通过非线性衰减的方式设计一组对称灰度虚拟掩膜,与相邻设备的切分掩膜图像相融合,矫正重叠区域的紫外光强,使整个印刷平面获得均匀且统一的紫外曝光能。实际打印结果表明,该方案能够有效改善模型实体在光固化成型中切片薄层固化厚度不均和拼接处易断裂的问题,模型实体整体质量有明显提高。 展开更多
关键词 连续无分层液体界面提取技术 大幅面 光学接缝 灰度虚拟掩膜 非线性衰减 3D打印 畸变消除
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基于互斥量的MbedOS调度机制剖析
11
作者 刘长勇 王宜怀 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第2期284-293,共10页
为了能清晰理解互斥量对共享资源的独占访问原理与机制,在简要分析实时操作系统的互斥量的含义、应用场合、调度机制以及关键要素作用的基础上,对mbedOS互斥量调度机制进行了理论剖析。以KL36芯片为例对mbedOS的互斥量进行了实践,基于... 为了能清晰理解互斥量对共享资源的独占访问原理与机制,在简要分析实时操作系统的互斥量的含义、应用场合、调度机制以及关键要素作用的基础上,对mbedOS互斥量调度机制进行了理论剖析。以KL36芯片为例对mbedOS的互斥量进行了实践,基于时序图采用printf方法直观地输出了线程响应互斥量的调度过程信息,并对互斥量调度机制的实时性能进行分析。通过对互斥量调度机制的剖析,有助于进一步分析mbedOS的其他同步与通信方式,也可为深入理解其他实时操作系统的同步与通信手段提供参考借鉴。 展开更多
关键词 实时操作系统 互斥量 mbedOS实时操作系统 KL36芯片 printf输出
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数据库原理课程思政教学改革探索与实践
12
作者 亓文娟 《武夷学院学报》 2024年第3期105-109,共5页
思政是衔接知识传授和价值培养的重要桥梁。以数据库原理课程为例,通过专业教师与思政教师同向同行、深度挖掘课程思政元素、构建“以学生为中心”的混合式教学模式、双导师制开展项目教学实施、充分发挥第二课堂课程思政融入、教学方... 思政是衔接知识传授和价值培养的重要桥梁。以数据库原理课程为例,通过专业教师与思政教师同向同行、深度挖掘课程思政元素、构建“以学生为中心”的混合式教学模式、双导师制开展项目教学实施、充分发挥第二课堂课程思政融入、教学方式方法改革、采取多元考核课程评价机制等方面进行教学改革,达到了较好的教学效果,并通过课程思政教学案例的具体实施加以说明,为其他课程的教学实践提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 课程思政 教学改革 数据库原理课程
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融合结构和聚类的对称非负矩阵分解链路预测
13
作者 陈广福 陈浩 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期359-367,共9页
大部分链路预测算法仅单一考虑节点聚类或链接聚类而忽略网络结构与聚类内在关联性导致预测准确度下降.针对此问题,提出基于对称非负矩阵分解(SNMF)链路预测框架融合多类型结构和聚类信息捕获网络保持网络局部、全局以及节点和链接聚类... 大部分链路预测算法仅单一考虑节点聚类或链接聚类而忽略网络结构与聚类内在关联性导致预测准确度下降.针对此问题,提出基于对称非负矩阵分解(SNMF)链路预测框架融合多类型结构和聚类信息捕获网络保持网络局部、全局以及节点和链接聚类.首先,融合节点和链接聚类系数(NEC)捕获节点邻域相关联程度,再将无向无权3个基于局部相似度方法共同邻居(CN)、资源分配(RA)和Adamic-Adar(AA)与聚类相融合同时保持结构和聚类;其次,将邻接矩阵映射到低维潜在空间,利用图正则化融合以上信息分别提出3个链路预测模型即SNMF-NEC-CN、SNMF-NEC-AA和SNMF-NEC-RA;此外,通过迭代更新规则学习所提模型参数,获得最优预测概率矩阵.在6个网络上与现有代表性方法比较,实验结果显示所提模型AUC和F1值分别提高了22%和11.4%. 展开更多
关键词 链路预测 对称非负矩阵分解 局部结构 节点和链接聚类
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机器学习中的PCA降维方法研究及其应用 被引量：20
14
作者 孙平安 王备战 《湖南工业大学学报》 2019年第1期73-78,共6页
机器学习中涉及大量以图像处理为代表的高维数据,PCA作为有效的数据降维方法常被用于数据预处理阶段。讨论了PCA的K-L数据转换原理、具体降维处理过程、高维样本协方差矩阵的求解技巧、维数选择方法,并在ORL人脸图样库上给出了基于PCA... 机器学习中涉及大量以图像处理为代表的高维数据,PCA作为有效的数据降维方法常被用于数据预处理阶段。讨论了PCA的K-L数据转换原理、具体降维处理过程、高维样本协方差矩阵的求解技巧、维数选择方法,并在ORL人脸图样库上给出了基于PCA的人脸识别准确度分析。 展开更多
关键词 PCA K-L变换 线性降维 人脸识别 机器学习
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无线网络光纤通信信号中清除干扰噪声仿真 被引量：5
15
作者 王小文 郭磊 《计算机仿真》 北大核心 2018年第5期245-248,293,共5页
对无线网络光纤通信信号中干扰噪声进行清除,能够有效提高光纤通信过程稳定性。对光纤通信信号的噪声进行清除,需要引入自适应阈值算法,重构光纤通信原始信号,完成通信信号干扰噪声的清除。传统方法采用的软阈值选取法,得到信号噪声的... 对无线网络光纤通信信号中干扰噪声进行清除,能够有效提高光纤通信过程稳定性。对光纤通信信号的噪声进行清除,需要引入自适应阈值算法,重构光纤通信原始信号,完成通信信号干扰噪声的清除。传统方法采用的软阈值选取法,得到信号噪声的干扰频率,但忽略了对原始信号的重构,导致通信干扰清除效果不理想。提出基于新型阈值决策的光纤通信信号干扰噪声清除方法,在对无线网络中光纤通信信号含噪信号进行小波分解后的不同层系数中,对大于或者小于某一阈值的小波系数分别进行处理;重构无线网络中的光纤通信信号原始信号,实现平滑去噪。为了解决在光纤通信信号每一级尺度上都采用同一阈值的问题,引入自适应阈值算法重构光纤通信信号原始信号。实验结果证明,所提方法能够有效实现信噪分离,大大提高了信噪比,且保留了无线网络中光纤通信信号的细节特征。 展开更多
关键词 无线网络 光纤通信信号 干扰噪声清除 新型阈值决策
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物联制造技术框架研究与实现 被引量：1
16
作者 潘俊虹 余文森 焦金涛 《重庆科技学院学报（自然科学版）》 CAS 2017年第4期91-95,共5页
针对物联制造系统可移植性和复用性差的问题,进行物联制造技术框架研究。提出由感知识别、网络传输、管理服务、综合应用等四大模块构成的物联制造技术框架,给出了可复用、易移植、易扩展的原型系统。该框架结合了物联网体系层次化和嵌... 针对物联制造系统可移植性和复用性差的问题,进行物联制造技术框架研究。提出由感知识别、网络传输、管理服务、综合应用等四大模块构成的物联制造技术框架,给出了可复用、易移植、易扩展的原型系统。该框架结合了物联网体系层次化和嵌入式系统软硬件构件化的设计思想及抽象系统共性元素,融合了微控制器编程、Web应用程序开发等技术,缩短了开发周期,开发效率大幅提升。 展开更多
关键词 物联制造 构件化 技术框架 原型系统
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线性编码联邦学习
17
作者 史洪玮 王志超 +1 位作者 施连敏 杨迎尧 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第4期1113-1118,共6页
联邦学习能够在边缘设备的协作训练中,保护边缘设备的数据隐私。而在通用联邦学习场景中,联邦学习的参与者通常由异构边缘设备构成,其中资源受限的设备会占用更长的时间,导致联邦学习系统的训练速度下降。现有方案或忽略掉队者,或根据... 联邦学习能够在边缘设备的协作训练中,保护边缘设备的数据隐私。而在通用联邦学习场景中,联邦学习的参与者通常由异构边缘设备构成,其中资源受限的设备会占用更长的时间,导致联邦学习系统的训练速度下降。现有方案或忽略掉队者,或根据分布式思想将计算任务进行分发,但是分发过程中涉及到原始数据的传递,无法保证数据隐私。为了缓解中小型规模的多异构设备协作训练场景下的掉队者问题,提出了编码联邦学习方案,结合线性编码的数学特性设计了高效调度算法,在确保数据隐私的同时,加速异构系统中联邦学习系统速度。同时,在实际实验平台中完成的实验结果表明,当异构设备之间性能差异较大时,编码联邦学习方案能将掉队者训练时间缩短92.85%。 展开更多
关键词 联邦学习 线性编码 边缘计算 调度策略
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异构编码联邦学习
18
作者 史洪玮 洪道诚 +1 位作者 施连敏 杨迎尧 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期110-121,共12页
异构联邦学习系统中的个人电脑、嵌入式设备等多种边缘设备,存在资源受限的掉队者设备降低联邦学习系统训练效率的问题.针对此问题,本文提出了异构编码联邦学习(heterogeneous coded-based federated learning,HCFL)系统框架,以实现:(1... 异构联邦学习系统中的个人电脑、嵌入式设备等多种边缘设备,存在资源受限的掉队者设备降低联邦学习系统训练效率的问题.针对此问题,本文提出了异构编码联邦学习(heterogeneous coded-based federated learning,HCFL)系统框架,以实现:(1)提高系统训练效率,加快多掉队者场景下的异构联邦学习(federated learning,FL)训练速度;(2)提供一定级别的数据隐私保护.HCFL方案分别从客户端和服务器角度出发设计了调度策略,以满足通用环境下多掉队者模型计算加速;同时设计了线性编码计算方案(linear coded computing,LCC)为任务分发提供数据保护.实验结果表明,当异构FL中设备之间性能差异较大时,HCFL能够将训练时间缩短89.85%. 展开更多
关键词 联邦学习 线性编码 异构系统 调度算法
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实时操作系统mbedOS启动流程剖析 被引量：10
19
作者 刘长勇 王宜怀 +1 位作者 蔡闯华 蒋建武 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第20期46-51,共6页
mbedOS是ARM公司于2014年开始推出的一款面向智能终端与物联网节点的实时操作系统,它提供了线程管理与调度、内存管理、时钟管理、队列管理等基本功能要素。在深入分析mbedOS的功能要素和函数调用关系的基础上,简要给出了KL36芯片的启... mbedOS是ARM公司于2014年开始推出的一款面向智能终端与物联网节点的实时操作系统,它提供了线程管理与调度、内存管理、时钟管理、队列管理等基本功能要素。在深入分析mbedOS的功能要素和函数调用关系的基础上,简要给出了KL36芯片的启动流程,重点剖析了mbedOS堆栈的设置、中断向量表的重定向、内核的初始化、主线程的创建以及内核的启动,最后对mbedOS启动过程中存储使用情况进行了分析,为mbedOS在不同微控制器上的移植提供了技术基础,也可为分析其他RTOS的启动提供参考。 展开更多
关键词 mbedOS 启动流程 线程 KL36
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基于栈自编码器的图像分类器 被引量：1
20
作者 林丽惠 殷瑞 +2 位作者 李绍滋 苏松志 曹冬林 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期118-123,共6页
图像分类问题包含两个重要的部分:特征提取器和分类器.多年来研究人员一直将精力投入到特征表示中,对于分类器却仅进行局部调参.基于一个性能优异的分类器与特征表示对图像分类系统同等重要的思想,提出了基于卷积特征的栈自编码器(stack... 图像分类问题包含两个重要的部分:特征提取器和分类器.多年来研究人员一直将精力投入到特征表示中,对于分类器却仅进行局部调参.基于一个性能优异的分类器与特征表示对图像分类系统同等重要的思想,提出了基于卷积特征的栈自编码器(stacked autoencoder on convolutional feature maps,SACF)的分类系统,并在数据集CUB-200和VGGflower上进行了实验,对比了SACF与基于卷积特征和多层感知机的卷积神经网络(CNN)分类系统的分类效果,实验结果表明SACF具有更优的分类效果. 展开更多
关键词 图像分类 特征提取 分类器 栈自编码器 卷积神经网络
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