FITEE 2022年第2期摘要
1. A review of optically induced rotation
光致旋转技术综述
1浙江大学光电科学与工程学院现代光学仪器国家重点实验室,中国杭州市,310027
2之江实验室,中国杭州市,311121
2. A full-process intelligent trial system for smart court
2. A full-process intelligent trial system for smart court
一种智慧法院的全流程智能化审判系统
1浙江大学光华法学院,中国杭州市,310008
2浙江大学计算机科学与技术学院,中国杭州市,310027
4国家电网浙江省电力有限公司,中国杭州市,310007
5浙江省高级人民法院,中国杭州市,310012
3. FlowDNN: a physics-informed deep neural network for fast and accurate flow prediction
FlowDNN:一种用于快速精确流场预测的物理启发深度神经网络
陈东林1,高翔1,2,徐传福1,2,王思齐1,2,陈世钊1,方建滨1,王铮3
1国防科技大学计算机学院,中国长沙市,410073
2国防科技大学高性能计算国家重点实验室,中国长沙市,410073
3利兹大学计算学院,英国利兹市,LS29JT
摘要:对于与流场相关的设计优化问题,例如飞机和汽车空气动力学设计,计算流体力学(CFD)模拟通常用于预测流场并分析性能。虽然CFD模拟十分重要,但它的迭代计算非常需要计算资源且极其耗时。昂贵的模拟开销限制了大范围设计空间的探索,并阻碍了实时的交互式设计。在本文中,我们提出FlowDNN模型,它是一种新颖的深度神经网络,可从CFD结果中高效地学习流场表示。FlowDNN根据给定的流动条件和几何形状可以直接预测预期的流场结果,从而极大地节省计算时间。FlowDNN首次结合了流体力学的基本守恒定律和注意力机制进行定常流场预测。这样做不仅可以提高预测准确性,而且可以维持预测流场的物理一致性,这对于CFD模拟至关重要。本文设计了多种指标以评估FlowDNN预测的整体流场和关键区域的结果(如流场快速变化的边界层)。实验结果表明,FlowDNN明显优于其他方法且具有更短的推理时间和更准确的结果。它与最新的GPU并行求解器相比,生成流场的速度提升14 000倍以上,同时保持预测误差在5%以内。
关键词:深度神经网络;流场预测性能;注意机制;物理损失函数
4. Dual-constraint burst image denoising method
基于双重约束的多帧图像降噪方法
张丹,赵磊,许端清,鲁东明
浙江大学计算机科学与技术学院网络与媒体实验室,中国杭州市,310027
5. Novel robust simultaneous localization and mapping for long-term autonomous robots
用于长期自主机器人的新型鲁棒同时定位与建图方法
魏伟1,朱晓蕊1,2,王毅1
1哈尔滨工业大学(深圳)机电工程与自动化学院,中国深圳市,518055
2岭南大数据研究院,中国珠海市,519000
6. Cloud-assisted cognition adaptation for service robots in changing home environments
面向变化用户家居环境的服务机器人云辅助认知适应
王祺1,樊臻1,盛卫华2,张森林1,刘妹琴1,3
1浙江大学电气工程学院,中国杭州市,310027
2俄克拉荷马州立大学电气与计算机工程学院,美国俄克拉荷马州斯蒂尔沃特,74078
3西安交通大学人工智能与机器人研究院,中国西安市,710049
摘要:机器人需要更强的智能以胜任家居环境中的认知任务。本文提出一种新的云辅助家居服务机器人认知适应机制,它可以从其他机器人处学习新知识。在该机制中,在机器人处部署一种变化检测方法以检测用户家居环境变化,并触发认知适应过程,实现经云端从其他机器人处学习新知识。而认知适应是通过模型融合方法将知识从云端全局模型迁移至机器人本地模型得以实现。首先,提出3种不同模型融合方法执行认知适应过程,并给出影响模型融合方法的两个关键因素。其次,确定最适合云端至机器人知识转移的模型融合方法及其设置。再次,在一个变化的用户家居环境中进行案例研究,实验结果验证了所提方案的效率和有效性。基于实验结果,提出一种云端至机器人知识转移模型融合的经验准则。
7. Identity-based threshold proxy re-encryption scheme from lattices and its applications
格上基于身份的门限代理重加密方案及应用
吴立强1,韩益亮1,杨晓元1,2,张敏情1
1中国人民武装警察部队工程大学网络和信息安全重点实验室,中国西安市,710086
2西安电子科技大学计算机网络与信息安全教育部重点实验室,中国西安市,710071
8. One-against-all-based Hellinger distance decision tree for multiclass imbalanced learning
面向多类不平衡学习的一对多海林格距离决策树研究
董明刚1,2,刘明1,2,敬超1,2,3
1桂林理工大学信息科学与工程学院,中国桂林市,541004
2广西嵌入式技术与智能系统重点实验室,中国桂林市,541004
3桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,中国桂林市,541004
摘要:由于传统机器学习方法对偏斜分布很敏感,且未考虑多类不平衡问题的特点,多类偏斜分布对机器学习算法来说是一个巨大挑战。为解决这一问题,提出一种新的基于一对多的海林格距离(OAHD)决策树分割准则。OAHD主要由两部分组成。首先,将一对多思想集成到OAHD的海林格距离计算过程中,从而对海林格距离决策树进行扩展,使其能解决多类不平衡问题。其次,针对多类不平衡问题,考虑了不同类的分布和数量,设计了改进的基尼系数。此外,对OAHD的性质进行理论证明,包括偏斜不敏感性和在决策树中寻找更纯节点的能力。最后,从基于进化学习的知识抽取(KEEL)和加州大学欧文分校(UCI)数据库中收集20个公开的真实不平衡数据集进行实验。实验结果表明,与其他5种常用决策树相比,OAHD在精度、F值,和多类别接收者操作特征曲线下面积(MAUC)上有显著优势。此外,使用了Friedman和Nemenyi检验,统计结果表明OAHD优于其他5种决策树。
关键词:决策树;多类不平衡学习;节点划分准则;海林格距离;一对多技术
https://doi.org/10.1631/FITEE.2000417
9. Design and analysis of a proportional-integral controller based on a Smith predictor for TCP/AQM network systems
面向TCP/AQM网络系统基于史密斯预估器的比例积分控制器的设计与分析
Ouassim MENACER1, Abderraouf MESSAI1, Lazhar KASSA-BAGHDOUCHE2
1Frères Mentouri University of Constantine 1技术科学学院电子系,阿尔及利亚君士坦丁市,25000
28 May 1945 University of Guelma科学与技术学院电子通讯系,阿尔及利亚盖尔马市,24000
10. Range estimation based on symmetry polynomial aided Chinese remainder theorem for multiple targets in a pulse Doppler radar
基于对称多项式辅助的中国余数定理的脉冲多普勒雷达多目标距离估计算法
曹成虎1,赵永波1,2
1西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,中国西安市,710071
2西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心,中国西安市,710071
11. A large-current, highly integrated switched-capacitor divider with a dual-branch interleaved topology and light load efficiency improvement
具有双支路交错拓扑结构和轻载效率优化模式的大电流、高集成度开关电容分压器
刘胜1,赵梦恋2,杨朝2,吴皓楠2,吴晓波1
1浙江大学电气工程学院,中国杭州市,310027
2浙江大学信息与电子工程学院,中国杭州市,310027
12. Intelligent fractional-order integral sliding mode control for PMSM based on an improved cascade observer
基于改进级联观测器的永磁同步电机智能分数阶积分滑模控制
肖玲斐1,2,马磊明3,黄欣浩1
1南京航空航天大学能源与动力学院,中国南京市,210016
2浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室,中国杭州市,310027
3南京航空航天大学自动化学院,中国南京市,210016
13. A compact ultra-wideband crossed-dipole antenna for 2G/3G/4G/IMT/5G customer premise equipment applications*
一种用于用户端设备且工作在2G/3G/4G/IMT/5G频段的小型化超宽带交叉振子天线
郭景丽1,崔伦1,刘英1,孙保华1,李肖锋2
1西安电子科技大学天线与微波技术重点实验室,中国西安市,710071
2华为技术公司,中国西安市,710075
14. A 17–26.5 GHz 42.5 dBm broadband and highly efficient gallium nitride power amplifier design
17-26.5 GHz 42.5 dBm宽带高效率GaN功率放大器设计
黎明1,2,李智群1,3,郑权2,蔺兰峰2,陶洪琪2
1东南大学射频与光电集成电路研究所,中国南京市,210096
2南京电子器件研究所,微波毫米波单片集成和模块电路重点实验室,中国南京市,210016
3教育部射频集成电路与射频系统工程研究中心,中国南京市,210016
中国科协发布《高质量科技期刊分级目录总汇》,FITEE入选信息通信领域T1目录!
首期信息与电子工程领域青年学术前沿论坛成功举办,段宝岩院士领衔
FITEE 发布首届优秀论文/专题、杰出编委/通讯专家名单!
聚焦先进集成电路技术与产业创新,“中国工程院信息与电子工程前沿论坛”第5期成功举办!
FITEE微信上线新功能,不需下载PDF,即可阅览每期中英文摘要和全文
《信息与电子工程前沿(英文)》(FITEE) 第二届编委会2020年度扩大会议顺利召开
关于本刊
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering(简称FITEE,中文名《信息与电子工程前沿(英文)》,ISSN 2095-9184,CN 33-1389/TP)是信息电子类综合性英文学术月刊,SCI-E、EI收录,最新影响因子2.161,位于JCR Q2分区。前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑:计算机与电子》,2015年更为现名,现为中国工程院信息与电子工程学部唯一院刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。现任主编为中国工程院院士潘云鹤、卢锡城。实行国际同行评审制,初次转达意见一般在2~3个月内。文章一经录用将快速在线。
2019年,荣获中国科协等七部委推出的中国科技期刊卓越行动计划项目资助(梯队期刊)。2021~2022年,先后入选信息通信领域(中国通信学会组织评选)和计算领域(中国计算机学会组织评选)高质量科技期刊分级目录,均被列为最高的T1级别。
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