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基于粗糙集——信息熵的水质综合评价方法研究被引量：9: 2019年; 水质评价是水环境治理和水环境保护的基础,如何客观地设定各水质评价指标的权重是水质评价的重点和难点。首次将改进的基于粗糙集和条件信息熵权重的确定方法应用到水质评价中,科学、有效地确定了各水质评价指标的权重,并在此基础上进一步建立了基于粗糙集和条件信息熵的水质评价模型。利用该模型,对重庆市南川凤嘴江的实测水质数据进行了综合评价。应用结果表明:运用该方法得出的评价结果更加科学、合理,而且能够对同一等级的水质开展进一步的细化分级。研究成果可为水质监测和水质评价提供一种新的思路。; 刘姗张南魏振; 关键词：水质评价粗糙集信息熵水环境管理

基于CNN扰动的极化码译码算法被引量：2: 2021年; 针对中短码长下串行抵消(SC)算法性能较差,且串行抵消列表(SCL)算法复杂度较高等问题,根据译码纠错空间理论,该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)扰动的极化码译码算法。对SC译码失败的接收序列,通过CNN产生相应的扰动噪声,并将该扰动噪声添加到接收信号中,然后根据重新计算的似然信息进行译码。仿真结果表明:与SC译码算法相比,所提出的算法约有0.6 dB的增益,与SCL(L=16)译码算法相比,该算法约有0.1 dB的提升,且平均复杂度更低。; 赵生妹徐鹏张南孔令军; 关键词：卷积神经网络

边缘计算下的AI检测与识别算法综述被引量：12: 2019年; 人工智能的迅速发展深刻改变人类社会生活、改变世界。现有的AI算法过分依赖价格昂贵的GPU服务器进行后端处理,智能处理水平受限于传输链路宽带,无法实时智能处理。同时,海量数据的传输更加大网络和服务器负载。随着超低时延与超高可靠性5G时代的到来,实时、智能、安全、隐私等四大趋势催生了边缘计算与前端智能的崛起。首先,概述了边缘计算的发展,介绍了目标检测算法Faster R-CNN中anchor框的选取方式、YOLO提高性能的方式以及SSD基于不同深度特征图提高物体检测的原理,还给出了利用不同深度特征图在通道维度上合并,以及U型网络进行特征复用以提高mAP指标的M2Det算法;其次,介绍了深度卷积神经网络的轻量级优化算法,包括卷积核优化、参数剪枝和共享、知识蒸馏、张量低秩分解以及轻量级网络模型设计;同时,着重阐述了卷积核优化算法;最后,介绍了边缘计算硬件发展历程,给出了边缘计算的各种硬件平台及性能评价指标,展望了边缘计算+AI的发展趋势。; 孔令军王锐张南李华康; 关键词：人工智能

MLC型NAND闪存中基于MI异构的Polar码优化被引量：1: 2020年; 为了进一步提高多级单元(multi-level-cell, MLC)闪存的耐久度和可靠性,提出了一种MLC闪存信道中基于互信息量(mutual information, MI)异构的polar码优化方法.该方法利用对数似然比(log-likelihood ratio, LLR)分布在MLC闪存信道和AWGN(additive white Gaussian noise)信道中的差异性,以MI重新拟合LLR分布,得到在闪存信道下等效的标准方差,从而进行高密度存储系统中的polar码优化设计.随后,分析了不同的polar码构造法对多级存储单元的纠错性能影响,并与所提的构造方法进行比较.仿真结果表明该文优化方法优于AWGN信道下传统的构造方法,当编程/擦除(program-and-erase, PE)循环为21 000次时,与蒙特卡罗法相比其误码率(bit error rate, BER)性能提升2个数量级,且在BER为2×10^-5时可增加6 800次的编程/擦除循环.; 张司琪孔令军张顺外张南; 关键词：闪存

数据推进的历史使命: 2016年; 随着科技的进步,数据能够越来越逼真地描述客观世界,而通过数据间的相关关系,能够分析事物发展过程中的内在规律,归纳和演绎事物发展动态,提高人们对客观世界的洞察能力,这个过程就是数据推进。一、数据推进是历史发展的必然数据承载着人类文明的演进,是对客观世界进行描述的结果。数据从古至今一直存在,只是近年来随着信息科技的发展,; 薛惠锋张南; 关键词：洞察能力综合集成方法信息技术腾讯

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张南