低空摄影测量在地形图测量中的应用探讨

通过低空摄影测量应用于大比例尺地形图测量项目的实验，总结出低空摄影测量进行大比例尺地形图测量的作业流程，并对影响空中三角测量精度的像片控制点布设方案进行了研究，提出了像片控制点布设原则，可以为低空摄影测量在地形图测量中的应用提供参考。

2022-03-31
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无人机航摄系统在复杂地形应用的关键技术试验

目前，国内利用高分辨率航空遥感影像进行测图和局部数据更新的应用已经较多，但是却存在着许多问题。一方面，利用大飞机航测具有成本高、空管调度难、起飞场地苛刻等弊端，不适合小面积区域测图；另一方面，虽然小型无人机具有成本低、灵活机动、能够进行云下作业等优点，但是由于搭载的非专业相机自重小、飞行姿态不稳定，导致其获取的数据影响精度无法满足大比例尺测图，特别是复杂地形区域的精度要求。

2022-03-31
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基于WiFi信号室内定位技术的研究

主要对基于WiFi信号的室内定位技术中的三角形定位法进行了研究。鉴于现有的三角形定位模型受信号强度和环境干扰的约束影响，定位精度不高，提出了一种结合室内影响因素约束的权重改正定位模型，更加切合复杂的室内定位环境。通过试验测试和数据分析，经过加权去噪模型改正后的定位精度更高，适用性更广。

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室内定位技术发展与应用研究

目前，全球卫星导航系统是获取室外环境位置信息最常用的技术手段，但由于卫星信号易被遮挡，并不适用于室内或者高楼林立的复杂场合，因此，室内定位技术作为室外定位的有力补充迅速发展。本文通过介绍目前主流室内定位方式及关键技术，结合室内定位技术的研究现状，深入挖掘了室内定位技术的潜在价值及广阔前景，并提出具体创新应用方向，力求构建深层面的智慧位置平台。

2022-03-31
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边缘计算：赋能智慧城市建设与治理的关键技术

边缘计算是一种前瞻性的新兴计算范式。随着万物互联时代的到来，数据将更多地来自边缘侧不计其数的传感器和终端设备，为满足新的海量数据处理需求，边缘计算技术被逐渐推到了舞台中央。目前，边缘计算被广泛地应用于智慧城市建设中，从铺设网络、装置传感器、搭建系统平台到实现数据全采集，在为智慧城市构建带来巨大机遇时，也面临着来自技术、应用甚至法律、伦理等多重层面的挑战。对此，中山大学数据科学与计算机学院教授吴迪认为，作为支撑未来人工智能应用的关键技术之一，边缘计算对升级智慧城市建设、推动城市智慧化治理至关重要，我们应进一步加速构建网络、计算、存储、应用核心能力为一体的边缘开放平台，以边缘计算驱动智慧城市发展，以此更好地建设智能化数字中国。

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基于对抗性网络的无线感知行为识别的方法简介

基于一系列传感器数据的行为识别研究有着广泛的应用。无线感知行为识别可以更好的保护用户隐私，有很高的研究和应用价值。但数据收集成本高，鲁棒性差等问题影响其研究、发展及推广。已有研究通过对抗性网络生成实验数据，增强模型鲁棒性，从而提高无线感知行为识别的准确性。本文将从利用对抗性网络合成实验数据、利用对抗性网络增强模型鲁棒性两方面介绍前人的工作。

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浅谈文本对抗攻击与防御方法

对抗攻击，也称作对抗样本生成，是由于模型判断边界与真实系统边界的不一致而导致的。对抗样本指的是一类通过对原始样本数据添加针对性的微小扰动而恶意构建的样本，其不会影响人类的感知判断，但会使深度学习模型产生错误的判断。顾名思义，文本对抗攻击即指针对文本数据展开的对抗攻击研究。本文分为上下两篇，简述文本对抗领域的攻击方法与防御方法。在上篇中我们介绍了文本对抗攻击的主流方法，本篇为下篇，将为大家介绍针对文本对抗攻击的防御方法。对抗攻击，也称作对抗样本生成，是由于模型判断边界与真实系统边界的不一致而导致的。对抗样本指的是一类通过对原始样本数据添加针对性的微小扰动而恶意构建的样本，其不会影响人类的感知判断，但会使深度学习模型产生错误的判断。顾名思义，文本对抗攻击即指针对文本数据展开的对抗攻击研究。本文分为上下两篇，简述文本对抗领域的攻击方法与防御方法。在上篇中我们介绍了文本对抗攻击的主流方法，本篇为下篇，将为大家介绍针对文本对抗攻击的防御方法。

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浅谈消费者物联网设备中的安全策略

消费者物联网，旨在为消费者提供智能服务，提高生活质量和便利性的物联网领域。物联网设备是消费者物联网的基本组成单元，对于消费者物联网中存在的安全问题，消费者物联网设备的安全尤其不可忽视。消费者物联网设备在其整个生命周期中，有出厂、制造商初始化、用户使用、设备停用这四种状态（其中出厂状态可能存在来自硬件底层的安全威胁，但这不在本文的考虑范围之内，本文默认在出厂状态时是处于一种安全的状态），如图1所示。本文主要面向于参与消费者物联网开发和制造的读者，浅谈物联网设备的制造商初始化、用户使用和设备停用这三种状态中应对潜在安全风险的策略。

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企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。

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在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。

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SCI一区论文学习|一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法

本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。