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期刊信息/Journal information
长江信息通信
长江信息通信

李国淼（兼）

双月刊

2096-9759

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027-85586786，88615253

430022

武汉市汉口发展大道180号6楼

长江信息通信/Journal Changjiang Information &Communications
查看更多>>本刊为全国创办较早的行业期刊，曾多次获得国家科技期刊各类奖项，多年来深受通信领域专家学者、经营管理及工程技术人员的肯定与支持。
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    基于改进MSRCR的光伏板图像去雾方法研究

    高航白晨博贾强
    138-141页
    查看更多>>摘要：针对光伏厂区遇到大雾天气,监控系统不能清晰观测到光伏板现场状况等问题,文章进行了图像去雾的算法研究,提出了一种改进的MSRCR算法,可以提高图像对比度和颜色饱和度,达到光伏板图像去雾的 目的.以陕西某地为例,与两种传统算法进行比较,结果表明,该文算法可以对光伏板带雾图像进行有效处理,获得更真实准确的细节和真实的光感色彩.

    图像光伏板去雾MSRCR

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    提升高铁隧道5G网络覆盖效果的研究

    李益锋王晓军罗安宁袁平...
    142-145页
    查看更多>>摘要：随着我国高速铁路的不断建设,高铁通向神州大地的各个角落,形成四通八达高铁网络.我国地形复杂,高铁必然存在大量的隧道里程,为了满足人们日常出行的通信网络需求,国内电信运营企业在隧道内进行了 5G网络覆盖建设.由于高铁运行特性、高铁车体特性和隧道内的安全性要求,导致5G网络在隧道内的覆盖不能满足覆盖需求;同时高铁上高端移动用户集中,数据业务发生频繁,是5G网络需要重点覆盖的场景.文章通过分析高铁覆盖存在的问题,在保证高铁隧道运营安全性的情况下,通过一系列补充拓展,尽可能地提升5G网络的信号覆盖,以满足网络覆盖需求.

    高铁隧道5G安全性漏泄同轴电缆信源功率

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    一种基于RepVGG的图像分类方法

    胡益博杨舒鹏马思雨朱梦兰...
    146-148页
    查看更多>>摘要：针对传统基于深度学习的图像分类模型,所存在模型训练过程中由于网络层增加所导致过拟合的问题,提出了一种基于RepVGG的图像分类方法.文章基于RepVGG模型进行优化,在优化的模型中引用残差注意力机制增强网络对图像特征的提取,并且采用全卷积层替代全连接以提高模型对图像特征信息的处理能力.实验结果表明,本文所提出的方法具有较高的精确度,其最高准确率为96.3％,证明了本优化算法的有效性.

    RepVGG图像分类残差注意力全卷积层

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    基于典型木马的综合检测方法研究

    张庆凯陈欢杨立峰柯立志...
    149-151页
    查看更多>>摘要：随着计算机网络规模不断扩大,计算机网络已然成为了基础设施,木马等恶意病毒对用户的威胁也越来越大.在攻击与检测的持续对抗中,木马设计者为了谋取更大的利益,不断地对木马进行迭代与变种.文章在对木马的概念、分类、隐藏机制、检测技术等方面进行分析的基础上,提出了一种基于典型木马的综合检测方法,并基于此开发了一套以综合检测技术为核心的木马检测系统.实践表明,本文提出的方法,具有很好的木马攻击抵抗效果.

    木马检测特征码检测行为分析系统设计综合检测

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    基于联邦学习的医教协同数据安全模型研究

    王以伍冯军
    152-154页
    查看更多>>摘要：文章针对医疗领域数据共享和隐私安全问题展开研究,提出了一种基于联邦学习的医教协同数据安全模型.首先介绍了医疗数据共享中存在的隐私泄露和安全风险,以及传统集中式数据训练方法的局限性.随后阐述了联邦学习的基本原理和优势,以及其在医教协同数据安全方面的潜在应用.在此基础上,提出了一种基于联邦学习的医教协同数据安全模型,该模型在保护数据隐私、实现分布式数据合作、提高数据安全性和数据多样性方面对深化医教协同有推广价值.

    联邦学习医教协同数据隐私模型聚合

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    基于微服务的中小型B2C电商抢购系统的设计与实现

    梁自豪荆浩李雪源
    155-157页
    查看更多>>摘要：限时抢购等促销活动产生的峰值流量导致电商系统出现系统崩溃、响应缓慢等问题,需要在资源有限情况下提高系统对峰值流量的承载能力,并保证限时抢购活动进行时数据的一致性.通过微服务架构提高系统对峰值流量的承载能力需要将原有的单体架构电商系统按功能拆分成若干个微服务,以降低代码耦合度,并解决峰值流量下的商品超卖问题.论文首先设计了系统微服务架构以实现系统的水平扩展;在解决方案中,使用Redis哨兵模式分布式缓存集群提高系统对于峰值流量的承载能力;并根据Redis单线程执行命令的特性解决限时抢购过程中商品超卖问题.

    微服务限时抢购缓存

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    基于深度学习的行人检测跟踪及距离测定研究

    张熠辰
    158-161页
    查看更多>>摘要：突发的传染性疾病引起了广泛的关注,预防感染最佳的方法之一就是尽可能的避免接触到传染性疾病病毒,最直接的方式就是控制好距离,即保持人们之间的社交距离.基于深度学习提出了一种对于人群目标检测跟踪以及距离测定的方法.基于深度学习的算法有准确度高、实时性强、泛化能力强、有一定的抗干扰能力、良好的扩展性等优点.由于摄像机与地面有一定的倾斜角,而不是直接垂直朝下(正投影),所以文本采用透视变换算法将图像校正成正投影的形式,以便于我们确定目标之间的距离.采用Ghostnet轻量化主干网络作为Backbone网络的基础结构,将网络结构精简,减少了模型的计算量以及参数量,但同时也保证了检测的性能.

    深度学习目标检测目标跟踪透视变换算法

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    基于深度确定性策略梯度算法的新型有源配电网分区协同调控方法

    何剑军
    162-164页
    查看更多>>摘要：随着分布式新能源在配电网中的不断普及和应用,传统的配电网调控方法已经难以满足日益复杂的新型有源配电网调控需求.为了解决这一问题,文章提出了一种基于深度学习技术的新型调控方法.为了解决新型有源配电网内新能源波动引起的局部区域有功平衡问题,设计了新型有源配电网分区方法;建立了新型有源配电网多层优化调控马尔可夫决策模型;最后,利用深度确定性策略梯度算法对优化模型进行求解.仿真结果表明,所提方法能够有效响应新型有源配电网的调控需求,提升新型有源配电网调控水平.

    新型有源配电网动态分区人工智能协同调控分布式电源

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    基于物联网技术的高压电气结点温度监测系统研究

    王凯周黎明
    165-167页
    查看更多>>摘要：近年来,随着物联网技术的快速发展,传统的高压电气结点温度控制方式发生改变,以物联网技术为基础,设计高压电气结点温度监测系统,能够进行温度的实时性监测和自动预警,改善温度监测的效果,提升温度监测水平.基于此,文章分析基于物联网技术的高压电气结点温度监测系统设计重要意义,提出设计的措施,旨在为促使高压电气结点温度的有效监测和控制提供助力.

    物联网技术高压电气结点温度监测系统

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    基于多传感器网络的三维虚拟场景人机交互研究

    刘春秋徐路遥
    168-170页
    查看更多>>摘要：过去的人机交互技术大多采用触摸屏、键盘、操纵杆等,这种交互技术没有三维虚拟场景的体验特点,导致人机交互准确率不高.因此,提出基于多传感器网络的三维虚拟场景人机交互研究.需要构建多传感器网络素材库,根据素材库中的数据导入三维虚拟场景,调整细节参数,从而设计出三维虚拟场景.通过客户端结构进行信息交互,执行安全控制的指令,再修改场景数据参数,成功采集了三维虚拟场景下人机交互的数据.通过设计三维虚拟场景及采集三维虚拟场景人机交互数据,同时采用多传感器网络融合机制,实现了三维虚拟场景人机交互.进行仿真对比实验,表明所研究的三维虚拟场景人机交互准确率始终控制在95％以上,更具有研究价值.

    多传感器网络三维虚拟场景人机交互

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