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期刊信息/Journal information
信息技术与信息化
信息技术与信息化

廉凯

双月刊

1672-9528

sditi@163.com

0531-86133211

250101

山东省济南市山大路224号

信息技术与信息化/Journal Information Technology & Informatization
查看更多>>本刊从信息技术的研究、应用角度展现IT行业与科技发展与进步，是全国高校、科研院所、企业发表信息科学研究、技术应用成果的园地。杂志内容以科技论文为主，并设有评论与综述、信息化论坛、网络通讯、信息处理与模式识别、研究与探索、方案与应用等栏目。整个杂志分三个层次，第一个层次是评论与综述，由政府职能部门和专家对技术、产业的发展趋势，所做的前瞻性的论述和规划；第二个层次是电子信息科技论文，主要刊登高校研究生、科研院所的论文和理论研究成果；第三个层次是企业及各行业中IT技术的应用案例。
正式出版
收录年代

    山东省工业和信息化工作会议在济南召开

    山东省工业和信息化厅官网
    1-3页
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    数智精英荟天衢 共铸新质生产力 2023年度山东电子信息精英汇——数实融合创新发展大会在德州隆重举行

    山东电子信息综合服务平台
    4-5页
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    核电站建安调试文本语料抽取与语义图谱构建技术研究

    雷玮剑单玉忠王理司恒远...
    6-12页
    查看更多>>摘要：为提升核电厂建安调试阶段DEN、NCR、FCR、CR、UES、经验反馈等文本类知识语料的沉淀、检索与利用效率,设计了一种基于Word2vec、fast-TEXT、GLOVE、Word2vec+Bi-GRU、BERT-BiGRU-Attention-CRF等算法的上下文语义解析、标签抽取生成、关联关系计算与聚分类的方法,收集企业内真实数据,在实验室验证环境下基于开源工具,设计并搭建前述经验变更数据的标注、图谱展示、遍历推理等交互模块界面.实验结果表明,提出的技术方法及功能组件相比传统方法提高了解析识别的精准度,在核电站建安、调试业务领域达到可接受的可靠性水平,克服了传统方法在核电领域的局限性.

    核电站建安调试非结构化文本语料抽取解析语义图谱

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    基于模型预测的巷道机器人轨迹跟踪算法研究

    石征锦张野武晨卜春光...
    13-16页
    查看更多>>摘要：为了解决巷道机器人高精度轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于模型预测控制的高精度轨迹跟踪控制算法.首先,根据巷道机器人的运动学特性,建立了运动学模型;其次,基于跟踪精度和机器人的物理特性设计轨迹跟踪优化目标函数,并根据巷道机器人的物理限制和巷道环境特点需要设定轨迹跟踪控制器的边界条件;然后,选择用二次规划完成优化计算,并依托机器人本体的里程计反馈信息,完成巷道机器人轨迹跟踪控制;最后使用turtlebot3 型机器人进行了实物实验,并且与基于反步法的轨迹跟踪进行了对比,结果表明所提出的方法具有更好的轨迹跟踪精度和鲁棒性.

    巷道机器人轨迹跟踪MPC反步法二次规划

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    Caché数据库中数据的存储及其查询优化

    牛彩云王建林光奇樊睿...
    17-21页
    查看更多>>摘要：Caché数据库的多维数据模型可以存储丰富的数据,在处理复杂的医疗数据时减少了表连接等处理过程,从而使多维数组能更快地存取数据.与主流的Oracle和SQL server等关系型数库相比,Caché主要在其存储结构上有很大的不同,Caché主要是以Global的形式存储数据,依据M语言开发应用程序.首先,介绍了Caché数据库中数据的存储形式;然后,展示了在医院HIS系统应用过程中Caché数据库中数据查询的几种方式及应用场合;最后,总结Caché数据库中SQL优化的几种办法.结果表明,Caché数据库具有更高的灵活性,适用于多种应用场合,而且在采用优化的查询方案后查询效率提高了很多倍.

    Caché数据库多维数据模型查询优化SQL语句数据存储

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    基于深度学习的无人机遥感影像灾损评估

    韩东哲鲁王泽
    22-26页
    查看更多>>摘要：频发自然灾害威胁着人类的生命和财产安全,无人机机动灵活,采集的遥感图像分辨率高,结合深度学习图像分割技术可以高效地识别受灾目标、评估灾害损失.受灾后目标外观会发生很大改变,尤其是建筑物,受灾后整体结构被破坏,与周围的碎片、树木、道路等混淆在一起,难以有效区分各类目标.为此,提出了一个编码解码结构模型UDANet旨在增强目标间的长距离依赖关系,扩大感受野以提高目标识别精度.首先,UDANet模型编码端采用ResNet50 作为特征提取器,在最深层特征处连接空洞卷积金字塔模块ASPP,在浅层特征处使用空间注意力机制PAM.然后,解码端对特定的浅层和深层进行融合后解码得到最终预测结果.最后,使用RescueNet数据集进行实验,实验结果Pix_Acuray达到83.6%.

    无人机遥感图像图像分割灾损评估深度学习注意力机制

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    基于改进Swin-Unet的糖尿病性黄斑水肿分割方法

    汪扬卓广平阚玉常刘国强...
    27-32页
    查看更多>>摘要：糖尿病性黄斑水肿(DME)是糖尿病患者最常见的失明原因之一,光学相干断层扫描技术(OCT)有助于糖尿病视网膜病变的早期检测和预防,视网膜OCT图像中的DME区域分割常被用于定量评估黄斑区的水肿程度和病变区域的面积.针对糖尿病性黄斑水肿分割存在的小目标区域漏分割以及部分水肿区域分割不准确的问题,提出了一种改进Swin-Unet的DME分割方法,提高了区域分割的准确性.首先,将Swin-Unet的瓶颈替换为由快速傅里叶卷积(FFC)块构成的频域特征提取模块,用于提取视网膜OCT图像中所包含的光谱域信息;其次,对语义分割后的区域进行形态学图像处理技术进行处理,提升结果的可视化效果;最后,在OCT2017 和杜克大学数据集上对模型进行了验证.实验结果表明,与Swin-Unet相比,所提出的方法在OCT2017 数据集上dice相似系数、交并比、召回率和精确率分别提升了 3%、2%、2%和 3%,在杜克大学数据集上分别提升了 5%、4%、6%和 5%,改进后的Swin-Unet模型可以提升对DME分割的精度,为医生提供更为可靠的诊断依据.

    深度学习糖尿病性黄斑水肿OCT图像分割Swin-Unet快速傅里叶卷积

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    基于卷积神经网络的胸部X光图像分类算法

    金荷淇盖绍彦达飞鹏
    33-41页
    查看更多>>摘要：肺部疾病已成为危害人类身体健康的重要因素,胸部X光片是医疗实践中广泛应用的肺部疾病检测工具,在协助临床诊断中发挥着重要的作用.针对上述问题设计出一种胸部X光片疾病分类算法,应用于医疗场景下辅助医生进行诊断.研究方案在肺炎图像分类领域的权威数据集Chest X-ray 14 上进行实验,数据集涉及 14 种不同的肺部疾病标签.研究工作基于深度学习算法,使用ConvNeXt卷积神经网络为主干网络,设计了该网络的多尺度特征融合模块,以及全局上下文注意力模块,用以提高分类算法的准确性.算法的评价指标使用AUC(area under curve),其值越接近 1 则算法效果越好,仅使用ConvNeXt主干网络的AUC值为 0.836 8,加入多尺度特征融合模块的AUC值为 0.844 0,加入全局上下文注意力模块的AUC值为 0.839 9,同时加入两个模块的结果为 0.849 3.改进算法的性能优于该领域的常用算法DenseNet121(0.830 1),CheXNet(0.841 4),MXT(0.830 8),并且在 4 类病理现象的判断上取得了最优的水平.这两项改进都可提高模型性能,也可共同作用进一步提高模型分类能力.改进算法在综合能力和专项能力之间取得一个平衡,在综合分类性能优秀的同时,对于专项病症的分类能力也取得领先的成绩.

    多标签分类胸部X光片肺部疾病人工智能辅助诊断

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    无人机资源分配优化在森林火灾监测中的应用研究

    陈佳星张嘉辉黄春晓王子玉...
    42-46页
    查看更多>>摘要：通过建立无人机"绕行"模型,以确定无人机和无线电中继器无人机之间的最佳数量和组合.模型在考虑到观测和通信任务需求、地形变化以及火灾事件大小和频率等参数的基础上,实现了安全性、能力和经济性的平衡.通过无人机"绕行"模型获取无人机的飞行状态,并通过动态规划模型建立各变量之间的关系和约束条件.最后,使用模拟退火算法对结果进行求解和优化.

    无人机"绕行"模型模拟退火算法无线电中继器动态规划森林火灾

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    基于道路交通事故领域的知识图谱构建及可视化

    张丽岩王燕马健谢雨晴...
    47-50页
    查看更多>>摘要：近年来,知识图谱技术进展迅速,领域知识图谱价值得到认可,各领域专家就本领域知识图谱的构建展开了广泛研究,并成功将其应用于知识检索、知识问答、知识推荐等服务中.以道路交通事故数据为主要数据源,经过概念模型设计、知识抽取等步骤提取出相关信息,与原结构化数据融合,借助Neo4j图数据库,构建融合道路交通事故数据和道路法规的道路交通事故领域的知识图谱,实现相关数据的存储和可视化.

    知识图谱交通事故知识抽取Neo4j可视化

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