复用开源代码检测方法的研究

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在复杂的大尺度室内作业环境下,一次性探索并通过视觉SLAM方法建立环境地图往往存在效率低、误差大等问题。本文针对结构复杂的大尺度室内作业环境,研究了基于子地图的多阶段视觉建图与定位导航方法,设计了一套通用的视觉建图与定位模块,并在其基础上面向两种不同的应用场景开发了相应的功能软件。  针对复杂室内作业环境尺度大、结构复杂的特点,提出了基于子地图的多阶段视觉SLAM方法,在ORB-SLAM2算法的基
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随着智能化程度的提升与人工智能技术的快速发展,多智能体系统已经在民用、军事等领域有了广泛的应用。相比单智能体系统,多智能体系统通过协同合作的方式,能够以更高的效率完成任务,同时具有更好的适应能力、容错能力。编队技术是多智能体系统完成任务的一项核心能力,传统的编队控制方法对环境、智能体模型和计算资源较为依赖,扩展性较差,且难以适应一些与避障、导航任务相结合的复杂应用场景。本文基于深度强化学习算法,实
目前,可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,简称PLC)在工业控制系统中发挥着越来越重要的作用,作为整个工业系统的核心设备,PLC直接影响了该系统的功能和性能。国内 PLC 市场几乎被国外品牌所垄断,我国自主研发的品牌仅仅占了很少的市场份额,并且市面上的PLC仍然存在兼容性差、开发困难、成本高等特点。因此本文设计了一种基于STM32+FPGA的通用工业控制器
随着科学技术的不断发展和生活水平的日益提高,无人机编队飞行、多机器人合作控制、大面积环境监测等应用需求相继出现,人们越来越需要解决该类复杂控制问题的方案,在此大背景下,多智能体系统应运而生。多智能体系统是由大量分布式的、自主决策的多智能体个体通过相互信息交流和协同合作组成的复杂系统,已经被广泛地应用于计算机网络、智能电网、智慧交通、国防事业等领域。在多智能体系统最基本的一致性控制问题研究中,一致性
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随着可穿戴设备市场的不断扩张,智能手表、手环无缝接入到人们的日常生活中,这些设备凭借自身带有的各类运动传感器催生了多种动作识别应用,如运动类型识别、微手势识别等,这些应用在很多人机交互的场景中发挥着重要的作用。本文主要面向基于可穿戴设备的人体动作识别,首先以运动类型识别问题作为切入点,提出并实现了多种解决方案,包括手动提取具有统计意义的时频特征组合合适的分类器,以及通过短时傅里叶变换(STFT)将
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近年来,伴随着人工智能、边缘计算、5G等新兴技术赋能以及移动智能设备的大范围部署,物联网发展动能不断丰富,发展速度不断加快,市场潜在空间巨大。但物联网下的传感器数量多、分布广,传统的电池供能维护成本大,这使得物联网技术发展受限于能源问题。随着无源反射通信技术理论研究深入,已经有研究实现了利用环境中的能量以信号反射的工作模式进行数据传输和信息交互。将无源网络赋能物联网,可以实现物联网从有源向无源的转
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零样本图像检索是计算机视觉领域中一个重要的研究问题,在这类任务中,网络模型在十分有限的数据集上进行训练,并被要求在从未见过的类别中进行特征比对。主流的零样本图像检索模型大多基于深度度量学习(Deep metric learning)方法,这类方法旨在让网络模型学习一个嵌入空间,在这个空间上语义相近样本彼此接近,而语义相远的样本彼此远离。论文从两个方面分析了现有的基于深度度量学习的零样本图像检索方法
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目前,国内外大多数的芯片在编译后端处理指令选择的过程中出于对稳定性、可靠性、可用性等因素的考虑,仍然沿用传统的基于宏扩展或图覆盖的算法。由于芯片计算性能的不断提升和指令集的不断扩充等因素,这些指令选择策略存在不可自动地迭代更新、不能充分利用平台指令集中高效指令的优势等不足,并不能很好地适应这种变化。实质上,指令选择拆可分为两个过程,分别是模式匹配和模式选择两个问题。对于模式匹配问题本文使用近些年比
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