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李贞妮: 作品数：29 被引量：46H指数：4; 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金沈阳市科技计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学医药卫生更多>>

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“多核技术”课程建设研究被引量：1: 2014年; 本文介绍了我校在"多核技术"课程建设中采取的具体举措,包括完善教学内容,动画演示,录屏视频辅助,考试和实践相结合等方法。笔者通过改进教学方法来提高教学效果,提高学生学习积极性和主动性。教学实践表明:"多核技术"课程的教学方法在教学实践中取得了良好的教学效果。; 王爱侠李晶皎李贞妮; 关键词：多核技术教学改革

基于YOLOv5轻量化网络的人脸口罩识别方法研究: 2024年; 目的:为解决人脸口罩识别中边缘和移动端设备存储与计算资源受限的问题,提出一种基于YOLOv5轻量化网络的人脸口罩识别方法。方法:选取由主干网络(Backbone)、颈部模块(Neck)和头部模块(Head)组成的YOLOv5模型作为基础框架。首先,使用ShuffleNetv2轻量化网络对Backbone部分进行修改替换;其次,在Neck部分引入Ghost模块和C3_S模块;最后,为提升检测精度,融入卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),形成Shuffle_Yolo_GS_CBAM模型。选用AIZOO数据集训练和验证模型,通过平均精度均值(mean average precision,mAP)、每秒传输帧数(frames per second,FPS)、每秒10亿次的浮点运算数(giga floating-point operations per second,GFLOPS)和参数量评估模型对人脸口罩的识别效果。结果:该模型识别人脸口罩的mAP为89.5%,FPS为158.7帧/s,参数量和GFLOPS分别为2.38 M和4.5 GFLOPS。与YOLOv5s相比,虽然检测精度略有下降,但检测速度提升了39.7%,模型参数量减少了67.3%,模型运算量减少了73.8%。结论:提出的方法在提高检测速度、减少参数量和计算量、保障检测精度方面表现良好,适合部署在边缘和移动端设备上进行人脸口罩识别。; 闻亮王江梁国标李贞妮

基于改进FREAK的增强现实实时注册算法被引量：4: 2016年; 为提高增强现实实时注册的鲁棒性,针对FREAK特征描述符的特点,提出一种IFREAK特征描述符.该描述符是基于FREAK描述符的取样模型基础上考虑了空间结构的描述符.IFREAK描述符中,每一感受野对存储多个位,位数取决于参数.相比于FREAK描述符的存储方式,IFREAK描述符提高了特征点匹配的精度.在IFREAK描述符基础上本文提出一种改进的增强现实实时注册算法.实验表明,本文提出的IFREAK特征描述符的匹配度在大多数场景下优于FREAK描述符及其他描述符.本文提出的基于IFREAK的增强现实实时注册算法具有更强的鲁棒性.; 李晶皎赵越王爱侠李贞妮杨丹; 关键词：感受野描述符

异步2D-Torus片上网络自适应路由算法被引量：3: 2015年; 采用异步电路设计方法学,针对确定性路由算法在异步片上网络实现中遇到的容易阻塞和路由资源浪费等问题,提出了一种适用于2D-Torus拓扑结构的异步片上网络自适应路由算法,并搭建测试平台,对基于该算法的异步片上网络的功能和性能进行分析、验证与测试.结果表明,该算法可以满足路由自适应的要求,有效减小片上网络的路由延迟.基于该算法的异步片上网络可以满足多方向数据通信、多路数据并行通信和数据请求平等仲裁等性能要求,并且可以实现对从节点IP核的访问调用.; 李贞妮李晶皎方志强王骄; 关键词：片上网络异步路由算法自适应

工科专业《创业基础》课程教学设计与实践: 2022年; 为满足新工科建设战略需求、适应新经济发展趋势,秉承“培养工科大学生的创业思维,增强自主学习的动力,树立科技报国的情怀”的教学理念,工科专业《创业基础》课程遵循教育教学规律和人才成长规律,课堂采用模块化、项目化和参与式教学,课程内容以组建团队、产生创意、风险分析、商业模式设计和项目路演为主线,主要完成创业队伍建设和创业项目培育两个任务。课程把创业教育和专业教育有机融合,实现向以能力培养为主、以学生为主、以体验参与为主的转变,重视对工科学生创造力、领导力、沟通能力和批判性思维能力的培养;树立学生科技报国的爱国情怀,助力我国新工科建设和新工科人才培养。; 林明秀黄达李贞妮张青敏潘峰; 关键词：创新思维

基于FPGA的2D-Torus片上网络无死锁路由算法: 2021年; 片上网络的拓扑结构和路由算法直接影响片上网络的传输延迟和传输效率.基于2D-Torus拓扑结构,提出了一种新的片上网络无死锁路由算法.通过改变数据包在片上网络路由过程中受限制转弯的位置,保证片上网络的自适应路由条件,从而有效降低片上网络的延迟.在FPGA硬件平台上,设计并实现了基于该路由算法的2D-Torus片上网络,并对其进行测试.实验结果表明,基于该路由算法的片上网络,可以满足片上网络多方向数据通信及多路数据并行通信等性能要求.; 李贞妮李晶皎王骄杨丹; 关键词：2D-TORUS 片上网络无死锁路由算法 FPGA

基于高效二阶最小化的运动模糊目标跟踪算法被引量：1: 2013年; 针对运动模糊严重时容易导致目标跟踪失败的问题,提出了基于高效二阶最小化(ESM)的模板匹配目标跟踪算法.首先提出一种运动模糊模板匹配的图像构造模型.然后引入ESM算法,在ESM算法基础上,用改进的高效二阶最小化(ESM-MB)算法跟踪运动模板.引入摄像头快门估计时间作为参数,提出了自适应不同快门速度所引起的不同的运动模糊的ESM-MB-ST跟踪算法.最后,通过真实视频序列的跟踪实验,验证了提出的ESM-MB算法及ESM-MB-ST算法具有更强的鲁棒性与实时性.; 赵越李晶皎李贞妮马技; 关键词：快门时间

一种10μA5.5ppm℃非线性补偿带隙基准电压源设计被引量：3: 2016年; 这是一种低功耗二阶带隙基准电压源,在传统Kujik带隙基准电压源的电路结构的基础上增加了非线性二阶曲率补偿电路。基于TSMC 0.18μm CMOS工艺对电路功能和性能进行了仿真测试,电源电压为1.8V。仿真结果显示,在温度变化范围为-45℃-85℃的范围内,温度系数为5.5 ppm/℃。输出的基准电压值在1.2 V左右,电路总的电流消耗为10.69μA,电源抑制比为-63d B。根据工艺要求设计版图,在保证性能的前提下尽可能减小面积,横向长度为149μm,纵向宽度为68μm,版图的总面积约为0.10132 mm2。; 金硕巍李贞妮李晶皎王爱侠; 关键词：低功耗带隙基准电压源

基于深度学习的脑肿瘤分级预测方法研究被引量：3: 2022年; 目的:针对基于MRI图像对脑胶质瘤分级困难的问题,提出一种基于深度学习的脑肿瘤分级预测方法。方法:采用BraTS 2019数据集中的病例作为研究对象,基于深度学习构建由脑肿瘤分割模型、脑肿瘤分类模型及患者术后生存周期预测模型3个部分组成的脑肿瘤分级预测模型(brain tumor grading model,BTGM)。首先,基于MRI图像提取深度学习特征并完成脑肿瘤图像的分割;其次,基于监督学习方法对分割后的肿瘤图像进行分级预测;最后,基于多项式分析法,并结合患者的年龄等生理数据,预测术后脑肿瘤患者的生存周期。通过阳性预测值(positive predictive value,PPV)、Dice系数及敏感度(Sensitivity)评价分割模型的分割效果,通过预测准确率评价分类模型的分级效果,通过和方差(sum of squared error,SSE)、R平方系数评价患者术后生存周期预测模型的拟合结果。结果:分割结果表明,分割准确率(PPV)为89.1%、Dice系数为83.1%、Sensitivity为82.3%;分类结果表明,对脑肿瘤级别的预测准确率为98%;术后生存周期预测结果表明,均值处理后SSE约为初次拟合(1.302×10^(7))的十分之一,R平方系数更接近于1。结论:基于深度学习的BTGM模型可以达到预测脑肿瘤等级的目的,能够较好地辅助医师在患者发病早期做出脑肿瘤级别的判断。; 闻亮于跃梁国标李贞妮; 关键词：高级别胶质瘤低级别胶质瘤 MRI图像

电子皮带秤自动配料集散控制系统的研制: 2010年; 本文介绍一种电子皮带秤自动配料集散控制系统,重点介绍了系统的结构组成、工作原理、系统特点和软件设计。该系统充分采用标准化、模块化进行设计,配置灵活、组态方便,系统的可靠性高、设备的生产成本低,现场应用效果较好。; 张兄华卢秀春杜建平李贞妮; 关键词：集散控制电子皮带秤自动配料组态软件

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