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徐迈: 作品数：18 被引量：47H指数：4; 供职机构：北京航空航天大学电子信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划贵州省科学技术基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>

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Windows中基于API的接口技术被引量：5: 2001年; 对Windows的环境做了简单介绍 ,并与DOS环境作了比较 ,阐述了Win32API在Windows环境中的功能和作用 ,分析了API的实现原理 ,说明了Windows环境中应用程序通过API和底层硬件通信的调用方法 ,并结合Windows串行通信的实例着重介绍了基于API接口编程方法。; 徐宏波徐保国徐迈; 关键词：WINDOWS API函数操作系统接口内存管理

人工智能与信息安全的教学培养模式改革研究——以解决信息安全领域图像版权问题为例: 2019年; 在大力建设"新工科"、产学研用协同育人发展背景下,改进人才培养模式,推动教学改革显得尤为重要。本文针对教学改革发展现状,探索人才培养新方法,建立高校人才培养的新平台、新模式。通过学科交叉融合,在学生培养过程中,结合热点问题和新技术,培养学生综合创新的思维能力;通过多种形式的实践活动,在教学过程中帮助学生将理论与实践相结合,将软件与硬件相结合,培养学生的动手能力,以及解决实际问题的能力。; 徐迈王祖林张有光关振宇; 关键词：信息安全

基于差分蜂群算法的电力系统经济负荷分配被引量：11: 2011年; 针对电力系统经济负荷分配问题,提出一种有效的差分蜂群算法.受差分进化算法的启发,该算法基于差分进化操作改进了雇佣蜂的搜索方式,提高了探索能力和收敛速度.此外,提出一种有效的修复机制以保证新个体的可行性.该算法在带有阀点效应和多燃料特征的典型电力系统经济负荷分配问题上进行了测试.仿真结果验证了所提算法的有效性.; 熊伟丽徐迈徐保国; 关键词：经济负荷分配人工蜂群算法差分进化

FS在VLC中应用的初步探讨: 作为数据压缩的两种方法,VLC和AC码在无线多媒体通信中得到了广泛应用。随着FS(forbidden symbol,禁止符号)被引入到AC码中,AC码的检错性能得到了很大改善,文章分析了FS用于AC码的机理,提出将FS应...; 徐迈山秀明; 关键词：通信与信息系统; 文献传递

面向智慧监控的视觉感知与理解专题序言被引量：1: 2021年; 基于人工智能推动平安城市建设已经成为公共安全的着力点和落脚点。2017年国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,对人工智能在公共安全领域的深度应用高度重视。2019年国务院发布《国务院办公厅关于印发国务院2019年立法工作计划的通知》,其中包含由公安部起草的《公共安全视频图像信息系统管理条例》。因此,基于智能信息处理算法的智慧监控已经成为当前及未来国际高新技术竞争的焦点。; 高新波王楠楠梁荣华郑伟诗徐迈卢策吾宋一哲韩军功; 关键词：公共安全智能信息处理国务院办公厅管理条例平安城市建设

基于深度学习的视频转码快速算法被引量：2: 2019年; 由于良好的率失真表现,新一代视频压缩标准HEVC(High Efficiency Video Coding)得到了越来越多终端设备的支持。然而目前仍有大量的H.264码流存在,因此H.264到HEVC的高效视频转码具有重要的实际意义。实现H.264到HEVC转码最简单的方法,是将H.264解码端和HEVC编码端直接级联起来。由于HEVC编码过程的复杂度较高,这种方法的转码时间较长。针对H.264到HEVC转码耗时的问题,文中提出一种基于深度学习的方法来预测HEVC的CTU(Coding Tree Unit)块划分结果,从而避开HEVC对CTU所有块划分情况循环遍历以寻找率失真最优划分结构的过程,实现H.264到HEVC的快速转码。首先建立了一个H.264到HEVC转码的大型数据库,为训练深度学习模型提供数据保障;随后对H.264压缩域特征和HEVC的CTU块划分模式进行相关性分析,并发掘了CTU块划分模式在时序上的相似性,进而提出基于时间递归神经网络LSTM(Long Short-Term Memory)的三级分类器来预测HEVC的CTU划分。实验结果表明,与直接级联转码器相比,文中提出的H.264到HEVC快速转码算法实现了60%的时间节省,同时峰值信噪比仅下降了0.039 dB,其性能胜过近年来的转码算法的性能。; 徐婧瑶王祖林徐迈; 关键词：H.264 视频转码

动态场景下深度自监督多曝光图像融合方法: 2024年; 近年来,面向动态场景的多曝光图像融合技术取得重大进展.其中,基于深度学习的方法在视觉效果和运算效率上都远超传统算法,成为高动态范围成像技术的主流.然而,现有基于深度学习的融合方法都以有监督学习的方式实现,过度依赖真值图像,难以被广泛应用于实际场景中.本文提出了一个基于深度自监督学习的动态多曝光图像融合网络,主要贡献包括:设计自监督的动态多曝光融合网络框架,探索高动态范围图像与低动态范围图像序列的内在关联;提出基于注意力机制的全局去伪影模块,使用全局文本模块减少动态融合产生的运动伪影,增强图像细节;提出融合重建模块,通过残差和稠密连接实现多层次特征之间的信息流动;设计运动掩膜引导的自监督损失函数,用于网络的高效训练.实验表明,与现有方法相比,本文提出的方法在高动态范围图像重建的主观和客观质量上均表现较好,运算效率显著提升.; 张雨童邓欣徐迈

基于均方根容积粒子的SMC-PHD算法被引量：1: 2015年; 传统的序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)算法采用状态转移密度作为重要性采样函数.当目标非线性运动时,少数粒子将具有较大的权值,导致估计精度低、结果发散.针对上述问题,提出了一种基于均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)和统计门限技术的重要性采样函数设计方法.在重要性采样函数估计时,首先利用SCKF对重要性采样函数的均值和协方差阵进行预测,而后利用统计门限技术提取与重要性采样粒子相关联的量测.通过相应的权值对所提取的量测进行合并,更新重要性采样函数的均值和协方差阵.在此基础上将设计的重要性采样函数应用于SMC-PHD的强度预测和更新,最终实现多目标状态和数目的估计.实验表明,本算法在非线性多目标跟踪中具有精度高、估计结果稳定的优点.; 刘哲王祖林徐迈刘景贤杨蓝; 关键词：概率假设密度重要性采样

显著性指导下图像迁移: 2023年; 开拓了显著性指导下图像迁移新任务,在图像内容及保真度不变条件下,为使迁移后图像满足用户指定的显著图分布,提出一种全新的生成对抗网络(SalG-GAN)方法。对于给定的原始图像和目标显著图,所提方法可高效生成符合目标显著图的迁移图像。在所提方法中,引入解耦表示框架用于激励模型,针对相同的显著图输入,生成内容不同的迁移图像;在该框架基础上,设计基于显著图的注意模块作为一种特殊的注意力机制,辅助网络在图像迁移过程中聚焦于关键区域;同时,在所提方法中构造基于显著性的生成器、编码器、全局和局部鉴别器等深度网络结构。此外,建立用于显著性指导下图像迁移任务的大规模数据集,用于训练和评估所提方法,具体包括一个大规模的合成数据集和一个包括人眼视觉注意点的真实数据集。在2个数据集上的实验结果表明:所提方法在显著性指导下图像迁移任务中具有优异性能,远优于基准生成对抗网络方法。; 蒋铼戴宁徐迈邓欣李胜曦; 关键词：数据集

基于蓝牙技术的移动远程教育系统实现方案: 2003年; 提出了利用蓝牙技术实现远程教育系统的移动终端的方案 ,并阐述了应用总体方案及软硬件实现途径。; 刘中正王宪薄亚明徐保国曾舒煜徐迈; 关键词：蓝牙技术无线通信数据传输

徐迈

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