结构约束下的生成对抗深度图修复

不同于纹理图像，深度图像中的像素点代表采集设备到场景各点的距离，直接使用通用图像修复方法并不能有效恢复深度图像中缺失区域的场景结构，本文提出一个两阶段编解码结构的生成对抗网络以解决深度图像修复问题。与常见生成对抗网络（Generative adversarial networks，GAN）模型不同，本文的生成器网络包括深度生成G1和深度修复G2两个模块。G1模块从RGB图像得到预测深度，替换待修复深度图像缺失区域，保证修复区域局部结构一致性。G2模块引入RGB图像边缘结构，保证全局结构一致性。针对现有图像修复方法没有考虑到修复区域间的一致性问题，设计结构一致注意力模块（Structure coherent attention，SCA）加入到G2中改善修复效果。本文提出的深度图像修复模型在主流数据集上进行了验证，利用结构约束并经过两阶段的生成器模型和判别器模型的共同作用，有效改善了深度图像修复效果。     

融合深浅特征和动态选择机制的行人检测研究

针对无人驾驶场景下行人多尺度、小尺度造成漏检率升高，检测精度下降的问题，本文提出一种融合深浅层特征和级联动态选择机制的行人检测方法。首先，在YOLO v3-tiny的基础上基于密集连接的卷积神经网络改进特征提取部分，融合行人的深层特征和浅层特征加强网络对行人的识别能力；其次，在改进的主干网络上级联具有动态选择机制的注意力模块，使检测网络更加适应动态的行人尺度变化；最后，本文选择BDD 100K数据集和Caltech加州理工学院行人数据集进行实验，在保证实时性的前提下（25 ms/张），本文模型在BDD 100K数据集行人漏检率降低11.4%，平均检测精度提高11.7%，在Caltech行人漏检率降低10.1%，平均检测精度提高6.7%，适用于无人驾驶行人检测领域。     

基于上下文共指实体依赖的文档级关系抽取

文档级关系提取（Document relationship extraction，DRE）旨在多条句子中识别实体间的关系，而实体可能对应于跨越句子边界的多次提及，其中代词实体提及是因句子之间连接而普遍存在的语法现象，也是影响句子推理的一个重要因素。然而，以往的研究大多侧重于普通实体提及之间的关系，却很少关注代词实体提及的共指和关系捕获。本文提出了基于上下文共指实体依赖（Contextual coreference entity dependency，CCED）的文档级关系抽取模型，即通过融合普通实体和代词实体表示来构建共指实体依赖关系的上下文图结构，并在图上进行实体对间的全局交互推理，从而对实体关系的相互依赖进行建模。分别在公共数据集DocRED、DialogRE和MPDD上对CCED模型进行评估，结果显示在DocRED数据集上，与表现最好的基线模型DocuNet-BERT相比，CCED模型在测试集上的Ign F1性能提高0.55%，F1性能提高0.35%。在DialogRE和MPDD数据集上，与表现最好的基线模型COLN相比，CCED模型在DialogRE测试集上的F1性能提高1.02%，在MPDD测试集上的ACC性能提高1.19%。实验结果验证了新模型对于文档级关系抽取的有效性。     

双加权 L p 范数RPCA模型及其在椒盐去噪中的应用

鲁棒主成分分析（Robust principal component analysis，RPCA）模型中秩函数和 L 0 范数的求解是非确定性多项式（Nondeterministic polynominal，NP）难问题，凸近似模型的求解通常会导致过收缩。本文结合加权方法和 L p 范数提出了一种基于双加权 L p 范数的RPCA模型，利用加权 S p 范数低秩项和加权 L p 范数稀疏项分别对RPCA框架中的低秩恢复问题和稀疏恢复问题进行建模，使其更接近秩函数和 L 0 范数最小化问题的解，提升了矩阵秩估计和稀疏估计的准确性。为了验证模型性能，本文利用图像的非局部自相似性，结合相似图像块组的低秩性与椒盐噪声的稀疏性，将双加权 L p 范数鲁棒主成分分析模型应用于去除椒盐噪声过程中。定量与定性的实验结果表明，本文模型性能优于其他模型，同时奇异值过收缩分析也表明本文模型能够有效抑制秩成分的过度收缩。     

基于惩罚逻辑回归的乳腺癌预测

本文采用惩罚逻辑回归方法，利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测。首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量，接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L2惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器，利用75%的数据集作为训练集建立模型，最后利用25%的测试集、混淆矩阵和ROC曲线评估不同模型的预测精度。结果表明，LASSO惩罚逻辑回归的预测表现最好，预测精度达到97.18%；弹性网惩罚逻辑回归的预测表现随着α的增大发生变化，特别当α=0.9时，预测精度达到97.18%，与LASSO惩罚逻辑回归的预测表现一样好；L2惩罚逻辑回归的预测表现排第3，逻辑回归表现最差。因此，在乳腺肿瘤诊断中可借助LASSO惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归提高诊断精度。     

基于稀疏子空间迁移学习的跨域人脸表情识别

针对实际场景中人脸表情识别训练和测试数据来自不同场景从而导致识别性能显著下降的问题，提出了一种基于稀疏子空间迁移学习的跨域人脸表情识别方法。首先，引入稀疏重构的思想来获得一个共同的投影矩阵，同时对重构系数矩阵施加L2,1范数约束；其次，引入图拉普拉斯正则化项来保留数据的局部判别结构；最后，利用源域丰富的标签信息，将样本投影到一个由标签信息引导的子空间中。在3个经典人脸表情数据集中进行了实验，结果表明所提方法在人脸表情识别中优于其他几种经典的子空间迁移学习方法。     

低硬件成本256点FFT处理器的IP核设计

设计了一种基于现场可编程门阵列（Field programmable gate array， FPGA）的低硬件成本256点快速傅里叶变换（Fast Fourier transform， FFT）处理器的IP核。采用按频率抽取的基-2⁴算法和单路延迟负反馈（Single-path delay feedback， SDF）流水线架构用于减少旋转因子的复数乘法运算复杂度。为了降低硬件成本，提出了一种串接正则有符号数（Canonical signed digit， CSD）常数乘法器取代常用的布斯乘法器用来完成旋转因子W256i与对应序列的复数乘法运算，同时这种乘法器还能够移除存储旋转因子系数的只读存储器（Read only memory， ROM）。该处理器IP核基于QUARTUS PRIME平台进行综合，在Cyclone 10LP FPGA上实现。结果显示，该FFT处理器最高工作频率为100 MHz，对于24位符号数FFT运算，逻辑单元（Logic elements， LEs）使用量与记忆体位（Memory bits， MBs）使用量仅为3 978 LEs和6 456 MBs。     

基于局部相似性学习的鲁棒非负矩阵分解

现有的非负矩阵分解方法往往聚焦于数据全局结构信息的学习，在很多情况下忽略了对数据局部信息的学习，而局部学习的方法也通常局限于流行学习，存在一些缺陷。为解决这一问题，提出了一种基于数据局部相似性学习的鲁棒非负矩阵分解算法（Robust nonnegative matrix factorization with local similarity learning， RLS-NMF）。采用一种新的数据局部相似性学习方法，它与流形方法存在显著区别，能够同时学习数据的全局结构信息，从而能挖掘数据类内相似和类间相离的性质。同时，考虑到现实应用中的数据存在异常值和噪声，该算法还使用l2,1范数拟合特征残差，过滤冗余的噪声信息，保证了算法的鲁棒性。多个基准数据集上的实验结果显示了该算法的最优性能，进一步证明了该算法的有效性。     

基于不完全信道状态信息的多用户MIMO中继系统预编码算法

针对上行多用户MIMO中继系统，在信道存在反馈延迟及估计误差的条件下，以误比特率(Bit error rate, BER)为优化目标，提出了基于最小均方误差(Minimum mean?squared error, MMSE)准则的预编码算法。所提算法将求解发射端、中继节点、接收端矩阵的复杂非凸问题分解为3个独立的子优化问题，发射端的用户配备单天线且服从空间独立分布，先确定发射端预编码矩阵，将求解中继矩阵的凸优化问题转化为半正定规划(Semi?definite programming, SDP)问题，采用CVX工具箱求解，接收端处理矩阵通过线性搜索法求解，最后采用联合迭代法得到各节点矩阵的最优解。仿真结果表明，所提算法能有效改善系统的误比特率性能。     

基于迭代p阈值投影算法的压缩感知磁共振成像

针对迭代软阈值投影算法中的软阈值函数收缩功能较差的问题，提出了迭代p阈值投影算法。用p阈值函数替换迭代软阈值投影算法中的软阈值函数，对小系数的惩罚更大，对大系数产生更小的偏置，以抑制噪声，减少重建误差。为加快算法速度，利用Nesterov梯度加速技术，设计了快速迭代p阈值投影算法，用于磁共振图像重建。在紧标架为平移不变离散小波变换和轮廓波下，将快速迭代p阈值投影算法用于压缩感知磁共振成像。与光滑化的快速迭代软阈值算法、迭代软阈值投影算法和交替方向乘子法进行仿真对比分析的结果表明，快速迭代p阈值投影算法提高了磁共振成像的重建速度和重建质量。分析了p值对算法性能的影响，给出了适合的p值选择方法，以获得较好的收敛速度、减小重构误差。     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

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Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

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A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.