简介：摘要：现代科学技术快速发展，各类技术被广泛应用于网络运行、企业管理网络系统搭建、社会交流与信息传输网络结构建设方面，陆续形成发能付应用成果，如：企业上云专线、Cloud VR/AR等。随之而来的，是更强的网络运行挑战。无论是社会企业的信息传输、日常办公交流，还是群众个人的交流沟通，都对承载网的流量、稳定性提出了更高要求。此种背景下，如何进一步优化承载网结构，将更多智能技术应用于承载网中，提升网络运行稳定性、安全性，是应当重点思考的问题。本文简要阐述了智能承载网关键技术，之后分别从路由算法、仿真分析两个方面入手进行探索。

简介：摘要：近年来，Transformer模型因其在自然语言处理领域的卓越表现而备受关注。随着深度学习的不断发展，Transformer逐渐被引入计算机视觉领域，并在目标检测任务中展现出强大的潜力。本综述系统地回顾了基于Transformer的目标检测方法，首先回顾了目标检测的传统方法和基于深度学习的目标检测技术，接着介绍了Transformer的基础架构以及自注意力的原理，然后重点讲解了近年来典型的基于Transformer的目标检测方法，包括DETR（Detection Transformer）及类DETR算法，详细阐述了它们的架构和优化方法，并总结了在不同数据集上的性能表现。通过本综述，我们希望为研究人员提供一个全面的参考，帮助他们更好地理解和应用基于Transformer的目标检测方法，并推动该领域的进一步发展。

简介：摘要：近年来，Transformer模型因其在自然语言处理领域的卓越表现而备受关注。随着深度学习的不断发展，Transformer逐渐被引入计算机视觉领域，并在目标检测任务中展现出强大的潜力。本综述系统地回顾了基于Transformer的目标检测方法，首先回顾了目标检测的传统方法和基于深度学习的目标检测技术，接着介绍了Transformer的基础架构以及自注意力的原理，然后重点讲解了近年来典型的基于Transformer的目标检测方法，包括DETR（Detection Transformer）及类DETR算法，详细阐述了它们的架构和优化方法，并总结了在不同数据集上的性能表现。通过本综述，我们希望为研究人员提供一个全面的参考，帮助他们更好地理解和应用基于Transformer的目标检测方法，并推动该领域的进一步发展。

简介：摘要：随着可再生能源的广泛应用，PWM逆变器作为关键的电力转换设备，其控制精度和稳定性对整个电力系统的高效运行至关重要。遗传算法以其强大的全局搜索能力，为PWM逆变器的控制提供了新的优化途径。本文旨在探讨如何利用遗传算法优化PWM逆变器的控制策略，以提高其性能和稳定性。通过理论分析和仿真实验，验证了遗传算法在逆变器控制中的应用效果，为电力电子领域的技术进步提供了有益的参考。

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简介：摘要：配电网的故障恢复是电力系统运行中的重要环节。首先通过对配电网故障恢复现状的分析，得出优化恢复策略的重大意义以及存在的问题。结合现代电力系统中的智能电网科技，本文采用混合粒子群优化算法，开展了配电网故障恢复策略的研究。实验结果表明，优化后的故障恢复策略能有效地缩短了恢复时间、减少了开关操作次数、提高了电力系统的可靠性，同时也降低了故障对电网的影响，实现了更安全、更有效率的配电网运行。而优化算法的采用，提供了一种新的解决配电网优化问题的有效手段，有助于实现智能配电网的优化运行和管理。此研究结果为优化电力系统的运行，提升电网安全性，提供了重要理论参考和实用工具。

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简介：摘要：为了准确检测小麦外观品质,首先需要利用图像处理技术对采集的小麦图像进行分割,将小麦与背景分割开,粘连的小麦图像分割为单粒小麦,针对单粒小麦进行理化指标检测,因此图像分割成为小麦品质检测中至关重要的环节。但是在实际稻小麦图像分割时,存在着小麦粒本身不规则,整粒与碎粒混合以及小麦粒大小参差不齐等问题,使得在实际小麦粒图像分割过程中分割困难。本文简要陈述了目前粮食无损检测的重要性，综述了模糊C均值、分水岭算法、凹点匹配等传统图像处理方法，以及CNN、U-Net、Mask R-CNN等深度学习算法在小麦图像分割中的应用与优缺点。通过算法优化，提高了复杂粘连小麦图像的分割精度，推动了小麦品质检测的自动化进程。

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简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的图像处理算法优化。通过分析当前图像处理算法存在的问题，重点阐述如何利用深度学习技术提高图像处理的效果。研究结果对于推动我国图像处理技术的发展具有重要意义。

简介：摘要：近年来，Transformer模型因其在自然语言处理领域的卓越表现而备受关注。随着深度学习的不断发展，Transformer逐渐被引入计算机视觉领域，并在目标检测任务中展现出强大的潜力。本综述系统地回顾了基于Transformer的目标检测方法，首先回顾了目标检测的传统方法和基于深度学习的目标检测技术，接着介绍了Transformer的基础架构以及自注意力的原理，然后重点讲解了近年来典型的基于Transformer的目标检测方法，包括DETR（Detection Transformer）及类DETR算法，详细阐述了它们的架构和优化方法，并总结了在不同数据集上的性能表现。通过本综述，我们希望为研究人员提供一个全面的参考，帮助他们更好地理解和应用基于Transformer的目标检测方法，并推动该领域的进一步发展。

简介：摘要：近年来，Transformer模型因其在自然语言处理领域的卓越表现而备受关注。随着深度学习的不断发展，Transformer逐渐被引入计算机视觉领域，并在目标检测任务中展现出强大的潜力。本综述系统地回顾了基于Transformer的目标检测方法，首先回顾了目标检测的传统方法和基于深度学习的目标检测技术，接着介绍了Transformer的基础架构以及自注意力的原理，然后重点讲解了近年来典型的基于Transformer的目标检测方法，包括DETR（Detection Transformer）及类DETR算法，详细阐述了它们的架构和优化方法，并总结了在不同数据集上的性能表现。通过本综述，我们希望为研究人员提供一个全面的参考，帮助他们更好地理解和应用基于Transformer的目标检测方法，并推动该领域的进一步发展。

简介：摘要：图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，广泛应用于医学成像、安全监控、自动驾驶等多个领域。随着技术的不断发展，基于神经网络的图像分割方法因其高计算能力和高精度逐渐受到关注。脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN）作为第三代神经网络模型，以其强大的计算能力和生物可解释性，为图像分割提供了新的思路。本文提出了一种基于SNN非线性编码的图像分割方法，通过实验验证其有效性，并与传统方法进行对比分析。

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简介：摘要：本文针对高效电气系统设计的需求，探讨了电气系统设计的基本概念与原则，分析了电气系统设计与优化算法研究的现状与存在问题，并对高效电气系统设计的优化算法进行了深入研究。首先，阐述了高效电气系统设计的概念与原则；其次，介绍了电气系统设计与优化算法研究的现状，并指出了存在的主要问题；最后，详细分析了遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法在电气系统设计中的应用。研究结果表明，这些优化算法在提高电气系统设计效率、降低能耗方面具有显著作用。

简介：摘要：本文探讨了基于深度学习的指纹识别算法，分析了深度学习在指纹识别中的应用优势及其发展现状。研究介绍了指纹识别的基本原理及传统算法的局限性。重点阐述了几种深度学习模型在指纹特征提取和分类中的应用，包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。

简介：摘要：通过将原始方位数据变换数据域映射的方式，优化了边界条件下数据不连续的滤波算法，巧妙的解决了359°到0°这个边界条件下数据不连续的滤波问题，经过了工程验证该方法切实可行，对实际工程方位角度的边界处理具有一定的指导和参考意义。