WEMD-YOLOv11n：融合频域增强和动态感知的小目标检测算法
闫建红;王嘉乐;随着无人机、固定摄像头等多源监测设备普及，采集图像分辨率差异显著增大，其中小目标物体的监测常面临背景噪声、纹理模糊、漏检率高等困扰。因此，文章提出一种改进的WEMD-YOLOv11n小目标检测算法。首先，在C3k2模块中引入小波卷积，利用频域多频段分解强化不同分辨率下的小目标特征；其次，结合EMA注意力机制引导跨尺度跨层次特征融合，构建更高分辨率的三层检测输出，减少低分辨率状态下小目标细节信息丢失；最后，采用动态检测头提升不同分辨率下小目标的多维度感知及动态适应性。实验结果表明，改进的模型召回率、平均检测精度较YOLOv11n分别提升0.8%和3.8%，参数量减少32.6%。为跨分辨率场景下小目标监测需求提供了一种高精度、低资源消耗的解决方案。
基于动态信誉与BLS聚合驱动的改进型PBFT算法
成鹏辉;范卓昆;实用拜占庭容错共识（practical byzantine fault tolerance, PBFT）算法因主节点随机选举、共识阶段需完成大量签名验证，存在显著的通信与计算开销。针对这一问题，文章提出融合动态信誉评分与BLS聚合签名的改进型共识算法——DB-PBFT(dynamic reputation and BLS-based PBFT)。该算法从准确性、稳定性、活跃度三个维度，对节点行为开展周期性量化评估，以此实现主节点的动态优选与轮换；同时引入BLS(Boneh Lynn Shacham)聚合签名技术，在投票阶段完成签名的批量合并与一次性验证，大幅简化签名验证流程。实验结果表明，改进后的DB-PBFT算法有效降低了系统通信延迟，显著提升了共识效率，且在不同节点规模、高并发交易的场景中均具备良好的适应性。
基于ISC-YOLOv8n的遥感目标检测算法
刘向举;孙源;针对遥感目标检测中小目标漏检和误检以及目标尺度变化差异明显导致检测精度低的问题，文章提出了基于YOLOv8n的遥感目标检测改进算法ISC-YOLOv8n。首先，结合倒残差移动块与空间和通道协同注意力机制SCSA，设计了倒残差协同注意力模块IRSA，提升骨干网络和颈部网络对小目标的关注度；然后，融合可切换空洞卷积SAConv与特征提取模块C2f设计了SAC2f模块，提升网络的多尺度特征提取能力；最后，引入内容感知重组特征模块CARAFE，优化上采样过程。实验结果表明，改进后的算法在数据集NWPU VHR-10和RSOD上的mAP50分别为90.6%和95.2%，相比基准模型提升了3.1%和2.7%，对比主流算法在精度和检测速度上优势明显，该算法模型在提高检测精度的同时，满足实时性检测需求。
基于改进YOLOv10的航拍车辆目标检测
周鹏;院老虎;针对无人机视角下背景复杂、车辆尺寸易变导致现有目标检测算法精度偏低的问题，文章提出了一种改进型目标检测算法DEW-YOLOv10n。为提升模型特征提取能力，首先在YOLOv10n网络的C2f结构中嵌入ECA注意力机制，并采用多分支DBB模块替换原有Bottleneck结构；其次，在Neck部分构建BIFPN-P2小目标特征增强金字塔，强化模型对小目标特征的提取与融合效能；最后，引入WASIoU损失函数，解决复杂背景下锚框扩展难题，提升目标回归精度。实验结果表明，相较于基线网络YOLOv10n，所提DEW-YOLOv10n算法的检测精确度P提升2.99%,mAP@0.5提升4.31%，有效改善了无人机视角下车辆目标的检测性能。
适用于三维环境快速收敛的路径规划算法研究
郭云舒;RRT*算法因适应高维、渐近最优的特性成为运动规划领域的重要标准算法，但因全局随机采样易导致早期搜索方向偏差、复杂环境易陷局部困境等问题。基于此，文章提出一种改进RRT*算法在全局随机采样基础上引入限制区域启发式采样，按启发偏向值概率选择采样方式以缩减搜索空间；同时单次启发式采样迭代生成多个候选点并计算代价，动态调整代价函数权值优化采样选择，提升采样效率并减少冗余路径。Python仿真实验表明，改进算法在不同环境下性能更优，复杂场景中较RRT*算法平均速度提升94.53%、路径成本降低17.39%，验证了其有效性与优越性。
自然语言处理发展及应用综述
赵京胜;宋梦雪;高祥;自然语言处理旨在设计算法使计算机像人一样理解和处理自然语言,是互联网和大数据时代的必然。自然语言处理涉及许多领域,包括词汇、句法、语义和语用分析,文本分类、情感分析、自动摘要、机器翻译和社会计算等。随着通信和计算机相关技术的发展,自然语言处理的应用需求也越来越大。分析自然语言处理的相关背景、常用方法和应用领域,并对NLP的发展进行了展望。
虚拟现实技术研究现状及未来发展
李志文,韩晓玲虚拟现实作为一种综合多种科学技术的计算机领域新技术,已经涉及众多研究和应用领域,被公认为是21世纪重要的发展学科以及影响人们生活的重要技术之一。其未来的研究将遵循“低成本、高性能”原则,从软件、硬件上不断展开,不断发展成为一门成熟的科学和艺术。
视频监控系统的现状和发展趋势
徐力,孔岩现今视频监控系统已经成为各行各业安全防范系统的重要组成部分,它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、方便、信息内容丰富而广泛应用于许多场合。近年来,随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展,视频监控技术也有长足的发展。
网络视频监控系统现状和发展趋势
信师国;刘庆磊;刘全宾;本文描述了视频监控系统发展历程、现状、系统架构、功能特点,并结合GSM网络提出移动视频监控系统的系统架构、结合IPV6技术提出基于IPV6的监控系统、同时介绍了视频监控在数字家庭网络中的应用趋势。
基于超星学习通的英语阅读移动教学模式应用研究
张丽君;本文在分析英语专业教学改革趋向、移动学习模式的基础上,尝试以建构主义理论为指导,整合利用超星学习通的交互功能,构建基于超星学习通的交互式英语阅读移动教学模式,使师生交互真正做到不受时空限制,随时随地进行,从而提高英语阅读教学质量。教学实验效果证明,与传统教学模式相比,该模式不仅能有效地促进英语阅读教学交互,提高学生的英语语篇阅读理解能力,而且还能促成学生的主动学习,培养学生的自主学习和合作意识。
自然语言处理发展及应用综述
赵京胜;宋梦雪;高祥;自然语言处理旨在设计算法使计算机像人一样理解和处理自然语言,是互联网和大数据时代的必然。自然语言处理涉及许多领域,包括词汇、句法、语义和语用分析,文本分类、情感分析、自动摘要、机器翻译和社会计算等。随着通信和计算机相关技术的发展,自然语言处理的应用需求也越来越大。分析自然语言处理的相关背景、常用方法和应用领域,并对NLP的发展进行了展望。
基于SpringBoot的旅游资源管理网站的设计与实现
孙岩;李晶;为了提高旅游资源管理的效率并促进旅游业的发展,践行"互联网+"行动计划。本文使用SpringBoot+ MyBatis作为后端框架完成网站的逻辑判断和处理,使用模板引擎Thymeleaf当作前端页面,设计并实现了一个内容充实,简单易用的特色旅游资源管理网站。系统测试表明,该网站可以正确的实现访问、注册、登录、攻略发布等功能。
基于Java Web的智慧商城购物系统设计
任建新;王一鸣;李鑫;刘曜嘉;孙岩琦;设计了基于Java Web技术的智慧商城购物系统，系统采用B/S设计模式，通过采用CSS、Jsp、Struts框架、Hibernate框架、Spring框架等技术进行整合开发，使用JSP+CSS技术设计美化用户界面和管理员界面，后台使用Spring三层体系结构及其他相关的Java代码设计实现，数据库使用关系型数据库MySQL数据库，使用Hibernate框架作为该系统的数据库访问接口，使用基于协同过滤算法的推荐引擎Mahout实现商品智能推荐功能，系统将推荐给用户一些与该用户兴趣相似的其他用户浏览购买的商品。该系统针对管理员和普通两类用户设置了不同的功能。管理员功能包括：商品管理、商品类型管理、订单管理、用户信息管理；普通用户可以实现商品智能推荐、登录注册、商品信息浏览、加入商品信息至购物车，以及下订单等操作。
基于Vue与SpringBoot框架的学生成绩分析和弱项辅助系统设计
施展;朱彦;针对相关学科考试中遇到的学生弱项管理情况，设计了一套基于B/S架构的学生弱项辅助系统。系统采用前后端分离开发，前端使用VUE框架，后端使用SpringBoot框架实现，使用mysql数据库来进行数据持久层的搭建。前后端通过Axios库进行数据交互。系统在数据管理和权限安全的基础上实现了考生测试智能分析弱项并提供弱项帮扶功能，为学生提供了不同于传统练习的智能补弱服务。从运行结果来看，该系统通过智能化的自主分析和针对性的弱项辅导，较为完善的实现了对日常学习中知识薄弱点的发现、管理、分析和帮扶。
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