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基于激光后向散射的周向空间粒子浓度测量方法研究: 为了测量粉尘粒子的浓度,颗粒物的后向散射对粉尘浓度监测有不可忽视的影响。本文针对空间多粒径颗粒群,采用基于激光后向散射的全周向动态扫描探测方式开展空间粉尘粒子浓度分布特性的研究。结合工程应用,对脉冲激光在沙尘和煤烟粒子中...; 郭婧张雷朱海婷; 关键词：脉冲激光后向散射

工业设备状态监测系统的视觉辅助策略与实现被引量：1: 2020年; 视觉辅助的工业设备状态监测系统用视频流数据作为补充的现场信息来源,基于远程客户端展示车间各个设备的实时状态,为现场维护工程师和远程的机械专家协同工作提供更丰富的现场支持.为了准确识别视频中的设备,建立设备图像和设备实体的映射关系,提出一种基于图像分析的主动式设备ID识别方法,设备标签通过LED可见光源的周期性闪烁发送设备ID信息,IoT2000网关提取图像中的LED光斑形状特征变化,进而识别相应设备的ID信息.系统实验结果证明该方法能准确、可靠地识别设备标签信息.; 张雷梁梁

开源硬件引入物联网工程专业实践教学被引量：6: 2017年; 针对物联网工程专业的实践教学实际情况,分析、探索开源硬件平台在物联网工程教学的不同层次的应用模式,利用开源硬件积木式、易扩展等特点继续扩大开源硬件的课程应用范围,使得最终建立具有学习一致性并可柔性扩展的实践教学模式。; 张雷赵学健; 关键词：开源硬件 ARDUINO 实践教学

一种面向工业边缘计算应用的缓存替换算法被引量：4: 2021年; 工业应用对数据传输的确定性有严格要求,有必要通过合理的缓存策略保障工业边缘网络的实时服务性能保障.首先面向工业边缘计算应用场景阐述了边缘缓存问题模型.然后分析了工业应用中用户请求的动态性特点,结合工业用户请求的特征属性,给出用户请求内容流行度变化的预测方法.在此基础上提出了基于属性特征流行度预测的缓存替换(combing periodic popularity prediction and size caching strategy,PPPS)算法,根据最近周期窗口内主导属性特征的热度预测值,和尺寸参数一起确定缓存内容价值.实验结果表明:与MPC(most-popular content)、贪婪双尺寸(greedy dual size,GDS)、最近最久未使用(least recently used,LRU)、最近最少访问频次(least frequently used,LFU)、先进先出(first in first out,FIFO)这5种经典算法相比,提出的PPPS算法在缓存命中率和平均延迟2种性能指标下,在不同的用户请求模型、内容大小分布、内容种类参数下均取得最优性能,有效提升了边缘缓存的命中率,提高了缓存利用效率,降低了用户请求内容的延迟.; 张雷李琳陈鸿龙Daniel Bovensiepen; 关键词：缓存替换算法

一种半监督对抗鲁棒模型无关元学习方法被引量：1: 2022年; 元学习期望训练所得的元模型在学习到的“元知识”基础上利用来自新任务的少量标注样本,仅通过较少的梯度下降步骤微调模型就能够快速适应该任务。但是,由于缺乏训练样本,元学习算法在元训练期间对现有任务过度训练时所得的分类器决策边界不够准确,不合理的决策边界使得元模型更容易受到微小对抗扰动的影响,导致元模型在新任务上的鲁棒性能降低。提出一种半监督对抗鲁棒模型无关元学习(semi-ARMAML)方法,在目标函数中分别引入半监督的对抗鲁棒正则项和基于信息熵的任务无偏正则项,以此优化决策边界,其中对抗鲁棒正则项的计算允许未标注样本包含未见过类样本,从而使得元模型能更好地适应真实应用场景,降低对输入扰动的敏感性,提高对抗鲁棒性。实验结果表明,相比ADML、R-MAML-TRADES等当下主流的对抗元学习方法,semi-ARMAML方法在干净样本上准确率较高,在MiniImageNet数据集的5-way 1-shot与5-way 5-shot任务上对抗鲁棒性能分别约提升1.8%和2.7%,在CIFAR-FS数据集上分别约提升5.2%和8.1%。; 胡彬王晓军张雷; 关键词：元学习半监督学习

基于环境声识别的工业设备状态监测实验系统设计: 2024年; 为了实现低成本的工业设备故障检测,设计了一套基于环境声识别的设备状态监测实验系统。基于Arduino开源硬件开发低成本的智能传感器,并部署限制感受野的深度学习模型RFL-MobileNet。通过在边缘端进行智能数据处理,系统为工厂设备提供了实时且准确的状态监测,以减少传统方法中数据传输到云端所带来的延迟以及数据泄露风险。基于公开数据集和实际数据集的实验结果表明,系统运行良好,电动机故障检测准确率达95.4%。; 张雷林子煜李飞达郭婧闵丽娟; 关键词：设备状态监测音频分类

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张雷