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用于通用3D人体数字化的、具有服装感知能力的神经辐射场技术
garment-aware NeRF方法通过三阶段流程解决单视角服装重建信息不足和模型泛化能力弱的问题,提升多视角渲染质量,在多个数据集上验证优于现有方法。
来源:ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications
时间:2026-03-16
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SEADUNet:一种利用EMCAM注意力机制和SCP进行多语言古代文献图像二值化的方法
针对多脚本古文档图像二值化的挑战,提出SEADUNet模型,结合多尺度卷积注意力特征融合模块和空间通道重建卷积技术,在MADIBD2024-16数据集上取得F-Measure 95.54%等优异性能,验证了其高效性和泛用性。
来源:ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications
时间:2026-03-16
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PSO-HEAD:一种基于伪监督的空间优化方法,用于实现视图一致的三维全头重建
3D人脸全头重建通过伪监督增强和生成优化实现视角一致性
来源:ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications
时间:2026-03-16
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基于双镜协同稳频诱导背向散射角控制的锁区调控技术研究
为解决激光陀螺背向散射诱导锁入效应导致性能下降的问题,本文开展了双镜协同稳频方法的研究。研究人员结合光束传输矩阵与矢量理论,通过MATLAB仿真分析,提出一种新颖的协同稳频控制策略。该方法能有效消除相邻纵模间锁入区大小的周期性变化,将锁入阈值降低约38%,使陀螺精度提升约53.8%,为高精度激光陀螺的稳频控制提供了新途径。
来源:IEEE Photonics Journal
时间:2026-03-16
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时空混合图-Transformer模型:实现高保真可再生能源预测的创新方法
为解决孤岛电网中新能源出力的非线性、时空依赖性和波动性挑战,研究人员开展了一项关于时空混合图-Transformer(ST-HGT)模型的研究。该研究集成GATs、TCNs、N-BEATS和Informer等模块,动态建模站点间关联与复杂时序模式。结果表明,该模型在风电和光伏预测上均显著超越现有最优模型,为提升电网稳定性和可再生能源消纳提供了有效解决方案。
来源:Journal of Modern Power Systems and Clean Energy
时间:2026-03-16
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时序与空间信息增强的异质信息网络嵌入方法
本研究针对异质信息网络(HIN)嵌入任务中,时序与空间信息利用不充分、现有随机游走策略难以区分边间不同时间间隔等难题,提出了时序与空间信息增强的异质网络嵌入(TSHE)方法。该方法通过改进随机游走以同时遵循时间戳与元路径来生成序列,并在序列学习中引入时间间隔信息、利用注意力机制融合多语义空间嵌入,从而有效提升节点表示能力。在链接预测任务上的实验表明,TSHE模型性能优于现有先进基线,为复杂网络分析提供了更优的嵌入解决方案。
来源:IEEE Access
时间:2026-03-16
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多传感器数据融合:概念、方法与应用综述
在传感器系统日益依赖多源异构实时数据的背景下,数据融合技术已成为解译海量数据的关键。本文系统性梳理了多传感器数据融合的核心概念、经典方法与最新分类,尤其聚焦其在道路状态监测、智能交通等领域的应用,并评估了不同融合层级(传感器、特征、决策)技术的性能,为相关工程与科研提供了坚实的理论与方法基础。
来源:IEEE Access
时间:2026-03-16
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一种基于二阶广义积分器的低延迟高精度P类PMU同步相量估计新方法
为提升保护型(P类)相量测量单元(PMU)在动态与畸变电网条件下的测量精度与实时性,研究人员提出一种融合二阶广义积分器(SOGI)、Park变换(PT)与级联延迟信号消除(CDSC)的同步相量估计算法。该方法显著提升了动态响应速度,在满足IEEE C37.118.1标准的同时,实现了极低的总矢量误差(TVE,0.0026%)与频率相关误差,为现代电力系统提供了一种高精度、低延迟的同步测量解决方案。
来源:IEEE Access
时间:2026-03-16
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面向GNSS抗干扰接收机的迭代贪婪查找表优化方法:实现快速模拟调零
为应对GNSS面临的严重干扰威胁,本研究提出了一种基于迭代贪婪优化(IGO)的自适应查找表(LUT)优化框架。该研究针对传统功率反演法中LUT“粗分辨率搜索性能不足、细分辨率计算成本过高”的矛盾,动态筛选最优条目。结果显示,在保持抗干扰性能的同时,优化后的LUT可将搜索空间最多缩减96.5%,为接收机硬件设计提供了高效低成本的解决方案。
来源:IEEE Access
时间:2026-03-16
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基于字典学习与稀疏重建的MWIR气体检测光谱成像技术研究
本文针对中波红外(MWIR)光谱成像用于气体检测时存在的设备笨重、扫描时间长、结构复杂等痛点,提出了一种基于字典学习与稀疏重建的快照式MWIR计算光谱成像方法。该方法通过高透过率宽带滤光片进行光谱压缩测量,并利用相位化字典构建策略(包括基础字典学习和MWIR特征增强)与正交匹配追踪算法进行重建。仿真与实验验证了该方法的可行性,在真实光谱重建中实现了PSNR > 26.336 dB和SAM < 0.157,为发展轻量化的MWIR气体检测成像系统提供了可行的技术解决方案。
来源:IEEE Access
时间:2026-03-16