首页 学会期刊 期刊浏览 2024年第3期

《信息技术与信息化》
(月刊)

创刊于1976年

国内统一连续出版物号

CN 37-1423/TN

国际标准连续出版物号

ISSN 1672-9528

主管单位

山东省科学技术协会

主办单位

山东电子学会

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xxjs-ed@sdie.org.cn

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  • 【PDF下载次数】:[6]

    【作者】:陈晗晗 王俊英 任肖月

    【关键字】:交通标志的识别; 交通标志的检测; 深度学习; 交通标志数据集

    【引用格式】:陈晗晗,王俊英,任肖月.交通标志的检测与识别方法研究综述[J].信息技术与信息化,2024(3):77-82.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.019.

  • 【PDF下载次数】:[28]

    【作者】:杜超 向亚琪 樊国政

    【关键字】:激光雷达; 包围盒; 可视化设计; 点云处理; PCL

    【引用格式】:杜超,向亚琪,樊国政.基于激光雷达的点云数据处理研究[J].信息技术与信息化,2024(3):83-86.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.020.

  • 【PDF下载次数】:[6]

    【作者】:冯庭燕 齐宇心

    【关键字】:核相关滤波; IP核设计; 视频目标跟踪; HLS; 并行优化

    【引用格式】:冯庭燕,齐宇心.一种基于HLS的目标跟踪IP核设计方法[J].信息技术与信息化,2024(3):87-90.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.021.

  • 【PDF下载次数】:[25]

    【作者】:刘鑫 张瀚成 王海翔 赵岩 白林亭

    【关键字】:并行处理; 深度神经网络; 异构处理平台; 图像识别; 机载

    【引用格式】:刘鑫,张瀚成,王海翔,等.基于异构处理平台的机载实时图像识别[J].信息技术与信息化,2024(3):91-94.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.022.

  • 【PDF下载次数】:[6]

    【作者】:杨昌霖

    【关键字】:搜索算法; 最优化; 非线性规划; 决策树

    【引用格式】:杨昌霖.基于决策树求解非线性规划问题的算法[J].信息技术与信息化,2024(3):95-98.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.023.

  • 【PDF下载次数】:[6]

    【作者】:张妍典 胡玉梅

    【关键字】:智能授时; 卫星授时; FPGA; 时统系统

    【引用格式】:张妍典,胡玉梅.复杂系统智能授时管理方法[J].信息技术与信息化,2024(3):99-102.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.024.

  • 【PDF下载次数】:[6]

    【作者】:黄文龙 马祥星

    【关键字】:注意力机制; 卷积神经网络; 植物分类; 细粒度分类

    【引用格式】:黄文龙,马祥星.用于自然植物细粒度分类的目标定位和区域选择网络[J].信息技术与信息化,2024(3):103-107.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.025.

  • 【PDF下载次数】:[6]

    【作者】:吴超 汪利建 王洋洋

    {pboot:if('通用串行总线集线器(USB_HUB); 联合测试行为组织(JTAG); 多处理器; 调试模块' !='')}

    【关键字】:通用串行总线集线器(USB_HUB); 联合测试行为组织(JTAG); 多处理器; 调试模块

    {/pboot:if}

    【引用格式】:吴超,汪利建,王洋洋.基于TUSB2046的多处理器调试模块设计与实现[J].信息技术与信息化,2024(3):107-110.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.026.

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    【作者】:张震

    【关键字】:词性特征; 卷积神经网络; 深度迁移学习; 商品评论分析

    【引用格式】:张震.融合词性特征的深度迁移学习商品评论情感分析[J].信息技术与信息化,2024(3):111-114.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.027.

    【基金项目】:2022年度河南省高等学校重点科研项目指导计划项目“基于深度学习的企业科技需求的分析及协同创新服务平台设计”(项目编号:22B520007)。

  • 【PDF下载次数】:[5]

    【作者】:黄乐程

    【关键字】:DenseNet; 卷积神经网络; 深度学习; ResNet; 单阶段目标检测

    【引用格式】:黄乐程.基于深度学习的生活垃圾分类方法现状与展望[J].信息技术与信息化,2024(3):115-119.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.028.