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前沿 | 信息与电子工程领域10大研究热点

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发表于 2019-2-20 14:14:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
1 、雷达隐身技术




雷达隐身技术也称雷达低可观测技术,其专业称谓为雷达目标特征信号控制技术。它是通过外形、材料、电路和对象综合设计等手段调控目标表面入射电磁波散射方向、极化方式、辐射强度和模式,从而降低被敌方雷达系统探测识别的一种技术。
根据技术实现中电磁波操控的维度,雷达隐身技术主要包括外形隐身、材料隐身、有源隐身和隐身综合设计与评估。外形隐身通过外形设计调控电磁波入射方向和散射模式以实现隐身效果,重点是将入射波反射至非威胁方向、降低或遮挡目标表面二面角/ 三面角等强散射源和不连续结构散射。材料隐身是通过在目标表面或其关键部位涂覆和贴装一些特殊的功能材料,以衰减电磁波或改变电磁波辐射方式。有源隐身技术是指根据目标表面入射电磁波状态和目标状态实时生成与目标散射场相位相反的电磁场信号,从而通过空间对消实现零散射,降低目标雷达散射截面。随着探测与反探测技术博弈持续升级对抗,未来雷达隐身技术发展主要方向有:①甚低可观测和超低可观测;②宽频带和全向隐身;③双 / 多站雷达隐身;④一体化综合和轻薄型隐身设计;⑤扰动场 / 衰减场缩减。
2、 可解释深度学习




近年来,以卷积深度神经网络、循环神经网络、生成式对抗神经网络和深度强化学习等为代表的深度学习方法在图像分类与目标检测、语音识别与合成、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的性能提升。尽管深度学习在各种人工智能应用中表现出优异性能,但其可解释性一直是深度学习提升应用的弱点,目前深度神经网络所获得高判别能力是通过构造多层非线性映射函数进行逐层抽象而取得,呈现黑盒效应,表现在其内部网络结构和学习参数与决策输出之间的关系很难建立。具备可解释性的人工智能将突破深度学习的主要瓶颈,如小样本或弱标注数据的有效学习、语义层次上的人机交互学习以及神经网络表示的语义调试等。
将基于规则的符号推理和数据驱动的学习过程结合 , 可增强智能学习过程的可解释性,如诱导学习将神经感知机与逻辑推理结合,使得学习过程可直接利用领域知识,从而增强了学习过程的可解释性。注意力与记忆在人的认知推理过程中扮演了重要角色,特别是对于文本、语音与视频等序列数据的知识获取、理解与推理过程至关重要。在注意力机制和记忆结构等支撑下构建深度神经推理机制,以提升智能学习和推理的可解释性,是可解释性深度学习的重要研究方向。
3、 新一代移动通信技术




为了应对未来移动数据流量爆炸性增长、海量设备同时接入以及各类业务不断涌现,新一代移动通信技术需要提供毫秒级的端到端需求、千亿级设备的连接能力和Gbit/s 的峰值传输速率,支持超高移动性、超高流量密度和超高连接数密度等多样化应用场景。新一代移动通信技术将融合多种无线接入方式,实现灵活的网络部署和运营维护,全面提升频谱效率、能源效率和成本效率,促进移动通信产业的可持续发展。新一代通信技术意味着新一代移动芯片和相关核心技术的设计、研发和生产,进而涉及整个信息产业的发展,直接涉及产业转型、产业升级,对制造业、服务业均有直接的重大影响。同时,因为通信技术涉及全球性标准、广泛的专利权、巨大的网络建设成本,对任何一个国家而言,移动通信新技术的发展都具有巨大经济利益和社会效益。
4、 网络化协同感知和控制理论




网络化协同感知与控制系统(NCSCS)通常由一系列传感器和控制器组成,传感器用于从周围环境中收集信息,而控制器则可用于改变环境,传感器和控制器通过通信网络连接。NCSCS 不仅具备感知功能,还能改变周边环境和物理世界,所以 NCSCS在灾害救助、智能建筑、工厂自动化、井下安全控制和生化攻击检测等领域有着广泛的应用前景。与传统集中式感知与控制方法相比,网络化分布式协同感知与控制具有以下优势:①将感知与控制功能分散,提高了系统对感知和控制节点失效的健壮性;②在大规模分布式系统中,通常很难做到全网时钟同步,各个节点往往处于异步工作状态,集中式感知与控制方法无法处理异步信息,而基于网络的分布式构架可以采用递阶分层处理方法解决异步感知与控制问题;③将感知与控制功能分散后可极大提高系统计算效率,通过子系统间的信息交互,可以在降低计算量的同时获得与集中式感知和控制近似的性能。
5、 区块链技术




区块链采用 P2P 技术、密码学和共识算法等技术,提供一种在不可信环境中进行信息与价值传递交换的机制,是构建未来价值互联网的基石,其具有数据不可篡改、系统集体维护、信息公开透明等特性。区块链技术作为一种通用技术,从数字货币加速渗透至其他领域,与各行各业创新融合。与传统技术相比,区块链技术具有以下3 方面优势:一是共识算法确保区块链上数据难以篡改,更加安全;二是由于每个节点都存有一份数据,区块链具有异构多活、可靠性强的特征;三是具有智能合约属性,能自动执行去中心化应用。
随着区块链应用从单一应用到多元方向发展,区块链技术也还远未定型,在未来一段时间还将持续演进,共识算法、服务分片、处理方式、组织形式等技术环节上都有提升效率的空间,在以下几方面存在一定挑战:①性能和扩展性不能满足要求,主要表现为交易吞吐量及存储带宽远不能满足应用实际需求。目前比特币的交易吞吐率为每秒 7 笔,以太坊是每秒 14 笔,如何在不影响系统整体安全性的情况下,提高交易吞吐率将是值得研究的问题,目前通过压缩区块时间、提高区块大小、采用分片的技术都可以有效提高交易吞吐率;②数据隐私和访问控制有待改进。在现有公有链中,各参与方都能获得完整数据备份,所有数据对于参与方来讲是透明的,无法使参与方仅获取特定信息。如何在不影响公有链执行效率的情况下,隐私数据保护是一个挑战性问题。
6、 量子相干性测量与退相干管控




量子相干性和量子相变在量子信息中占有重要地位。虽然理论上在演化过程中系统一直具有相干性,但由于实际系统并不是严格封闭的,必然会与环境发生纠缠,从而导致退相干。在量子力学里,开放量子系统的量子相干性会因为与外在环境发生量子纠缠而随着时间逐渐丧失,该效应被称为“ 量子退相干” ,又称为“ 量子去相干” 。量子退相干是量子系统与环境因量子纠缠而产生的后果。由于量子相干性而产生的干涉现象会因为量子退相干而消失无踪。量子退相干促使系统的量子行为变迁成为经典行为,该过程被称为“ 量子至经典变迁” 。德国物理学者汉斯·泽贺最先于1970 年提出量子退相干概念。自 1980 年以来,量子退相干已成为热门研究论题。退相干现象对量子信息科学的影响可大致分成两块内容:量子计算与量子通信。我们知道在量子信息科学中,量子系统的状态蕴藏着信息。量子退相干会使我们所在意的系统的部分或全部信息丧失,因此在量子计算上会造成计算结果出现误差干扰;而在量子通信上,一个环境充满扰动的信息传递通道,在通道末端的收受者有收到噪声及错误信息的可能,需要除错系统如编码方法的协助。
7、 软体机器人控制方法




软体机器人控制方法,本质上是解决软体机器人的逆动力学问题。与传统由电机驱动的硬体机器人不同,软体机器人采用类似动物肌肉的软材料驱动,使得机器人具有类似动物的敏捷、灵活的运动能力,增强了对于复杂作业环境的适应性,同时减少了机器人与人交互的危险性。理论上,软体机器人具有无限自由度,能够产生极其复杂的运动,如拉伸、弯曲和扭转等,这使得软体机器人整体运动控制面临巨大挑战。目前,面向机器人驱动的“ 人工肌肉” 材料主要分为:气动人工肌肉、形状记忆合金、电活性聚合物等。尽管这些材料都具有能量密度高、形变大、重量轻等优势,软材料驱动器往往具有强非线性、高黏弹性等特点,同时考虑到软材料的环境屈服性,软机器人的作业环境具有极高的不确定性,因此,针对软体机器人的控制方法应具有很好的自适应性和鲁棒特性。总体来说,软体机器人控制方法可从两方面考虑:①基于模型的控制方法;②基于学习的控制方法。前者通过物理机理或者数据驱动得到系统的运动学模型,并采用传统反馈控制器实现运动控制;后者借鉴生物肌肉的控制方法,通过构建人工神经元网络在线学习实时补偿模型的不确定性。
8、 高分辨率遥感场景分类和图像处理技术




高分辨率遥感影像作为关系着国计民生的应急和减灾应用的空间大数据。遥感场景分类隶属于整体图像理解的研究范畴,场景分类要对图像场景进行分析、判断、解译和标注。场景分类是学习和发现图像与场景语义内容标签的一个映射过程。场景通常包含多个目标,场景分类也是图像理解的关键课题。常见场景分类算法有局部语义的场景分类、中层语义的场景分类、语义主题模型的场景分类等。根据场景分类的层次又可分为低层特征描述和中层特征描述两大主流方法。由于低层特征描述往往泛化性能差,难以用于处理训练集以外的图像分类,目前场景分类算法大部分集中在基于中层语义建模的场景分类。中层语义场景分类在一定程度上缓解了语义鸿沟的问题, 但对场景尺度变化、传感器拍摄角度和时间的差异、语义对象组合变化往往缺乏有效措施。
9、 硅基光互连芯片技术




硅基光互连芯片技术,是以硅和硅基衬底材料作为光学介质,通过集成电路工艺制造相应的光子器件和光电器件(包括硅基光收发器件、硅基光调制器、硅基光波导器件等),并利用这些器件对光子进行处理、操纵,以实现系统间、主板间、芯片间、CPU 间及 CPU 内部核之间的光互连。硅不仅是一种电子材料,也是一种光子材料。采用硅作为衬底,可以利用已有集成电路工艺制作光子器件。片间与片内光互连,相比于电互联技术,具有超高带宽、高速、低功耗、低失真、低串扰、无电磁干扰等根本性优势。硅基光互联芯片技术主要研究方向有以下几个方面:①光发射器,用于发射光波作为信息载体;②光波导,用于传导光波;③调制器,用于将计算单元产生的电信号加载于光波载体;④光信号接收器,用于接收光信号,并转换成电信号,反馈给计算单元;⑤系统集成。
10、 基于深度神经网络的人体姿态识别方法




基于智能手机和可穿戴设备(如手环、手表)的传感器,采用支持向量机、贝叶斯网络、时域频域分析等机器学习方法,是实现人体姿态识别的主流方法,但是需要专业的人体动作领域知识来提取特征。基于神经网络的方法依然很少,神经网络和深度学习依然需要人为提取特征。特征提取是机器学习和深度学习中的关键步骤。同样,对于人体动作识别,传感器数据的特征提取也极为重要。模型依赖的训练数据源主要有单个加速传感器,或者结合陀螺仪、磁场甚至还有声音信息。动作识别中传感器的位置主要分为固定位置(多个传感器一般是固定位置)和非固定位置。特征提取主要为时域提取,有些结合了频域特征提取。

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