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研途青年说第82讲

发布者：时间：2024-11-21 17:33:58 浏览：

主题一： 基于知识蒸馏的无监督异常检测

主讲：黄伟彬

（导师：彭绍湖）

主题二：双目立体匹配

主讲：陈宗举

（导师：魏巍）

主题三：基于区块链的智能工厂去中心化认证方案

主讲：温旭东

（导师：曹忠）

主题四：面向人体生理信号的模拟前端

主讲：施蕙文

（导师：曾衍瀚）

主办机构

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时间安排

2024年11月12日10：30-11：30

地点

A1栋303教室

为拓宽研究生学术视野，促进研究生学术交流，营造良好的学术氛围，足球竞猜平台主办的“研途青年说”第82讲于11月12日10：30-11：30在A1栋303教室举行。本次主讲人为22级研究生黄伟彬，陈宗举，温旭东和施蕙文。

黄伟彬同学汇报的主题是基于知识蒸馏的无监督异常检测，他的讲解主要包含以下5个部分：选题背景与意义、现状及研究目标、关键技术、研究结果与应用、论文总结。在异常检测领域，异常样本的缺乏制约了监督异常检测的可检测范围和异常种类。为了打破受限于异常样本过少的局面，黄伟彬同学提出一种基于知识蒸馏的卷积编码器结构，其中包括预训练的教师，编码器，解码器。为了增强特征重建能力，他采用了三种策略。首先，解码器利用生成的高级语义嵌入块逐步还原特征，增强对无异常数据的学习。其次，使用特征金字塔匹配模式从教师提供的样式中进行知识迁移。最后引进上采样算子对特征图进行精准上采样。

陈宗举同学汇报的主题是双目立体匹配，他的讲解主要包含以下4个部分：研究背景及意义、研究现状与目标、实时立体匹配算法、论文总结。近年来，随着计算机视觉领域算法的不断迭代，立体匹配的研究也取得了显著的进展。双目立体匹配算法也有很多种实现方式，大致可以分为基于传统方法的双目立体匹配算法和基于深度学习双目立体匹配算法。基于深度学习方法他提出了CM-Net，这是一种轻量级的架构，可以实时实现精确的立体匹配。目前的SOTA模型注重匹配精度忽略实际应用，该网络结构由Patch embedding组成， ConvMLP-mixer和Group-wise correlation在速度和准确性之间做出更好的折衷。

温旭东同学汇报的主题是基于区块链的智能工厂去中心化认证方案，他的讲解主要包含以下5个部分：研究背景及意义、研究现状与目标、研究方法及过程、研究结果及应用、论文总结。温旭东提出了基于区块链技术的智能工厂去中心化认证方案。该方案旨在应对工业物联网(IIoT)中的安全挑战，如身份验证依赖第三方带来的风险。研究选择了Hyperledger Fabric作为联盟链平台，通过将多个工业节点组织成分布式系统来实现设备的注册、认证和撤销，并开发智能合约以确保跨系统认证的可靠性和完整性。研究结果显示，尽管集中式认证方案的响应时间较短，但其安全性较低。本方案通过分析验证了其安全、鲁棒性和容错性，适用于对安全要求较高的场景，为智能工厂提供了可信框架。

施蕙文同学汇报的主题是面向人体生理信号的模拟前端，他的讲解主要包含以下3个部分：研究背景及意义、难点问题的论述、基础电路的搭建。施蕙文提出了面向人体生理信号的模拟前端电路设计。内容包括研究背景、生理信号特点、干扰分析、难点问题论述、电路复现等。生理信号包括脑电、肌电、心电等，具有低幅低频特性。设计难点在于低功耗低噪声、干扰抑制、高CMRR和高共模输入阻抗。通过仪表放大器、直流伺服回路、纹波抑制环路等技术，实现了电路复现。最后，介绍了AFE电路整体架构和各模块作用。