• 基于正弦-模数混沌化模型的HEVC内容感知可调选择性加密

  摘要：现有的高效视频编码（HEVC）选择性加密算法仅考虑语法元素的编码特性以保持格式合规性，但忽略了视频内容的语义特征，这可能导致不必要的计算开销和比特率损失。为了解决这个问题，我们提出了一种基于内容感知的可调选择性加密（CATSE）方案。首先，采用深度哈希网络来检索包含敏感对象的图像组（GOP）。然后，对检索到的敏感GOP和剩余的不敏感GOP应用不同的加密强度。对于敏感GOP，会加密多个语法元素以确保安全性；而对于不敏感GOP，仅加密少数语法元素以提高加密效率并降低比特率开销。所使用的密钥流序列是从我们提出的正弦模混沌化模型生成的新改进逻辑映射的时间序列中提取的，该模型具有复杂的动态行为。最

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• LININ：用于解释性视觉问答的逻辑集成神经推理网络

  摘要：解释性视觉问答（EVQA）是一种新提出的多模态推理任务，旨在回答视觉问题并生成关于推理过程的多模态解释。与传统仅关注预测视觉问题答案的视觉问答（VQA）任务不同，EVQA还旨在生成用户友好的解释，以提高推理模型的可解释性和可信度。目前，现有的VQA和EVQA方法忽略了问题中的提示，并强制模型预测所有答案的概率。此外，现有的EVQA方法也没有考虑到问题词、视觉区域和解释标记之间的复杂关系。因此，在这项工作中，我们提出了一种逻辑集成神经推理网络（LININ），该网络基于一阶逻辑（FOL）来限制候选答案的范围，并捕捉跨模态关系以生成合理的解释。首先，我们设计了一个基于FOL的问题分析程序来获取

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• MSCT：用于水下图像增强的多尺度卷积变换器

  摘要：为了解决水下图像模糊、颜色偏差和对比度低的问题，研究人员提出了多种水下图像增强方法。其中，基于卷积神经网络的方法在提取全局信息方面存在困难，而基于Transformer的方法则难以捕捉局部信息。为了解决上述问题，我们提出了一种基于编码器-解码器架构的多尺度卷积-Transformer模型，该模型引入了一种新颖的自注意力机制和上采样方法。具体来说，我们使用多头卷积通道注意力机制代替自注意力机制，有效地捕捉了全局结构和细节特征。同时，我们提出了一个多尺度特征融合模块，将编码器输出特征中的局部概率图融入上采样过程，从而提高了恢复细节纹理的能力。在多个数据集上的实验结果表明，所提出的方法在各项指

  来源：IEEE MultiMedia

  时间：2025-11-19

• 基于感知感知的对比学习渐进式图像修复

  摘要：基于深度学习的图像修复技术在提升修复内容的视觉质量方面展现了出色的性能。然而，现有方法仍然会生成不令人满意的结果，尤其是在图像中存在大面积缺失区域的情况下。为了解决这个问题，我们提出了一种基于感知的对比学习方法的渐进式图像修复技术，该技术通过迭代方式逐步细化修复图像的细节。为了获得更好的视觉效果，在细化过程中采用了结合感知损失的对比学习策略来进行模型优化。实验结果表明，与最先进的方法相比，所提出的方法在Frechet inception距离上提高了5.48%，在感知图像块相似性上提高了1.87%。图像修复的目标是恢复受损图像中缺失的部分。通过修复，希望恢复后的图像视觉质量能够达到令人满意

  来源：IEEE MultiMedia

  时间：2025-11-19

• FGCM：结合图对比学习的多模态推荐系统中的模态-行为融合模型

  摘要：多模态推荐系统（MRSs）旨在整合来自多种模态的信息，以更好地捕捉用户的偏好。然而，现有的MRSs通常面临数据稀疏性的挑战，尤其是用户与物品之间的交互有限时。用户可能只与数百万个物品中的少数几个进行交互，这种情况并不少见。更重要的是，交互信息容易变得过于复杂，从而导致推荐效果不佳。为了解决这些关键问题并进一步提高MRSs的性能，我们提出了一种结合图对比学习的多模态推荐模型（FGCM）。首先，通过在图对比学习中引入随机噪声，FGCM能够有效缓解数据稀疏性问题。接着，我们提出了一种模态-行为融合器，该融合器以协同信号和多模态信号为指导，有效地融合交互数据和多模态辅助信息数据。在三个数据集上的

  来源：IEEE MultiMedia

  时间：2025-11-19

• 利用自监督预训练和知识蒸馏进行的高级缺陷分析

  摘要：缺陷检测在工业生产中的质量控制中至关重要。本文提出了一种利用预训练的对比学习模型来提升缺陷检测能力的方法。我们研究了SimCLR模型，并采用了两种训练策略：从零开始训练和微调。微调通过调整预训练的权重来使模型适应缺陷检测任务，从而实现了更优的性能。从零开始训练则会重新初始化模型参数，从而能够采取更加定制化的异常检测方法。我们的方法结合了反向知识蒸馏模型和SimCLR训练的骨干网络，仅使用无缺陷样本即可运用自监督和无监督学习技术，增强了方法的实用性。我们使用两个广为人知的异常检测数据集进行评估，这些数据集包含了各种工业产品类别的高分辨率图像以及详细的注释。实验结果表明，这两种训练策略都优于

  来源：IEEE MultiMedia

  时间：2025-11-19

• 考虑风电不确定性的电力系统大小扰动功角稳定性协同优化与预防性发电再调度研究

  随着风电、光伏等可再生能源在现代电力系统中的渗透率不断攀升，电网的稳定运行正面临前所未有的挑战。以2016年南澳大利亚大停电为例，风电大规模脱网直接引发了严重的功角失稳，凸显出间歇性电源并网对系统动态安全的关键影响。功角稳定性，即同步发电机在遭受扰动后保持同步运行的能力，是电网安全运行的基石，其核心包括应对微小扰动的小扰动稳定性（或称小信号稳定性）和应对严重故障的暂态稳定性。传统上，这两种稳定性常被分开研究和优化，例如通过预防性控制（如发电再调度）来提升暂态稳定性的暂态稳定约束最优潮流（TSCOPF）已得到广泛研究。然而，在风电出力不确定性的背景下，分别优化这两种稳定性可能存在目标冲突：提升某

  来源：Journal of Modern Power Systems and Clean Energy

  时间：2025-11-19

• 新兴经济体数字供应链金融采纳的TOE-制度-可持续性整合概念模型研究

  在Industry 4.0浪潮席卷全球的今天，供应链的数字化与复杂化已成为企业不可回避的命题。然而令人惊讶的是，泰国数字经济机构2020年的调查显示，该国采用Industry 4.0概念的技术应用率仅为0.4%——这一数字犹如一面镜子，映照出新兴经济体在拥抱金融科技创新时面临的独特困境。传统供应链金融(SCF)依赖纸质文档和人工审批流程，不仅效率低下，更难以满足现代企业对透明度和可持续性的要求。数字供应链金融(DSCF)平台虽能通过区块链、大数据等技术实现自动化信贷审批和实时数据共享，但企业在实际采纳过程中仍面临技术信任缺失、组织转型阻力与环境压力交织的多重挑战。为破解这一难题，泰国玛希隆大学

  来源：Journal of Mobile Multimedia

  时间：2025-11-19

• 基于机器学习的清莱城乡区域救护车服务覆盖优化研究

  在泰国北部清莱府，一条贯穿城乡的AH2公路承载着繁忙的交通流量，却也成为紧急事故的高发地带。Nang Lae分区作为该区域的重要节点，仅配备一辆FR（First Response Unit，第一响应单元）级救护车，却需要覆盖175平方公里的广阔区域。令人担忧的是，现有救护车停放点位的选择缺乏科学依据——管理机构从未系统分析过高频事故区域或紧急呼叫集中区，导致34%的紧急呼叫响应时间超过10分钟这一"黄金救治时间"临界点。这种空间需求与资源配置的错位，使得如何在有限资源下最大化服务覆盖范围成为亟待解决的现实问题。面对这一挑战，清莱 Mae Fah Luang 大学的研究团队开展了一项创新性研究，

  来源：Journal of Mobile Multimedia

  时间：2025-11-19

• 采用开槽波导天线的高纯度OAM光束，适用于多种太空应用

  摘要：携带轨道角动量（OAM）的无线电涡旋波束具有独特的波前特性，这使得它们在各种空间应用中得到广泛应用，例如基于卫星的本地导航系统和立方体卫星（CubeSat）系统。传统上，这些无线电领域的OAM波束是由均匀圆形阵列（UCAs）生成的，但由于复杂的馈电方案，这类阵列结构较为繁琐。本文提出了一种带有槽状结构的波导天线（SWA）阵列，用于生成圆极化OAM波束，这种天线结构更为简单实用，无需复杂的馈电网络。该天线采用WR-90矩形波导，并在其宽壁上设置了槽状结构，设计工作频率为10 GHz。实验结果表明，该天线可实现11.1 dBi的高增益以及±16°的窄发散角。最重要的是，所生成的OAM波束具有

  来源：IEEE Journal on Miniaturization for Air and Space Systems

  时间：2025-11-19

• 一类具有预定跟踪精度的不确定纯反馈系统的自适应控制

  摘要：本文设计了一种新的自适应控制方法，适用于一类具有预定跟踪精度的纯反馈非线性系统。这类系统的功能被要求是半有界且连续的。对于系统的函数和复杂的微分项，通过构建一些紧凑的集合来获得它们的界限。因此，在这些界限的帮助下，可以很好地处理系统的复杂函数，而无需使用近似器，并且完全避免了基于反步法的“复杂性爆炸”问题，且无需使用任何滤波器。此外，还证明了所设计的方法能够保证所有闭环系统信号的有界性以及跟踪误差收敛到原点附近任意预定小的邻域内。最后，通过一个高机动性战斗机飞行控制的实际仿真示例来验证所提出的方法。引言随着计算机处理能力的显著提升，许多智能控制技术得到了创新并应用于现实系统中广泛存在的非

  来源：IEEE Journal on Miniaturization for Air and Space Systems

  时间：2025-11-19

• 基于寄生电容分析通过二次谐波滤波改善线性度的CMOS功率放大器设计

  在当今这个信息爆炸的时代，我们对无线数据传输速度的要求越来越高，就像城市交通需要更宽阔的高速公路一样。为了满足这种需求，现代无线通信系统采用了越来越复杂的信号调制技术，比如正交频分复用(OFDM)和高阶正交幅度调制(QAM)。这些高级调制技术虽然能大幅提升数据传输的"车道数量"，但它们对信号传输的"道路质量"——也就是功率放大器(PA)的线性度——提出了极其苛刻的要求。功率放大器就像是无线通信系统的"扩音器"，负责将微弱的信号放大到足以远距离传输的强度。然而，基于CMOS工艺的功率放大器天生就存在线性度不佳的问题，这就像是一个声音嘶哑的扩音器，会在放大信号的同时产生各种失真和杂音。特别是在差分

  来源：IEEE Journal of Microwaves

  时间：2025-11-19

• 基于增材制造与螺旋微带传输线的对称三路威尔金森功分器/合成器设计与性能研究

  在射频（RF）和微波工程领域，功率分配与合成技术是无线通信、雷达系统和物联网设备中的核心需求。威尔金森功分器作为经典解决方案，以其良好的端口匹配和隔离特性被广泛应用。然而，传统平面技术在实现多路（如三路）威尔金森结构时面临严峻挑战：复杂的电阻网络布局会破坏结构对称性，导致输出端口间性能失衡；同时，低频应用所需的传输线物理长度过大（例如250 MHz时需30 cm），迫使采用弯折或加载等紧凑化手段，却引入阻抗不连续或带宽缩减等新问题。更关键的是，平面技术难以实现真正的三维对称布局，限制了器件在相位一致性、隔离度等关键指标上的优化空间。为突破这些局限，巴塞罗那大学的研究团队在《IEEE Journ

  来源：IEEE Journal of Microwaves

  时间：2025-11-19

• E波段宽带贝塞尔波束发射器的石英基设计与实验验证

  在追求点对点无线通信极致性能的道路上，工程师们一直梦想着能够实现大带宽、远距离、低功耗、低干扰且具备抗障碍能力的传输技术。这一目标催生了对能够在高频段产生聚焦波束的器件的迫切需求，特别是在毫米波频段，近场聚焦技术因其在无线能量传输、成像和安全通信等领域的应用潜力而备受关注。然而，传统实现方案在进入E波段(81-86 GHz)及更高频段时遭遇了严峻挑战——同轴馈电器件变得异常脆弱且成本高昂，成为技术发展的瓶颈。面对这一挑战，由Edoardo Negri领衔的国际研究团队在《IEEE Journal of Microwaves》上报道了一项创新性解决方案。他们设计并实验验证了一种工作在E波段的宽带

  来源：IEEE Journal of Microwaves

  时间：2025-11-19

• 基于变压器架构的Ka波段双模CMOS功率放大器：提升回退效率新策略

  随着5G和6G无线通信系统的快速发展，高数据速率传输需求推动了对高阶调制和OFDM信号的应用，这些信号具有高峰均功率比(PAPR)特性，导致功率放大器经常工作在输出功率回退区域。传统功率放大器在回退条件下功率附加效率(PAE)急剧下降，如同文档图1所示，这成为毫米波大规模相控阵发射机系统功耗和热管理的关键挑战。为解决这一难题，研究者提出了包络跟踪、异相法和Doherty架构等效率提升技术，但这些方法往往需要复杂的控制电路和阻抗匹配网络，增加了系统复杂性和芯片面积。在此背景下，双模功率放大器架构通过选择性关闭部分放大路径来实现回退效率优化，为高集成度毫米波发射机提供了新思路。本研究团队设计了一种

  来源：IEEE Journal of Microwaves

  时间：2025-11-19

• 用于模拟各向异性磁偏置石墨烯器件的矩阵指数增强辛时域有限差分法（Matrix Exponential Enhanced Symplectic FDTD method）

  摘要：在本文中，我们提出了一种辛有限差分时域（SFDTD）算法，用于模拟受磁场偏置的各向异性石墨烯。利用狄拉克δ函数表示受磁场偏置的石墨烯的表面导电性，将其视为极化电流源，并将其纳入麦克斯韦方程中。通过辛矩阵指数（ME）和泰勒级数展开方法，将各向异性色散的频域形式转换为微分形式。这种微分形式（非交换的）表示一个分裂的指数矩阵，可以使用高阶辛积分进行时间演化离散化，以及四阶有限差分方法进行空间离散化，最终推导出更新方程。此外，通过冯·诺伊曼方法验证了SFDTD方法的长期数值稳定性。通过三个示例对所提出模型的准确性进行了数值验证，结果显示其与解析解具有极好的一致性。这些示例进一步证明了SFDTD方

  来源：IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques

  时间：2025-11-19

• MOSFET法诺因子在低温下的实验表征及其对精确低温CMOS射频建模的意义

  随着量子计算和射电天文等前沿技术的快速发展，对低温低噪声放大器（LNA）的需求日益迫切。要实现大规模量子计算机，可能需要数十万个性能一致的低温LNA；而下一代太赫兹焦平面阵列系统同样需要每个像素配备一个低温LNA。这些系统的性能高度依赖于LNA的增益和噪声指标，因此能够可靠设计出满足极端低温工作要求的放大器至关重要。CMOS技术因其可集成性成为理想选择，但长期以来，纳米级MOSFET在低温下的微波噪声特性缺乏准确模型，严重制约了低温CMOS LNA的设计。传统上，MOSFET通道噪声常被建模为热噪声，其电流谱密度为4kTγgd0≈4kTγgm。该模型预测噪声随物理温度线性下降，然而大量实验表明

  来源：IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques

  时间：2025-11-19

• 表面粗糙度对传输线微波性能影响的全面综述

  摘要：在过去的几十年中，微波电子技术不断向更高的小型化和集成化方向发展，同时工作频率也在持续提高。在低频电子技术的早期阶段，趋肤效应相对可以忽略不计。然而，随着频率的升高，趋肤效应已成为影响电子设备微波性能的关键因素。此外，随着器件尺寸的缩小，趋肤深度与导电部件的表面粗糙度相当，进一步加剧了这些效应。作为电子设备中信号传输的关键载体，传输线现在面临着由表面粗糙度在微波频率下带来的日益严峻的挑战。在这项工作中，我们回顾了表面粗糙度对传输线微波性能的影响，研究了其背后的物理机制，并对现有文献中的矛盾观点进行了分析。我们还比较了三类表面粗糙度模型——拓扑模型、现象学模型和分形模型——强调了相关因素在

  来源：IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques

  时间：2025-11-19

• MPCDNet：一个基于深度学习的微波无源元件设计网络

  摘要：为了丰富设计几何形状并缩短研发周期，本文提出了一种基于深度学习的微波无源元件设计网络（MPCDNet），该网络能够同时自动地对不同结构和参数进行建模。首先，对建模参数进行离散化处理，以确保与结构建模的一致性，从而使参数和结构建模过程以二进制矩阵的形式表示。接下来，将微波无源元件的设计视为一个序列建模任务。通过多层变换器模型，对输入序列进行深度建模，以捕捉输入属性与其响应之间的复杂映射关系。最后，通过差分传输线和差分耦合器验证了所提出网络的有效性。实验结果表明，与HFSS仿真相比，该网络能够快速同时建模微波无源元件的结构和参数特性，并提供精确的性能预测：差分传输线的建模速度提高了30倍，差

  来源：IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques

  时间：2025-11-19

• 一种可扩展的模型，用于高效设计磁静表面波传输线

  摘要：本文开发了一种可扩展的模型，用于高效设计磁静态表面波传输线（MSSW-TL）。该模型无需迭代求解复杂的Maxwell-Landau–Lifshitz-Gilbert（LLG）方程，仅需对钇铁石榴石（YIG）换能器进行一次特性测量。该模型能够灵活优化MSSW-TL的长度、间距和终端设计，并能准确预测其所有四个S参数。更重要的是，它指出了MSSW-TL传输性能的物理极限，这对MSSW-TL的优化具有指导意义。基于该模型设计了两个MSSW-TL原型，预测结果与实测结果吻合良好，证明了所提出的建模和设计方法的有效性和高效性。引言铁氧体在微波器件领域受到了广泛关注[1]、[2]。利用铁氧体的微波器

  来源：IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques

  时间：2025-11-19

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