作者： Shi, Jun;Chen, Gong;Zhao, Yanan;Tao, Ran （Communication Research Center, Harbin Institute of Technology, Harbin, China School of Microelectronics, University of Science and Technology of China, Hefei, China School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology and the Beijing Key Laboratory of Fractional Signals and Systems, Beijing, China）

出处： IEEE Trans. Signal Process. 2023 Vol.71 P264-278

摘要： The synchrosqueezed wavelet transform (SSWT) has been proven to be a powerful time-frequency analysis tool. However, this transform is unable to deal ...

作者： Shuncheng Jia;Shuncheng Jia;Tielin Zhang;Tielin Zhang;Ruichen Zuo;Bo Xu;Bo Xu;Bo Xu （¹Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China;²School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China;³School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China;⁴Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China）

出处： Frontiers in Neuroscience 2023 Vol.17

关键词： spiking neural network;Motif topology;reward learning;cocktail-party effect;McGurk effect

摘要： Network architectures and learning principles have been critical in developing complex cognitive capabilities in artificial neural networks (ANNs). Sp ...

作者： 倪宏宇¹;，李禄¹;，姚威¹;，李伟²;，陶然²; （¹北京信息科技大学自动化学院；²北京理工大学信息与电子学院）

出处： 激光与红外 2023 第53卷 第2期 P313-320

关键词： 树种分类；高光谱；激光雷达；数据结合；特征提取

摘要： 高光谱遥感图像虽然具有较高的光谱分辨率，但只能提供二维光谱信息，而激光雷达（Light Detection and Ranging, LiDAR）可以提供可靠的三维数据和森林的冠层特征，二者结合能够优势互补，协同提高地物分类能力。基于此，本文提出了一种利用高光谱和机载激光雷达数据进行树种识别的方法， ...

作者： 李宗凌^1,2;，宋桂萍²;，汪路元²;，于登云³; （¹北京理工大学信息与电子学院；²北京空间飞行器总体设计部；³中国航天科技集团有限公司）

出处： 航天器工程 2023 第32卷 第1期 P1-7

关键词： 巨型星座；高效管理；智能应用；操作系统

摘要： 针对未来万颗规模巨型星座资源管理、互联互通、即时协同、自主运控和安全可信等共性基础功能需求，提出一种基于操作系统实现上述功能需求和构建巨型星座信息基座的技术方法，满足天基系统前向兼容和持续扩展需求。通过研究体系架构、高效内核、融合组网、安全可信、生态体系等巨型星座高效管理及智能应用关键技术，为构建面 ...

作者： 张峰 （北京理工大学信息与电子学院）

出处： 教育教学论坛 2023 第8期 P138-141

关键词： 集合论；等势与优势；基数；教学设计；教学实践

摘要： 集合的势与基数不仅是公理集合论的重要内容，也是朴素集合论的重要内容。在授课学时较少的情形下，考虑如何面对工科专业背景的学生讲授这部分集合论内容。在这部分内容的取材和引入顺序方面做了一些教学上的设计，并进行了教学实践，通过这些方法，在集合论相关内容的讲授上取得了良好的教学效果，这些教学设计与实践供相关 ...

作者： 王培森¹;，王悦能²;，程波铭³;，杨悦²;，叶能³; （¹北京理工大学信息与电子学院；²北京理工大学睿信书院；³北京理工大学网络空间安全学院）

出处： 天地一体化信息网络 2023 第4卷 第1期 P73-81

关键词： 非正交多址接入；异步；多用户检测；消息传递算法

摘要： 码域非正交多址接入（NOMA）技术是卫星互联网实现泛在互联接入的潜在技术之一。考虑到星地传输具有大传播时延、高信道动态等特点，地面接入设备间保持严格定时同步将导致难以忍受的时间资源开销。多用户需要在松弛的同步关系下实现接入。现有码域NOMA的多用户检测算法大多基于同步传输假设，无法准确建模并高效缓解 ...

作者： 龙腾 （北京理工大学）

出处： 北京教育(普教版) 2023 第2期 P16-17

关键词： 高校；科技创新；科技成果转化

摘要： 科技成果转化是高校科技创新的重要内容.高校要引导科技创新和经济社会发展需求更加紧密结合,促进科技成果转化和产业化,为高质量发展不断塑造新动能新优势,为支撑经济发展转型升级提供源源不断的有效成果.北京理工大学坚持科技创新和制度创新"两个轮子一起转",大力推动有组织的科研,通过学科性公司模式创新、技术转 ...

作者： 杨乾成^1,2;，罗勇^1,2;，胡晗³;，周昕⁴;，杜博^1,2;，陶大程^5,6; （¹武汉大学计算机学院；²湖北珞珈实验室；³北京理工大学信息与电子学院；⁴南洋理工大学计算机科学与工程学院；⁵京东探索研究院；⁶悉尼大学计算机学院）

出处： 上海大学学报(自然科学版) 2023 第29卷 第1期 P1-9

关键词： 迁移度量学习；深度度量学习；联合对抗训练；异质域

摘要： 迁移度量学习旨在从强大且可靠的距离度量中迁移知识来改善目标度量的效果,这些度量往往来自于学习目标相关的任务.现有的迁移度量学习算法仅关注于如何迁移知识,而这些知识容易过拟合到源域中.首先研究如何在源域中训练一个适合于迁移的源域度量,然后设计了一种通用的深度异质迁移算法来进行高效的迁移学习.值得注意的 ...

作者： Liu,Xinyu¹;Li,Chao²;Jiang,Ziyun¹;Han,Lu²; （¹School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology (BIT), Beijing, 100081, China;²School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications (BUPT), Beijing, 100876, China）

出处： Electronics (Switzerland) 2023 Vol.12 No.14

摘要： Nonlinear impairments caused by devices and fiber transmission links in a coherent optical communication system can severely limit its transmission di ...

作者： Wu,Kejiang¹;Cui,Wei¹;Xu,Xiaojian²; （¹Beijing Institute of Technology, School of Information and Electronics, Beijing, 100081, China;²Beihang University, School of Electronic and Information Engineering, Beijing, 100191, China）

出处： IEEE Transactions on Antennas and Propagation 2023 Vol.71 No.6 P5516-5521

摘要： Modern man-made targets with high-speed movement capabilities are often designed as special streamlined structures. As a result, when illuminated by r ...