本期编辑荐读为您推荐 Algorithms 期刊2023年发表的中国学者的文章，内容涵盖了图像物体检测、故障诊断、情绪识别，希望在与读者分享领域内最新研究进展的同时，能为相关领域学者提供新的思路和参考，欢迎大家阅读。
期刊英文主页：https://www.mdpi.com/journal/algorithms
01.Improved Object Detection Method Utilizing YOLOv7-Tiny for Unmanned Aerial Vehicle Photographic Imagery
基于YOLOv7-Tiny改进无人机摄影图像物体检测方法
Linhua Zhang et al.
文章亮点
(1) 引入了基于YOLOv7-tiny模型的PDWT-YOLO算法，以提高所有尺寸物体的检测效果。
(2) PDWT-YOLO模型的三个关键创新：解耦头、小对象层和WIoU。
(3) 本文为无人机应用的物体检测提供显著的改进。
02.A Novel Intelligent Method for Fault Diagnosis of Steam Turbines Based on T-SNE and XGBoost
基于T-SNE和XGBoost的汽轮机故障诊断新方法
Zhiguo Liang, Lijun Zhang and Xizhe Wang
文章亮点
(1) 利用t-SNE和K-means解决了无标记数据集中特征提取的不确定性问题。
(2) 利用SMOTE算法解决了因故障记录较少而导致的数据不平衡问题。
(3) 在新数据的识别中，基于XGBoost的模型准确率等指标均达到97%以上。
03.An Adversarial DBN-LSTM Method for Detecting and Defending against DDoS Attacks in SDN Environments
一种用于检测和防御SDN环境中DDoS攻击的对抗性DBN-LSTM方法
Lei Chen et al.
文章亮点
(1) 本文提出了一种对抗式DBN-LSTM方法用于检测和防御DDoS攻击。
(2) 该方法应用GAN以及DBN-LSTM来降低系统对对抗性攻击的敏感度并加快特征提取速度。
(3) 与其他方法相比，该方法可以有效地检测出最新常见的DDoS攻击类型。
04.Model Parallelism Optimization for CNN FPGA Accelerator
CNN FPGA加速器的模型并行性优化
Jingnan Wang, Weiqin Tong and Xiaoli Zhi
文章亮点
(1) 本文提出了一种有效的解耦方法，使用组卷积和新的通道混洗算法来替代原有方法。
(2) 该方法旨在实现数据和模型分离，同时消除设备间同步成本。
(3) 本文提出的并行ShuffleNet FPGA加速器在保持精度的同时表现出高度的模型并行性。
05.Noise Cancellation Method Based on TVF-EMD with Bayesian Parameter Optimization
基于贝叶斯参数优化的TVF-EMD噪声消除方法
Miaomiao Yu et al.
文章亮点
(1) 提出了一种基于TVF-EMD和贝叶斯优化的噪声消除方法。
(2) 引入目标函数CCKur可系统地识别异常信号。
(3) 本文所提方法具有更好的信号抵消性能。
06.EEG Data Augmentation for Emotion Recognition with a Task-Driven GAN
使用任务驱动的GAN增强EEG数据以实现情绪识别
Qing Liu, Jianjun Hao and Yijun Guo
文章亮点：
(1) 本文提出了一种基于CWGAN的任务驱动脑电数据增强网络。
(2) 在原有的CWGAN结构中引入情绪分类器。
(3) 与原版CWGAN相比，所提方法能够更加有效地提高分类任务的准确率。
Algorithms 期刊介绍
主编：Frank Werner, Otto-von-Guericke-University, Germany
期刊关注计算机科学、人工智能、数据和信息系统等跨学科领域研究。目前已被 Scopus、ESCI (Web of Science)、Ei Compendex 等数据库收录。
2023 Impact Factor：1.8
2023 CiteScore：4.1
Time to First Decision：15 Days
Acceptance to Publication：2.9 Days
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