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一种基于小波变换和FIR神经网络的广域网网络流量预测模型 被引量:9
1
作者 妮莉 喻莉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期2499-2502,共4页
该文提出了一种基于小波变换和FIR神经网络的广域网网络流量预测模型,首先采用小波分解把网络流量数据分解成小波系数和尺度系数,即高频系数和低频系数,将这些不同频率成分的系数单支重构为高频流量分量和低频流量分量,利用FIR神经网络... 该文提出了一种基于小波变换和FIR神经网络的广域网网络流量预测模型,首先采用小波分解把网络流量数据分解成小波系数和尺度系数,即高频系数和低频系数,将这些不同频率成分的系数单支重构为高频流量分量和低频流量分量,利用FIR神经网络对这些分量分别进行预测,将合成之后的结果作为原始网络流量的预测。实验结果表明:采用该模型对实际的广域网网络流量数据进行预测,不仅可以得到较快的收敛效果,而且预测性能比现有的小波神经网络和FIR神经网络要好得多。 展开更多
关键词 流量预测 小波变换 FIR神经网络(FIRNN)
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结构相似度优化的混合多尺度医学图像融合
2
作者 李云航 潘晴 妮莉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期264-270,共7页
现有的多模态医学图像融合方法存在结构信息以及相位特征保存不完整的问题,为此,提出一种基于混合多尺度分解和结构相似度优化的医学图像融合方法。首先,针对单一滤波器在保留图像结构和细节方面的局限性,提出一种多尺度分解潜在低秩表... 现有的多模态医学图像融合方法存在结构信息以及相位特征保存不完整的问题,为此,提出一种基于混合多尺度分解和结构相似度优化的医学图像融合方法。首先,针对单一滤波器在保留图像结构和细节方面的局限性,提出一种多尺度分解潜在低秩表示(MDLat LRR)和非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的混合多尺度分解方法,利用MDLat LRR分解源图像获取低秩层和显著层,使用NSCT对低秩层做进一步分解;其次,在基础层上使用基于局部拉普拉斯能量和的融合规则,使融合图像具有更好的视觉效果,对于细节层,通过脉冲耦合神经网络(PCNN)计算全局耦合以获得融合权重,从而融合细节层;最后,考虑到空间一致性,由初始融合图像获取线性调整图像,利用加权局部结构相似度进行测量从而得到修正系数,并对初始融合图像进行修正,提高融合图像中信息的准确性。实验结果表明,相比于MSMG、EMFusion、CFL等9种方法,该方法在归一化互信息、空间频率误差比等10个客观评价指标上评估性能更高,特别在相位一致性、余弦特征互信息以及差异相关和指标上,分别比次优方法平均提升了13.89%、19.62%和35.8%,所提方法的融合图像具有更丰富、更准确的细节信息和良好的视觉效果。 展开更多
关键词 医学图像融合 多尺度分解 潜在低秩表示 非下采样轮廓波变换 脉冲耦合神经网络
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基于光响应非均匀性的WhatsApp压缩视频来源识别
3
作者 陈懿辉 妮莉 +1 位作者 潘晴 苏开清 《应用光学》 CAS 北大核心 2024年第2期337-345,共9页
光响应非均匀噪声(photo response nonuniformity,PRNU)是光学成像传感器成像时引入的一种独特噪声,可有效识别压缩视频的来源。针对现有算法提取压缩视频的PRNU效果并不显著的问题,论文提出了一种改进PRNU提取算法。首先,去除视频编解... 光响应非均匀噪声(photo response nonuniformity,PRNU)是光学成像传感器成像时引入的一种独特噪声,可有效识别压缩视频的来源。针对现有算法提取压缩视频的PRNU效果并不显著的问题,论文提出了一种改进PRNU提取算法。首先,去除视频编解码的环路滤波器,对视频帧使用双密度双树复小波变换进行分解;然后对高频子带使用基于贝叶斯阈值估计的双变量收缩算法进行估计,再使用自适应加窗维纳滤波进行二次估计,得到噪声残差;最后用基于量化参数值加权的最大似然估计法聚合噪声残差,再与视频帧估计得到PRNU。实验结果表明:该文提出的方法在20 s时WhatsApp视频的识别率为75%。 展开更多
关键词 光响应非均匀性 源相机识别 压缩视频 双密度双树复小波变换 双变量收缩
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一种用于目标检测的位置加权特征金字塔网络 被引量:2
4
作者 黄强 潘晴 妮莉 《计算机仿真》 北大核心 2023年第6期192-196,共5页
针对传统特征金字塔网络的融合方式会导致混叠效应、高级语义信息被稀释和低级空间结构信息局限访问的问题,提出一种新的位置加权特征金字塔网络。首先设计了一个位置加权模块,从不同等级的特征图的所有通道中学习得到位置权重并赋给各... 针对传统特征金字塔网络的融合方式会导致混叠效应、高级语义信息被稀释和低级空间结构信息局限访问的问题,提出一种新的位置加权特征金字塔网络。首先设计了一个位置加权模块,从不同等级的特征图的所有通道中学习得到位置权重并赋给各等级特征图实现位置加权,进而引导融合过程;然后引入了一个金字塔池化模块,提取包含特征图不同大小区域的上下文信息的多尺度特征,并与位置加权模块相结合。实验表明,提出的位置加权特征金字塔网络相比于传统特征金字塔网络对不同类型的目标检测网络的检测精度皆有提升效果。 展开更多
关键词 特征金字塔网络 位置加权 多尺度特征 目标检测
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WCF-MobileNetV3:轻量型新冠肺炎CXR图像识别网络 被引量:2
5
作者 彭心睿 潘晴 妮莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第14期224-231,共8页
为了对新型冠状病毒引发的肺炎胸部X光(chest X-Ray,CXR)图像进行准确且快速的识别,提出了一种基于加权通道筛选(weighted channel filter,WCF)的轻量级模型WCF-MobileNetV3。将轻量级的MobileNetV3-small作为主干网络,并针对CXR图像样... 为了对新型冠状病毒引发的肺炎胸部X光(chest X-Ray,CXR)图像进行准确且快速的识别,提出了一种基于加权通道筛选(weighted channel filter,WCF)的轻量级模型WCF-MobileNetV3。将轻量级的MobileNetV3-small作为主干网络,并针对CXR图像样本类间差异小、难以提取区分性特征的问题,提出了WCF模块。提取输入特征图的高维与低维通道特征权重;采取加权随机抽样的方式生成高维与低维特征通道掩膜,将高维、低维的权重融合,并利用掩膜对融合后的权重进行通道筛选;将权重赋给输入特征图,实现通道特征增强。在Chest-X-Ray Image与COVID-19 Chest X-Ray Image Repository数据集上进行了实验,结果表明:WCF-MobileNetV3对新冠肺炎CXR图像识别的准确率、精确率、灵敏度分别为97.93%、98.64%、97.19%。与其他新冠肺炎识别算法相比,WCF-MobileNetV3能够准确且高效地识别新冠肺炎CXR图像,具有更好的识别性能。 展开更多
关键词 新冠肺炎 CXR图像 卷积神经网络 通道筛选
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基于U形Transformer深度网络的PRNU噪声提取算法
6
作者 李鸿光 妮莉 潘晴 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第8期103-109,共7页
光响应非均匀性(Photo-Response Non-Uniformity,PRNU)噪声由于其唯一性和稳定性可作为相机的指纹并可用于数字图像的源相机识别。为了提高源相机识别的精度和效率,提出一种基于U形Transformer深度网络(Uformer)的PRNU噪声提取算法。该... 光响应非均匀性(Photo-Response Non-Uniformity,PRNU)噪声由于其唯一性和稳定性可作为相机的指纹并可用于数字图像的源相机识别。为了提高源相机识别的精度和效率,提出一种基于U形Transformer深度网络(Uformer)的PRNU噪声提取算法。该网络使用了一种基于局部增强窗口(LeWin)的Transformer块,能够在较低计算复杂度下有效提取局部上下文信息。其次,该网络使用了一种多尺度空间偏差形式的多尺度恢复调制器,能够自适应调整Uformer解码器的多层特征,进而更好地提取图像中潜在的PRNU相机指纹。在Dresden数据集上的实验结果表明,所提出的算法在128×128像素,256×256像素和512×512像素的AUC值分别为0.8368,0.9250和0.9720,Kappa值分别为0.9005,0.7447和0.4737,均优于现有方法。 展开更多
关键词 光响应非均匀性 源相机识别 TRANSFORMER 深度学习 图像处理
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改进级联卷积神经网络的平面旋转人脸检测 被引量:5
7
作者 傅勇 潘晴 +3 位作者 妮莉 杨志景 Bingo Wing-Kuen Ling Everett.X.Wang 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期856-861,共6页
多样的平面内旋转(rotation in plane,RIP)角度下的人脸检测具有极大的挑战性,为检测平面旋转人脸,提出一种改进型的级联卷积神经网络,提出并训练一个多任务级联卷积神经网络来检测普通正面或侧面人脸,在该神经网络中嵌入一个分类网络进... 多样的平面内旋转(rotation in plane,RIP)角度下的人脸检测具有极大的挑战性,为检测平面旋转人脸,提出一种改进型的级联卷积神经网络,提出并训练一个多任务级联卷积神经网络来检测普通正面或侧面人脸,在该神经网络中嵌入一个分类网络进行RIP角度判断,将平面内旋转人脸检测看作一个多分类问题,执行相应的仿射变换后将人脸候选框输入到网络。实验结果表明,改进后的方法可以精确实现360°范围内RIP角度人脸检测。 展开更多
关键词 人脸检测 卷积神经网络 人脸特征点定位 分类网络 仿射变换
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基于局部特征的时间注意力图卷积步态识别方法
8
作者 魏淇 潘晴 妮莉 《国外电子测量技术》 北大核心 2023年第10期19-24,共6页
图卷积网络在处理骨架数据的任务中已得到广泛应用。在图卷积步态识别方法中,针对现有骨架图划分策略的局限性和输入特征的有效性不足导致识别准确率下降的问题,提出一个基于局部骨架特征的时间注意力图卷积步态识别方法。首先设计了一... 图卷积网络在处理骨架数据的任务中已得到广泛应用。在图卷积步态识别方法中,针对现有骨架图划分策略的局限性和输入特征的有效性不足导致识别准确率下降的问题,提出一个基于局部骨架特征的时间注意力图卷积步态识别方法。首先设计了一种局部非共享的骨架划分策略(locally non-shared skeleton partitioning strategy,LNS-SPS),将人体骨架图的顶点集进行划分以提取局部非共享骨架特征。然后提出一个改进型时间注意力增强模块(improved temporal attention-augmented module,ITAM),生成时间注意力矩阵并对时间维度的特征进行增强。提出的步态识别方法在公开数据集CASIA-B上的平均准确率有显著提升,在背包和穿着大衣的条件下比GaitGraph分别高出4.3%和9.7%。 展开更多
关键词 步态识别 局部特征 图卷积网络 注意力机制
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基于DMR-WF与信息论准则的信源数估计
9
作者 黄泽钦 潘晴 妮莉 《计算机仿真》 北大核心 2023年第6期202-206,共5页
针对信息论中的AIC和MDL准则无法估计色噪声条件下的信源个数问题,提出了一种将信息论准则与DMR白化滤波器(DMR-WF)相结合的信源个数估计方法。所提方法利用阵列天线ULA接收到的色噪声样本协方差矩阵构造出DMR-WF矩阵,再利用DMR-WF对UL... 针对信息论中的AIC和MDL准则无法估计色噪声条件下的信源个数问题,提出了一种将信息论准则与DMR白化滤波器(DMR-WF)相结合的信源个数估计方法。所提方法利用阵列天线ULA接收到的色噪声样本协方差矩阵构造出DMR-WF矩阵,再利用DMR-WF对ULA接收的包含色噪声信号的样本协方差矩阵进行白化变换,获得白化后的信号样本协方差矩阵,经过特征值分解后得到的特征值分别利用AIC和MDL准则得出信源个数的估计。实验结果证明,上述方法能够实现AIC和MDL准则在色噪声条件下的信源个数估计问题,且在低信噪比和小快拍数条件下均具有较好的估计性能。 展开更多
关键词 信源数估计 白化滤波器 信息论
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基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法 被引量:2
10
作者 王晓娜 潘晴 妮莉 《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第5期497-503,共7页
为了增加融合图像的信息量,结合非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的互补优势,提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的... 为了增加融合图像的信息量,结合非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的互补优势,提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的分解,得到相应的高频子带和低频子带;利用DWT将低频子带进一步分解为低频能量子带和低频细节子带,并利用最大值选择规则融合能量子带;采用改进连接强度的自适应脉冲耦合神经网络(Improved Connection Strength Adaptive Pulse Coupled Neural Network,ICSAPCNN)分别融合细节子带和高频子带,并对能量子带和细节子带进行DWT逆变换,得到融合的低频子带;采用NSST逆变换重构出细节信息丰富的融合图像。实验证明,提出的算法在主观视觉和客观评价方面均优于其他几种算法,且能同时适用于红外与可见光源图像、医学源图像的融合。 展开更多
关键词 多模态图像 图像融合 离散小波变换 自适应脉冲耦合神经网络 非下采样剪切波变换
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数字通信原理实验教学改革初探 被引量:2
11
作者 妮莉 潘晴 蒋永平 《广东工业大学学报(社会科学版)》 2009年第B06期62-64,共3页
文章就验证性实验教学方法进行了改进,同时将SystemView通信仿真软件引入到综合性实验教学,最后增加了设计性实验项目。实践证明,以上方法很好的解决了数字通信原理实验教学中存在的问题,培养和提高了学生的实践创新能力,极大地激发了... 文章就验证性实验教学方法进行了改进,同时将SystemView通信仿真软件引入到综合性实验教学,最后增加了设计性实验项目。实践证明,以上方法很好的解决了数字通信原理实验教学中存在的问题,培养和提高了学生的实践创新能力,极大地激发了学生的学习热情。 展开更多
关键词 通信原理课程 实验教学 教学改革 实践创新
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基于集合经验模态的低SNR下信源数估计方法 被引量:1
12
作者 胡耀敏 潘晴 妮莉 《计算机仿真》 北大核心 2022年第9期186-189,207,共5页
针对经验模态分解在提取阵列信号特征时对噪声非常敏感和过低信噪比会使模式混叠更加复杂的问题,提出了一种基于集合经验模态分解和BP神经网络的信源个数估计方法。所提方法在经验模态分解中加入均值为零的高斯白噪声,通过白噪声的频谱... 针对经验模态分解在提取阵列信号特征时对噪声非常敏感和过低信噪比会使模式混叠更加复杂的问题,提出了一种基于集合经验模态分解和BP神经网络的信源个数估计方法。所提方法在经验模态分解中加入均值为零的高斯白噪声,通过白噪声的频谱均匀分布的特性,使不同时间尺度的信号分量自动映射到相应的IMF上,将提取到的阵列信号瞬时相位特征放入BP神经网络中训练,得到能进行信源个数估计的分类器模型。最后,射频消音室实验证明,即使在低信噪比和信源总数少于或仅少于天线总数一个的极端情况下,所提方法也能获得良好的检测性能。 展开更多
关键词 信源数估计 经验模态分解 模式混叠 集合经验模态分解
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基于改进传感器模式噪声提取模型的源相机识别 被引量:1
13
作者 苏开清 妮莉 潘晴 《光电子.激光》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期871-878,共8页
针对当前基于传感器模式噪声(sensor pattern noise,SPN)提取模型处理压缩视频来源检测的识别效果较差问题,提出一种基于多尺度变换域自适应维纳滤波和一种加权最大似然估计的改进SPN提取模型。首先干预视频的编解码过程,在编解码器的... 针对当前基于传感器模式噪声(sensor pattern noise,SPN)提取模型处理压缩视频来源检测的识别效果较差问题,提出一种基于多尺度变换域自适应维纳滤波和一种加权最大似然估计的改进SPN提取模型。首先干预视频的编解码过程,在编解码器的环路滤波模块前提取视频帧,然后将视频帧输入双密度双树复小波变换自适应维纳滤波模型中提取噪声残差,最后使用加权最大似然估计从噪声残差中估计得到SPN。在公共视频源取证数据库VISION上进行测试比较,实验结果表明所提出的改进SPN提取模型在ROC曲线和Kappa统计系数两种评价指标上的识别效果优于传统SPN提取算法。 展开更多
关键词 传感器模式噪声 压缩视频识别 多媒体取证 多尺度分解 加权最大似然估计
原文传递
基于MDFPF-ResNet的红外手掌图像关键点定位 被引量:1
14
作者 何小平 潘晴 妮莉 《微电子学与计算机》 2021年第10期9-14,共6页
手诊作为一种能够推理人体器官健康状况的辅助诊断方法,在中医和智能中医的发展中占据着重要的地位.针对现有的红外图像关键点定位方法存在定位不准确的问题,提出一种多尺度空洞卷积特征金字塔融合的残差网络应用于红外手掌图像关键点... 手诊作为一种能够推理人体器官健康状况的辅助诊断方法,在中医和智能中医的发展中占据着重要的地位.针对现有的红外图像关键点定位方法存在定位不准确的问题,提出一种多尺度空洞卷积特征金字塔融合的残差网络应用于红外手掌图像关键点定位的方法.在每个特征金字塔融合模块中,采用了空洞卷积的金字塔层级与改进型Bottleneck模块的并联结构,在增大感受野的同时,提升了残差网络的泛化能力;并将多个多尺度空洞卷积特征金字塔融合模块级联以逐步获取高层语义特征,在输出端加入全连接层和Dropout层得到关键点定位坐标.通过实验表明,所提方法在红外手掌九宫格图像上具有更好的定位性能,并具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 红外热图像 残差网络 关键点定位 多尺度特征金字塔
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一种基于多重特征融合的信源个数估计方法
15
作者 张冰玉 潘晴 +1 位作者 妮莉 Everett Xiaolin Wang 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期115-119,126,共6页
针对加权盖尔圆估计准则不能充分利用增广加权盖尔圆矩阵信息的不足,在该准则基础上提出一种融合多重特征的信源个数估计方法。利用阵列天线的接收信号构建增广加权盖尔圆矩阵,从中获取用于描述信源个数的盖尔圆心值、盖尔圆半径和加权... 针对加权盖尔圆估计准则不能充分利用增广加权盖尔圆矩阵信息的不足,在该准则基础上提出一种融合多重特征的信源个数估计方法。利用阵列天线的接收信号构建增广加权盖尔圆矩阵,从中获取用于描述信源个数的盖尔圆心值、盖尔圆半径和加权盖尔圆半径等多重特征构建高维特征向量,并将其标记后代入支持向量机中,训练可进行信源个数估计的分类器数学模型。实验结果表明,该方法不仅能够在信源数只比阵元数少一个的情况下准确估计信源个数,其在低信噪比和小快拍数的环境下也同样具有良好性能。 展开更多
关键词 加权盖尔圆估计准则 增广加权盖尔圆矩阵 加权盖尔圆半径 支持向量机 信源个数估计
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高效的水下无线通信方式:逆时通信
16
作者 喻莉 刘晓冬 +1 位作者 妮莉 张超 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第12期317-319,共3页
结合经典实验详细介绍了逆时通信是如何有效减弱码间串扰及有效提高信息传输速率的。最后简要说明了逆时通信的研究现状和其他应用。
关键词 水下通信 逆时通信 码间串扰 多输入多输出
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关节点时空信息融合降维的人体动作识别方法 被引量:1
17
作者 李博文 潘晴 +1 位作者 妮莉 吴琼琼 《微电子学与计算机》 2022年第1期26-30,共5页
基于二维卷积神经网络(2DCNN)和三维卷积神经网络(3DCNN)的人体动作识别方法都存在运算量较大的问题,提出了关节点时空信息融合降维的人体动作识别方法(Joint-trajectory).首先,采用高分辨率网络(HigherHRnet)提取视频每帧图像中人体各... 基于二维卷积神经网络(2DCNN)和三维卷积神经网络(3DCNN)的人体动作识别方法都存在运算量较大的问题,提出了关节点时空信息融合降维的人体动作识别方法(Joint-trajectory).首先,采用高分辨率网络(HigherHRnet)提取视频每帧图像中人体各个关节点的空间坐标信息,构建单帧图像中人体关节点空间信息行向量;其次,在时间维度上对整段视频的所有关节点空间信息行向量进行纵向拼接,获得该视频的关节点时空信息融合矩阵;最后,使用残差网络对关节点时空信息融合矩阵进行学习和分类.在KTH数据集上的实验结果表明,该方法在有效的降低人体动作识别复杂度的同时,能够获得更高的识别率,且具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 卷积神经网络 高分辨率网络 人体动作识别 KTH数据集
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基于IMF自相关相位矩阵的改进型信源个数估计算法
18
作者 葛生国 潘晴 +1 位作者 妮莉 Everett X.Wang 《电视技术》 2019年第10期1-5,14,共6页
本文提出了一种基于本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)自相关相位矩阵的改进型信源个数估计方法,分别对均匀圆阵(Uniform circular array,UCA)接收的远场窄带信号的各IMF相关相位矩阵做特征分解获得特征值,在此基础上进一步特... 本文提出了一种基于本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)自相关相位矩阵的改进型信源个数估计方法,分别对均匀圆阵(Uniform circular array,UCA)接收的远场窄带信号的各IMF相关相位矩阵做特征分解获得特征值,在此基础上进一步特征提取,获得更高维的特征向量,利用BP(back propagation)神经网络训练新的信源个数估计模型。实验表明:本文方法在小快拍数下具有更优秀的信源个数估计性能。 展开更多
关键词 本征模态函数 均匀圆阵 信源数估计 BP神经网络 小快拍数
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一种基于IDS模型的各向异性高通滤波新算法
19
作者 妮莉 刘正辉 潘晴 《机电工程技术》 2009年第8期91-92,187,共3页
提出了一种基于独立强度传播(IDS)模型的各向异性高通滤波新算法,新算法采用IDS模型构建各向异性高通滤波器,同时将各向异性高通滤波器分解为水平方向和垂直方向的两个行列滤波器。实验证明,这种新的高通滤波算法在保持滤波性能的基础... 提出了一种基于独立强度传播(IDS)模型的各向异性高通滤波新算法,新算法采用IDS模型构建各向异性高通滤波器,同时将各向异性高通滤波器分解为水平方向和垂直方向的两个行列滤波器。实验证明,这种新的高通滤波算法在保持滤波性能的基础上使得计算复杂度大大降低,实时性增强。 展开更多
关键词 边缘检测 自适应 各向异性高斯滤波
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基于生物视觉同时对比现象的边缘检测模型研究
20
作者 潘晴 严国萍 妮莉 《计算机与数字工程》 2008年第5期125-128,共4页
以生物视觉同时对比现象为基础,提出一种用于图像边缘检测的各向异性感受野模型。并对模型中边缘与算子中心长轴之间的角度关系对边缘检测效果的影响进行研究。实验表明,相对于各向同性感受野模型和一些传统的同方向各向异性边缘检测算... 以生物视觉同时对比现象为基础,提出一种用于图像边缘检测的各向异性感受野模型。并对模型中边缘与算子中心长轴之间的角度关系对边缘检测效果的影响进行研究。实验表明,相对于各向同性感受野模型和一些传统的同方向各向异性边缘检测算子,所提出的感受野模型能够获得更加优越的边缘检测性能。 展开更多
关键词 生物视觉 同时对比 各向异性感受野 边缘检测
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