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　　【雜志簡介】

　　《小型微型計算機系統》創刊于一九八O年，系中國計算機學會會刊之一，由中國科學院沈陽計算技術研究所主辦，是國內外公開發行的計算機類學術性刊物。

　　本刊在國內入選為：《中文核心期刊》、《中國科技論文統計源期刊》、被《中國科技論文與引文數據庫》、《中國學術期刊文摘》、《中國期刊全文數據庫》、《中國科技期刊精品數據庫》以及《萬方數據網》等收錄，在 1996 年獲中國科學院優秀期刊三等獎。 本刊被英國《 INSPEC 》、俄羅斯《文摘雜志》和美國《劍橋科學文摘》、日本《科技文獻社數據庫》收錄。

　　本雜志刊登文章的內容涵蓋計算技術的各個領域(計算數學除外)。包括計算機科學理論、體系結構、計算機軟件、數據庫、網絡與通訊、人工智能、多媒體、計算機圖形與圖像、算法理論研究等各方面的學術論文。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　中國自然科學核心期刊

　　中國科學引文數據庫來源期刊

　　中科院優秀科技期刊三等獎(96)

　　【欄目設置】

　　主要欄目：計算機網絡信息安全、算法理論、人工智能分布式計算、計算機圖形與圖像、計算機應用等。

　　小型微型計算機系統最新期刊目錄

圖像擴頻水印技術綜述————作者：郭慧娟;牛保寧;賀藝斌;趙鵬;

摘要：隨著網絡和多媒體技術的飛速發展，數字圖像的傳輸、復制和編輯更加方便，數字圖像的版權保護成為研究熱點。數字水印將版權信息作為水印隱藏于數字圖像中，在發生版權糾紛時，提取水印以確定所有權。擴頻水印技術將擴頻通信原理應用于水印領域，嵌入和提取策略簡明，不可見性和魯棒性好，一直是圖像水印研究的一個熱點，有大量的研究和應用。全面總結圖像擴頻水印技術，梳理存在的問題十分必要。首先，在水印嵌入部分，對擴頻水印嵌...

目標解耦驅動的在線深度網絡————作者：郭虎升;申聰;夏浩森;王文劍;

摘要：概念漂移是數據流挖掘中不可避免的難點問題，其典型特征是數據分布隨時間可能發生改變。針對現有模型處理數據流分類任務時出現過擬合的問題，本文提出了一種目標解耦驅動的在線深度網絡(Online Deep Network driven by Target Decoupling， ODNTD)。首先，該模型從歷史數據流中學習一個任務未知型特征提取器，實現了對任務的無偏見表示學習，從而增強了模型的泛化能力；其...

基于分治策略和頻域調制的輕量級多元長時序預測方法————作者：張亞浩;周曉鋒;張宜弛;李帥;劉舒銳;

摘要：多元長時序預測的主流框架是編碼器-解碼器結構，然而關于解碼器結構的研究略顯不足。采用簡單的全連接層作為解碼器不僅導致模型參數量過大，且忽略了多元時間序列的通道異質性和時序依賴性。針對上述問題，本文提出了一種基于分治策略和頻域調制的輕量級多元長時序預測方法。首先，頻域分段編碼器將歷史時間序列劃分為時間片段并映射至頻域，利用頻域混合器提取時間片段內部特征和片段間相關性；然后，基于分治策略將長時序預測任...

基于CAE-LSTM的航發軸承故障診斷方法————作者：尹震宇;劉思宇;張飛青;徐光遠;宋丹;

摘要：隨著計算機深度學習理論的發展及航空領域對關鍵裝備智能化故障診斷與運維需求的提升，基于深度學習的航空發動機運行狀態的監測與評估方法成為了飛機安全運行的重要保障。由于航空發動機機械結構復雜，軸承在高溫、高壓等惡劣環境下高速運行，其故障特征信息存在多尺度、非線性等問題，使得故障信號難以有效識別及分析診斷。因此，本文提出了一種基于CAE-LSTM的航發軸承故障診斷方法，首先利用改進的卷積自編碼器（Conv...

無人機場景下多層次特征變換的池化Transformer跟蹤算法————作者：范曉雨;劉明華;李文靜;

摘要：目標跟蹤在無人機(Unmanned Aerial Vehicle， UAV)視角下面臨著目標尺寸較小、環境復雜，從而引發特征提取不足、目標遮擋等問題，已有的目標跟蹤方法在無人機場景下適用效果不佳。為此，提出一種融合多分辨率特征結合CNN和Transformer架構的無人機跟蹤器（MFTPT）。該模型結合CBAM注意力機制和特征金字塔網絡構建了一個新的骨干網絡，以增強模型對上下文關系的捕捉能力。并將...

多語言機器翻譯驅動的復述生成————作者：閻子悅;昝紅英;許鴻飛;

摘要：復述（Paraphrase）使用不同的詞匯、句子結構或表達方式，傳達相近的語義。復述可以有效地擴充訓練數據，提升低資源自然語言處理（Natural Language Processing， NLP）任務的性能，現有的工作通常利用機器翻譯將雙語平行語料中一種語言的語句翻譯到另一種語言，作為相應語句的復述。由于機器翻譯模型通常在同一個平行語料庫中訓練，利用翻譯模型生成復述庫再在復述庫上訓練復述模型，較...

PGCA-RAG：面向大語言模型檢索增強的并行圖緩存架構————作者：郭宇豪;陳慶奎;

摘要：目前大語言模型在檢索增強(Retrieval-augmented Generation， RAG)領域大部分工作都著重于提高檢索能力提高召回精度，以及結合大語言模型對知識圖譜進行構建。但是在面對實際工程化任務時，RAG系統往往會面臨高并發場景，目前的RAG系統存在知識圖譜數據檢索速度慢，系統并發能力差等問題。為了克服這些局限性，本文提出了一種面向大語言模型檢索增強的并行圖緩存架構(PGCA-RAG...

基于模型反演的深度強化學習黑盒遷移攻擊————作者：陳晉音;翟建樂;陳思毅;王誠熠;

摘要：近年來，深度強化學習(Deep Reinforcement Learning， DRL)技術在自動駕駛、智能機器人、金融交易等領域得到了廣泛應用.然而，針對DRL智能體的黑盒對抗攻擊仍然面臨諸多挑戰，例如計算成本高和遷移性有限等問題.為了解決上述問題，本文提出了一種新型的黑盒遷移攻擊方法.首先，通過行為克隆技術對目標智能體進行模型反演，得到影子智能體；隨后，針對影子智能體設計并生成對抗樣本；最后，...

一種面向異構無人機群的博弈任務分配算法————作者：張淳;伍永江;王雪梅;

摘要：多異構無人機的任務分配是無人機群協同工作中的重要問題，尤其在任務復雜且資源有限的空域環境中，如何快速找到高效、穩定的任務分配方案是一個關鍵挑戰。本文提出了一種基于任務篩選、偏好計算與穩定匹配理論的多無人機任務分配算法。首先，通過任務區域篩選機制，根據任務需求和空域環境篩選出潛在的無人機候選集合，從而有效減少計算復雜度并提高分配效率。隨后，利用無人機偏好計算公式，初步分配無人機到各任務區域，并基于 ...

面向隱私保護的多平臺移動群智感知定價策略————作者：楊桂松;李嘉才;何杏宇;

摘要：在移動群智感知（MCS）研究中，單平臺MCS中隱私保護方法由于未考慮平臺間競爭的影響，難以直接應用于多平臺環境， 而多平臺MCS中尚未有針對平臺隱私保護的相關研究。為解決這一問題，本文提出了一種面向隱私保護的多平臺定價策略。具體而言，本文將平臺定價問題建模為多領導者-多追隨者的斯塔克爾伯格博弈：平臺作為領導者設定價格，工人作為追隨者根據價格優化其服務貢獻。此外，提出了一種基于多智能體強化學習的去中...

實體匹配策略驅動的增強社交網絡表示學習框架————作者：溫志鵬;杜航原;王文劍;

摘要：社交網絡因其建模用戶行為和關系的能力，被廣泛應用于社交挖掘與推薦系統等領域.然而，僅依賴社交網絡表示可能因缺乏用戶背景信息而導致描述片面化，從而影響下游任務的性能.為此，本文引入知識圖譜作為外部知識，與社交網絡進行融合以實現信息補充.針對融合過程中存在的數據異質性和嵌入空間不一致問題，本文提出了一種實體匹配策略驅動的增強社交網絡表示學習框架GEMF.GEMF通過獨立編碼器分別學習兩種數據的嵌入表示...

基于屬性加密技術的去中心化跨鏈車聯網數據共享方案————作者：俞惠芳;周雯澤;

摘要：針對車聯網中隱私泄露、數據易被非授權訪問及篡改、云存儲系統單點故障等問題，提出一種基于屬性加密技術的跨鏈數據交互方法。傳統單區塊鏈模式存在數據共享壁壘，難以實現不同品牌車輛鏈間的數據互通，存儲模式單一且無法規避數據孤島問題。所提方案通過中繼鏈、云存儲系統和可擴展的拜占庭容錯共識機制的融合，解決了傳統單區塊鏈模式的可擴展性限制和海量數據的存儲問題，設置訪問樹結構和文件訪問有效期進行細粒度訪問控制。分...

面向教學評估的圖注意力網絡情感分析模型————作者：柯昌博;任知臨;張伯雷;

摘要：隨著深度學習的發展，預訓練模型、圖神經網絡等技術的廣泛應用，課堂教學評價已成為人工智能和智慧教育領域的研究熱點。本文提出了圖注意力網絡和預訓練模型BERT相結合的細粒度情感分析模型，其中方面類別情感分析(ACSA)被分為方面檢測(ACD)和方面情感分析(ASC)且共用同BERT參數，同時利用句子依存關系的圖注意力網絡強化上下文語義來提升模型性能，實驗證明了在公開數據集中，本文的模型具有更高的準確率...

Top-k不相交對比模式挖掘————作者：王小丫;武優西;王月華;李艷;

摘要：對比模式挖掘專注于識別不同類別數據庫之間具有顯著差異的模式，然而，現有的對比序列模式挖掘算法需要用戶預先設置頻繁閾值，導致最終的對比模式分類準確度難以達到理想效果；而且基于對比度的挖掘算法不滿足反單調性，不能使用模式連接策略生成候選模式.為了解決上述問題，本文提出Top-k不相交對比模式挖掘算法TDCP，該算法采用Top-k策略，以對比度衡量模式分類能力，無需手動設置頻繁閾值；采用位置索引結構計算...

融合圖破壞與對比學習的跨域推薦方法————作者：翟遠鵬;魏楚元;卓勝達;王昌棟;黃書強;劉杰;

摘要：跨域推薦作為一種有效解決傳統推薦系統數據稀疏性問題的方法，近年來廣泛受到關注。現有的跨域推薦模型通常通過遷移源領域的豐富信息來彌補目標領域的稀疏數據，從而提升推薦效果。這些方法面臨兩個主要挑戰：一方面，遷移的輔助信息可能包含噪聲，干擾源領域有效信息的傳播；另一方面，許多模型未能充分挖掘用戶-物品交互圖中的高階信息，尤其是物品之間的潛在關系。為解決這些問題，本文提出了一種融合圖破壞與對比學習的跨域推...

基于動態變異分析的深度神經網絡測試輸入優先級排序方法————作者：楊珍;楊志斌;周勇;張海;

摘要：深度神經網絡(DNN)測試是確保DNN質量的常用方法之一。然而，標記測試輸入以驗證DNN預測正確性的成本非常高，這會在很大程度上影響DNN測試的效率，甚至影響整個DNN開發過程。因此，優先標注能夠揭示DNN模型錯誤行為的測試輸入，不僅有助于加速模型缺陷的修復，還能顯著提高測試效率。本文提出了一種基于動態變異分析的深度神經網絡測試輸入優先級排序方法DMAPRI，旨在有限時間內標記更多能暴露DNN錯誤...

融合全局和局部特征的多階段漸進圖像去雨網絡————作者：劉叢;王曉藝;

摘要：針對雨紋大小的多樣性，設計了一個融合全局和局部特征的多階段漸進圖像去雨網絡MSPGLN (Multi-stage Progressive Global-Local Network for Image Deraining) 旨在實現高效的圖像去雨任務。首先，提出了一個多級漸進網絡結構，其分為兩個階段，能夠逐漸去除不同特征的雨紋。在第一階段中，使用較大的感受野來關注較大的的雨紋結構，將原本較小或中等的...

面向VRM模型的軟件需求的形式化組合驗證方法————作者：戴嘉磊;胡軍;董亞炯;董澤華;王立松;

摘要：如何對軟件需求展開有效驗證是當前國內民機系統安全攸關軟件研發過程中的重要挑戰.本文對基于變量關系模型(VRM：Variable Relation Model)的機載軟件需求形式化建模與驗證過程中出現的狀態空間爆炸問題，提出了一個面向VRM需求模型的狀態空間等價語義劃分準則和形式化組合驗證方法框架，包括：基于VRM模型的結構和語義，構建變量依賴圖(VDG：Variable Relation Grap...

BART驅動的跨領域方面詞與情感詞聯合抽取方法————作者：郝雯娜;劉韌;李曉戈;

摘要：跨領域方面級情感分析面臨目標領域標注數據不足以及不同領域間文本特征差異帶來的領域適應問題。為此，本文提出一種基于BART的跨領域數據增強框架，利用大語言模型結合源領域的語義信息，為目標領域生成高質量的標注數據，以解決數據短缺問題。首先，采用BERT-BiLSTM-CRF架構結合Transformer編碼器，為目標領域的未標注數據分配偽標簽。其次，提取不同領域標注數據和偽標注數據的特定領域特征，并對...

思維鏈推理的方面級情感分析模型————作者：黃俊光;繆裕青;劉同來;張萬楨;蔡國永;

摘要：現有的方面級情感分析方法，大多是通過分析句子中意見項和句子語義信息得到方面項的情感極性，較少考慮意見項出現的背后可能原因和句子本身所處的語境等與方面相關的潛在外部信息，而這些潛在外部信息有助于方面級的情感分析。本文提出一種基于思維鏈推理的方面級情感分析模型4-T。4-T思維鏈模型在推理過程中，由淺入深地不斷給出提示，使語言模型通過推理，不斷挖掘方面相關的潛在外部信息；利用推理出的潛在外部信息作為輔...

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