期刊簡介

　　《計算機科學與探索》是由中華人民共和國工業和信息化部主管、華北計算技術研究所主辦的國內外公開發行的計算機學報級高級學術期刊，中國計算機學會會刊，工業和信息化部優秀科技期刊，中國科技論文統計源期刊(中國科技核心期刊)，中國科學引文數據庫來源期刊，并被“萬方數據--數字化期刊群”、“中國學術期刊網絡出版總庫”、“中文科技期刊數據庫”、“美國《劍橋科學文摘(CSA)》”、“波蘭《哥白尼索引》”收錄。 內容包括高性能計算機，體系結構、并行處理，計算機科學新理論、算法設計與分析、人工智能與模式識別、系統軟件，軟件工程、數據庫、計算機網絡、信息安全、計算機圖形學與計算機輔助設計、虛擬現實、多媒體技術及交叉學科的相互滲透和新理論的衍生等(如：認知科學、神經信息學、量子信息學、生物信息學等)。

　　歷史沿革

　　現用刊名：計算機科學與探索

　　創刊時間：2007

　　該刊被以下數據庫收錄：

　　Pж(AJ) 文摘雜志(俄)(2011)

　　獲獎情況

　　工業和信息化部優秀科技期刊;

　　中國計算機學會優秀會刊

　　國外數據庫收錄：

　　本刊MARC數據 本刊DC數據

　　國家圖書館館藏 上海圖書館館藏

　　辦刊方針

　　本刊堅持“雙百”方針，傳播計算機信息，把握行業動態，探索計算機發展規律，開拓計算機科學技術發展新思路，促進科技交流。

　　刊登內容

　　本刊堅持刊登計算機(硬件、軟件)各學科具有創新性、前沿性、導向性、開拓性及探索性的科研成果。刊登內容提要：高性能計算機，體系結構、并行處理，計算機科學新理論、算法設計與分析、人工智能與模式識別、系統軟件，軟件工程、數據庫、計算機網絡、信息安全、計算機圖形學與計算機輔助設計、虛擬現實、多媒體技術及交叉學科的相互滲透和新理論的衍生等(如：認知科學、神經信息學、量子信息學、生物信息學等)。

　　讀者對象

　　本刊讀者為計算機相關專業科研開發人員、工程技術人員及大專院校師生。

　　主要欄目

　　本刊設有綜述·探索、簡訊、學術研究、專題報導、專題報導等欄目。

　　收錄情況

　　國家新聞出版總署收錄　被列為“中國科學引文數據庫來源期刊”，并被“萬方數據——數字化期刊群”、“中國學術期刊網絡出版總庫”、“美國《劍橋科學文摘(CSA)》”、“波蘭《哥白尼索引》”收錄。

　　雜志優秀目錄參考：

　　1. 《計算機科學與探索》編輯委員會

　　2. 《計算機科學與探索》投稿須知

　　3. 三維形狀特征提取技術研究進展劉璇，李海生，蔡強，曹健，LIU Xuan，LI Haisheng，CAI Qiang，CAO Jian

　　4. 基于GPU平臺的有效字典壓縮與解壓縮技術覃子姍，顧璠，秦曉科，陳銘松，QIN Zishan，GU Fan，QIN Xiaoke，CHEN Mingsong

　　5. 基于圖形信息的HEVC幀間預測快速算法張強，袁春，ZHANG Qiang，YUAN Chun

　　6. HPC機群分布式強制訪問控制技術可行性研究霍建同，李云春，楊秀梅，HUO Jiantong，LI Yunchun，YANG Xiumei

　　7. 歡迎訂閱2014年《計算機科學與探索》、《計算機工程與應用》雜志

　　8. 面向移動機器人應用的跨平臺自適應軟件框架孫輝，洪學志，許暢，馬曉星，SUN Hui，HONG Xuezhi，XU Chang，MA Xiaoxing

　　9. 服務化軟件系統的運行時資源動態分配方法王歡歡，陳碧歡，彭鑫，趙文耘，WANG Huanhuan，CHEN Bihuan，PENG Xin，ZHAO Wenyun

　　10. J2EE應用軟件的架構安全評估方法杜長霄，李曉紅，石紅，馮志勇，DU Changxiao，LI Xiaohong，SHI Hong，FENG Zhiyong

　　11. 滿足原子事務的QoS感知的自適應服務選擇楊榮，李兵，杜寶同，熊偉，何鵬，YANG Rong，LI Bing，DU Baotong，XIONG Wei，HE Peng

　　12. CCA三支決策模型的邊界域樣本處理張燕平，鄒慧錦，邢航，趙姝，ZHANG Yanping，ZOU Huijin，XING Hang，ZHAO Shu

　　13. 多覆蓋近似空間中的粗糙集模型王麗娟，楊習貝，吳陳，WANG Lijuan，YANG Xibei，WU Chen

　　14. 計算文本的情感描述值的算法齊保元，史忠植，QI Baoyuan，SHI Zhongzhi

　　通信技術雜志投稿：信息技術在體育教學中的應用

　　摘 要：隨著科學技術的迅猛發展，信息技術越來越廣泛地應用于各個領域，怎樣把信息技術與體育課程有效整合，達到課堂教學效果的最優化是每位體育教師所面臨的課題。本文結合自身的實踐，做了有益的嘗試。

　　關鍵詞：通信技術雜志,信息技術, 體育

　　在新課標下，如何做到將信息技術合理應用到體育教學中，激發學生興趣，開發教學資源，優化教學過程呢?筆者結合個人教學實際，談談自己的看法。

　　一、運用信息技術可以激發學生的學習興趣

　　由于學生感興趣的體育項目各不相同，面對自己不喜歡的項目教學，部分學生不能積極參與其中，導致教學效果不佳。將信息技術與體育課程相整合，能夠改變傳統的教學方法和學習方法，調節課堂氣氛，有利于創設良好的學習情境，從而激發學生的學習興趣。如：在進行籃球教學時，筆者先播放一段NBA五佳球集錦，學生看后不僅僅是發自內心的贊嘆和驚喜，并且躍躍欲試，這樣提高了他們參與籃球運動的熱情，激發了興趣，變“要我學”為“我要學”，從而充分發揮了學生的主體地位。

　　計算機科學與探索最新期刊目錄

具有復制魯棒性的高效數據交易估值框架————作者：陳思遠;陳辰;袁野;李博揚;

摘要：隨著數據交易市場的興起，數據價值評估成為關鍵技術問題。盡管數據夏普利值是一種公平的數據價值度量方法，但其高昂的計算成本和對數據復制攻擊缺乏抵御能力，嚴重限制了在實際數據交易場景中的應用。為此，本文提出了一種高效且具備復制魯棒性的數據交易估值框架。首先，針對數據夏普利值計算效率低下的問題，本文優化了數據集合效用計算后的更新策略，提出了一種高效的數據夏普利值近似算法——OA-Shapley（One f...

多語言平行情感語料庫的構建與研究————作者：張浩;李世琪;刁宇峰;楊亮;林鴻飛;樊小超;

摘要：在自然語言處理領域，多語平行語料庫的構建與應用日益成為研究熱點，其在跨文化交流、機器翻譯、情感分析及智慧問答等領域的應用價值愈發凸顯。特別是在“一帶一路”倡議背景下，深化中蒙兩國在文化、經濟及社會領域的交流合作具有重要意義。因此，本研究構建了一個涵蓋中文、傳統蒙文和新蒙文的多語平行情感語料庫，以推動蒙文體系下的情感分析研究。該語料庫的構建不僅有助于深化中蒙兩國間的文化交流與合作，促進中國民族團結及...

面向癲癇EEG信號檢測的對抗混合TSK模糊分類器————作者：于林表;卞則康;瞿佳;張進;王士同;

摘要：近年來，基于棧式集成結構的深度TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊分類器已成為TSK模糊分類器研究熱點之一，與傳統單一的TSK模糊分類器相比，深度TSK模糊分類器不僅具有增強的泛化能力，而且具有較好的可解釋性。然而，當深度TSK模糊分類器應用于癲癇EEG (Electroencephalogram)信號檢測時，需要解決如下兩個挑戰：(1)如何改進現有的深度結構，在保證癲癇EEG信號檢...

IMLS：用于大規模屬性圖的迭代有損圖摘要方法————作者：趙丹楓;馬健;賀琪;鄭小羅;李明剛;

摘要：隨著計算資源的進步，越來越多的現實世界數據以圖的形式存儲在計算機中。然而，直接處理大規模圖所需的時間和資源成本不斷攀升。有損圖摘要技術在確保保留圖的整體結構和主要屬性的前提下，對圖進行精煉和刪減，從而生成一個近似輸入圖的緊湊表示，來獲得較小存儲需求和更高計算效率。然而，已有的工作通常面臨計算效率與摘要質量的不平衡，或缺乏節點屬性的納入。為了解決這些問題，本研究提出了一種基于迭代最小哈希局部敏感哈希...

設備故障診斷檢索式問答算法框架研究————作者：魏征;宋曉;李璽;謝方方;李驍;

摘要：在設備故障診斷智能問答領域，傳統的實體鏈接和意圖識別方法在長文本處理中存在精度低、消歧困難、意圖識別不準確等問題。同時，大模型問答系統在該領域存在答案精確度有限、計算開銷較高的問題，難以滿足高精度、高實時性的應用需求。為此，提出了一種檢索式問答算法框架，該框架通過協同優化實體鏈接與意圖識別模塊提升檢索性能。實體鏈接模塊采用多特征融合方法，整合文本特征與語義特征信息；意圖識別模塊構建基于全局與局部語...

面向微服務系統異常檢測的多模態時空增強模型————作者：馬淵沐;丁凱琪;李榮華;

摘要：異常檢測作為確保微服務系統健康和性能的關鍵環節，已經成為智能運維領域的一個熱點問題。然而現有異常檢測方法存在3個重要問題：（1）微服務系統中收集的指標、日志和調用鏈等異構監測數據的關聯分析不足導致假陰性.（2）對異構數據時空特征挖掘不充分導致假陽性。（3）異常檢測結果無法綜合表征微服務系統狀態，缺乏可解釋性。為了克服這些問題，提出一種多模態時空增強異常檢測框架STEAD(Spatial-Tempo...

第40屆中國計算機應用大會CCF NCCA 2025征稿通知

摘要：<正>隨著人工智能、大數據、大模型、區塊鏈、物聯網、云計算、5G、數字孿生等為代表的計算機應用技術快速發展，并與各行各業融合程度進一步加深，支持各類工業設備、信息系統、業務流程、企業產品與服務、人員之間的互操作技術也愈加復雜，構建一個更高效、更安全、更智能的計算機應用技術體系是各行業領域當前面臨的重要挑戰。由中國計算機學會（CCF）主辦，CCF計算機應用專業委員會、北京郵電大學承辦的第40屆中國計...

第42屆CCF中國數據庫學術會議（NDBC 2025）征文通知

摘要：<正>CCF中國數據庫學術會議始于1977年，是由數據庫專業委員會舉辦的中國數據庫領域的最高學術會議。自1999年數據庫專委會成立以來，數據庫專委會繼承中國數據庫多年來形成的優良傳統，致力于辦好這一傳統的數據庫盛會，為中國大陸、香港、臺灣、澳門和海外華裔數據庫研究者、開發者和用戶提供一個大中華數據庫論壇，交流有關數據庫研究與應用的成果和經驗，探討數據庫領域所面臨的關鍵性挑戰問題和研究方向，至今已成...

《計算機科學與探索》投稿須知

摘要：<正>《計算機科學與探索》是由中國電子科技集團公司主管、華北計算技術研究所主辦的國內外公開發行的高級學術期刊，中國計算機學會會刊，中國百強科技期刊，工業和信息化部優秀科技期刊，北大中文核心期刊，中國科學引文數據庫（CSCD）核心期刊，中國科技論文統計源期刊（中國科技核心期刊），RCCSE中國核心學術期刊，中國學術期刊綜合評價數據庫（CAJCED）統計源期刊，中國科技論文與引文數據庫（CSTPCD）...

醫學領域多模態知識圖譜融合技術發展現狀研究————作者：時振普;呂瀟;董彥如;劉靜;王曉燕;

摘要：多模態知識圖譜利用文本、視覺等多模態數據對實體、關系及事件進行建模，展現出強大的數據處理能力，為人工智能領域提供更豐富、深入的理解，也因此備受醫學領域矚目，其在醫學數據處理、潛在價值挖掘等多類研究中均取得顯著成效。為更好地厘清多模態知識圖譜在醫學領域的研究現狀，首先闡述多模態知識圖譜基本知識及醫學領域多模態知識圖譜構建難點與相關數據集；其次從傳統方法及深度學習方法兩個角度分析多模態知識圖譜融合涉及...

基于時域頻域混合特征的多變量時序預測模型————作者：閔鋒;劉宇卓;劉煜暉;劉彪;

摘要：目前多變量時間序列預測方法主要是將時間序列轉換為頻域表示來提取特征信息，然而頻域表示下序列會損失部分時域信息造成精度損失，且傳統注意力機制會產生平方級時間復雜度。針對上述問題，提出了一種基于時域頻域混合特征的多變量時序預測模型（TFMformer）。模型采用多尺度切分操作，以多尺度混合的視角分解出更準確語義，增強模型捕獲序列綜合語義信息的能力并通過切片操作減少模型輸入token數來降低時間復雜度。...

時空交叉注意力特征融合的交通流量預測模型————作者：孟祥福;徐永杰;翁雪;

摘要：交通流量預測是智能交通系統的核心組成部分，對高效的交通管理和規劃至關重要。針對現有方法在動態時空依賴建模和特征表示方面存在的不足，本文提出了一種時空交叉注意力特征融合的交通流量預測模型。首先，通過構建動態多特征嵌入模塊，融合原始數據、周期性、空間和時空自適應嵌入，生成交通流量數據內在的時空特征表示，提升了模型對多樣化交通模式的適應能力。其次，基于Transformer編碼器架構，設計并行的時空自注...

基于分布感知優化的高魯棒推薦方法————作者：檀彥超;周子皓;馬國芳;王石平;黃維;陽及;李天瑞;

摘要：隨著個性化推薦系統在各類平臺上的廣泛應用，如何精確理解并建模復雜的用戶行為和海量物品信息成為關鍵挑戰。傳統推薦系統經常忽視由好奇心或誤操作產生的困難樣本，這些未經處理的困難樣本如果處理不當，則可能會導致模型偏差和性能降低。此外，傳統推薦系統往往僅考慮單一用戶-物品交互，未能從分布的角度捕捉高階關聯。針對上述問題，本研究提出了一種基于分布感知優化的高魯棒推薦方法（DORRec），旨在無監督條件下匹配...

基于時間特征的圖卷積新聞推薦模型————作者：楊智勇;陳佳慧;許沁欣;

摘要：針對現有新聞推薦系統在動態特征提取中未能有效挖掘用戶交互數據與閱讀習慣信息的問題，本文提出一種基于時間特征的圖卷積網絡模型TimelyGCN。該模型充分考慮用戶停留時長、閱讀行為的時序特征以及新聞的生命周期屬性，以刻畫用戶興趣的演化和新聞內容的新鮮度變化。在新聞特征提取階段，引入閱讀時長數據，并結合時態建模與語義分析，深度挖掘用戶與新聞內容的動態關聯。同時，本文構建用戶-新聞交互圖，并在預訓練階段...

衛星可見光影像三維信息提取研究綜述————作者：鄧毅;解文彬;殷宏;張京晶;白瑋;

摘要：衛星影像的三維信息提取技術是地理信息科學的重要研究方向，其核心在于挖掘單視圖、雙視圖及多視圖中隱含的相似性、幾何性、光影模型信息與時序信息，以實現精準的地表三維重建。圍繞四大信息類別展開綜述：相似性信息、幾何信息、光影模型信息以及時序信息。重點探討的是相似性信息提取，在該技術上聚焦于立體匹配技術，涵蓋雙視影像的傳統方法與深度學習方法和多視影像深度學習方法總結，闡明其在復雜地形中提升三維重建精度的策...

融合多視角信息的朋友關系預測方法————作者：馬志慧;陳紅梅;楊培忠;王麗珍;

摘要：位置社會網絡（LBSNs）是一類融合了朋友關系和用戶簽到軌跡的社會網絡，其廣泛應用于興趣點推薦、活動策劃和朋友關系預測等任務。然而，現有的朋友關系預測方法在處理用戶簽到軌跡時，在空間維度上忽略了用戶的興趣點偏好和空間約束，在時間維度上忽略了用戶興趣點偏好的動態變化。針對上述問題，提出融合多視角信息的朋友關系預測方法（FPIMV），旨在通過捕獲用戶簽到軌跡中的空間、時間信息以及用戶間的朋友關系等多視...

三維重排MLP驅動的跨維交互式弱監督視頻異常檢測————作者：張一帆;嚴豫;劉特立;陳鵬;

摘要：視頻異常檢測（Video Anomaly Detection，VAD）已成為計算機視覺領域的一項重要任務。目前，弱監督視頻異常檢測（Weakly-supervised Video Anomaly Detection，WVAD）已經成為視頻異常檢測的主流方法之一。然而，現有方法存在將各視頻段視為獨立同分布的示例，忽略了視頻級時空依賴關系的問題。針對上述問題，提出了一種三維重排MLP驅動的跨維度特征交...

基于時空特征融合與序列重構的時間序列異常檢測————作者：楊彬;馬廷淮;黃學堅;王宇博;王朝明;趙博文;于信;

摘要：異常檢測是時間序列分析的關鍵組成部分，旨在識別時間序列中的異常事件。針對傳統方法在融合時空相關性、捕捉序列常態分布以及時變特性方面的局限性，提出了一種基于時空特征融合與序列重構的時間序列異常檢測模型（AnomNet）。首先，時空特征融合網絡（STF）結合時域卷積網絡和圖注意力影響網絡，分別捕捉時域長期依賴和全局屬性關聯，實現時空特征的聯合建模；隨后，時間序列重構網絡（TSR）采用多層編碼器-解碼器...

雙重細化門控自適應融合的道路裂縫檢測算法————作者：馮永安;張紫揚;張旭;

摘要：道路裂縫存在缺陷類型多樣、異常區域復雜等特點，當前的目標檢測算法在通道和空間維度存在冗余的特征處理、階段信息的盲目式融合等問題，導致網絡效率低、關鍵信息丟失。本文提出了一種雙重細化門控自適應融合網絡(DR-DETR)，在潛在空間中實現特征在通道和空間維度上的雙重精細化處理，既解決上述問題的同時，也提高了道路裂縫的檢測精度。構建一種通道-空間雙重細化的信息蒸餾機制，分別對通道和空間維度內冗余的特征進...

基于成對關系向量卷積的知識圖譜補全研究————作者：張宇晨;朱曉旭;李培峰;

摘要：知識圖譜補全旨在依據知識圖譜中已知三元組推理出缺失的三元組，以解決知識圖譜的不完整性問題。現有方法大多將實體和關系直接融合提取特征，忽略了三元組中之間的共性特征和具體屬性。為此，該文提出了一種基于成對關系向量的卷積神經網絡模型ConvPair，通過成對關系建模、特征融合優化和關系感知卷積操作，提升知識圖譜補全的鏈接預測性能。ConvPair模型的核心思想是將關系r拆分為頭關系rh和尾關系rt，rh...

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