【雜志簡介】

　　《計算機系統(tǒng)應用》是中國科學院主管、中國科學院軟件研究所主辦的、面向國內外公開發(fā)行的技術性，應用性強的科技期刊，是《中國核心期刊(遴選)數(shù)據(jù)庫》收錄期刊，被《中國期刊網》和《中國學術期刊光盤版》全文收錄，是《中國學術期刊綜合評價數(shù)據(jù)庫》和《中國科學引文數(shù)據(jù)庫》的來源期刊。

　　本刊的辦刊宗旨是宣傳推廣信息技術在各行各業(yè)的應用。

　　重點是宣傳介紹計算機應用系統(tǒng)的建設(包括系統(tǒng)的規(guī)劃、設計與開發(fā)等方面)、信息技術的應用研究與開發(fā)成果以及相關技術的分析，探討與應用。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄　是《中國核心期刊(遴選)數(shù)據(jù)庫》收錄期刊，被《中國期刊網》和《中國學術期刊光盤版》全文收錄，是《中國學術期刊綜合評價數(shù)據(jù)庫》和《中國科學引文數(shù)據(jù)庫》的來源期刊。

　　【欄目設置】

　　主要欄目：IT管理論壇、系統(tǒng)建設、網絡通信、技術研討、開發(fā)園地。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　企業(yè)級服務器虛擬化性能評估方法 金俊才，許超超，JIN Jun-Cai，XU Chao-Chao

　　基于MQTT協(xié)議IM的研究和實現(xiàn) 賈軍營，王月鵬，王少華，JIA Jun-Ying，WANG Yue-Peng，WANG Shao-Hua

　　基于用戶偏好和項目屬性的協(xié)同過濾推薦算法 姚平平，鄒東升，牛寶君，YAO Ping-Ping，ZOU Dong-Sheng，NIU Bao-Jun

　　基于分塊信息熵的彩色圖像融合算法 杜欣宇，陳麗芳，劉淵，DU Xin-Yu，CHEN Li-Fang，LIU Yuan

　　網絡環(huán)境下智能產品閉環(huán)全生命周期管理系統(tǒng) 徐亭，程健，許宜春，XU Ting，CHENG Jian，XU Yi-Chun

　　一種對象化并行計算框架 唐云善，繆巍巍，TANG Yun-Shan，MIAO Wei-Wei

　　智能統(tǒng)計分析系統(tǒng) 曹占峰，劉海濤，張啟偉，CAO Zhan-Feng，LIU Hai-Tao，ZHANG Qi-Wei

　　業(yè)務流程柔性配置的研究和實現(xiàn) 李耀芳，彭慧卿，李保清，乜聚科，LI Yao-Fang，PENG Hui-Qing，LI Bao-Qing，NIE Ju-Ke

　　某型飛機空中加受油訓練模擬器的研制 謝保川，范毅晟，曾鳴，李雪青，陳磊，XIE Bao-Chuan，F(xiàn)AN Yi-Sheng，ZENG Ming，LI Xue-Qing，CHEN Lei

　　基于3G和STM32的現(xiàn)代農業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 周繼裕，韋志遠，ZHOU Ji-Yu，WEI Zhi-Yuan

　　基于ZigBee無線傳感器網絡的實驗室智能教學系統(tǒng) 徐向藝，王建璽，XU Xiang-Yi，WANG Jian-Xi

　　基于分布式GPU的彩虹表密碼攻擊系統(tǒng) 李聰，葉猛，江舟，高明，LI Cong，YE Meng，JIANG Zhou，GAO Ming

　　基于J2ME和J2EE的移動醫(yī)療咨詢系統(tǒng) 張國平，鄭均輝，李亞麗，ZHANG Guo-Ping，ZHENG Jun-Hui，LI Ya-Li

　　基于網絡的冷軋輥系信息化管理系統(tǒng) 張志軍，曹秀爽，ZHANG Zhi-Jun，CAO Xiu-Shuang

　　基于Robot Framework的MVC GUI模塊自動化測試框架 梁思秋，葛華勇，Liang Si-Qiu，GE Hua-Yong

　　改進的最小鏈接負載均衡調度算法 陳燕升，張贊波，任江濤，CHEN Yan-Sheng，ZHANG Zan-Bo，REN Jiang-Tao

　　改進的多策略的概念相似度計算方法 孫海真，謝穎華，SUN Hai-Zhen，XIE Ying-Hua

　　電子科技論文發(fā)表：基于北斗搜尋救助定位系統(tǒng)的定位終端設計

　　摘 要：北斗搜尋救助定位終端是整個系統(tǒng)的核心，該文設計了一套適用于弱勢群體定位終端，重點講述了該終端的定位模塊、單片機模塊以及無線通信模塊的電路設計，并通過硬件電路調試，將終端成功運行起來，北斗接收終端通過串口調試助手進行測試，結果表明北斗接收機能夠正常接收來自北斗衛(wèi)星和GPS衛(wèi)星的導航信息，并且能接收和發(fā)送短信。

　　關鍵詞：北斗衛(wèi)星,定位終端,無線通信

　　現(xiàn)今我們在不熟悉的場所唯一依賴的 GPS或衛(wèi)星電話，這些對老人、兒童以及智障人士來說無疑是毫無用處的，而危險無處不在，如果無法及時掌握這些人的動態(tài)信息，可能會導致悲劇的發(fā)生。因此設計一套基于北斗衛(wèi)星導航的搜尋救助系統(tǒng)是非常有必要的。在搜尋救助系統(tǒng)中定位終端需要帶在行人的身上，才可以對其進行實時的監(jiān)控、跟蹤，因此如何設計較小的定位終端在搜尋救助定位系統(tǒng)中有著至關重要的地位。在終端的設計中，文章采用了體積較小的BD/GPS雙模定位模塊UM220。TC35i模塊作為無線通信模塊。采用C8051F380單片機，一方面可以控制北斗模塊的位置信息的接收，另一方面可以控制無線通信模塊與遠程服務器進行通信。

　　計算機系統(tǒng)應用最新期刊目錄

用于小樣本PTC質量智能診斷的AoT-DCGAN和P-CNN混合深度學習模型————作者：李文哲;李浩然;王濤;馬梓瀚;汪傳磊;郭麗雪;

摘要：氣密封螺紋連接(PTC)上扣質量的智能診斷對于確保油管在高溫、高壓、酸性氣體條件下的穩(wěn)固性和密封性至關重要.準確的診斷依賴于分析不同工況下的PTC曲線以反映上扣質量,但在實際工業(yè)檢測中獲取大量有效數(shù)據(jù)面臨挑戰(zhàn).本文提出了一種端到端分類模型,它結合了異步優(yōu)化的二維深度卷積生成對抗網絡(AoTDCGAN)和用于PTC曲線診斷的二維卷積神經網絡(P-CNN),旨在提高小樣本下的分類性能.本文提出的方法首...

基于改進YOLOv8的水稻病害檢測————作者：聶俊;朱節(jié)中;

摘要：本研究提出了一種改進的YOLOv8模型(FCU-YOLOv8),用于提升水稻病害檢測的精度和效率,以應對水稻病害種類繁多、背景復雜及病害間特征差異小等問題.在YOLOv8主干網絡的C2f模塊基礎上,采用了FasterNeXt模塊替換. FasterNeXt模塊通過優(yōu)化網絡結構減少了計算量和內存訪問量,同時提高了特征提取的效率,從而降低模型的推理成本.設計了C3K模塊(多尺度卷積模塊)和CPSA模塊...

面向移動VR頭顯的超高分辨率國畫紋理顯示方法————作者：于豐源;姜忠鼎;

摘要：高清晰、低延時顯示中國畫紋理是中國畫VR展示應用的重要需求,移動VR頭顯有限的運行時內存、顯存難以實現(xiàn)大量高分辨率中國畫紋理同時加載及實時顯示.此外,受限于移動VR設備的低顯示分辨率和紋理mimap管理機制,用戶通過頭顯直接觀察到最清晰紋理細節(jié)比較困難.本文給出一種改進的虛擬紋理方法,主要對已有虛擬紋理方法的分塊請求計算和分塊加載兩個階段進行優(yōu)化.在分塊請求計算階段,加入放大輔助視角的分塊請求計算...

基于改進RT-DETR的道路缺陷檢測————作者：樸恒劍;朱明;

摘要：道路損壞對道路的使用壽命和安全性構成極大威脅,及早發(fā)現(xiàn)道路損壞有利于進行維護和修理.傳統(tǒng)的道路缺陷檢測技術通常依賴于手動視覺檢測和車載道路路面監(jiān)控系統(tǒng),然而這些方法在很大程度上受道路維護人員經驗的影響.隨著深度學習的發(fā)展,越來越多的研究者將其應用于道路缺陷檢測領域,其中最常見的當屬YOLO系列目標檢測方法及其各種變體.但這類方法大多需要進行后處理操作,這會阻礙模型優(yōu)化、損害魯棒性并導致檢測器延遲推...

動態(tài)手語識別綜述————作者：王哲楷;馮云霞;王佳文;

摘要：手語是用手勢比量動作,根據(jù)手勢的變化模擬形象或者音節(jié)以構成的一定意思或詞語,手語是聽力障礙者或無法用言語交流的人普遍采用的一種交際工具.隨著計算機視覺和深度學習的不斷發(fā)展,手語識別技術隨之出現(xiàn)并不斷發(fā)展,使普通人與聾啞人士交流成為可能.然而,動態(tài)手語的復雜性和變化性使得對手語的精確檢測和識別仍具挑戰(zhàn).為了推動該領域的研究,本文深入調研現(xiàn)有的動態(tài)手語識別方法和技術.首先,調研了動態(tài)手語識別技術的發(fā)展...

融合改進注意力的自適應雙分支密集行人檢測————作者：李建東;焦曉光;曲海成;

摘要：為解決復雜背景干擾導致的行人檢測精度低和漏檢率高的問題,本文提出一種融合改進注意力的自適應雙分支密集行人檢測算法DACD-YOLO.首先,主干網絡采用自適應融合雙分支結構,通過動態(tài)權重實現(xiàn)不同特征的融合,并引入深度可分離卷積降低計算量,有效緩解傳統(tǒng)單分支網絡中信息丟失的問題;其次,提出自適應視覺中心,通過動態(tài)優(yōu)化增強層內特征提取,并重設通道數(shù)以平衡精度與計算量;然后,提出坐標雙通道注意力機制,結合...

基于改良編碼與高斯過程的交互式醫(yī)學圖像分割————作者：張小瑞;莫云菲;孫偉;

摘要：醫(yī)學圖像分割是眾多醫(yī)學臨床應用的基礎與關鍵組成.近年來,交互式分割方法憑借其在復雜臨床任務中的高準確性和魯棒性受到廣泛關注.然而,現(xiàn)有基于深度學習的交互式分割方法在用戶交互的利用上仍有不足,特別是在交互編碼設計和像素分類等方面.針對上述問題,本文提出了一種包含“近中心點”和“外邊緣點”的混合交互設計,以保障交互成本并對用戶意圖進行精準捕捉;同時,通過高斯衰減函數(shù)對現(xiàn)有測地線距離編碼方法進行加權,以...

基于深度哈希的多模態(tài)臨床數(shù)據(jù)相似病例檢索————作者：謝明朗;袁貞明;施軍平;田昕;

摘要：隨著電子健康檔案(EHR)的普及,相似患者檢索已成為支持輔助診斷和制定治療計劃等臨床決策的重要任務.然而, EHR數(shù)據(jù)具有高維度、異構性且數(shù)量大的特點.為了有效整合多模態(tài)臨床數(shù)據(jù)并實現(xiàn)高效檢索,本文提出了一種基于深度哈希的多模態(tài)臨床數(shù)據(jù)相似病例檢索模型——MCDF.該模型根據(jù)不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特性,將結構化文本數(shù)據(jù)、非結構化文本數(shù)據(jù)、和圖像數(shù)據(jù)分別使用多層感知機(multi-layer percept...

基于多尺度特征融合的混合雙路徑CNN-MLP故障診斷模型————作者：丁傳龍;花國祥;蔣亮;郭永信;

摘要：滾動軸承在機械系統(tǒng)中至關重要,低頻率故障通常由于其發(fā)生概率低而導致數(shù)據(jù)樣本稀缺,這使得相關數(shù)據(jù)的采集和處理面臨挑戰(zhàn),若處理不當可導致嚴重的安全隱患和經濟損失.為應對這一問題,本研究提出了一種結合傳統(tǒng)信號處理方法與深度學習模型的卷積神經網絡(CNN)與多層感知機(MLP)的雙路徑故障診斷模型.特征工程提取方面,本研究采用離散小波變換(DWT)和連續(xù)小波變換(CWT)相結合的方法,結合平均下采樣技術從...

基于雙層多智能體大模型的點擊誘餌檢測————作者：袁旭;朱毅;強繼朋;袁運浩;李云;

摘要：點擊誘餌是指用夸張或驚奇的標題吸引用戶點擊,近年來已在新聞門戶和社交媒體等在線應用中呈現(xiàn)泛濫趨勢,導致用戶的不良體驗甚至引起網絡欺詐.大模型由于強大的語義理解和文本生成能力,已在一系列自然語言處理任務中取得優(yōu)異的效果.但是,大模型在面對如點擊誘餌檢測這類決策邊界不清晰的特定領域問題時很容易產生幻覺,為此,我們提出基于雙層多智能體大模型的方法,在不需要微調整個大模型的情況下,有效提升了點擊誘餌檢測的...

基于圖像對比增強的大型視覺語言模型物體幻覺緩解————作者：卜立平;常貴勇;于碧輝;劉大偉;魏靖烜;孫林壯;劉龍翼;

摘要：大型視覺語言模型(LVLM)在理解視覺信息和運用語言表達方面展現(xiàn)出了非凡的能力.然而,在LVLM進行問答的過程中,它通常受到物體幻覺問題的困擾,具體表現(xiàn)為生成的文本內容看似合理,但實際上卻與圖片中的信息不相符,造成了文本與圖片之間的不匹配現(xiàn)象.為解決這一問題,本文通過實驗發(fā)現(xiàn),物體注意力的缺失是導致物體幻覺的關鍵因素.為緩解此問題,本文引入了圖像對比增強方法 (ICE). ICE是一種無需訓練、操...

MRAU-Net:基于改進U-Net和注意力機制的視網膜血管分割————作者：謝佳鋒;廖光忠;

摘要：由于眼底圖像背景復雜、毛細血管細小且模糊以及噪聲干擾等原因,傳統(tǒng)視網膜血管分割算法容易出現(xiàn)識別不準確和斷連等問題.針對這些問題,提出一種基于改進U-Net和注意力機制的視網膜血管分割算法(MRAUNet).為解決特征提取不充分問題,設計了多尺度殘差卷積模塊(MSRCB)來代替U-Net傳統(tǒng)的卷積塊;為了減少信息丟失和噪聲干擾,在瓶頸層嵌入雙維注意力優(yōu)化模塊(DAOM);為了減少在編解碼過程中造成的...

多注意力融合的TransUNet醫(yī)學影像分割模型————作者：趙亮;趙雨祺;金海波;

摘要：精確識別組織器官和病變區(qū)域是醫(yī)學影像分析中最重要的任務之一.在現(xiàn)有的醫(yī)學影像語義分割研究中,基于U-Net結構的模型占據(jù)了主導地位. TransUNet結合了CNN和Transformer的優(yōu)勢,彌補了兩者在捕捉長程依賴和提取局部特征方面的不足,但在提取和復原特征的位置時仍不夠準確.針對此問題,提出了一種多注意力融合機制的醫(yī)學影像分割模型MAF-TransUNet.該模型首先在Transforme...

融合多視圖對比學習和知識圖譜的推薦算法————作者：王光;姜皓;

摘要：當前多數(shù)圖對比學習驅動的推薦系統(tǒng)模型傾向于依賴單一視圖進行訓練,這種做法不可避免地限制了模型對復雜數(shù)據(jù)特征的全面捕捉能力.為此,提出一種融合多視圖對比學習和知識圖譜的推薦算法MKCLR (multi-view knowledge contrastive learning recommendation).首先,使用了3種視圖增強方法,分別是隨機邊丟棄,添加均勻噪聲擾動和隨機游走算法,為知識圖譜和用戶...

MCCNET:特征增強的雙分支多器官圖像分割模型————作者：郭俊林;陳平華;陳一嘉;詹晗暉;

摘要：針對腹部CT圖像多器官分割面臨的不同器官大小形態(tài)不一、相鄰器官邊界難以確認以及低對比度等挑戰(zhàn)問題,提出一種特征增強的雙分支多器官分割模型.模型總體采取編碼器-解碼器結構:編碼器采取主/從雙分支結構,主分支使用Mamba捕捉多器官全局依賴信息,從分支使用CNN逐層提取多器官局部信息,同時設計級聯(lián)上下文模塊將從分支局部細節(jié)特征補充到主分支中;解碼器設計多尺度特征融合模塊和深度特征增強模塊,多尺度特征融...

融合位置先驗的生成對抗模仿學習軌跡生成————作者：王威;于娟;邱晟;姚鑫;阮方昱;

摘要：現(xiàn)有基于生成對抗模仿學習(GAIL)的軌跡生成方法多采用馬爾可夫決策過程(MDP)建模人類移動規(guī)律,在訓練數(shù)據(jù)有限的情況下,這些工作難以學習到動作選擇與位置間的潛在關系,并且計算狀態(tài)轉移函數(shù)時也沒有考慮到位置間的距離約束,生成的軌跡質量有待提升.為此,本文提出了一種基于生成對抗模仿學習的軌跡生成方法,該方法首先將位置相關的動作分布先驗知識融入到生成器中,幫助模型理解在特定位置上動作的變化模式,指導...

結合動態(tài)緩沖池和時間遞減約束的離線到在線強化學習————作者：閆雷鳴;朱永昕;劉健;

摘要：離線到在線強化學習中,雖然智能體能夠通過預先收集的離線數(shù)據(jù)進行初步策略學習,但在線微調階段,早期過程常常表現(xiàn)出不穩(wěn)定性,且微調結束后,性能提升幅度較小.針對這一問題,提出了兩種關鍵設計:1)模擬退火的動態(tài)離線-在線緩沖池, 2)模擬退火的行為約束衰減.第1種設計在訓練過程中利用模擬退火思想動態(tài)選擇離線數(shù)據(jù)或者在線交互經驗,獲得優(yōu)化的更新策略,動態(tài)平衡在線訓練的穩(wěn)定性和微調性能;第2種設計通過帶降溫...

融合雙域特征的CBCT-CT生成對抗網絡————作者：王興凡;李曙;

摘要：錐形束計算機斷層掃描(cone beam computed tomography, CBCT)因其與現(xiàn)代直線加速器系統(tǒng)的集成而被廣泛用于圖像引導放射治療.然而,由于其圖像質量不如CT,這給實現(xiàn)最佳治療計劃帶來了重大挑戰(zhàn).本研究提出一個名為DDFGAN (dual-domain feature fusion generative adversarial network)的新模型,旨在改善CBCT圖像...

融合自注意力機制和提示學習的個性化可解釋推薦算法————作者：吳永慶;劉霄;

摘要：在個性化可解釋推薦系統(tǒng)中,用戶ID是實現(xiàn)個性化的重要標識符.現(xiàn)有的算法通常采用encoder-decoder架構來生成個性化可解釋的推薦,然而這種方法增加了算法的復雜性和計算成本,限制了算法的精度表現(xiàn).為了解決這一問題,本文提出了一個融合自注意力機制和提示學習的個性化可解釋推薦算法(PERSP).該算法通過在BERT的輸入層引入提示學習并對其進行微調,以增強算法的可解釋性.為了克服BERT無法直接...

基于多元嵌入增強網絡的少樣本圖像分類算法————作者：徐震;

摘要：少樣本圖像分類旨在從有限的標注數(shù)據(jù)中學習分類器.盡管現(xiàn)有方法已取得顯著進展,但由于訓練樣本有限、類內差異過大、類間差異過小,支持樣本與查詢樣本容易發(fā)生混淆,導致現(xiàn)有方法在提取有用特征和準確區(qū)分圖像類別方面仍面臨挑戰(zhàn).為了解決這些問題,我們設計了一種新的多元嵌入增強網絡.該網絡輕量且高效,通過生成一組特征嵌入來表示圖像,而非僅依賴單一的圖像級特征.它能夠生成多種層析結構,從而學習更豐富的特征表示,減...

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• 省級中國數(shù)據(jù)通信
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