【刊物簡介】

　　《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》系中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)刊之一，創(chuàng)刊于1984年，由國家科技部所屬四川省計(jì)算機(jī)研究院主辦，北京、天津、山東、吉林、云南、貴州、安徽、河南、廣西、甘肅、內(nèi)蒙古等十余省市計(jì)算中心協(xié)辦的計(jì)算技術(shù)類學(xué)術(shù)刊物

　　《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究雜志》創(chuàng)刊于2003年，是經(jīng)國家新聞出版總署和國家科學(xué)技術(shù)部正式批準(zhǔn)，由中華人民共和國衛(wèi)生部主管，中國醫(yī)學(xué)基金會(huì)主辦的國家及全國性學(xué)術(shù)類綜合醫(yī)學(xué)期刊。

　　【投稿要求】

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　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　圖像匹配中誤匹配點(diǎn)檢測技術(shù)綜述 單小軍，唐娉，Shan Xiaojun，Tang Ping

　　彩色圖像邊緣檢測研究綜述 楊婷婷，顧梅花，章為川，馬蒙蒙，Yang Tingting，Gu Meihua，Zhang Weichuan，Ma Mengmeng

　　虛擬毛筆建模研究現(xiàn)狀與展望 侯增選，楊廣卿，郭超，鄭栓柱，Hou Zengxuan，Yang Guangqing，Guo Chao，Zheng Shuanzhu

　　2-CN F理論的邏輯差 劉蕻，原國偉，梅俊杰，王以松，Liu Hong，Yuan Guowei，Mei Junjie，Wang Yisong

　　基于布局相似性的網(wǎng)頁正文內(nèi)容提取研究 楊柳青，李曉東，耿光剛，Yang Liuqing，Li Xiaodong，Geng Guanggang

　　多變參p LS I文本敏感特征抽取算法 李衛(wèi)平，楊杰，王鋼，Li Weiping，Yang Jie，Wang Gang

　　基于稀疏矩陣字典的移動(dòng)用戶行為識(shí)別方法 宋輝，王忠民，Song Hui，Wang Zhongmin

　　基于種子邊的重疊社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法 馬菲，徐汀榮，Ma Fei，Xu Tingrong

　　基于改進(jìn) Page Rank算法和spin-g lass模型的多角度識(shí)別可控的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法 石云，陳鐘，孫兵，Shi Yun，Chen Zhong，Sun Bing

　　一種基于 Lévy飛行的細(xì)菌覓食優(yōu)化算法 曹天問，雷秀娟，杜明煜，Cao Tianwen，Lei Xiujuan，Du Mingyu

　　一種無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)能量均衡多路徑路由算法 孫毅，黃可心，劉浩程，陸俊，Sun Yi，Huang Kexin，Liu Haocheng，Lu Jun

　　基于雙圈覆蓋法的興趣點(diǎn)指路標(biāo)志布設(shè)模型 黃敏，鈕中銘，李爾達(dá)，鄭健，Huang Min，Niu Zhongming，Li Erda，Zheng Jian

　　基于用戶興趣和服務(wù)滿足度的服務(wù)搜索和推薦算法 鄧華平，趙海燕，陳慶奎，曹健，高麗萍，Deng Huaping，Zhao Haiyan，Chen Qingkui，Cao Jian，Gao Liping

　　科技論文發(fā)表：自動(dòng)扶梯梯與自動(dòng)人行道梯級(jí)缺失保護(hù)

　　摘 要：自動(dòng)扶梯與自動(dòng)人行道(以下簡稱自動(dòng)扶梯)近年來所發(fā)生的事故屢見不鮮，每件事故讓人觸目驚心，尤其是針對(duì)地鐵、大型超市、車站等人流密集容易滿載或超載運(yùn)行的場所是否可以增加相應(yīng)的安全保護(hù)裝置，讓其設(shè)備即使在發(fā)生意外時(shí)也能夠使電梯有效制停，避免人員傷亡事故。

　　關(guān)鍵詞：自動(dòng)扶梯,梯級(jí)(踏板),缺失保護(hù)

　　計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究最新期刊目錄

生物啟發(fā)的運(yùn)動(dòng)人群瓶頸效應(yīng)感知視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)————作者：陸顯佩;胡濱;

摘要：在大型活動(dòng)中，人群瓶頸效應(yīng)常是導(dǎo)致?lián)頂D甚至踩踏等災(zāi)難事件的重要前兆。然而目前針對(duì)人群瓶頸效應(yīng)檢測的計(jì)算模型研究工作較少。且由于這種效應(yīng)隨機(jī)性強(qiáng)，人群狀態(tài)復(fù)雜多變，傳統(tǒng)的計(jì)算模型檢測效果并不理想。為解決這一問題，論文在借鑒蝗蟲視覺系統(tǒng)神經(jīng)結(jié)構(gòu)特性的基礎(chǔ)上，結(jié)合蝗蟲LGMD危險(xiǎn)感知機(jī)理，提出了一種運(yùn)動(dòng)人群瓶頸效應(yīng)感知視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CBEPVNN)。該模型模擬蝗蟲和哺乳動(dòng)物視覺信息處理特點(diǎn)，整合視野域中...

一種融合數(shù)據(jù)新鮮度的聯(lián)邦學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)激勵(lì)機(jī)制————作者：達(dá)吾列·金恩斯別克;王軼;周喜;王曉博;

摘要：在多輪聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練環(huán)境不斷變化，基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)(MARL)的激勵(lì)機(jī)制通過自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)策略，能夠更好地適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境。然而，現(xiàn)有基于MARL的激勵(lì)機(jī)制在貢獻(xiàn)評(píng)估時(shí)主要關(guān)注數(shù)據(jù)量，忽視了數(shù)據(jù)新鮮度，導(dǎo)致貢獻(xiàn)評(píng)估不全面，限制了整體收益和模型性能。針對(duì)這一問題，提出了一種融合數(shù)據(jù)新鮮度的聯(lián)邦學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)激勵(lì)機(jī)制。首先，提出了數(shù)據(jù)新鮮度度量及收益評(píng)估方法，以更全面地衡量數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)；其次，采用集中...

一種基于兩階段自適應(yīng)搜索的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度算法————作者：孫超利;張澳龍;劉曉彤;闕凌燕;趙志誠;

摘要：針對(duì)云計(jì)算任務(wù)調(diào)度中用戶與云服務(wù)提供商利益沖突加劇、多目標(biāo)權(quán)衡困難的問題，基于用戶與云服務(wù)提供商的偏好建立任務(wù)調(diào)度模型，并提出一種基于兩階段自適應(yīng)搜索的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度算法(TSASA)用于求解該模型。在第一階段，利用偏好感知距離策略完成種群的聚集，當(dāng)種群質(zhì)心方差達(dá)到預(yù)定義的閾值時(shí)，再利用偏好區(qū)域分類策略進(jìn)行第二階段的搜索。與經(jīng)典多目標(biāo)算法、調(diào)度領(lǐng)域啟發(fā)式算法和最新云計(jì)算調(diào)度算法獲得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表...

車聯(lián)網(wǎng)空地協(xié)同MEC系統(tǒng)的通算資源在線分配優(yōu)化————作者：付珍;李智灝;鄭濤;駱博雅;崔苗;張廣馳;

摘要：使用靈活性機(jī)動(dòng)性俱佳的無人機(jī)與地面基站組成空地協(xié)同移動(dòng)邊緣計(jì)算(MEC)系統(tǒng)，能有效保障具有高移動(dòng)性用戶的車聯(lián)網(wǎng)的MEC服務(wù)質(zhì)量。為了適應(yīng)車聯(lián)網(wǎng)用戶位置的實(shí)時(shí)隨機(jī)變化特性，研究在線式的空地協(xié)同MEC系統(tǒng)的通信與計(jì)算資源分配優(yōu)化。本研究將無人機(jī)的飛行時(shí)間等分為多個(gè)時(shí)隙。在每個(gè)當(dāng)前時(shí)隙，使用基于卡爾曼濾波的方法預(yù)測下一個(gè)時(shí)隙的車輛用戶的位置。接著，根據(jù)當(dāng)前時(shí)隙的資源分配情況，研究一個(gè)聯(lián)合優(yōu)化系統(tǒng)的通信...

基于演化學(xué)習(xí)的醫(yī)療時(shí)序知識(shí)圖譜鏈接預(yù)測方法————作者：牛崇慶;盧菁;杜鈺萱;王劭羽;

摘要：為提高疾病進(jìn)展、治療方案及藥物反應(yīng)等醫(yī)療事件的預(yù)測性能，輔助醫(yī)療決策。從電子病歷提取出醫(yī)療實(shí)體及其相互關(guān)系，構(gòu)建醫(yī)療知識(shí)圖譜并利用鏈接預(yù)測模型實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療事件的預(yù)測。然而，現(xiàn)有時(shí)序鏈接預(yù)測模型面臨未能充分利用事實(shí)之間的結(jié)構(gòu)依賴信息、難以有效捕捉實(shí)體和關(guān)系的動(dòng)態(tài)演化特征等問題。提出了基于演化學(xué)習(xí)的醫(yī)療時(shí)序知識(shí)圖譜鏈接預(yù)測模型MedEvoLP(evolutionarylearningformedical...

對(duì)比學(xué)習(xí)增強(qiáng)的多行為超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦模型————作者：王光;李佳欣;

摘要：多行為推薦(Multi-behavior Recommendation,MBR)在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中愈發(fā)重要，但現(xiàn)有方法仍面臨兩大挑戰(zhàn)：(1)無法刻畫用戶不同行為下的復(fù)雜興趣偏好；(2)難以建模不同行為間的相互關(guān)系。基于此，本研究提出一種對(duì)比學(xué)習(xí)增強(qiáng)的多行為超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Multi-Behavior Hypergraph Neural Network Model Enhanced with Cont...

基于情感引導(dǎo)-擴(kuò)散模型的藏族音樂生成網(wǎng)絡(luò)————作者：宋子牛;彭春燕;王龍輝;鄭鈺輝;

摘要：人工智能技術(shù)在音樂創(chuàng)作領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但針對(duì)藏族音樂自動(dòng)生成的研究仍相對(duì)匱乏。現(xiàn)有研究在藏族音樂生成中主要面臨三個(gè)挑戰(zhàn)：缺乏特定情感的表達(dá)能力、高維特征處理效率低下，以及音樂上下文一致性不足。為解決上述問題，提出一種基于情感引導(dǎo)的擴(kuò)散模型(emotion-driven diffusion model,EDDM)，該模型基于VAE-Diffusion框架，利用變分自編碼器提取音源數(shù)據(jù)關(guān)鍵潛在特征...

隱式情緒導(dǎo)向的語音驅(qū)動(dòng)仿生機(jī)器人說話方法————作者：徐康;袁野;付軍秀;傅柯婷;任欽澤;劉娜;

摘要：本研究提出了一種創(chuàng)新的隱式情緒導(dǎo)向語音驅(qū)動(dòng)方法，用于仿生機(jī)器人的面部表情與頭部姿態(tài)生成。該方法基于深度學(xué)習(xí)，通過引入頸部舵機(jī)控制系數(shù)，突破了傳統(tǒng)方法僅依賴預(yù)編程隨機(jī)動(dòng)作序列的局限，實(shí)現(xiàn)了音頻信號(hào)到自然表情的精確映射。此外，本研究提出了一種隱式情緒導(dǎo)向特征融合自編碼器框架，無需顯式輸入情緒參數(shù)，即可從音頻中隱含地推斷情緒特征，并生成豐富的面部表情和頸部運(yùn)動(dòng)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在多個(gè)數(shù)據(jù)集上顯著優(yōu)于現(xiàn)有...

基于光照探針的三維高斯輻射場壓縮算法————作者：宋明清;郭堯;李曉峰;張嚴(yán)辭;

摘要：針對(duì)三維高斯場景數(shù)據(jù)量龐大及視角相關(guān)外觀難以保留的問題，提出了一種基于光照探針的三維高斯輻射場壓縮算法。該算法通過識(shí)別并裁剪冗余高斯圖元、引入光照探針進(jìn)行降低球諧函數(shù)階數(shù)以及基于圖元重要性進(jìn)行加權(quán)聚類，有效減少了致密化策略以及表征視角相關(guān)顏色信息帶來的冗余數(shù)據(jù)。主流數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法有效降低存儲(chǔ)需求，壓縮率平均達(dá)1/20，同時(shí)保持高質(zhì)量與良好視角相關(guān)性。該算法提供了一種有效壓縮三維高斯...

基于3D Gaussian Splatting的室內(nèi)環(huán)境TIGO-SLAM算法————作者：王凌峰;劉宏杰;余映;

摘要：針對(duì)現(xiàn)有SLAM算法在渲染真實(shí)感、內(nèi)存占用和復(fù)雜場景適應(yīng)性方面的不足，提出了一種基于3D Gaussians Splatting的密集SLAM算法——TIGO-SLAM(Tensor Illumination and Gaussian Optimization for Indoor SLAM)。該算法集成了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的張量光照模型、改進(jìn)的高斯遮罩算法以及網(wǎng)格化神經(jīng)場的幾何和顏色屬性表示，具體創(chuàng)新...

基于跨模態(tài)交互Transformer的多模態(tài)方面級(jí)情感分析————作者：甘卓浩;繆裕青;劉同來;張萬楨;周明;

摘要：針對(duì)現(xiàn)有多模態(tài)方面級(jí)情感分析模型存在的視覺信息提取不充分和方面情感語義缺失問題，提出一種基于跨模態(tài)交互Transformer的多模態(tài)方面級(jí)情感分析模型。該模型通過文本語義增強(qiáng)模塊融合圖像標(biāo)題與原始文本以彌補(bǔ)情感語義缺失；利用依存句法分析與圖卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方面感知特征提取模塊，捕獲方面項(xiàng)與觀點(diǎn)詞間的長距離依賴；設(shè)計(jì)跨模態(tài)特征交互模塊，結(jié)合TOP-n形容詞-名詞對(duì)分布約束策略及多模態(tài)融合Transfor...

基于時(shí)間塊動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序列推薦方法————作者：彭梓航;張全貴;金海波;劉怡欣;齊玉欣;

摘要：基于動(dòng)態(tài)圖的序列推薦是當(dāng)前推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。現(xiàn)有方法通常基于用戶-物品交互序列的每個(gè)時(shí)間戳構(gòu)建動(dòng)態(tài)圖，基于精細(xì)時(shí)間分辨率的方法，很難解決序列中用戶偶然行為引發(fā)的噪音問題，同時(shí)也難以有效捕捉用戶的周期性偏好。為此，提出了一種基于時(shí)間塊動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序列推薦方法TBDGNN(Time-Block-Based Dynamic Graph Neural Network)。該方法首先根據(jù)用戶-物...

基于輔助行為去噪的多行為推薦————作者：陳文浩;陳媛;朱小飛;

摘要：多行為推薦(MBR)系統(tǒng)通過輔助行為分析用戶偏好，以緩解數(shù)據(jù)稀疏性并提高推薦準(zhǔn)確性。然而，先前工作使用隨機(jī)初始化的用戶和物品嵌入無法提供良好的信息價(jià)值，也未考慮到在行為嵌入聚合中存在的噪音，以及輔助行為交互序列中的噪音。為了解決這些問題，提出了一種基于輔助行為去噪的多行為推薦模型(ABD-MBR)。首先，使用預(yù)訓(xùn)練的方式來獲取用戶和物品初始嵌入。然后，設(shè)計(jì)投影聚合模塊將輔助行為投影到目標(biāo)行為空間上...

基于跨主體交互和多尺度時(shí)間增強(qiáng)的行為識(shí)別方法————作者：張君逸;趙培培;梁松;楊迪;孫奧然;肖濤;

摘要：在圖像/視頻的行為識(shí)別算法中，存在骨骼圖數(shù)據(jù)利用不充分、模型忽略運(yùn)動(dòng)中的交互語義信息，以及捕獲運(yùn)動(dòng)中長短時(shí)信息不足等問題，導(dǎo)致在雙人交互行為和相似動(dòng)作場景下識(shí)別準(zhǔn)確率不高。為解決這些問題，提出一種基于跨主體交互和多尺度時(shí)間增強(qiáng)的CTR-GCN(Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution Net)網(wǎng)絡(luò)的行為識(shí)別模型。針對(duì)輸入骨骼圖利用不充分的...

針對(duì)邊緣紋理保留的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合算法————作者：柯長豪;王曉明;

摘要：多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合對(duì)臨床診斷有著重要意義，現(xiàn)在已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)診斷專家預(yù)測和診斷疾病的重要方法。針對(duì)多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合過程中細(xì)節(jié)紋理信息丟失，結(jié)構(gòu)不清晰等問題，提出一種結(jié)合掩碼技術(shù)的無監(jiān)督的端到端的融合網(wǎng)絡(luò)ETPFusion。該網(wǎng)絡(luò)引入邊緣紋理保留模塊，在特征編碼階段能夠保留更多的紋理細(xì)節(jié)信息。其次，為在特征解碼階段捕獲特征圖的不同位置的依賴關(guān)系，引入雙層卷積模塊。同時(shí)，考慮到隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，特征...

基于層次分解的無監(jiān)督原始紅外圖像增強(qiáng)————作者：李欽童;馬泳;黃珺;王戈;張燦;

摘要：紅外成像設(shè)備采集的原始紅外圖像普遍存在對(duì)比度低和目標(biāo)顯著性差等問題，傳統(tǒng)增強(qiáng)技術(shù)難以自適應(yīng)處理復(fù)雜場景下的不均勻光照，而基于深度學(xué)習(xí)的方法則過度依賴高質(zhì)量標(biāo)簽數(shù)據(jù)。針對(duì)上述問題，提出了一種基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)與層次分解的紅外圖像增強(qiáng)方法。該方法采用層次分解策略，將輸入圖像分解為基礎(chǔ)層和細(xì)節(jié)層，通過引入多尺度增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)調(diào)整基礎(chǔ)層的亮度與對(duì)比度，實(shí)現(xiàn)全局與局部信息的優(yōu)化，并與細(xì)節(jié)層融合生成增強(qiáng)圖像。同時(shí)...

基于時(shí)空協(xié)同濾波的事件行人重識(shí)別————作者：陳萬章;孔軍;

摘要：為了解決事件行人重識(shí)別領(lǐng)域(Event-based person ReID)中事件流噪聲問題和類間不平衡問題，提出了一種基于時(shí)空協(xié)同濾波的事件行人重識(shí)別方法(SCF-Net)。該方法包含時(shí)空協(xié)同濾波器和局部代理稀疏性學(xué)習(xí)模塊兩個(gè)部分。時(shí)空協(xié)同濾波器通過利用真實(shí)事件之間的時(shí)空協(xié)同特性來區(qū)分真實(shí)事件和噪聲事件，并濾除噪聲事件，以消除事件流中噪聲的影響。局部代理稀疏性學(xué)習(xí)模塊考慮了行人特征之間的差異性，...

基于深度學(xué)習(xí)的手語翻譯：過去、現(xiàn)狀與未來————作者：張磊;王振宇;連帥帥;蒲冰倩;劉毓?jié)?秦銘哲;

摘要：基于深度學(xué)習(xí)的手語翻譯(Sign Language Translation,SLT)旨在使用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)手語動(dòng)作進(jìn)行翻譯，以提高翻譯準(zhǔn)確性。SLT降低了正常人與聽障人士的溝通門檻，但由于各國手語不統(tǒng)一以及手語動(dòng)作與口語句子的結(jié)構(gòu)不匹配等問題，手語翻譯面臨諸多挑戰(zhàn)。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的手語翻譯被研究者們廣泛關(guān)注。通過對(duì)近年來基于深度學(xué)習(xí)的手語翻譯方法進(jìn)行了總結(jié)，并依照模型結(jié)構(gòu)與發(fā)...

面向稠密區(qū)域的本地化差分隱私自適應(yīng)空間分解————作者：季博;李曉會(huì);賈旭;

摘要：針對(duì)常規(guī)均勻網(wǎng)格法和自適應(yīng)網(wǎng)格分解法處理空間數(shù)據(jù)時(shí)存在查詢精度與查詢效率較低的問題，提出一種基于本地化差分隱私的自適應(yīng)空間分解方法(Adaptive spatial decomposition algorithm based on local differential privacy LDP-ASDT)。通過分組策略對(duì)空間進(jìn)行分層分解，劃分出稠密與稀疏區(qū)域；利用四分樹通過設(shè)定合適閾值，對(duì)稠密區(qū)域進(jìn)...

智能物聯(lián)網(wǎng)中高效安全的自適應(yīng)量化聯(lián)邦學(xué)習(xí)————作者：馬海英;沈金宇;楊天玲;仇健;王占君;

摘要：針對(duì)現(xiàn)有自適應(yīng)量化聯(lián)邦學(xué)習(xí)存在參與者本地模型參數(shù)隱私泄露的問題，提出一種適合智能物聯(lián)網(wǎng)的高效安全的自適應(yīng)量化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案。該方案利用自適應(yīng)量化技術(shù)減少參與者的通信開銷，設(shè)置兩個(gè)聚合服務(wù)器，將Diffie-Hellman密鑰交換協(xié)議、秘密共享方案和不經(jīng)意傳輸協(xié)議相結(jié)合，構(gòu)造一種保護(hù)本地模型參數(shù)隱私的安全聚合協(xié)議，并在合理假設(shè)下證明所提方案的安全性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方案能夠獲得較高準(zhǔn)確率的全局模型，極大...

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華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版)