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期刊信息/Journal information
高技术通讯
中国科学技术信息研究所
高技术通讯

中国科学技术信息研究所

赵志耘

月刊

1002-0470

hitech@istic.ac.cn

010-68598272

100045

北京市三里河路54号

高技术通讯/Journal Chinese High Technology LettersCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《高技术通讯》创刊于1991年，是由国家科技部高技术研究发展计划（863计划）联合办公室创办、中国科学技术信息研究所主办的综合性学术刊物，是国内高技术领域的高层次学术刊物之一。内容涉及计算机、现代通讯、机器人、先进制造与自动化技术、新材料、能源、生物、海洋及其他高技术领域。本刊注重研究的新思路、新理论、新方法和新技术的择文标准，使其具有学术性、前沿性、可读性和资料性。其宗旨是为我国研究人员及时发表其研究成果和进行国内、国际学术交流提供园地，促进我国高技术研究的发展和扩大其在国内外的影响。本刊为美国《化学文摘》（CA）、 英国《科学文摘》（SA）及俄罗斯《文摘杂志》、荷兰《Scopus》、《中国科学引文数据库》、《中国科技论文统计与分析》等收录源期刊。　　
正式出版
收录年代

    为上下文显式独立建模的中文实体识别方法

    陈点曹逸轩罗平
    787-797页
    查看更多>>摘要：现有中文命名实体识别(NER)模型在公开数据集上的表现相对成熟，但有研究指出，模型过度依赖实体文本的字面特征，而上下文对实体识别的影响却未得到重视。现有的模型在简单的泛化测试中表现较差，因此本文提出显式地为上下文独立建模，令模型对上下文和实体的字面信息进行区分。为此，也提出了相应的数据增强方法用于训练模型中的上下文模块、实体字面模块和综合模块。实验结果表明，本文提出的方法在不损失测试集识别效果的情况下，明显改善了模型在不变性测试中的表现，较基准模型其失败率降低了 2。3％。

    自然语言处理中文命名实体识别(NER)上下文独立建模数据增强

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    基于数据包头序列的物联网恶意流量检测

    卫重波谢高岗刁祖龙张广兴...
    798-806页
    查看更多>>摘要：现有的基于机器学习(ML)的恶意流量检测方法，通常以高维的流量特征作为输入，并采用复杂模型，在实践中产生高误报率且资源占用较高。更重要的是，加密协议的广泛使用，使得数据包有效载荷特征很难被访问。幸运的是，物联网(IoT)设备的网络行为通常是有规律和周期性的，该特征反映在通信数据包序列上，每个数据包一定程度上描述了一次网络事件。基于此，本文提出了基于数据包头序列的恶意流量检测方法。它将流量序列转换为网络事件序列，并计算一组特征(即序列性、频率性、周期性和爆发性)来描述网络行为。实验环境包含一组真实的物联网设备，并将提出的方法部署在树莓派模拟的网关上。实验结果表明，与最新的检测方法相比，本文提出的方法能够在复杂网络环境下保持高准确性和低误报率，并提升了处理速率。

    机器学习(ML)恶意流量检测网络行为物联网(IoT)安全数据包头序列

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    高性能稀疏矩阵向量乘的程序设计综述

    杜臻谭光明孙凝晖
    807-823页
    查看更多>>摘要：稀疏矩阵向量乘(SpMV)广泛应用于科学计算、图计算、数据分析等领域，是自现代计算机诞生以来经久不衰且挑战依旧的研究热点。本文系统回顾了 20世纪70年代以来稀疏矩阵向量乘程序设计的发展脉络和各阶段的代表性工作;分析比较了这一领域4条技术路线，即人工程序设计、自动调优器、稀疏编译器和自动程序设计器，在当今的流行方法;并在此基础上对高性能稀疏矩阵向量乘程序设计的研究趋势做出预测，力图给学习者和研究者带来有益的知识与启示。

    稀疏矩阵向量乘(SpMV)稀疏矩阵格式自动调优稀疏编译器高性能计算并行算法

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    X-Debugger:基于FPGA的扫描调试器设计及实现

    李小波唐志敏
    824-831页
    查看更多>>摘要：针对芯片硅后调试面临内部信号可观测性差、可控制性弱、内部状态不易恢复重建等问题，本文设计和实现了一款基于现场可编程门阵列(FPGA)的快速扫描调试器X-Debugger。该调试器复用传统可测试设计(DFT)扫描链路逻辑，在芯片的设计阶段插入基于功能模块前导码的扫描控制电路，实现了芯片内部各数字逻辑模块信号100％可见;通过基于FPGA的扫描调试器X-Debugger可以快速完成芯片内部寄存器状态获取和修改，并结合硬件加速器可以完成芯片内部逻辑状态的快速重建，从而形成硅后调试闭环。在某处理器芯片硅后调试实践中的结果表明，对于小于100万触发器的功能模块可以在1 s内完成内部状态获取、修改和重建，全芯片通过X-Debugger内部信号获取和重建小于1 min，极大提高了该处理器芯片的硅后调试效率。

    硅后调试现场可编程门阵列(FPGA)扫描链寄存器回读状态重建

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    基于深度学习的非合作目标关键点检测及匹配方法

    宋佳秋朱浩然刘福才
    832-841页
    查看更多>>摘要：针对非合作目标相对位姿测量任务中特征点检测及双目匹配环节易受环境干扰、鲁棒性弱的问题，提出一种更具实用价值的方法。首先，将具有代表性的某型号卫星模型视为非合作目标实验对象，并针对其结构特点开发了关键点标注软件，以生成数据集并用于深度卷积神经网络(DCNN)模型的训练;之后使用不同算法对DCNN模型输出的两类信息进行分析，完成关键点检测;最后通过对识别对象进行双目匹配，从而间接完成关键点双目匹配。将该方法应用到自主搭建的系统平台，并与传统算法进行对比，结果表明，该算法可在实际应用环境中完成非合作目标的关键点检测及其双目匹配，并具有较强的鲁棒性，为非合作目标相对位姿测量任务的关键环节提供了一种新思路。

    非合作目标相对位姿测量深度学习关键点检测双目立体视觉

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    面向设备直通的高效低延时的中断直通方法

    吕晨张福新朱琛毛碧波...
    842-853页
    查看更多>>摘要：针对对称多处理器(SMP)虚拟机(VM)的虚拟中央处理器(vCPU)调度延迟会降低虚拟机输入/输出(I/O)响应性的问题，本文基于设备直通提出了一种高效低延迟的中断直通方法。该方法基于硬件辅助技术，搭建了中断直通架构，并设计了中断重定向机制，将直通设备中断从被抢占的vCPU重定向至正在运行的vCPU。实验结果表明，网络往返时延平均减少了 34。1％，吞吐量最高提升7。9％，Apache测试每个服务器请求所需时间平均减少了 13。6％，磁盘I/O操作时延平均减少了 6。7％～8。4％。实验结果证明，该方法能有效减少虚拟机虚拟CPU调度对I/O延迟的影响，提高虚拟机I/O响应性。

    中断重映射输入/输出(I/O)虚拟化设备直通基于内核的虚拟机(KVM)I/O响应性

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    基于黎曼普鲁克的手部离散动作识别方法

    王志恒沈家和都明宇杨庆华...
    854-863页
    查看更多>>摘要：肌电信号能反映人体的运动意图，是外骨骼和假肢控制的主要信号之一。但受试者间的差异，增加了基于表面肌电信号(sEMG)的手部离散动作识别使用成本。针对这一情况，本文从域适应的角度出发，提出一种基于小型调整集的迁移学习建模方法。该方法利用黎曼普鲁克分析(RPA)提取黎曼特征与传统时域特征作为支持向量机(SVM)的输入特征，并通过实验验证了其识别精度。在10名受试者身上进行了实验，在黎曼特征下黎曼普鲁克分析相比于不进行迁移学习的动作识别方法提高了 5％～7％的准确率。在特征空间分布上，黎曼普鲁克分析后的黎曼特征的重合度更高。结果表明，该方法在基于肌电信号的手部离散动作识别上有明显优势。

    表面肌电信号(sEMG)黎曼普鲁克分析(RPA)手势识别支持向量机(SVM)迁移学习

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    考虑摩擦与间隙的空间机械臂轨迹跟踪控制

    高娟娟曹志琼刘福才
    864-874页
    查看更多>>摘要：以空间机械臂在轨服务的高精度要求为背景，研究不同重力环境下考虑摩擦与间隙的空间机械臂轨迹跟踪控制。以二连杆空间机械臂为研究对象，建立基于轻杆模型的含间隙等效模型，使用Kane方程、力矩平衡原理建立摩擦模型，并运用拉格朗日方程建立机械臂动力学方程，设计无模型控制器。在此基础上分析不同重力环境下摩擦与间隙对机械臂关节驱动力、机械臂末端轨迹跟踪精度的影响，并与比例微分(PD)算法控制的机械臂末端轨迹跟踪效果相比较，验证在不改变控制器参数与结构的条件下，在不同重力环境下无模型控制算法的优越性。

    空间机械臂重力关节摩擦关节间隙无模型控制

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    基于单阶段全卷积检测器的遥感图像形状自适应椭圆标签分配方法

    禹鑫燚卢江平林密周利波...
    875-884页
    查看更多>>摘要：基于无锚框的检测方法在目标检测领域中发展迅速。然而在遥感图像中，目标存在角度任意、密集排列以及形状差异大等难点，使得遥感图像的检测仍是一项挑战。为此，本文提出了基于单阶段全卷积检测器(FCOS)改进的无锚框检测方法。首先，为了挖掘更多潜在的高质量锚点，提出基于椭圆方程的形状自适应特征点采样方法。然后，为进一步降低边界低质量样本点的影响，提出椭圆中心度量方法，相较原有的中心度量方法提供更合理的权重。此外，针对分类与回归的不一致问题，提出交并比(IoU)联合指导策略，将椭圆中心度量与IoU得分相结合作为质量分数监督分类分支，进一步提升检测精度。在DOTA 1。0数据集上的平均精度达到了 79。17％，优于现有多数无锚框检测算法。

    遥感图像深度学习目标检测标签分配

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    基于刚度模型和高斯过程回归模型的重载工业机器人分步标定方法

    汤烨陈庆盈周耀华李研彪...
    885-894页
    查看更多>>摘要：针对串联工业机器人由于关节柔性导致的重载下绝对定位精度较低的问题，提出了一种机器人定位误差分步标定方法。采用局部指数积模型对机器人进行几何误差标定。提出了一种基于建模和机器学习的非几何误差标定方法。在该部分中，首先建立了机器人的刚度模型对非几何误差中最主要的变形误差进行标定，然后采用数据驱动的高斯过程回归(GPR)模型对残余误差进行标定。实验结果表明，该方法可以有效提高机器人带载下的绝对定位精度，并且具有位置精度不随载荷变化而产生明显波动的优点。

    工业机器人标定指数积刚度建模高斯过程回归(GPR)

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