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期刊信息/Journal information
计算机工程与设计
计算机工程与设计

刘恩德

月刊

1000-7024

ced@china-ced.com

010-68389884

100039

北京142信箱37分箱

计算机工程与设计/Journal Computer Engineering and DesignCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《计算机工程与设计》创刊于1980年，是中国航天科工集团主管、中国航天科工集团二院706所主办的国内外公开发行的计算机专业技术类刊物。该刊是中国计算机学会会刊、北京计算机学会会刊、中国宇航学会会刊，是全国中文核心期刊、中国科技核心期刊。办刊宗旨：努力提高计算机技术水平，为我国航天和国防科技服务，实现广泛的科研成果汇聚和知识传播，促进学术交流和科技成果的商品化、产业化和国际化，引导和推动我国计算机技术和国防科技的发展。刊载内容：覆盖计算机工程与设计领域的各个层面，主要刊登各型计算机及其系统的研究、研制、设计、开发应用等各方面的学术论文、技术报告和专题综述，主要刊登博士论文、基金项目论文、学术会议优秀论文和获奖课题论文。征稿范围：计算机网络与通信、CAD/CAM、计算机图形学、多媒体技术、数据库、并行处理、人工智能、计算机软件工程、计算机硬件体系结构及其他计算机相关领域。读者对象：大专院校师生、计算机专业科研人员、工程项目决策、设计开发和应用人员等。
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收录年代

    多场景下基于传感器的行为识别

    安健程宇森桂小林戴慧珺...
    244-251页
    查看更多>>摘要：针对基于传感器的行为识别任务中识别场景单一且固定的问题,提出一种多场景下基于传感器的行为识别迁移模型,由基于传感器的动态感知算法(dynamic perception algorithm,DPA)和自适应场景的行为识别迁移方法(adaptive scene human recognition,AHR)两部分组成,解决在固定场景下对传感器的依赖性以及在场景转换时识别模型失效的问题.DPA提出两阶段迁移模式,将行为识别阶段和模型迁移阶段同步推进,保证模型在传感器异动发生后仍能持续拥有识别能力.进一步提出AHR场景迁移方法,实现模型在多场景下的行为识别能力.实验验证该模型具有更优的适应性和可扩展性.

    传感器行为识别迁移学习动态感知算法自适应场景两阶段迁移模式场景转换

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    基于多尺度语义的目标检测方法

    曾溢良张浩吕志武
    252-260页
    查看更多>>摘要：针对基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的检测方法只关注目标的 自身信息,忽略了语义信息,限制 目标检测精度提高的问题,提出一种多尺度语义提取网络,分别提取CNN多层特征图的语义信息并融合,实现目标全局语义和局部语义的提取.在此基础上,将自身特征与语义特征融合,实现目标检测框架中自身特征和语义特征的编码.实验结果表明,该方法与原始的 目标检测网络相比,检测精度有明显提高,尤其是对混叠 目标和小目标具有良好的检测效果.

    目标检测深度学习语义信息卷积神经网络多层特征融合混叠目标小目标

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    基于ALBERT的中文简历命名实体识别

    余丹丹黄洁党同心张克...
    261-267页
    查看更多>>摘要：现有的电子简历实体识别方法准确率低,采用BERT预训练语言模型虽能取得较高的准确率,但BERT模型参数量过大,训练时间长,其实际应用场景受限,提出一种基于ALBERT的中文电子简历命名实体识别方法.通过轻量版AL-BERT 语言模型对输人文本进行词嵌入,获取动态词向量,解决一词多义的问题;使用BiLSTM获取上下文结构特征,深层次挖掘语义关系;将拼接后的向量输入到CRF层进行维特比解码,学习标签间约束关系,输出正确标签.实验结果表明,该方法在Resume电子简历数据集中取得了 94.86％的F1值.

    电子简历命名实体识别预训练语言模型双向长短时记忆网络条件随机场神经网络深度学习

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    基于改进深度学习的航拍滑坡检测方法

    杨靛青毛艳萍
    268-274页
    查看更多>>摘要：为及时发现滑坡险情展开应急救援,提出一种结合逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(DRSN-CW)方法的更快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)模型的航拍图像滑坡检测算法.利用图像增强的伽马变换、高斯滤波方法提高图片的质量;使用群组归一化方法消除batchsize大小对模型的影响;为减少噪声以及无关特征区域的干扰,采用DRSN-CW网络对滑坡检测目标进行精准定位.实验结果表明,改进后模型与先前模型相比F1值以及平均精度分别增加了 10.7％、10.2％,可以有效检测滑坡险情.

    更快速区域卷积神经网络滑坡检测无人机航拍伽马变换高斯滤波群组归一化方法逐通道不同阈值的深度残差收缩网络

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    基于用户属性和生成对抗网络的推荐系统

    王永强陈徐洪张壮壮董云泉...
    275-281页
    查看更多>>摘要：为提升推荐精度,解决传统推荐算法在用户评分向量中存在的未评分项语义模糊造成的推荐精度下降问题,提出一种基于用户属性的条件生成对抗网络的推荐方法.将用户的属性特征进行提取和编码,并作为生成对抗网络的条件,通过这种明确信号指导用户偏好的生成并进行推荐.在两个公开的电影评分数据集上进行实验,实验结果表明,所提方法可以有效改善推荐精度,在各评价指标上均优于现有方法,具有一定实用价值.

    推荐系统生成对抗网络用户属性协同过滤评分矩阵特征提取梯度学习

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    基于关系触发词与多特征的中文人物关系抽取

    冷根周允升余敦辉孙斌...
    282-290页
    查看更多>>摘要：针对当前主流的中文人物关系抽取方法未充分利用核心词,且难以提取中文深层文本信息的问题,提出一种基于关系触发词与多特征的中文人物关系抽取方法.将词语语义与其位置、词性、依存句法以及语义角色融合,使用结构简洁但特征提取能力更强的Transformer编码器对原始文本进行编码,基于同义词词林与词向量提取人物关系触发词,并将其作为注意力导向引入注意力机制中,提高模型对文本重要信息的学习能力.实验结果表明,该方法的F1值为89.7％,相比CNN、BiLSTM-ATT、R-BERT等模型平均提升了 9.6个百分点,验证了该方法的有效性.

    人物关系抽取变换网络关系触发词注意力机制多特征中文文本双通道

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    基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别

    王昊陈黎
    291-298页
    查看更多>>摘要：为解决现有车牌识别算法在面对旋转倾斜车牌以及双行车牌图像时识别精度偏低的问题,提出一种基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别算法.优化深度残差网络结构,使模型更好提取低分辨率车牌图像的特征;取消对特征图平均池化操作,在保留图像全局特征的前提下,将多维特征化为特征序列;引入注意力机制对特征序列并行解码,加快模型推理速度,提升特殊车牌的识别精度.实验结果表明,与现有的文字识别模型CRNN、DAN、ASTER对比,在公开车牌数据集CCPD上取得了更高的准确率,验证了模型的有效性.

    车牌识别文字识别多头注意力自注意力机制卷积神经网络循环神经网络残差网络

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    CG-Net改进的结直肠癌病灶分割算法

    李兰兰胡益煌王大彪徐斌...
    299-306页
    查看更多>>摘要：为解决深度学习分割算法在病灶的细节分割上存在漏判且模型参数量较大不利于实际应用的问题,提出一种基于改进的CG-Net的深度轻量化分割神经网络.在编码块加入改进高效金字塔拆分注意力模块和深度可分离卷积,以学习丰富多尺度全局特征;采用残差思想将注意力模块与编码块结合,提出高效金字塔语境引导模块,帮助网络学习全局和局部特征信息.在中山大学附属第六医院提供的腹部MRI图像数据库的结直肠肿瘤病灶分割实验中,验证了改进模型算法在分割精度和模型轻量化方面的有效性.

    深度学习编码解码网络轻量级深度可分离卷积医学图像分割注意力机制结直肠癌

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    面向大规模服务器的自动化安全运维方法

    王一达
    307-314页
    查看更多>>摘要：为在应用升级、系统配置变更等运维操作执行过程中保障应用的可用性和稳定性,提出一套运维平台和应用程序进行交互的Decider协议.使运维操作的影响能够被准确定义后传递给应用程序,应用程序能够根据影响值以及自身运行状态对运维操作的执行进行决策,运维过程变得高度自动化且安全可靠.模拟实验的结果表明,Decider协议能够有效提高运维任务的 自动化程度,保障运维过程中应用程序的稳定性.

    大规模数据中心自动化运维运维平台协议可用性稳定性安全运维

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    含不相关机的多目标混合流水车间调度

    轩华关潇风王薛苑
    315-320,封3页
    查看更多>>摘要：考虑不相关机和传送等因素的多阶段混合流水车间问题,以最小化最大完工时间和总能耗为优化目标建立整数规划模型.针对该问题,提出一种多 目标离散灰狼优化算法来求解.设计基于机器分配码和速度选择码的编码方式和基于最短处理时间原则的解码方案;采用反向学习策略改进初始灰狼种群质量;将基于多点变异的 自走模式和基于均匀两点交叉与多点交叉的跟随模式结合构成搜索模式以协调开发和搜索能力;引入精英保留策略确保优良个体不丢失.通过一系列的仿真实验验证了该算法的有效性.

    多阶段混合流水车间离散灰狼优化算法不相关机多目标优化绿色调度最小化最大完工时间传送时间

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