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期刊信息/Journal information
计算机时代
计算机时代

陈纯

月刊

1006-8228

computer_era@21cn.com

0571-87054111

310006

浙江省杭州市环城西路33号-省计算所大楼

计算机时代/Journal Computer Era
查看更多>>本刊1983年创刊，由中国工程院院士潘云鹤主编，全国公开发行。主要栏目有学术论坛、技术广角、网络天地、信息安全、应用实践、经验技巧、考试园地、市场纵览、企业信息化等，丰富的内容使您能够自由地遨游在电脑信息的海洋里，了解最新趋势，掌握最新技术，领略精彩纷呈的数字生活。
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    基于熵的节点重要度评估方法

    潘想想姚红光
    1-4,8页
    查看更多>>摘要：针对网络中关键节点识别问题,提出一种基于熵的有向加权网络节点重要度评估方法,即EnRank算法.通过定义有向加权网络中各个节点吸引率AR和传输率TR,运用熵法对节点的度、吸引率和传输率进行综合运算,从而得出有关于节点重要性综合评价指标.该算法既考虑了节点本身的重要性,也考虑了相邻节点对其相对重要性.经过对ARPA网络及社交网络连锁故障仿真实验,验证了该方法的可靠性.

    节点重要性熵法有向加权网络EnRank算法

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    基于容器的科学工作流云计算平台

    代强赵亦辉
    5-8页
    查看更多>>摘要：提出一个灵活的基于容器的计算平台,用于在云上运行科学工作流程.容器集群系统为数据密集型科学工作流程带来了很少的性能开销,同时能够解决工具安装问题,保证可重复性,提高资源利用率.使用者可在几分钟内轻松地在任何云上部署该计算平台.

    容器云计算计算平台科学计算

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    远红外激光干涉仪上数字相位差测量的FPGA实现

    厉天扬陈兴杰
    9-14页
    查看更多>>摘要：远红外(FIR)激光干涉仪是核聚变装置上等离子体电子密度测量的关键设备.为了实现远红外激光干涉仪上电子密度信号的精确测量,设计了应用于远红外激光干涉仪上数字相位差测量算法的硬件层实时处理框架,并基于采样率为20MSPS的AD9269信号采集模块和时钟频率为125MHz下的Xilinx K7系列可编程逻辑阵列器件进行了验证.现场试验结果表明,该数字相位差算法的测量延迟为64μs,最终相位差测量精度可控制在0.1°以内,测量结果的时间分辨率为50ns.

    远红外激光干涉仪数字相位差测量FPGA实时处理

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    征稿启事

    14页
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    基于FineBI的招聘信息数据分析与可视化研究

    王姣姣顾珅赵淼周怡杰...
    15-18,23页
    查看更多>>摘要：针对求职者面对招聘网站上繁杂的招聘信息而无法高效获取有参考价值信息并准确找到合适工作的情况,本文首先基于Python爬虫技术对BOSS直聘网站上互联网行业相关岗位招聘信息进行爬取,然后将获取到的招聘信息数据采用PySpark技术进行数据清洗,最后利用FineBI工具对岗位数据进行可视化分析,得到岗位要求与学历、地区、薪资等存在的关系,也进行了招聘岗位和福利待遇的词云图分析.该研究结果能够直观的呈现互联网行业当前招聘现状,可为求职者提供有效参考.

    招聘信息PythonPySparkFineBI可视化分析

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    基于区块链和密码学累加器的简历方案

    汪平
    19-23页
    查看更多>>摘要：针对当前社会频繁出现的简历伪造和简历泄漏的问题,提出一种基于区块链和密码学累加器的多重简历保护及验证方案.利用区块链技术去中心化的特性,降低造假的风险,提升简历的真实性.利用密码学累加器高效性和加密性的特点,减少储存的数据量,降低了隐私暴露的风险.多重简历结构降低了验证者的数据访问量,用户可以选择性披露简历,自主隐藏简历.经过分析与对比验证,本方案具备较高的性能、较低的时空消耗和隐私保护能力.

    区块链密码学累加器多重简历简历隐私隐私保护

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    ProTAMAR用于识别蛋白质序列的扭转角

    姜博文
    24-28,33页
    查看更多>>摘要：蛋白质的扭转角控制着蛋白质的空间构象和功能.为了提升蛋白质序列的扭转角预测性能,本文提出一种新的深度学习模型ProTAMAR.在传统蛋白质序列编码和多序列对比结果的基础上,通过引入蛋白质预训练编码以捕获高维特征表示,设计多头注意力机制和扩张卷积模块用于提取全局序列信息和局部上下文信息.在蛋白质基准数据集中广泛测试,ProTAMAR模型优异.通过实验证实本文设计的预训练特征和引入的网络框架为蛋白质序列扭转角预测任务提供了更具价值的生物学线索和更高效的提取方式.

    蛋白质扭转角多头自注意力机制扩张卷积ProteinBERT

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    基于改进YOLOv3算法的线束端子缺陷检测方法

    程晓颖李海生吕旭波
    29-33页
    查看更多>>摘要：研发了一套基于深度学习的汽车线束缺陷检测系统.基于YOLOv3改进的Pr-YOLOv3算法来检测线束端子接插件缺陷,将主干提取网络替换成ResNet50,提高特征提取能力,减少参数量,吸收多尺度预测方式和特征融合方面的优势,将主干提取网络与FPN特征金字塔进行对接,丰富了特征的表达能力.用改进的YOLOv3模型进行训练,准确率可达98.61%,Recall指数可达98.6%.

    射线无损检测线束端子缺陷检测卷积神经网络YOLOv3

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    基于YOLOv5算法的满文不定长字元数据集制作方法研究

    李昭仪于淼于晓鹏
    34-39,43页
    查看更多>>摘要：在进行满文识别时需要用到大量的满文数据,但目前还没有满文不定长字元数据集.本文提出一种基于YOLOv5的满文不定长字元数据集制作方法,用于后续的训练和研究.与传统切割方法相比,只需提供待检测图片即可.通过对基于YOLOv5的数据集制作流程的改进,去除原YOLOv5实验中对图像进行翻转和随机裁剪部分,并且将原YOLOv5的损失函数替换为EIoU,添加了注意力机制SE模块.实验结果表明:与原始的 YOLOv5网络相比,其精度和召回率分别提高到98.95%和98.83%,证明了算法的实用性和高效性.

    YOLOv5EIoUSE模块数据集制作目标检测满文

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    基于多重并联图神经网络的小样本图像分类算法

    吴婕张海翔
    40-43页
    查看更多>>摘要：小样本学习(few-shot learning,FSL)中,由于样本量过少,导致了特征多样性的降低.为了弥补特征多样性的降低,提出通过提高模型的特征提取能力,以获得更为充分的特征数量.利用多重并联图神经网络来进行多重特征提取,使模型更充分地提取图像特征,从而提升小样本图像分类任务的分类准确率.所提出的多重特征提取方法在5-way 1-shot设置下将基线的分类准确率提高了2.02%,在5-way 5-shot设置下将基线的分类准确率提高了1.98%.

    小样本学习小样本图像分类多重特征提取图神经网络

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