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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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    面向嵌入式CGI的命令注入漏洞挖掘研究

    常天佑朱涛宋健谷广宇...
    1-4,10页
    查看更多>>摘要：嵌入式IoT设备系统种类多差别大,系统存在危险数据过滤不严格的风险大,攻击者可通过精心构造的恶意数据包获取系统的控制权.嵌入式系统的安全性已逐渐成为设备被广泛采纳的最大障碍.针对命令注入型漏洞与程序接收数据密切相关这一特征,本文通过对嵌入式通用网关接口(Common Gateway Interface,CGI)程序接收的数据进行数据流分析,使用污点分析技术研判程序接收的数据是否能够不经无害处理而到达系统敏感函数,达到检测CGI程序是否存在命令注入漏洞的目的.

    CGI嵌入式污点分析漏洞挖掘

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    基于多深度对抗网络的ROV水下目标检测

    陆地陈伟魏庆宇
    5-10页
    查看更多>>摘要：有缆水下机器人ROV是水下工程作业的重要工具,但由于不同水质特性及水中散射折射的影响,ROV水下图像普遍存在失真模糊、分辨率低等问题.为此构建深度分离可变形卷积代替原始卷积,采用高效表达稀疏性的特征提取结构实现对ROV水下目标的特征提取;再运用多深度机制的改进GAN网络生成器和类似马尔可夫架构的判别器建立数据集,增强水下图像;最后构建多项损失函数,提升网络的泛化性能并实现对ROV目标的快速检测.水下实验结果表明,该水下图像增强方法提高了ROV目标检测精度,符合预期要求.

    图像增强深度分离可变形多深度机制深度学习

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    基于CmabBERT-BILSTM-CRF的针灸古籍分词技术研究

    钟昕妤李燕徐丽娜陈月月...
    11-15页
    查看更多>>摘要：针灸古籍中含有大量通假字、歧义词和专业术语.基于深度学习的分词方法,因静态字向量固有表示和大规模且高质量语料缺乏等问题,限制了分词性能.为缓解上述问题,提出引入预训练策略,在ALBERT模型基础上,利用大量中医古籍再训练得到CmabBERT模型,并构建CmabBERT-BILSTM-CRF融合模型运用于针灸古籍分词任务.实验结果表明,在小样本语料基础下,对比Jieba分词器、BILSTM-CRF和ALBERT-BILSTM-CRF模型,该融合模型展现了更优越的分词性能.

    针灸古籍分词序列标注预训练

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    语音识别中的Conformer模型压缩研究

    卢江坤许鸿奎张子枫周俊杰...
    16-22,28页
    查看更多>>摘要：针对使用Conformer模型的语音识别算法在实际应用时设备算力不足及资源缺乏的问题,提出一种基于Conformer模型间隔剪枝和参数量化相结合的模型压缩方法.实验显示,使用该方法压缩后,模型的实时率(real time factor,RTF)达到0.107614,较基线模型的推理速度提升了16.2％,而识别准确率只下降了1.79％,并且模型大小也由原来的207.91MB下降到72.69MB.该方法在模型准确率损失很小的情况下,较大程度地提升了模型的适用性.

    深度学习模型压缩模型量化模型剪枝Conformer

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    软件定义车联网云边端协同一体化架构的研究

    柳义筠陈善平
    23-28页
    查看更多>>摘要：随着自动驾驶、智能网联汽车和智能交通系统的发展,车联网的应用场景也越来越丰富.本文经过循序渐进地分析,提出软件定义云边端协同一体化车联网架构.为了适应车联网的高移动性、实时性、流量剧烈增减和网络异构等特点,提出基于KubeEdge框架的车联网系统管理架构,并系统介绍KubeEdge的组成和云边消息传递机制.该架构将Docker容器、Kubernetes 与车载智能设备、路边智能设备相结合,并对 KubeEdge 框架的云端、边端和云边端消息传递进行"本土化"改造,可作为车联网未来发展思路和路径之一.

    车联网云计算软件定义网络(SDN)KubeEdge架构

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    基于朴素贝叶斯分类的电信诈骗信息的识别

    刘鑫王皓晨黄宇煦
    29-32,38页
    查看更多>>摘要：为了清理互联网与移动通信网络所带来的不良诈骗信息,使用文本分类技术来识别电信诈骗信息.采用中文分词技术(jieba)对数据样本的中文信息进行分词,用TF-IDF算法提取电信诈骗信息的特征,向量空间模型(VSM)构建文本内容的特征,选取朴素贝叶斯分类算法的伯努利模型和多项式模型,分别训练数据并对比测试得出各自对电信诈骗信息的识别效果评估.

    文本分类电信诈骗信息机器学习朴素贝叶斯

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    一种基于混合变换域的自适应稳健性数字水印算法

    舒旭
    33-38页
    查看更多>>摘要：为实现水印信息的隐蔽嵌入,同时提高水印的鲁棒性,提出基于根据人眼视觉特征的混合变换域自适应数字水印算法.首先改进了Just noticeable difference在小波域应用模型,自适应计算最佳嵌入强度因子后将水印信息叠加到奇异值矩阵中,实现水印的嵌入.实验证明:在保证水印嵌入量的前提下,PSNR值达到31dB以上,常规攻击时NC值接近1.同时该算法对剪切、压缩等攻击时NC值分别达到了0.9746、0.98878.该算法的透明性和鲁棒性较好,能够达到保护数字产权目的.

    人眼视觉特征最小可觉察误差小波变换奇异值分解数字水印

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    TST问题的降阶回溯算法

    付振星宁爱兵曾宾程志浩...
    39-43页
    查看更多>>摘要：考虑Terminal Steiner Tree(TST)问题中特殊结点及其关联边之间的关系、结点之间的权值比较、可行解的连通性等几个方面,提出该问题的相关数学性质,判断问题中结点与边是否一定在或一定不在最优解中;利用上下界子算法对降阶回溯算法的解空间进行剪枝,加快了算法求解问题的速率,最后通过算法复杂度分析证明算法的有效性.

    TST问题数学性质降阶回溯

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    基于神经网络方法的序列数据分类模型

    李良蔡少锋谢耀荣苏建华...
    44-47页
    查看更多>>摘要：序列数据处理在天体光谱分类领域是一项非常重要的任务,但是传统的处理方式成本高、效率低.通过构造一种以focal loss作为损失函数的多分支一维卷积神经网络对LAMOST部分序列数据进行了分类,并采用MarcoF1分数作为评价指标.结果表明该模型取得了理想的实验效果,并且focal loss损失函数(其在不平衡数据分类任务中对困难样本增加权重)相比传统的交叉熵损失函数也有更好的预测精度.

    序列数据神经网络多分支结构一维卷积损失函数

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    融合反向学习和黄金正弦的改进粒子群算法

    张慧峰邹德旋刘树赵李梦迪...
    48-52,57页
    查看更多>>摘要：提出一种融合反向学习和黄金正弦的改进粒子群算法.通过反向学习策略优化初始种群的质量,提高算法的收敛速度;结合黄金正弦算法优化位置更新公式,并通过双面镜理论处理边界外的粒子,使粒子在搜索空间内分布更均匀,增强算法的搜索能力;利用柯西变异的方法对全局最优粒子的位置进行扰动,提高粒子跳出局部最优的能力.对8个测试函数进行实验,并与其他的五种算法进行比较,结果表明,本文改进之后的粒子群优化算法有着更快的收敛速度和更高的寻优精度.

    粒子群算法反向学习黄金正弦算法双面镜理论柯西变异

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