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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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    基于区块链和隐私计算技术的"碳标签"实现方法研究

    陈正奎崔伟
    1-5页
    查看更多>>摘要："碳标签"(Carbon Labelling)是一种将商品在生产、流通过程中排放的温室气体排放量,在产品标签上用量化指数标示出来的方法.全球已有11个国家正在积极建立"碳标签"制度.我国也已经形成了相关的团体标准和试点成果."碳标签"的形成涉及产品生产、加工、流通过程中的多个环节,导致碳数据归集困难、真实性难以保障和易被篡改.为此,本文提出一种基于区块链和隐私计算技术,从供应链的视角构建"碳标签"数据获取、处理和展示系统的方法.

    碳标签区块链隐私计算供应链

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    基于对偶二次曲线的快速椭圆检测

    王若瑾张旭张学昌
    6-10页
    查看更多>>摘要：工业环境中的圆形对象易在平面成像为椭圆元素,针对这类椭圆元素的快速准确检测问题,提出一种基于对偶二次曲线的快速椭圆检测方法.设计了最大类间方差法完成梯度阈值自适应筛选,并利用数学形态学获取形状良好的梯度掩膜,利用椭圆轮廓周围的原始梯度信息完成椭圆拟合.实验结果表明,该方法的椭圆定位误差小于0.008个像素,轴长最大相对误差小于0.7%,检测时间小于6秒,与其他方法相比更具鲁棒性,检测效率高.

    对偶二次曲线椭圆检测最大类间方差数学形态学

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    改进注意力机制方法对能源系统缺失值插补的研究

    房旭
    11-14页
    查看更多>>摘要：以自注意力机制为切入点,引入序列-序列(Seq2Seq)的方法,对Transformer模型结构进行分析,改进并建立适合高精度能源数据插补的编码-解码深度学习模型FX_trans.通过对比实验,分析出每个模型的特点与适用场景;通过消融实验,分析出各个组件对模型的影响模式,找出适合复杂能源系统缺失数据高精度的插补方法.实验结果表明,对Transformer结构的改进尤其是对LayerNorm层的改变能很好的降低误差率,在真实数据集上的实验验证了FX_trans的有效性.

    自注意力机制深度学习Transformer缺失值插补

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    YOLOv5算法的人脸识别检测方法研究

    宋传旗
    15-19页
    查看更多>>摘要：以YOLOv5算法为核心,针对小尺度人脸的识别精准度不高问题进行研究.分析YOLOv5系统结构,研究加权双向特征金字塔网络(BiFPN)的特征融合思想,提出了权重的BiFPN,充分利用深层、浅层以及原始的特征信息,加强了特征融合,减少了卷积过程中特征信息的丢失,提高了检测精度.采用WiderFace人脸数据集进行改进前后对比训练,得出通过改进YOLOv5结构中的Neck部分,使得算法在少量增加计算量和参数量的情况下,人脸识别精准度(Precision)达到91.2%,召回率(Recall)达到83.4%,检测速度也有所加快.具有较好的检测度与实时性.

    人脸识别双向特征金字塔网络BiFPNYOLOv5检测精度

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    基于边缘计算的任务卸载研究

    潘煜吴九天孙宇筠斯方超...
    20-23,28页
    查看更多>>摘要：边缘计算作为云计算的延伸,很好的解决了因传输距离带来的高时延问题.随着通信技术的快速发展,终端用户数据传输量以及对服务质量的要求也迅速提高,给边缘服务器带来了极大的负担.本文引入车辆雾计算的概念,并通过KM算法实现一对一任务卸载的最优匹配,解决边缘服务器负载过大的问题.基于MATLAB平台进行仿真实验,分析该卸载方法对响应时间的影响,结果表明,该方法相比传统方法可有效降低终端任务卸载的响应时间,提高用户体验.

    边缘计算车辆雾计算任务卸载响应时间

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    基于CEEMD-SVM的风速混合预测模型研究

    田崇翼王学睿王瑞琪
    24-28页
    查看更多>>摘要：由于风速有随机性、波动性特点,风力发电会有不确定性,这使风力资源难以直接利用.本文基于"分解-预测"的思路,提出一种基于完全集合经验模态分解和支持向量机(CEEMD-SVM)的风速预测模型.实验结果表明,该模型相比其他预测模型在风速预测方面表现出显著优势.其预测结果为合理的调度风力发电资源提供了数据基础.

    风力发电风速预测完全集合经验模态分解支持向量机

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    改进YOLOX-S的金属零件缺陷检测算法研究

    谷长江高法钦
    29-33,37页
    查看更多>>摘要：针对小金属零件缺陷检测精度低的问题,提出一种改进YOLOX-S目标检测算法.首先引入一种轻量化的特征提取模块GABlock,通过深度可分离卷积与注意力机制增强特征的处理能力;然后通过增加残差堆叠模块,增强上下文语义信息表达,提高缺陷检测精度;最后使用GIoU损失函数替换IoU损失函数,提高检测框收敛速度.实验结果表明,改进后的算法检测精度达到85.91%,提升了7.65%,表现出所提算法在小金属零件缺陷检测任务上的有效性.

    金属缺陷检测深度学习注意力机制YOLOX

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    多核CPU环境下的并行KNN算法设计

    潘峰苏浩辀段艳闵云霄...
    34-37页
    查看更多>>摘要：针对KNN算法计算比较耗时的问题,提出将计算任务分解为多个子任务,每个子任务分配给一个线程完成,通过多个线程的并行执行完成工作.将训练集读入一个二维数组,二维数组的每一行只分配给一个线程使用;每个新数据被同时广播给多个线程,每个线程计算该新数据在自己训练集中的最近邻,并将最近邻反馈给主程序;主程序收集每个线程返回的最近邻,以最近邻中的最佳近邻的类别作为新数据的类别.实验证明该并行设计方案充分利用计算资源,加快了计算速度.

    并行KNN算法多线程二维数组最佳近邻

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    基于改进禁忌搜索启发式算法的无人终端配送路径优化方法研究

    李晨欢王梦梅赵麒博郑宁宁...
    38-41页
    查看更多>>摘要：为降低物流终端运输的"最后一公里"中的车辆配送成本,针对快递终端配送中的车辆路径优化问题,建立了带有约束的时空-状态网络模型.动态地呈现了考虑道路的时变性、车辆运行时装载量、时间、空间特征下的车辆配送服务的变化;提出了一种基于最近邻算法的改进禁忌搜索启发式算法,通过加入道路节点因子观察道路的动态影响,给出具有实用价值的快递终端配送路径优化方案.

    路径优化禁忌搜索算法最近邻算法时空-状态网络

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    改进粒子群算法在能耗预测中的应用

    郁旸
    42-45页
    查看更多>>摘要：针对能源管理系统中的能耗预测模块,为提升能源消耗的预测效果,引入长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM),并利用改进的粒子群算法对超参数选取进行优化,构建了IPSO-LSTM能耗预测模型.通过工厂半年的数据分析对比,仿真结果表明IPSO-LSTM模型下的预测效果更好,准确性高于BP模型、LSTM模型和PSO-LSTM模型,验证了该模型用于能源管理系统能耗预测的可能性和准确性.

    长短期记忆神经网络超参数改进粒子群能耗预测

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