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期刊信息/Journal information
计算机与现代化
江西省计算机学会 江西省计算技术研究所
计算机与现代化

江西省计算机学会 江西省计算技术研究所

刘波平

月刊

1006-2475

jgsdd@163.com

0791-86490996

330002

南昌市井冈山大道1416号

计算机与现代化/Journal Computer and ModernizationCSTPCD
查看更多>>《计算机与现代化》杂志成为“中国科技核心期刊”、“中国科技论文统计源期刊”！《计算机与现代化》系《中国学术期刊综合评价数据库来源期刊》；《中国学术期刊(光盘版)》、《中国期刊网》、《中国数字化期刊群》、《中国核心期刊(遴选)数据库》全文引用期刊。其特点是：时效性强，密切跟踪计算机科技发展动态，以最快的速度精选刊登计算机专业的新理论、新技术及其在各领域应用成果的论文。既有相当的学术水平，又有实际指导意义。编辑管理规范，系《CAJ-CD规范》执行优秀奖期刊。 设有栏目：系统分析与设计、软件工程、网络与通信、控制技术、计算机辅助设计、中文信息技术、人工智能、信息系统与ERP、信息安全技术、电子商务、图像处理、应用与实践等。 《计算机与现代化》于1985年创刊，多年来得到广大读者和作者的厚爱和支持，在此表示衷心的感谢，欢迎订阅投稿。
正式出版
收录年代

    基于语义分割的嵌套命名实体识别方法

    崔少国胡光平
    69-74页
    查看更多>>摘要：命名实体识别旨在从非结构化文本中提取实体,实体之间通常存在嵌套结构.然而,以往的研究大多只关注平面命名实体的识别,而忽略了嵌套实体.因此本文提出一种基于语义分割的嵌套命名实体识别方法,该方法将嵌套命名实体识别任务表述为一个语义分割任务.首先,计算单词和单词之间的元素相似性、余弦相似性以及双线性相似性;然后将3种相似性特征拼接作为一个图像输入到语义分割模型中,得到单词和单词之间的关系矩阵;最后,从关系矩阵提取出嵌套实体.实验结果表明,本文方法可以有效地识别出嵌套实体,在公开嵌套命名实体识别数据集GENIA上的F1值达到80.0%,优于现有大多数嵌套实体识别方法.

    嵌套命名实体识别关系矩阵语义分割相关性特征

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    基于扩张卷积融合时序特征异常行为检测

    马彩莎焦立男柳有权李欣...
    75-80,120页
    查看更多>>摘要：本文提出一个基于扩张卷积的多尺度融合行人原型和时空特征的深度自编码器网络.为了更好地利用视频中行人的时序特征,在编码器和解码器的潜在空间处添加一个双分支结构,分别是预测时空特征的递归神经网络分支和保存行人正常模式的记忆存储模块.为了增强行人特征提取,忽略背景信息影响,增加模型的泛化能力,在编码器中加入改进的空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块,并在卷积块中使用混合扩张卷积(Hybrid Di-lated Convolution,HDC)原则,解决行人大小变化的问题,同时在解码器中引入多级残差信道注意力机制,获取更多的上下文信息.模型在数据集USCD Ped2,CUHK Avenue的曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)分别达到了0.982,0.928.

    混合扩张卷积残差注意力异常行为检测深度自编码器

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    基于对比学习MocoV2的COVID-19图像分类

    许跃雯李明李莉
    81-87,126页
    查看更多>>摘要：肺炎是一种常见多发感染性疾病,老年人和免疫力较弱者容易感染,尽早发现有助于后期治疗.肺部病变的位置、密度和清晰度等因素会影响肺炎图像分类的准确性.随着深度学习的发展,卷积神经网络被广泛应用于医学图像分类任务中,然而网络的学习能力依赖训练样本的数量和标签.针对电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)的肺炎图像分类研究,提出一种基于自监督对比学习的网络模型(MCLSE),可以从无标记的数据中学习特征,提高网络模型的准确率.本文模型(MCLSE)首先设计辅助任务,从无标记的图像中挖掘表征完成预训练,提高模型在向量空间中学习数据映射关系的能力.其次,使用卷积神经网络提取特征,为了有效捕获更高层次的特征信息选择SENet网络改进分类模型,建模特征通道的相关性.最后,用训练好的权重加载改进后的分类模型中,下游任务中使用标记数据再次训练网络.在公开数据集SARS-CoV-2 CT和CT Scans for COVID-19 Classification上进行实验,实验结果表明MCLSE对整体样本分类的准确率分别达到99.19%和99.75%,较主流模型有很大提升.

    COVID-19图像医学图像分类卷积神经网络自监督学习对比学习

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    基于多尺度特征及注意力机制的轻量化PCB缺陷检测方法

    周永钦王勇王瑛
    88-92,107页
    查看更多>>摘要：针对PCB表面背景影响缺陷检测以及检测模型过大消耗资源的问题,提出一种可以有效提取多尺度信息和边缘信息的轻量化网络模型SL-Unet用于PCB表面缺陷检测.SL-Unet以U-Net结构作为主干网络,首先,利用U型残差结构捕获主干网络中每一维度的多尺度信息,加强浅层信息与深层信息的交流,并引入DropBlock模块提升模型的泛化能力;其次,利用解码器的边缘信息完成深度监督,并融入轻量级通道注意力模块提升边缘信息的特征依赖,以引导主干网络在提取特征时能感知缺陷的边缘信息;然后,通过边缘感知模块构建多级联合损失,用于整体模型的优化;最后,采用Leaky ReLU函数替换网络中的ReLU函数,提高模型对负区间的特征提取能力.实验结果表明SL-Unet的Dice系数、交并比、图像检测帧率和模型大小指标分别达到79.3%、67.4%、22 帧/s和3.46 MB,极大地保证了模型的轻量化并显著提升了PCB表面缺陷图像的检测精度.

    深度监督缺陷检测轻量化网络注意力机制U-Net

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    基于轻量化YOLOv4机场场面遥感图像目标检测方法

    杨轲董兵吴悦郝宽公...
    93-99页
    查看更多>>摘要：针对现有遥感图像目标检测方法存在深层CNN丢失局部特征信息、复杂场景检测精度低的问题,提出一种基于轻量化YOLOv4的目标检测方法.首先,采用轻量级神经网络Ghostnet替代YOLOv4中作为主干特征提取的CSPdarknet53网络;其次,为改善复杂环境检测能力,采用CycleGAN仿真夜间场景;再次,融合Transformer模块,使模型易于采集网络特征间关系和局部信息;最后,采用Adam优化器和K-means++筛选锚框的方式加速收敛速度,并以RSOD航空遥感数据集进行实例验证.实验结果表明本文算法较原YOLOv4的MAP值提高了6.65个百分点,参数量减小了84.7%,可以满足复杂场景下的机场场面航空器实时目标检测.

    实时目标检测遥感图像复杂场景机场场面

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    基于多视图的知识感知推荐系统

    王晓霞孟佳娜江烽丁梓晴...
    100-107页
    查看更多>>摘要：现在基于知识图谱的推荐方法中,大多采用单一用户或项目表示,存在用户兴趣干扰、信息不完全利用和数据稀疏的问题.本文提出一种基于多视图的知识感知推荐模型(Multi-view Knowledge-aware,MVKA).首先,该模型在用户-项目图融合注意力机制捕获用户的兴趣表示;引入项目-实体图,设计图注意力网络进行特征提取获取项目的嵌入表示;然后在2个视图之间构造图视角的对比学习方法,最后进行求和和串联操作得到用户和项目的最终表示,并通过内积预测用户对项目的匹配分数.为了验证本文模型的准确性和计算效率,在MovieLens-1M、Book-crossing和Last FM公开数据集上进行了大量的实验,并且与其他传统方法和图神经网络模型相比,AUC和F1值评价指标均有明显提升,说明MVKA模型可显著利用各种信息关系数据来改善知识感知推荐任务.

    知识感知推荐系统注意力机制图注意力网络对比学习

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    考虑异强度相关性下多元退化系统的可靠性置信评估

    缪思巧凡红梅袁非梦
    108-113页
    查看更多>>摘要：针对具有多个性能退化模式的航空发动机工作系统,考虑个体差异性和差异强度相关性,提出一种基于随机相关性的可靠性置信评估方法.以具有随机效应的Wiener 随机过程和Gamma 随机过程分别对各性能退化失效过程进行描述,利用相关参数随机化的Copula函数对多元性能参数的相依程度进行建模,推导出基于Clayton Copula函数模型的可靠度置信区间界点解析表达式,采用边缘函数推断法通过2步优化估计模型中的未知参数,建立整体可靠度评估模型.结合航空发动机EGTM和ZVB2R性能的退化数据,建立整体可靠度模型,完成综合评估,得到寿命区间为(1.033×104,1.278×104)次循环数,实例验证了模型的可行性和准确性.

    多元退化随机过程Copula函数随机相关性置信区间

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    满足规模隐藏的动态加密多映射方案

    朱泳诗杨紫依赵良驹姚睿楚...
    114-120页
    查看更多>>摘要：Kellaris等人利用查询的响应规模进行泄漏滥用攻击,其不仅可以攻击支持范围查询的结构化加密方案,还对基于ORAM和全同态加密设计的加密搜索方案有相同的攻击效果.因此,如何防止规模泄露成为加密搜索方案设计的一个重点.加密多映射作为结构化加密的一个重要分支是可搜索加密和加密数据库的基础.本文提出一个满足规模隐藏的动态加密多映射方案,其同时满足前向安全和二级后向安全.相较于大部分现有的动态加密多映射方案,本文方案在满足规模隐藏的前提下,优化了更新查询的通信开销,并以少量客户端开销为代价实现更安全的实时更新操作.通过一系列实验表明,本文提出的方案是高效且实用的.

    规模隐藏结构化加密加密多映射

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    基于数据驱动的离子源数据智能分析平台投稿须知

    熊卿智李祥彭芳伟金安安...
    121-126页
    查看更多>>摘要：食品安全是事关人们身体健康和生命安全的大事,食品药物残留检测技术是确保食品安全的重要手段.离子源数据封装与处理技术是影响食品药物残留检测质量的瓶颈.受国外软件功能限制,目前离子源数据只能在特定软件平台打开且操作受限.本文针对离子源离线模式数据获取以及处理方法等存在的问题,提出并开发基于数据驱动的离子源智能分析平台,构建简便、高效、准确的智能数据处理分析平台,实现离子源数据的快速获取与分析处理,打破国外软件技术壁垒,为国产离子源仪器设备更新改造提供了新的解决方案.

    离子源数据分析智能平台食品安全数据驱动

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