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期刊信息/Journal information
计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心
计算机应用研究

四川省电子计算机应用研究中心

刘营

月刊

1001-3695

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028-85249567

610041

成都市成科西路3号

计算机应用研究/Journal Application Research of ComputersCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1981年，以其新颖性、技术性、实用性、工具性、知识性于一身，设置众多栏目，信息量极大，反映并涵盖了当今国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势，是一份极具收藏价值的技术刊物。本刊读者对象为从事计算机应用、开发、研究的科技人员，大中专院校师生，各企事业单位技术人员，计算机业余爱好者及相关管理、情报工作者订阅、收藏。本刊现为中国计算机学会会刊，中国科技论文统计源核心期刊，全国中文核心期刊，中国科学引文数据库来源期刊， 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，并为多个检索数据库收录，在国内科技期刊评比中多次荣获优秀科技期刊奖。
正式出版
收录年代

    国内垂直领域知识图谱发展现状与展望

    付雷杰曹岩白瑀冷杰武...
    3201-3214页
    查看更多>>摘要：为了充分展现国内在垂直知识图谱领域研究的现状,以垂直领域知识图谱为研究对象对其发展现状和趋势进行综述.对垂直领域知识图谱的定义和分类、架构和关键技术的发展现状进行了详细论述;针对垂直领域知识图谱的具体应用进行了论述,并以学术信息知识图谱和医药卫生知识图谱为例进行了详细介绍.最后对垂直领域知识图谱发展中存在的问题和对策以及未来的趋势进行了探讨.

    知识图谱垂直领域知识知识获取知识表达

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    代码搜索方法研究进展

    魏敏张丽萍
    3215-3221,3230页
    查看更多>>摘要：开源软件的成功推动了软件产业的蓬勃发展,大量代码资源为代码搜索创造了条件.如何通过代码搜索技术找到需求代码成为一个重要问题.为了更好地推进后续研究工作,首先对代码搜索相关概念及研究趋势进行介绍和说明;其次对使用不同技术的代码搜索研究工作进行综述,包括基于信息检索、查询和代码描述增强、程序特征分类以及深度学习等方面,并进一步总结归纳不同方法的优缺点;接下来针对代码搜索技术所应用的多个领域进行介绍,包括程序合成、代码推荐与补全和代码风格改善等方面;最后分析现阶段代码搜索面临的主要问题,为未来该方向的发展提供一定的参考与建议.

    代码搜索程序特征程序理解深度学习代码复用

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    基于区块链的联邦学习技术综述

    李凌霄袁莎金银玉
    3222-3230页
    查看更多>>摘要：联邦学习与区块链在应用领域、架构特点、隐私保护机制等方面具有很强的共性、互补性和契合度,近年来,一些研究与应用将两种技术结合起来,在数据隐私保护强度、数据共享激励机制、计算性能等方面取得了不少进展.为了帮助研究者掌握联邦学习结合区块链的最新研究成果与发展方向,对基于区块链的联邦学习进行了综述.首先,介绍了联邦学习技术的相关研究和存在的不足;其次,详细讨论了当前基于区块链的联邦学习的相关研究,重点从架构特点、资源分配、安全机制、激励机制等方面进行了分析;最后,总结了基于区块链的联邦学习应用在人工智能领域的未来发展趋势和需要关注的问题.

    联邦学习区块链人工智能数据安全数据隐私

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    基于动态信任的区块链激励共识机制研究

    周健张杰闫石屈冉...
    3231-3235,3248页
    查看更多>>摘要：针对实用拜占庭容错(PBFT)共识机制中主节点可能出错导致大量通信资源浪费的问题,提出一种基于信任动态激励的共识机制优化方案ITPBFT(incentive trust-PBFT).利用信任评价模型对系统内节点的共识行为进行评价,添加动态激励机制,引入节点等级机制,选取信任度高的节点作为主节点.通过对优化方案进行仿真实验和分析,验证了该机制可以有效提高共识机制的容错能力、降低共识的时间、提高系统的吞吐量并提高网络波动时的稳定性和可恢复性.该优化机制可有效提高共识的效率,避免通信资源的浪费.

    区块链共识机制PBFT信任评价动态激励

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    基于网络自聚类的PBFT算法改进

    高娜周创明杨春晓宋丽娜...
    3236-3242页
    查看更多>>摘要：联盟链是区块链技术在实际行业应用的主要形式,其共识机制多采用实用拜占庭容错算法(PBFr),在节点数量大时共识成功率与共识效率不高,存在扩展性问题.为此,提出一种基于网络自聚类拜占庭容错共识算法NAC-PBFT.利用行业应用中网络结构、系统节点等确知信息,在联盟链审核节点时指定种子节点,再以种子节点为中心自聚类为若干分组,组内通过优化实用拜占庭容错算法选举出代理人,由各组代理人共同完成全局共识.其中,组内选举时,通过定义可信度指标衡量节点作为筛选候选代理人的标准,确保每次选出的代理人具有良好的状态.通过对系统分析与性能测试,NAC-PBFr算法能有效降低消息量,在共识时间、系统吞吐量指标上有更好的表现,具备较好的扩展性.

    联盟链共识机制拜占庭容错算法网络自聚类可信度

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    基于时间权重值的共识算法研究

    王日宏袁杉杉徐泉清安良玉...
    3243-3248页
    查看更多>>摘要：针对联盟链中广泛应用的PBFT算法网络复杂度高、共识速度慢以及查询速度上的不足进行了研究,并提出了一种基于时间权重值(time-weighted value,TWV)的共识算法.首先,针对网络复杂度高和共识速度慢的问题,TWV共识算法通过节点的时间权重值选择合适的共识节点缩小了共识节点的规模,并且结合PBFT算法中的视图更换协议,将此时的共识节点替换为具有较高时间权重值的节点;其次利用共识节点延迟低、在线时间长以及数据存储量的特点,提升了数据查询和同步的效率;最后,通过本地多节点的仿真对比实验证明,TWV共识算法的数据查询效率以及吞吐量较PBFT共识算法有所提升,并且有效降低了节点达成共识的时间.

    实用拜占庭容错时间权重值共识算法TWV-consensus吞吐量

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    基于一致性正则化的在线知识蒸馏

    张晓冰龚海刚刘明
    3249-3253页
    查看更多>>摘要：在线知识蒸馏通过同时训练两个或多个模型的集合,并使之相互学习彼此的提取特征,从而实现模型性能的共同提高.已有方法侧重于模型间特征的直接对齐,从而忽略了决策边界特征的独特性和鲁棒性.利用一致性正则化来指导模型学习决策边界的判别性特征.具体地说,网络中每个模型由特征提取器和一对任务特定的分类器组成,通过正则化同一模型不同分类器间以及不同模型对应分类器间的分布距离来度量模型内和模型间的一致性,这两类一致性共同用于更新特征提取器和决策边界的特征.此外,模型内一致性将作为自适应权重,与每个模型的平均输出加权生成集成预测值,进而指导所有分类器与之相互学习.在多个公共数据集上,该算法均取得了较好的表现性能.

    计算机视觉模型压缩在线知识蒸馏一致性正则化

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    基于栅格三元距离变换的GPS里程统计算法

    刘珺祝青园刘前结宋爽...
    3254-3257,3339页
    查看更多>>摘要：为了提高GPS里程统计的精度,提出了一种基于栅格三元距离变换的GPS里程统计算法.首先,将离散的GPS轨迹数据映射成为连续的栅格序列,进而通过三元栅格子序列的空间排列定义距离变换算子,并基于统计分析建立距离变换算子的动态调整模型,进行误差补偿,最终实现高精度的GPS里程统计.为验证算法有效性,设置了连续线段法与栅格欧氏距离变换法两个传统里程统计算法作为对照组,进行里程统计对比实验.实验中,该算法里程统计误差均值约0.24％,标准差为0.55％.相较于对照组算法,该算法表现出了更好的误差特性,实现了更高的里程统计精度.

    里程统计GPS距离变换栅格误差补偿

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    融合注意力机制的多流卷积肌电手势识别网络

    李沿宏江茜邹可袁学东...
    3258-3263页
    查看更多>>摘要：针对目前表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)端到端手势识别特征提取不充分、多手势识别准确率不高的问题,提出一种融合注意力机制的多流卷积肌电手势识别网络模型.该模型通过滑动窗口将多通道时域sEMG生成肌电子图,并使用多流卷积神经网络充分提取每个采集通道sEMG的语义特征,然后将其聚合得到丰富的多通道手势语义特征;同时从时间和特征通道维度上计算语义特征的注意力分布图,强化有用特征并弱化无用特征,进一步提高多手势识别准确率.实验使用Ninapro数据集进行训练和测试,并与主流的肌电手势识别模型进行对比.实验结果表明,该模型在识别准确率上具有更好的表现,证明了该模型的有效性.

    手势识别表面肌电信号卷积神经网络注意力机制

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    基于区域自适应多尺度卷积的单声道语音增强算法

    王钇翔吕忆蓝台文鑫孙建强...
    3264-3267页
    查看更多>>摘要：卷积神经网络的感受野大小与卷积核的尺寸相关,传统的卷积采用了固定大小的卷积核,限制了网络模型的特征感知能力;此外,卷积神经网络使用参数共享机制,对空间区域中所有的样本点采用了相同的特征提取方式,然而带噪频谱图噪声信号与干净语音信号的分布存在差异,特别是在复杂噪声环境下,使得传统卷积方式难以实现高质量的语音信号特征提取和过滤.为了解决上述问题,提出了多尺度区域自适应卷积模块,利用多尺度信息提升模型的特征感知能力;根据对应采样点的特征值自适应地分配区域卷积权重,实现区域自适应卷积,提升模型过滤噪声的能力.在TIMIT公开数据集上的实验表明,提出的算法在语音质量和可懂度的评价指标上取得了更优的实验结果.

    语音增强卷积神经网络多尺度卷积区域自适应

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