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期刊信息/Journal information
计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
计算机应用与软件

上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

朱三元

月刊

1000-386X

cas@sict.stc.sh.cn

021-62520070-505/112，62524515

200040

上海市愚园路546号

计算机应用与软件/Journal Computer Applications and SoftwareCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊面向从事计算机应用软件技术开发的科研人员、高等院校师生、科技管理专业人员等。主要报道计算机在各个领域中的应用技术成果。内容翔实，富有创新性、科学性、实用性，是一本颇具参考价值的刊物。
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    大模型在智慧医院的应用研究综述

    白培发黄宗浩王奕
    1-5,19页
    查看更多>>摘要：随着人工智能的快速发展，大模型正成为引领产业变革的关键力量。大模型在智慧医院中具有非常广阔的应用前景。对大模型技术进行简单介绍;通过分析现有文献和案例研究，梳理归纳目前大模型在智慧医院中的潜在应用研究，并总结大模型在医院应用将面临的主要问题;从技术和应用角度对大模型在智慧医院的发展趋势进行展望，以期为未来智慧医院的创新建设提供参考。

    大模型大语言模型生成式人工智能通用人工智能智慧医院

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    基于API参数语义分析的安卓应用行为细粒度表征方法

    贺瑞张晓寒张源
    6-12,48页
    查看更多>>摘要：基于API(Application Programming Interface)的行为表征是主流安卓恶意应用检测和分类方法的重要环节。然而，安卓API的笼统化发展导致该表征方法面临粗粒度、无法精确表征应用行为的问题。针对该问题，基于程序分析和自然语言处理技术，提出自动化的方法对API参数进行语义分析，将表征粒度从API提升至其参数，实现对应用行为的细粒度表征。实验结果表明该方法可显著提高安卓应用行为表征的精确性，提升恶意应用检测和分类等任务的效果。

    行为细粒度表征恶意软件检测参数语义分析自然语言处理

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    移动泵站管理系统设计与开发

    陈家健严良文陈善超
    13-19页
    查看更多>>摘要：由于采用PC作为管理应用端，传统泵站管理系统无法做到随时随地监测设备信息，且无法将设备故障及时上报。针对这些问题，设计并开发"移动泵站管理系统"，除系统的移动端基于Android平台开发外，利用HTML5便于更新与维护的特点，通过混合开发，既解决纯HTML5无法调用底层硬件的问题，又解决原生软件开发更新困难的问题。运行结果表明:所开发的系统具有较好的易用性和便捷性。

    Android混合开发移动泵站管理系统

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    多源一体化政务网络安全监测平台设计与应用

    白荣华
    20-24,73页
    查看更多>>摘要：为打破网络安全监测孤岛，提高监测预警应急处置能力，设计并实现多源一体化政务网络安全监测平台。从采集、加工、应用三个层次，以及数据加工、威胁分析、态势展示、威胁处置、相关管理五项功能进行整体架构，采用"1+N"(1个系统、N个探针)方式部署，通过采集多源数据、大数据处理、多层次关联分析，形成"会诊"监测意见。给出部分应用实例，验证了平台的合理性。该平台试运行以来，整体符合建设规范、监测准确、集约化效果明显，提升了安全可控能力。

    网络安全电子政务多源一体化安全监测大数据政务网络

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    时间序列上的变化查询的高效处理算法

    施文俊王鹏汪卫
    25-33页
    查看更多>>摘要：时间序列数据的值的变化往往代表着事件的发生。时间序列数据上的变化查询，即查找在一定长度内，满足增长或减少一定阈值的子序列，可以挖掘事件，有重要实际意义。现有方法无法高效解决该问题。为此，一种基于分段并构建分段关系图的方法被提出。实验表明，该方法在百万长度的时间序列下仍可在百毫秒内返回结果，且分段关系图的存储开销也较小。对于波动较少的数据集，存储大小可达到原数据集大小的30％以下。且进一步提出了两种优化手段，可在原有基础上再减少约50％的存储开销，同时不过多影响查询效率。

    时间序列变化查询子序列查询分段

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    基于表示学习的告警数据流压缩算法

    阴振生陈佳王鹏汪卫...
    34-41页
    查看更多>>摘要：大型在线服务系统的告警数量巨大且关联关系复杂，运维人员进行故障诊断的难度较大。为此，提出一种基于表示学习的告警数据流压缩算法。该算法包含离线学习和在线压缩阶段:离线学习阶段，采用嵌入技术对告警内容的语义信息及服务组件的拓扑信息进行表示学习;在线压缩阶段，采用流式聚类方法对表示学习得到的告警向量进行聚合并生成告警事件。在合成数据集与真实数据集上的实验表明，该算法的各项评价指标均优于已有算法，更能满足告警数据流压缩的实时性和有效性要求。

    在线服务系统告警数据流压缩表示学习词嵌入图嵌入流式聚类

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    基于网络嵌入和预训练模型的义原预测

    白宇王之光刘懿萱蔡东风...
    42-48页
    查看更多>>摘要：义原是构成《知网》概念描述的核心部件，义原预测是HowNet自动或半自动扩展中涉及的关键问题之一。提出一种基于网络嵌入和预训练模型的义原预测方法，通过对《知网》中的字-词-义项-义原及其关系的表示学习，融合预训练语言模型动态构建局部"义项-义原"关系网络，实现新概念与候选义原的动态匹配。实验结果中的义原预测F1值达到0。623 7，表明该方法能够更有效地解决《知网》中未登录词的义原预测问题。

    义原预训练语言模型网络嵌入

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    配电网故障情况下基于网络重构的电动汽车行驶路径优化研究

    肖文汪洋
    49-55,66页
    查看更多>>摘要：在配电网发生故障的情况下，为缓解配电网运行的压力以及减少电动汽车由于无法充电导致车辆堆积、车祸等情况，以节点电压为目标函数，建立配电网重构数学模型，并改进和声算法对配电网重构问题进行求解;通过线性加权和法，以最小化电动汽车行驶距离、充电费用为目标函数，通过确定从原点到终点的最佳路线，为电动汽车寻找最优的行径路线。该模型是一个混合整数约束规划问题，通过实例验证说明在配电网故障情况下，该模型能有效地解决车辆路径优化问题。

    电动汽车改进和声算法混合整数约束规划配电网重构路径优化

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    基于注意力机制和知识蒸馏的电影评分预测

    刘彤于思洁倪维健
    56-60页
    查看更多>>摘要：针对简单的因子分解机模型(Factorization Machines，FM)对于高阶交互的时间复杂度高和神经网络解决复杂问题尺寸过大问题，以电影评分预测为例，提出一种注意力机制和知识蒸馏的深度网络预测模型(Knowledge Distillation Attention Deep Network，K-ADN)。结合注意力网络区分交互特征的重要度而得到注意力值，利用深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)处理高阶特征组合，建立神经网络模型作为教师模型，从知识蒸馏技术出发，以教师模型确保精确度，以学生模型精简模型尺寸，以求获得更有效的评分预测结果。以豆瓣电影为数据来源进行的实验结果表明，该模型预测的精确度有所提高，通过知识蒸馏后参数量减少86％。

    电影评分深度神经网络注意力网络评分预测知识蒸馏

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    FDM连续挤压成型过程中温度场的有限元分析

    卫朝霞徐艳
    61-66页
    查看更多>>摘要：在熔融沉积成型中，针对动态重新划分网格法描述金属流动变形存在计算复杂且工作量大的问题，提出一种连续挤压成型过程中温度场的有限元分析法。通过采用逐次单元法对熔丝在挤压槽内的应力进行分析，得出铝丝与轮槽各接触面上的热流密度，建立温度场有限元分析的数学模型。采用热流密度等效法对金属流动变形进行数值分析，减少计算时间，提高CPU效率。利用有限元分析软件对挤出喷头中的温度场进行热力耦合模拟仿真，获得在不同转速下挤压槽内温度场分布等值线图。仿真结果表明，熔丝在挤压成型过程中，温度场分布均匀，总体状态稳定，保证了成型质量，改进后程序运算时间减少30。9％，CPU运行效率优化17。3％。

    温度场计算机仿真回转式FDM挤出喷头热流密度热力耦合分析

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