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软件
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何新贵

月刊

1003-6970

zazhi@188.com ; cosoft@vip.163.com

010-68920892

100044

北京市3108信箱

软件/Journal computer engineering & Software北大核心
查看更多>>《软件》杂志由中国科协主管，中国电子学会主办国际权威期刊，国家新闻出版总署批准国内标准刊号：12-1151/TP，国际统一刊号：1003-6970，中国国际图书贸易总公司国外发行170余个国家，国外发行代号：M8992。同时配发《软件》杂志国家正式电子版刊号：12-9203/TP,期刊配增光盘版。《软件》杂志被《中国学术期刊综合评价数据库来源期刊》、《中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊》、《万方数据—数字化期刊群全文收录期刊》、《中文科技期刊数据库（全文版）收录期刊》、美国《剑桥科学文摘》、波兰《哥白尼索引》收录期刊、美国《乌利希国际期刊指南》等国内外数据库收录。竭诚欢迎来稿！录用(优质)稿件免费发表！发表周期短！　　《软件》杂志主要面向从事计算机应用和软件技术开发的科研人员、工程技术人员、各大专院校师生、计算机爱好者。致力于创办以创新、准确、实用为特色，突出综述性、科学性、实用性，及时报道国内外计算机技术在科研、教学、应用方面的研究成果和发展动态的综合性技术期刊，为国内外计算机同行提供学术交流的平台。 　　《软件》杂志注重刊登反映计算机应用和软件技术开发应用方面的新理论、新方法、新技术以及创新应用的文章。主要栏目包括：最新技术动态、综述、专家论坛、软件技术、基金项目论文、学位论文、计算机仿真、计算机体系结构与高性能计算机、计算机网络、信息与通信安全、计算机图形学与人机交互、多媒体技术应用、人工智能与识别、嵌入式软件与应用、自动控制、测控自动化、管控一体化、嵌入式与SOC、算法与计算复杂性、分布式计算与网格计算、存储技术、计算机辅助设计与应用技术、数据库技术研究、神经网络、应用技术与研究、计算机教育技术交流及其他相关内容。 《软件》杂志在国内外有广泛的覆盖面，国内读者分布在全国30个省市，国际读者分布在北美、西欧、韩国、日本以及我国港、澳、台等40余个国家和地区。几年来高水平的论文刊登数量明显增加，各类自然科学基金论文刊登数量已超过30%，各项指标在我国自然科学自动化、计算机类（TP）多种期刊中排名前列，已成为全国最具影响力的自然科学杂志之一。 《软件》杂志在我国计算机界有广泛的作者群体，主要稿件来源单位有：北京大学、清华大学、南京大学、复旦大学、同济大学、浙江大学、中国科学技术大学、国防科技大学、上海交通大学、西安交通大学、北京航空航天大学、南京航空航天大学、华中科技大学、哈尔滨工业大学、西北工业大学、吉林大学、武汉大学、中山大学、四川大学、山东大学、厦门大学、天津大学、重庆大学、中南大学、东北大学、上海大学、福州大学、安徽大学、西北大学等全国数百所重点大学以及中国科学院、中国航空、航天、电子、中国水电、中国建筑、中国测绘科学研究院等重点研究院所等。 该刊的编委是来自北京大学、清华大学、南京大学、复旦大学等十所知名大学和多所重要研究所，以及美国、加拿大的外籍专家共100余位著名教授或研究员组成。
正式出版
收录年代

    基于工业数据库的油气生产数据采集与管理应用

    张磊冯小海杨燕
    153-157页
    查看更多>>摘要：本文阐述在工业数据库KingHistorian和数据采集软件KingIOServer的基础上搭建油气田生产数据管控系统.通过对数据采集、标准化接入、数据质量监测、海量数据管理、数据发布等业务应用进行实现,完成生产数据实时、动态、完整的采集与管控,促进业务管理的自动化.生产数据按应用需求进行统计、分析、标准化发布,形成信息内部共享,打破企业信息系统间的壁垒,为油气田生产异常预防和突发事件处理提供有效手段,有力提升生产决策的信息化水平.

    工业数据库数据采集软件生产数据管控系统数据管理

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    面向业务需求的知识增强大模型生成框架技术研究

    纪威宇张永姜巍
    158-160页
    查看更多>>摘要：近年来,大模型技术方兴未艾,在通用领域获得长足发展.然而,在军事、政务等关键领域训练数据不足导致专业领域的大模型应用能力难以满足用户的需求,特别是针对业务需求的多类型数据检索任务,通用大模型存在瓶颈.本文提出一种知识增强的大模型跨数据检索框架,设计一种知识融合生长的大模型检索能力演进机制,利用大模型的自监督信号驱动领域知识持续生成,同时利用积累的知识持续增强大模型检索能力,在典型业务场景下开展原型系统构建与试验验证,在典型场景下检验框架对用户业务信息的查询与结果生成能力,实验结果表明,高质量的知识有助于提高大模型生成结果的精准性与有效性.

    大模型知识增强跨数据检索

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    基于深度学习的无人机目标识别与反制

    侯琛董俞伯
    161-164,180页
    查看更多>>摘要：随着低空无人机在军事和民用领域的广泛应用,其安全隐患亟需关注.本文提出一种基于改进YOLOv7模型的检测方法,并引入注意力机制,强化模型对目标区域特征的表达能力.同时,提出一种改进的StrongSORT跟踪算法,优化跟踪性能.这些研究成果提高了检测和跟踪的准确性和实时性,通过云台主动跟踪控制算法扩大了监控视野,增强了系统的跟踪灵活性.最终实现了一套完整的红外无人机检测与跟踪系统,满足了实时跟踪的需求,并探讨了其在民用领域反无人机系统中的潜在应用.

    深度学习无人机目标识别改进YOLOv7注意力机制StrongSORT跟踪算法云台主动跟踪控制算法

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    基于人工智能技术的雨量校准故障诊断与预警辅助系统研究

    孟超刘名张二国樊锦涛...
    165-168页
    查看更多>>摘要：基于人工智能技术的雨量校准故障诊断与预警辅助系统,通过气象观测数据"云"获取设备计量数据进行预处理,采用多种数据驱动和人工智能算法,利用深度学习及神经网络,对采集的数据进行分析,对数据样本进行训练学习,诊断设备是否存在故障并对设备存在的风险进行预警判断.采用神经网络分析设备故障,根据分析出的设备故障情况,系统以大数据为核心、智能算法为底层逻辑模式分析并推送解决方案,有效地提升了户外计量工作效能,对气象自动站其他高精度传感器检定、校准的多源数据分析和诊断具有较好的开拓意义.

    人工智能雨量校准故障诊断预警辅助

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    基于Python脚本的SoC寄存器模块自动化设计

    周国飞
    169-171页
    查看更多>>摘要：片上系统芯片(SoC)包含大量可通过系统总线配置的寄存器模块.在芯片设计流程中,需要人工设计寄存器模块功能,并形成可阅读的设计文档,再由硬件描述语言(Hardware Description Language)描述为实际数字电路,还需要有便于芯片仿真验证的寄存器模型以及基于C语言的嵌入式固件程序用于应用软件开发.本文提供一种基于Python脚本语言的芯片设计流程,将上述芯片设计流程串联起来,做到一次规格设计,自动化输出寄存器模块的不同设计描述,有效提高了SoC芯片设计效率.

    SoC芯片寄存器设计AMBA总线APB接口Python脚本

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    基于非对称式跳跃连接的轻量化糖网病变分割算法

    王慧鹏
    172-176页
    查看更多>>摘要：糖尿病患者视网膜病变(DR)是致盲的主要原因.眼底病变是DR的临床表现,因此,对其进行准确的识别对于疾病的早期筛查、分级和监测至关重要.本文提出了一种轻量化的DR病变分割算法,用于同时分割四种不同的DR眼底病变.为了充分利用编码器阶段的多尺度特征信息,在不显著增加网络参数的前提下,提出了非对称式的跳跃连接结构.为了进一步细化特征,并减少特征冗余,在上述结构中添加了注意力模块.在DDR数据集上的实验结果表明,相较于其他DR病变分割方法,本文的算法在保持最小参数量和最快速度的同时,实现了具有高度竞争力的分割性能.

    深度学习糖尿病视网膜病变眼底病变分割轻量化卷积神经网络

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    基于云原生的全栈托管云技术架构研究

    孙兵宋国欢周慧
    177-180页
    查看更多>>摘要：大规模多元化算力需求推动着云计算行业发展,全栈原生、算力赋能、安全生态成为了云计算发展的新特征.本文基于容器、微服务、DevOps等云原生技术,对全栈托管云的技术架构和云运维体系进行了分层探讨,同时就全栈托管云安全体系进行了相关研究,通过分层部署运维、多级隔离等方式,提升云业务实施效率,并实现多角度云资源安全防护.

    云计算云原生全栈托管云云安全

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    虚拟现实技术在沉浸式场景漫游系统中的应用分析

    王敏娜
    181-183页
    查看更多>>摘要：利用虚拟现实技术搭设的场景,可以使用户产生身临其境的感受,在沉浸式场景漫游系统中利用虚拟现实技术,有利于提高用户移动和交互的便利性和自由性.本文主要以三多堂博物馆场景为基础分析了虚拟现实技术在沉浸式场景漫游系统中的应用,以期对于类似工作的开展提供参考.

    虚拟现实技术沉浸式场景漫游系统应用分析

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    基于K-means的分布式网络安全算法研究

    刘玲易兴辉
    184-186页
    查看更多>>摘要：针对传统的网络安全算法在处理大规模网络数据时存在效率低下、精度不足等问题,为提高分布式网络中数据的分类准确性,本文结合K-means算法提出了一种新型分布式网络安全算法.该算法通过对k值以及初始中心的选取,实现网络安全数据的分类和分析,并通过集群分类的方式对网络中存在的攻击行为进行处理,确保网络的安全.仿真结果证明,本文提出的安全算法比传统防御算法具有更好的可行性,能够更好地应对现代网络安全挑战.

    K-means聚类算法安全算法分布式网络

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