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期刊信息/Journal information
信息技术与信息化
信息技术与信息化

廉凯

双月刊

1672-9528

sditi@163.com

0531-86133211

250101

山东省济南市山大路224号

信息技术与信息化/Journal Information Technology & Informatization
查看更多>>本刊从信息技术的研究、应用角度展现IT行业与科技发展与进步，是全国高校、科研院所、企业发表信息科学研究、技术应用成果的园地。杂志内容以科技论文为主，并设有评论与综述、信息化论坛、网络通讯、信息处理与模式识别、研究与探索、方案与应用等栏目。整个杂志分三个层次，第一个层次是评论与综述，由政府职能部门和专家对技术、产业的发展趋势，所做的前瞻性的论述和规划；第二个层次是电子信息科技论文，主要刊登高校研究生、科研院所的论文和理论研究成果；第三个层次是企业及各行业中IT技术的应用案例。
正式出版
收录年代

    山东电子学会教育专业委员会换届大会暨专业建设与教学改革研讨会成功举办

    山东电子信息综合服务平台
    1页
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    "实数融合"双翼起飞 加速助力强省建设

    央视网
    2页
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    山东大模型产业加快发展应用落地提速4个大模型通过生成式人工智能服务备案

    《大众日报》报社
    3页
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    基于非负矩阵分解的药性与功效关联规则研究

    游聪钟远明胥微卢敏...
    4-8页
    查看更多>>摘要：中医药物属性具有多维度和稀疏性特点,为更高效地挖掘药性与功效之间的关联规则,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)与FP-growth算法的组合方法.通过引入信息保留率,使用交叉验证法确定NMF降维的最小维度数,之后对原始稀疏矩阵进行投影和降维,以减少数据量,并应用多维FP-growth算法进行关联分析,从而获得中药药物属性的多维关联规则.实验结果表明,降维后的多维关联规则能够有效挖掘出治疗冠心病药物的药性与功效之间的多维关联,并且在计算效率上显著优于未降维的方法.

    非负矩阵分解FP-Growth算法多维关联规则降维冠心病药性与功效

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    SI0CER信息传播模型及其仿真研究

    高婷卫遥
    9-13页
    查看更多>>摘要：在线社交网络为公众了解和获取热点话题提供了便捷的途径,也使得大量虚假信息在社交网络中迅速传播,这给相关部门带来了巨大的挑战,考验其社会治理能力和危机应对措施.因此,有必要建立合适的信息传播模型,并对信息传播的本质进行深入分析.为了研究突发事件中信息传播与交互的动态,结合管控措施以及媒体公信力对虚假信息传播的影响,建立SIOCER信息传播模型.此外,对模型进行理论分析,并采用下一代矩阵法计算出信息的传播阈值.随后,通过数值模拟探讨影响信息传播的因素.结果表明,加大对虚假信息的管控力度和提升主流媒体公信力是控制虚假信息传播的两个重要因素,并且会缩短信息传播的持续时间.此外,对于虚假信息的管控力度要适度,较大的管控力度对于虚假信息的抑制起到的作用较小,可能会浪费较多的人力、物力.

    管控措施媒体公信力信息传播模型微分方程

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    新一代算力中心运维支撑平台的研究与设计

    韩全磊洪金磊高川
    14-17页
    查看更多>>摘要：随着算力网络的快速发展,其已成为三大运营商的重点关注对象.算力中心作为算力网络的核心,承担大量数据处理和计算任务,因规模的扩大,传统运维模式难以满足需求.旨在构建新一代算力中心运维支撑平台,提供包括算力网络运维工作台、算力云运维工作台、算力数据中心运维平台、算力集中监控运维平台和AI节能等产品的智能运维工具.文章详细介绍了平台的技术创新点、实施过程及应用效果,探讨其在提升运维效率、节约能源和降低成本方面的作用,为相关领域的研究和应用提供参考.

    算力中心运维支撑智能运维

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    基于区分显著性的无源域适应辐射源个体识别

    韩昌芝陈健威王闯俞璐...
    18-22页
    查看更多>>摘要：针对无法通过源域数据进行分布对齐和对抗训练,以及利用目标域数据标签训练分类器的问题,深入研究利用目标域数据的结构特性进行域适应,关注无源无监督场景下的通信辐射源个体识别任务.将类内散度小、类间散度大的思想引入到无源无监督域适应问题,提出一种基于区分显著性的无源无监督域适应通信辐射源个体识别方法.利用源域模型生成目标域数据的伪标签,并基于伪标签计算各类质心,进而构造区分显著性约束条件,引导特征提取层向目标域特征类内散度小、类间散度大的方向优化,通过提高目标域特征的可区分性提升迁移效果.在公开数据集及自建数据集上的实验结果均优于对比方法,验证了方法的可行性.

    通信辐射源个体识别无监督域适应无源域适应区分显著性散度

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    基于RISC-V处理器的软硬件联合验证平台设计与实现

    钟戴元曾庆立周佳凯薛浪...
    23-26页
    查看更多>>摘要：针对目前RISC-V处理器业界不成熟的验证思想和单一验证方法的欠合理性,提出一种软硬件联合验证平台.将原有处理器级的行为验证升级成SoC系统级的行为验证,并以此为基础,改进原有的单一软件验证和硬件验证模式,联合形成一种结构合理、内容清晰和便于移植的验证方案.并将提出的验证方案使用高级软件编程语言C++和验证描述语言SV HDL,运用verilator的软件验证和FPGA的硬件验证,实现基于RISC-V处理器的软硬件联合验证平台设计.实验结果表明,所设计的平台能够有效地提高验证的一般性和全面性,使用C语言进行验证降低了验证的门槛,增强了验证与实际应用的关联性,模块化设计和可移植性使其能够适应不同的设计需求和应用场景,为RISC-V处理器的进一步研究和开发提供了强有力的支持.

    RISC-VverilatorSoCFPGA软硬件联合验证

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    基于模型转换的Android代码自动生成技术的实现

    孙圣博
    27-30页
    查看更多>>摘要：探讨了基于模型转换的Android代码自动生成技术,重点研究了从平台独立模型(PIM)到平台特定模型(PSM)的转换方法.通过元模型的自动转换技术,预定义转换规则将IoT PIM转换为Android_PSM,并使用Acceleo模板生成Java代码.开发了一个自动生成Android应用框架的工具,并通过实验案例验证了其有效性.所提出的技术提高了开发效率,确保了代码的一致性和可维护性.

    模型转换Android代码自动生成技术转换规则代码生成

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    迁移学习与对抗生成网络结合的图像分类方法

    孙勇
    31-34页
    查看更多>>摘要：在深度图像分类任务中,传统方法依赖于预训练的卷积神经网络(CNN)进行特征提取并结合标准分类损失函数进行训练.然而,数据集样本不足和特征表示不足会影响模型的分类性能.为解决这一问题,一种结合迁移学习和对抗生成网络(GAN)的创新方法被提出.首先,利用在大规模数据集上预训练的ResNet模型提取图像的高层特征,通过微调使其适应新的分类任务;然后,训练GAN生成高质量的图像数据,增强训练数据集的多样性,从而提升模型的泛化能力.实验在CIFAR-10和ImageNet数据集上进行,结果表明,结合迁移学习和GAN的方法显著提高了图像分类的准确性和鲁棒性.所提出的方法为解决数据样本不足问题提供了有效的解决方案.

    图像分类迁移学习对抗生成网络卷积神经网络特征提取

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