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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。
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    基于改进YOLOv8n的电动车头盔佩戴检测

    唐皓阳肖小玲
    124-128页
    查看更多>>摘要：准确高效地检测电动车骑行者是否佩戴头盔,对于减少交通事故伤亡具有重要意义.文章提出一种改进的 YOLOv8n 模型,用于电动车骑行者头盔佩戴检测,有效提升了检测性能.首先,将原模型中的SPPF模块替换为SPPELAN,增强特征提取能力;其次,采用 DWRSeg 优化 C2f 模块,增强了模型对头盔边界的定位能力;最后,采用融合 Focal 思想的 DIoU 损失函数,优化了边界框回归精度,并提升了整体检测性能.实验结果表明,该模型在公共数据集上取得了显著的性能提升,平均精度均值mAP@0.5提升了3.4%,mAP@0.5:0.95提升了4.4%,证明了其有效性.

    YOLOv8头盔检测SPPELANC2f_DWRSegFocal_DIoU

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    大数据环境下基于图嵌入的电力用户行为模式挖掘与预测

    陈佐虎彭振国何海燕窦蕴韬...
    129-132页
    查看更多>>摘要：电力用户的行为具有极为显著的多样性与复杂性,传统的统计分析手段通常难以完整且精准地把握这些行为蕴含的内在规律.因此,文章提出大数据环境下基于图嵌入的电力用户行为模式挖掘与预测方法.首先,在大数据环境下收集并预处理电力用户的用电负荷数据;然后,根据预处理后的数据构建一个图结构模型,通过模型来挖掘电力用户的行为模式;最后,利用图嵌入算法从图结构模型中提取用户行为的特征,将这些特征输入到预测模型中,从而实现对电力用户行为模式的预测.实验结果表明,所设计的方法可以准确地挖掘出电力用户的用电行为模式,并且能够精准地预测出在不同电力用户行为模式下的用电负荷数据.通过这种方式,可以更好地理解电力用户的用电行为,并为电力系统的优化和管理提供有力的支持.此外,这种方法还具有很强的扩展性和适应性,能够应对未来电力系统中可能出现的各种复杂情况.

    大数据环境图嵌入电力用户行为模式挖掘行为预测

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    融合GRU-TCN的深度知识追踪方法

    谭雪
    132-135页
    查看更多>>摘要：知识追踪(KT)作为智能教育系统中的核心技术,致力于通过分析学生的历史答题记录,动态建模其对特定知识点的理解与掌握情况.然而,当前大多数知识追踪模型在应对长序列数据和复杂时间依赖性时仍存在显著的局限性.为此,文章提出了一种融合时域卷积网络(TCN)与门控循环单元(GRU)的全新知识追踪模型TGC-KT.TCN模块通过捕捉局部时间依赖性,显著提升了模型在处理长期依赖关系时的能力,而GRU则凭借其门控机制对历史信息进行选择性记忆与遗忘,进一步优化了预测精度.此外,TGC-KT 能够有效结合局部与全局的学习信息,动态调整模型对学生知识状态的估计.实验结果表明,在两个公开数据集上的测试中,TGC-KT模型在知识掌握度评估和学习效果预测方面的表现优于现有方法,展示了其在个性化教育中的潜在应用价值.

    深度学习知识追踪预测精度教育数据挖掘

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    基于快速点直方图和深度学习的断裂面分割算法

    郭子旭谢晓尧刘嵩刘旭斌...
    136-141页
    查看更多>>摘要：文物修复中断裂面分割至关重要,它是后续精准拼接、还原文物形态和结构的基础步骤,能够为文物修复工作提供精确的修复边界和匹配依据,有助于最大程度地恢复文物的完整性和原有风貌,同时也有利于对文物内部结构和成分进行科学研究.针对于文物修复中断裂面分割问题,文章提出了一种基于PointNet++和点快速特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)的断裂面分割算法FPFH-PointNet++.在一定程度上解决了大部分传统算法在面对物体表面比较复杂的情况时,断裂面也会被错误分割的问题.通过FPFH-PointNet++对碎片的断裂面进行提取,并在FragTag3D数据集与Presious数据集上进行了测试.结果表明,这种方法能够提取这些数据集中大部分碎块的断裂面,在复杂表面的碎块上提取断裂面效果远超传统算法.

    FPFH深度学习分割断裂面PointNet++断裂面拼接

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    RAG架构下的跨领域知识融合方法

    陈一鸣华烨沈彤袁磊...
    142-145页
    查看更多>>摘要：随着各行业知识不断积累以及不同领域间协作交流增多,跨领域知识融合成为了亟待解决的重要问题,传统的知识融合方法在面对跨领域情境时,可能存在生成质量不佳、响应速度慢或者系统稳定性不足等局限,难以满足实际应用需求.文章提出了一种基于RAG架构的跨领域知识融合方法,通过设计检索器、生成器及跨领域知识库的协同工作模型,实现高效的知识融合.检索器采用BERT等预训练模型,对输入查询进行语义嵌入,通过BM25 等算法优化跨领域知识的检索效率.生成器基于T5 生成模型,结合注意力机制和知识过滤,确保生成的跨领域内容具有一致性与准确性.实验使用烟草领域的多个数据集,通过BLEU、ROUGE等指标评估生成质量,并通过GPU集群测试响应时间和检索效率.实验结果显示,该方法在生成质量、响应速度及系统稳定性方面优于传统方法,展现出较高的应用价值.

    RAG架构跨领域知识融合数据处理

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    基于多特征融合的遥感图像林火火焰辨识研究

    马晓钰
    146-149页
    查看更多>>摘要：在森林区域,由于遥感图像背景单一且林火特征相似度高,传统单一特征辨识法在复杂环境中易受光照变化、烟雾遮挡等外部因素干扰,导致辨识准确率下降.为此,文章提出一种基于多特征融合的遥感图像林火火焰辨识方法.该方法对获取的林火火焰遥感图像进行预处理,包括去噪和直方图均衡化,以提升图像质量并增强火焰特征.从预处理后的图像中精确提取形状、纹理、颜色等关键特征.在特征提取的基础上,采用图像特征交叉熵方法进行多特征融合处理,以解决单一特征辨识易受干扰的弊端.结合色度差和火焰特征向量,实现遥感图像林火火焰辨识.实验结果表明,该方法不仅能够根据色度差有效判断林火的燃烧程度,还显著提升了辨识的稳定性和可靠性.

    多特征融合遥感图像火焰辨识图像去噪火焰特征向量色度差

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    基于改进ResNet50的抗VEGF治疗结果预测研究

    陈正雄黄星宇
    150-154页
    查看更多>>摘要：糖尿病黄斑病变是一种常见的糖尿病的并发症,该病的发病率较高并且很容易导致失明,而目前治疗方式主要是注射抗血管内皮生长因子(简称Anti-VEGF)药物治疗,由于有大量患者对这种疗法无反应或反应不充分,于是预测其有效性就变得较为重要.文章使用眼底OCT(光学相干断层成像)图像作为研究目标,选择了ResNet50 作为主体网络,通过单张OCT图像对网络进行训练,使网络能够在OCT图像数据缺失时,通过单张OCT图像来实现对治疗结果进行预测.对网络进行了改进,首先在其中加入SE注意力机制,使模型能够自适应地调整不同通道之间的权重,使模型能够更加关注与对当前任务更有意义的特征通道,有效提高了预测的准确率.然后,在此基础上以Ghost模块替代网络中的部分卷积层,模块通过将部分特征图通过简单的线性变换产生,以这种方式来代替以往的全部由卷积产生特征图的方式,有效的减少模型的参数量,抑制了参数量的增长.结果表明,改进网络在原网络上仅提升了27.7%参数量的情况下提升了2.2%的精确度,取得了较好的效果.

    糖尿病性黄斑病变图像分类卷积神经网络深度学习

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    基于CycleGAN的脏污图像数据增强方法研究

    徐勇乔茹飞
    155-158页
    查看更多>>摘要：在自动驾驶技术中,广角鱼眼摄像头是执行停车与低速行驶导航任务的常见车载设备.然而,这一摄像头在直面复杂多变的外界条件时,易受尘土、泥浆、水分及霜冻等污染物影响,从而降低摄像头镜头的清晰度,进而影响依赖视觉信息的导航算法效能.考虑到由于这类污染情况发生的随机性较高,且难以系统性地搜集到充分且多样的样本数据集以供分析.文章提出了一种新的基于GAN的算法,用来生成新的污物图像.该算法独特之处在于能自动生成匹配的污渍掩模,有效绕过了人工标注的耗时与成本.通过将这些新生成的污渍图像融入训练过程作为数据增强手段,从而实现污渍检测精度的显著跃升,提升幅度达到26.65%,且该模型所具备的良好泛化能力,充分证明了此方法的实用性.

    污染识别图像处理CycleGAN数据增强生成对抗网络

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    EDA平台的设计及实现

    薛长青胡广建李发春
    159-162页
    查看更多>>摘要：电子设计自动化(EDA)平台旨在集成器件参数动态调整、自动布线、版图DRC检查及集成仿真工具,以支持电路设计、验证与优化.平台通过实现器件参数的动态调整功能,结合自动布线算法,并利用版图设计规则检查(DRC)及集成仿真工具,对电路设计进行全面支持.研究采用了先进的算法和技术手段,实现了上述功能.实验结果表明,EDA平台在电路设计中表现出有效性和优越性.

    EDA器件仿真版图设计DRC规则检查

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    基于软件基因的恶意代码检测与分类方法

    何源
    163-166页
    查看更多>>摘要：随着恶意代码数量和复杂性的不断增加,现有检测方法在应对变种和未知恶意代码方面面临重大挑战.传统的基于特征和行为的检测方法由于对已知特征的依赖和高计算资源的需求,难以满足当前的安全需求.为了解决这些问题,文章提出了一种基于软件基因的恶意代码检测方法.该方法通过从代码中提取独特的基因片段,构建一个全面的恶意代码基因库,并利用Siamese网络进行相似性分析,来检测未知和变种的恶意代码.该方法优化了基因库的结构,定义了清晰的基因规则,从而提高检测的准确性和效率.实验结果表明,该方法在公开数据集上的准确率达到 97.8%,不仅在准确性上优于传统方法,还显著降低了计算资源的消耗,为恶意代码检测和家族分类提供了一种高效可靠的解决方案.

    恶意代码分类软件基因PowerShell相似性分析SiameseNet

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