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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

    扎实推动绿色低碳高质量发展奋力谱写中国式现代化山东实践新篇章

    齐鲁网·闪电新闻
    1页
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    职教信创 铸基塑魂|首届山东省教育信创发展大会——职业教育专题会胜利召开

    山东电子信息综合服务平台
    2-3页
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    《信息技术与信息化》主编刘培德教授被山东省委组织部授予全省"担当作为好干部"荣誉称号

    《信息技术与信息化》编辑部
    4页
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    基于动态排列自回归的场景文本识别网络

    王嘉宝陈宏辉陈平平
    5-9页
    查看更多>>摘要：随着计算机视觉广泛渗透到生产和生活中的各个领域,场景文本识别面临着愈发复杂的考验.纯视觉的场景文本识别模型侧重于构建有效的视觉特征提取网络,而缺乏对文本语义的理解,因此在处理遮挡或模糊文本图像时常遇到瓶颈.针对该问题,提出了一种利用语义信息辅助识别任务的场景文本识别算法.首先通过Transformer视觉编码器ViT提取特征,其次利用双分支结构的特征交互模块增强视觉特征,接着联合动态排列语言模型实现自回归解码.所提出的算法充分利用视觉特征和语义特征,有效地减少了遮挡等复杂文本的识别难度,实现了对场景文本的鲁棒性识别.实验结果表明,所提出的算法在 6个基准数据集上实现了96.65%的平均识别精度,展现了显著的竞争力.

    深度学习场景文本识别动态排列语言模型自回归

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    基于OCR的国家职业资格证书信息提取研究与应用

    徐英卓王昊阳
    10-14页
    查看更多>>摘要：目前,国家职业资格证书是表明劳动者具备特定职业能力的权威证明,在个人求职和企业人力资源管理过程中扮演了重要角色.在管理过程中,人工录入纸质证书信息不仅产生较大的工作量,而且易出现工作疏忽引起的证书信息错漏.为了提升证书信息管理效率,提高证书信息准确率,通过引入OCR(光学字符识别)技术,对国家职业资格证书信息提取进行研究,并应用于企事业单位的职业资格证书管理系统.系统基于Java语言开发,集成百度AI开放平台提供的OCR接口,结合SpringBoot、Mybatis、Element UI等前后端框架实现,对类似系统的开发具有一定的借鉴意义.

    国家职业资格证书OCR百度AI开放平台信息提取证书管理

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    基于MEF-YOLO的轻量手势识别算法

    朱雪燕王招娣黄明茹郭梦珏...
    15-18页
    查看更多>>摘要：针对非接触式的人机交互中手势识别精度低速度慢的问题,提出一种轻量化MEF-YOLO(MobileNetV3-ECA-FReLU YOLO)算法.将YOLOv5s的主干网络CSPDarknet53 替换成轻量化的Mobielnetv3,在主干网络的最后一个卷积层之后融入ECA注意力机制,规避因参数减少而导致的特征信息丢失问题,同时使模型更好地融合不同通道间的信息,接着在输出层添加FReLU激活函数,增加模型的非线性,使特征的表达能力增强.在自制数据集上验证了MEF-YOLO算法的可行性,并与YOLOv5 算法进行了对比.结果表明,轻量化MEF-YOLO算法的模型大小减小了78.4%,检测速度提升了61 帧/s,同时平均识别精度较YOLOv5算法提升了3.6%.

    手势识别MobileNetV3注意力机制FReLU激活函数

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    基于多通路神经网络模型预测药物敏感性响应

    李晴闫效莺靳艳春
    19-22页
    查看更多>>摘要：准确预测药物敏感性响应是当前个性化治疗的关键.利用深度学习强大的特征学习能力,提出一种基于多通道神经网络模型的预测方法.首先,采用深度学习算法对细胞系的多组学特征分别处理,采用多个图神经网络模块提取药物分子图的多级子结构特征;然后,引入共同注意力机制评价各通路特征组合对药物-细胞系敏感性响应的影响,优化细胞系和药物特征;最后,通过深层神经网络模型预测.通过基于GDSC和CCLE数据集的测试,并与RefDNN、DeepCDR和GraphCDR算法进行比较,验证算法性能.

    深度学习药物-细胞系敏感性基因表达图同构网络共同注意力

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    基于强化学习与鲸鱼优化算法的低延迟网络功能调度方法

    刘智伟舒兆港
    23-30页
    查看更多>>摘要：针对在虚拟网络中如何对延迟敏感的服务功能链(SFC)上的虚拟网络功能(VNF)在调度过程时将VNF映射、调度联合解决并最小化VNF处理延迟的问题,提出了一种基于强化学习自调节鲸鱼优化算法,通过不同环境自动调节鲸鱼优化算法中的参数,同时使用交叉、变异以及领域算子整体来提高鲸鱼优化算法性能,在保证满足SFC的约束需求的情况下,以最小化完成时间为目标,建立VNF调度模型.模型通过改进鲸鱼优化算法和强化学习自动调节参数来加快收敛速度,找寻最优解.仿真结果表明,所提出的算法与HGWOA算法和GABL算法相比在性能上分别提升10%与16%.

    服务功能链网络功能虚拟化VNF调度鲸鱼优化算法

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    基于转折词的图卷积短语音-短文本模态转换的分类方法

    徐克圣毛寅辉陈胜男
    31-35页
    查看更多>>摘要：提出了一种增加转折词后实体词注意力权重的短文本分类方法,旨在提高短文本分类的准确性和可靠性.所提出的方法结合了文本构图和图卷积网络技术,通过将文本数据转换为图形结构,利用图卷积神经网络对图形结构进行特征提取和模式识别,以捕捉文本数据的内在结构和语义关系.在训练过程中,使用转折词和置信度高的实体词作为关键信息,通过注意力机制强化这些信息在分类中的作用.通过多次循环训练,得到了一个高效的文本分类模型.实验结果表明,所提出的模型在短文本分类任务中具有较好的性能表现,能够有效提高分类的准确性和可靠性.为了验证模型的性能和泛化能力,选取了三个公开的短文本数据集Ohsumed、AGNews和MR数据集以及一个公开的短语音数据集MELD数据集.这些数据集具有不同的主题和领域,可以更好地评估模型的泛化能力.实验结果表明,所提出的模型在四个数据集上都取得了优于基线的分类效果,证明了模型的有效性和泛化能力.

    图卷积网络文本构图注意力机制短文本语音数据

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    基于双目结构光的螺纹参数测量方法研究

    王永强王书海宿景芳
    36-39页
    查看更多>>摘要：在工业生产中,螺纹作为一种重要的传动部件,在许多自动化设备中得到了广泛的应用.针对以往人工测量螺纹效率低、测量精度不高的问题,提出了一种基于双目结构光三维点云数据测量螺纹参数的方法.将编码后的光栅条纹图案投射到螺纹物体表面进行调制,同时相机同步采集螺纹表面产生形变的光栅图像,并通过解码计算三维面形数据.传统的格雷码编码方法和六步相移编码方法都有一定的不足之处,因此为实现对螺纹的高精度三维点云数据的获取,采用互补格雷码结合六步相移的快速相位展开方法,对螺纹进行三维重建,得到有效的点云数据.与传统的格雷码结合六步相移法相比,所提出的方法能有效消除相位展开误差,提高了螺纹测量精度.

    结构光六步相移互补格雷码三维重建

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