期刊,计算机技术与发展 2023年卷1期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

计算机技术与发展

陕西省计算机学会

主办单位：陕西省计算机学会

主　　编：王守智

出版周期：月刊

国际刊号：1673-629X

电子邮箱：ctad@vip.163.com

电　　话：029-85522163

邮政编码：710054

地　　址：西安市雁塔路南段99号

计算机技术与发展/Journal Computer Technology and DevelopmentCSTPCD

查看更多>>《计算机技术与发展》期刊，原名《微机发展》，中国计算机学会会刊，中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊。中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊，中国核心期刊数据库收录期刊，中国期刊全文数据库收录期刊，万方数据资源系统数字化期刊群上网期刊，中国学术期刊（光盘版）全文收录期刊。中国计算机学会和陕西省计算机学会共同主办。刊名为著名科学家胡启恒院士亲笔所提，中国计算机学会名誉理事长张效祥院士写了创刊词。1991年创刊，国内统一刊号CN61-1450/TP，国际刊号:ISSN 1673-629X。该刊为综合性学术技术刊物、月刊。该刊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38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80%，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。该刊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。刊载内容涉及国内外计算机科学的发展方向、技术和创新的最新成就、软件工程的最新成果、应用开发的成功经验等，在学术界有较好的影响。为我国计算机的创新、设计、开发、应用创造了一个宽舒和谐的学术交流的氛围，提供了一个良好的学术、技术展示的平台，成为我国计算机和嵌入式系统领域最具有代表性的前沿性的刊物之一。该刊的编委是来自北京大学、清华大学、南京大学、复旦大学等九所知名大学和七所重要研究所，以及美国、加拿大的外籍专家共22位著名教授或研究员组成。以沈绪榜院士为首的编委会顾问组把握着期刊的大方向.

正式出版

收录年代

元宇宙的发展

郭尚志廖晓峰李刚唐玉玲...

1-6页

查看更多>>摘要：元宇宙近几年来骤然火爆起来,各个行业争先恐后加入元宇宙的发展浪潮中来.元宇宙由于5G、VR、AR、AI、区块链等技术发展扩展了人们对现实与未来空间的渴望,同时"元宇宙概念"带来的投资机会,使人们对元宇宙巨大的机遇和革命性的作用都非常期待.从目前来看,元宇宙初步体现在游戏娱乐行业、社交、消费、数字孪生等方面.国内外的学者尝试对元宇宙进行定义,并从多个方面对元宇宙发展方式进行阐述.元宇宙近两年开始在各个行业快速崛起,但各个行业并没有一个清晰的发展方向,那么什么是元宇宙?元宇宙会走向哪里?会带来什么?这里从客观角度科技发展的趋势,从主观角度人类自我发展的内在驱动,提出新的元宇宙定义,在此基础上,提出元宇宙需要经过三个发展阶段,即虚拟阶段、物机互融阶段、N平行宇宙阶段.同时对各阶段需要支撑的科学技术要求进行阐述,举例并给出结论,希望能为元宇宙的发展带来一些启示.

关键词：

元宇宙元宇宙概念元宇宙发展阶段元宇宙相关技术人工智能与智能制造

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万方数据

事件抽取研究综述

张聪聪都云程张仰森

7-13页

查看更多>>摘要：事件抽取是构建事理图谱的重要环节.近年来,由于深度学习的不断发展,对事件抽取的研究产生了重要的影响,利用深度学习技术进行事件抽取已然成为当前主流的事件抽取方法.该文对当前的事件抽取方法进行归纳总结,囊括了融合深度学习方法之后的最新研究成果,以期为该领域的深入研究提供参考.首先,简要叙述事件抽取的主要任务和效果评测指标.接着,对现有的两种事件抽取方法,即基于模板匹配的方法、基于机器学习的方法(基于浅层机器学习和基于深度学习),进行了详细介绍.最后,总结事件抽取现阶段的挑战以及未来的发展趋势.研究表明:随着深度学习的蓬勃发展,事件抽取存在的技术难题不断得到解决,将深度学习技术应用到事件抽取任务以提升抽取性能已是大势所趋.

关键词：

事件抽取机器学习深度学习模式匹配事理图谱

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维普
万方数据

程序静态分析报告处理方法综述

黄松龚士豪

14-20页

查看更多>>摘要：在软件测试过程中,使用静态分析工具自动化扫描程序是发现程序中缺陷和漏洞的有效方法之一.然而,分析工具自身的局限性会导致分析报告中存在大量误报,进而致使审核分析报告成本过高,这不仅降低了工具的实用性,也大大延长了测试周期.为了减轻测试人员审核分析报告的工作量并提高工具的可用性,国内外研究人员提出了多种静态分析报告处理方法.对近些年来国内外研究人员在静态分析报告处理方面的研究工作进行综述.首先,对静态分析技术与静态分析报告处理进行简要介绍,基于处理方法的基本思想给出了方法的分类.接着,依次总结了各类处理方法的研究成果,并在方法之间进行横向对比,全面分析了当前主流方法的优缺点.最后,详细指出了该领域目前存在的问题,并给出了相应的研究建议,为相关研究人员全面深入了解程序静态分析报告处理方法提供了基础性参考.

关键词：

静态分析警报融合分类排序

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维普
万方数据

基于心率变异率特征值的心律失常评估研究

赵天夏王新安李秋平邱常沛...

21-26页

查看更多>>摘要：心率变异率作为一种基于心电信号的疾病分析方法,是临床医学上具有重要参考价值的参数指标.该文深入研究了心率变异率特征值提取的时域分析方法、频域分析方法和非线性分析方法,针对心律失常的特点,在时域特征值中引入了pNNx等心率变异率指标,在非线性特征值中引入了多尺度样本熵.采用PKU-IMS心电数据库的窦性心律数据与MIT-BIH数据库的心律失常数据,提取了窦性心律组与心律失常组的心率变异率特征值,当选取95％的置信区间时,时域分析的特征值nn50,pnn50,nn100和pnn100,频域分析的特征值vlfp,lfp,hfp和lf2hf,以及非线性分析的特征值τ≥4时,可显著区分窦性心率与心律失常.由于心率变异率分析也应用于糖尿病、脑血管、呼吸系统等疾病的辅助诊断,因此,该心率变异率特征值分析方法有望推广至相关疾病的评估.

关键词：

心率变异率时域分析频域分析非线性分析特征值提取样本熵

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维普
万方数据

基于物联网的农产品质量监管与溯源系统设计

陈光晓陈辉问静波宫杰...

27-33,73页

查看更多>>摘要：随着全球生活水平的不断提升,食品追溯,特别是生鲜水果蔬菜的追溯作为最贴近民生的话题,受到普遍关注,社会各界都在致力于更快速、更准确地追踪食品生产过程中的各个链条,识别问题产品以保护消费者,农产品追溯技术应运而生.通过对当前农产品追溯体系进行研究发现,其存在着产业链追溯覆盖不完全、溯源数据缺乏安全保证、溯源数据表达能力差等问题,使得农产品溯源系统大部分仍停留在实验性质,难以进行有效应用.为解决此类现状,通过构建云-边协同的接入系统,完成不同物联网网络的接入,覆盖农产品从种植到消费的所有阶段,实现农产品从种植、生产、运输到消费的全产业链数据采集;搭建了用户友好的智能溯源云平台,提供对溯源数据的分析、查询及可视化,解决传统溯源系统服务单一,溯源数据表达能力薄弱等问题;引入区块链,以解决传统溯源系统由于采用集中式数据库所引发的系统中心化、数据易被篡改、信息易丢失等缺陷,为溯源系统的核心数据提供可靠保证.

关键词：

农业物联网区块链云平台边缘网关溯源系统

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维普
万方数据

基于时间信息表示学习的个性化推荐方法

任秋臻陈红梅周丽华

34-41页

查看更多>>摘要：个性化推荐已成为现代智能化服务中的重要技术,时间信息是影响个性化推荐效果的重要因素.然而现有基于网络表示学习的个性化推荐方法,有的将事物及其关系抽象为同质网络,忽视了固有的异质性;有的虽将事物及其关系建模为异质网络,但没有较好地利用时间信息.因此,文中提出一种基于时间信息表示学习的个性化推荐方法(Time Representation Learning Incorporating into User Collaborative Filtering,TRLIUCF),TRLIUCF方法综合利用了评论的时间信息、文本信息、评分信息,获得了较好的推荐结果.首先,根据评论文本提取评论情绪特征,并根据时间信息提取评论时间特征,基于二者提出评论综合情绪-贡献值及其计算方法.然后,基于评论综合情绪-贡献值和用户评论数据构建用户-商品-评论异质网络,并采用网络表示学习方法学习节点嵌入向量.最后,通过用户节点嵌入向量计算用户相似性,并采用基于用户的协同过滤进行TOP-N推荐.在两个不同规模的真实数据集上的实验表明,与基准方法相比,TRLIUCF方法提高了推荐精确率和召回率.

关键词：

时间信息网络表示学习异质网络协同过滤个性化推荐

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维普
万方数据

基于改进YOLOv4的轻量级车辆检测方法

李奇武杨小军

42-48页

查看更多>>摘要：道路车辆检测是智能交通管控的重要组成部分.针对现有车辆检测算法模型容量大、参数数量较多、占用内存多,难以在智能交通监控场景中适用于算力和内存均有限的边缘设备的问题,提出一种改进YOLOv4的轻量化车辆检测方法MC-YOLO.为了减少算法的参数量,把YOLOv4网络模型压缩到合适的大小,对网络的部分结构做了针对性的设计:保留原YOLOv4的主干网以外的其余模块,将YOLOv4的主干CSPDarknet53替换为MobileNetV3使其轻量化;另外,为了弥补主干网络轻量化导致的车辆检测效果的下降,在检测网络的骨干和加强特征提取部分之间插入CBAM模块,提升车辆检测模型的性能.实验结果表明,经过改进的车辆检测算法在UA-DETRAC数据集上体现了良好的性能,平均精度与原YOLOv4算法相近,模型在参数量上比原YOLOv4模型减少了约77％,模型大小仅为55.3 MB,较原YOLOv4模型减少了约190 MB.改进后的车辆检测算法在模型轻量化的同时不仅能够保证较高的检测精度,而且能够满足在算力资源有限的边缘设备进行实时性车辆检测的需求.

关键词：

车辆检测轻量化网络YOLOv4MobileNetV3CBAM

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维普
万方数据

基于残差网络及笔画宽度变换的场景文本检测

方承志倪梦媛唐亮

49-55页

查看更多>>摘要：针对目前自然场景中长文本检测效果不佳的问题,提出了一种基于残差网络及笔画宽度变换的自然场景文本检测算法.在EAST算法的基础上进行了改进,引入了残差结构加深网络深度,扩大了感受野,避免了梯度消失的问题,提升了网络的学习能力;并在损失函数中加入了预测框与真实文本框的中心点间距离作为惩罚项,有效区分了不同重叠方式的检测框,进一步提高了检测精度.同时在非极大值抑制阶段后增加了SWT(Stroke Width Transform,笔画宽度变换)阶段,对预测文本框进行扩展,依据规则判定是否存在漏检字符,补全了缺失的长文本信息.在ICDAR2015和MSRA-TD500数据集上进行了测试,将EAST算法的F值分别提高了3.7百分点和4.9百分点.表明该算法可以有效提高检测的准确度,并改善长文本的检测效果.

关键词：

文本检测长文本残差结构损失函数笔画宽度变换

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维普
万方数据

基于多任务学习的火灾检测算法

吕鹏曹江涛姬晓飞

56-61页

查看更多>>摘要：烟雾和火焰是相辅相成的,在火焰检测中充分利用火焰和烟雾的内在关系,将更好地提高火灾检测的准确性.目前,大多数的火灾检测算法只关注烟雾或火焰两者间的某一个任务来设计检测算法.该文提出了一种基于多任务学习的火灾检测算法.首先,将RGB视频序列作为网络的输入,运用CNN网络与LSTM网络提取空间特征和时序特征.然后,设计生成对抗网络将特征空间划分为共享特征空间和私有特征空间两个部分,共享特征空间用于提取烟雾和火焰内在联系中的共享特征,私有特征空间用于提取烟雾和火焰各自的私有特征.最终,将上述两部分特征通过concat方式结合,送到全连接层与softmax中,得到最终的识别结果.将多任务学习应用于火灾检测,其优势在于充分考虑到火灾发生时烟雾与火焰之间的关联性,利用这种关联性丰富烟雾与火焰的特征语义信息,进而提高检测的准确性.实验结果表明,在烟雾检测的准确率上提升2.2％,火焰检测的准确率上提升1.4％,提出的多任务学习模型性能上优于单任务学习模型.

关键词：

深度学习多任务学习算法生成对抗网络卷积神经网络长短时记忆网络

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维普
万方数据

基于注意力机制的堆叠LSTM心电预测算法

谭庆康潘沛生

62-67页

查看更多>>摘要：心电信号的处理一直是一个热门的研究领域,针对日趋增长的心电数据分析需求,国内的研究大多停留在分类处理阶段,对心电异常的预测相对较少.而心电异常的提前预警对预防接下来可能出现的危险极为重要,因此,提出了一种新的心电预测算法.首先,对原始数据进行小波变换处理,经过预处理后的数据能够更好地从中提取特征进行学习.将处理后的信号输入训练模型,在训练过程中采用两个LSTM网络结构,构成一种堆叠的循环神经网络模型.输出的信号再通过注意力机制,加强重点关注区域后经由全连接层输出结果.模型采用预测准确率作为衡量模型性能的指标,并在MIT-BIH数据集上进行了测试.经过实验数据的对比,该模型在此数据集上最终预测准确率为97.7％,与传统堆叠LSTM网络相比,提升了1.3百分点;与加入注意力机制的单层LSTM网络相比,提升了0.9百分点.结果表明,该模型有效地提高了预测的准确率,充分证明了其优越性.

关键词：

堆叠式LSTM网络注意力机制心律失常心电预测深度学习

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维普
万方数据