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期刊信息/Journal information
计算机技术与发展
陕西省计算机学会
计算机技术与发展

陕西省计算机学会

王守智

月刊

1673-629X

ctad@vip.163.com

029-85522163

710054

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

    基于人脸关键特征的眼镜增强匹配算法

    宋根龙田彤陈轩李毅...
    181-185页
    查看更多>>摘要:提出了一种基于人脸特征识别的增强现实的个性化眼镜匹配算法.针对人的脸部特征,采用了人脸识别技术,能够准确定位到摄像头下的人脸的形状特征.在获得人脸的特征点之后,根据人脸特征进行眼镜素材模型的位置增强绑定,并通过相应的图像处理模块,对已有的眼镜素材模型进行人脸特征点匹配的调整操作,根据检测到的人脸大小及位置进行调整,使得该算法能够应用于摄像设备下移动人脸的眼镜模型匹配的动态增强现实图像的呈现.实验结果表明,针对不同种类的眼镜,以及不同类型的人脸,该算法能够有效应用于动态人脸的个性化眼镜的匹配呈现,效果显示较好,部分眼镜匹配效果甚至与真实的眼镜效果无异,增强现实环境中更为直观.

    增强现实人脸识别特征匹配图像处理眼镜匹配

    基于BERT-BILSTM的医疗文本关系提取方法

    龚汝鑫余肖生
    186-192页
    查看更多>>摘要:健康医疗文本关系提取可充分利用医疗资源,为构建医院系统和相关知识图谱奠定基础,但健康医疗文本上下文联系紧密,内容结构复杂,使用传统的机器学习方法无法充分学习并利用文本中所包含的信息,且由于未针对文本中包含的医疗领域专业名词进行处理,使研究所需的重要实体流失,导致准确率不高.因此,提出了一种基于BERT和BILSTM融合的健康医疗文本关系提取方法,在预处理阶段进行医疗关键词提取,使用BERT语言模型进行词嵌入,再结合BILSTM和注意力机制进行特征处理,最后使用Softmax分类器输出类别概率值,确定实体间关系类别.基于两个临床医疗数据集的实验验证结果,与单向LSTM、CNN、BIGRU等模型进行比较分析,BERT-BILSTM-ATT模型表现最优,精确率提高3.35%以上、召回率提高1.28%以上、F1值提高2.58%以上,基于BERT和BILSTM融合的健康医疗文本关系提取方法能准确有效地预测健康医疗文本中实体之间存在的关系类别.

    关系提取双向长短期记忆神经网络注意力机制健康医疗文本BERT

    注意力机制在情感分析中的应用研究

    王宇欣方浩宇张伟韩普...
    193-199页
    查看更多>>摘要:情感分析作为自然语言处理的一个重要研究领域,近年来一直是国内外研究的热点.注意力机制是计算机科学与认知神经科学的交叉研究方向,通过赋予权重的方式突出重要词汇,提高目标检测精准度,并增强神经网络模型的可解释性.在近年来的研究中,注意力机制在情感分析中的重要作用越来越明显,受到了国内外学界的关注.该文首先介绍了注意力机制的概念和内涵,并从不同角度对注意力机制进行分类;其次系统地阐述了注意力机制结合各类神经网络模型在情感分析中的应用;然后梳理了基于注意力机制的特征融合情感分析模型;接着对结合注意力机制的多模态情感分析进行整理;最后给出了注意力机制在情感分析中的研究趋势,该研究为注意力机制在情感分析中的进一步研究提供参考.

    注意力机制情感分析神经网络多模态深度学习

    基于Octoparse的IPE环境数据采集

    弓丽栋尹建华
    200-204页
    查看更多>>摘要:随着对传统数据库数据资料使用的日益饱和,为探索特定情境下的研究问题,科研人员开始迫切寻找更加灵活且多样的数据来源,丰富的Web资源为这一需求提供了快捷通道.为此,针对传统数据采集技术如Python的高编程门槛和高内存消耗等缺点,引入基于C#的Octoparse数据采集技术,分析了该技术在数据采集应用中的原理、优势和不足,并以IPE公众环境研究中心为实验平台,设计了一套具备高复制性、高拓展性的数据采集规则,对2004~2017年间京津冀、长三角、珠三角地区总计758家废水国控重点监控企业的环保处罚记录进行了定向采集.实验表明,相比Python,Octoparse数据采集技术的规则设定更加便捷,批量采集更加稳定,数据导出更加多样,不仅可以有效降低编程门槛,而且能够规避由盲视操作导致的数据丢失,实现所见即所得.该套规则可以为地方环境政策的评估以及区域环境经济的预测提供优质的数据支撑.

    数据采集OctoparsePython公众环境研究中心政策评估

    基于神经网络的桥梁健康监测与预警平台研究

    张建龙赵东月栗怡文郑旭达...
    205-209页
    查看更多>>摘要:近年来,随着中国基建事业的大力发展,公路桥梁数量与规模不断扩大,随之而来生成了海量监测数据,桥梁健康监测平台作为数据的持有者,在桥梁数据的有效利用方面还有很大提升空间.因此,为了提高桥梁数据的利用率,缓解平台面临的数据灾难问题,实现了一种基于神经网络的桥梁健康监测与预警平台.该平台不仅拥有数据采集、传输、持久化等功能,还支持多种类、多数量的桥梁数据可视化交互与桥梁健康评估功能,而且该平台集成了基于神经网络的桥梁监测数据预测功能,实现了桥梁安全预警.预测功能将监测数据划分为三部分:观察窗口、预警窗口、预测窗口,通过机器学习算法,在预测窗口预测到异常值后,预警窗口的设置可以保证充足的时间(该平台中为24h)进行问题处理.实验验证该平台可以有效地完成桥梁状态监测与安全预警,实现桥梁安全运行.

    健康监测平台神经网络长短期记忆网络大数据桥梁与隧道工程

    改进人工鱼群法的机器人路径规划方法

    张宁陈茜茜李微张秀峰...
    210-214页
    查看更多>>摘要:针对以往机器人路径规划未考虑地图全局优化,仅考虑路径长度或躲避障碍物,造成路径规划效果差的缺陷,提出了改进人工鱼群法的机器人路径规划方法.选取多面模型表示法建立机器人行驶路径的环境空间模型,将路径总长度最短以及路径安全度最高作为路径规划目标建立机器人路径规划总目标函数,利用改进人工鱼群法求解所建立总目标函数.改进人工鱼群法通过栅格法离散化所建立环境空间模型,自适应调整拥挤度因子以及视觉范围,令视觉范围在追尾操作以及聚群操作中维持不变,依据路径规划需求评价人工鱼个体环境,依据评价结果选取觅食、追尾以及聚群操作实现机器人路径规划.实验结果表明,该方法可满足机器人路径规划总长度最短以及路径安全度最高需求,路径规划时间低于400 ms.

    人工鱼群法多面模型表示法栅格法离散化机器人路径规划视觉范围

    基于MATLAB GUI的图像处理系统的设计

    孙鹏崴王俊王树军李亚丽...
    215-220页
    查看更多>>摘要:数字图像处理课程涉及面广,需要掌握的知识多,但是目前现有的数字图像处理实验系统内容繁多,结构比较复杂,传统的直接在命令行进行编程的方法在教学直观性方面表现较差,学生很难深入研究并理解其中的原理,不适合学生进行初级阶段的学习.因此为了提高学生对"数字图像处理"课程的学习兴趣,提高老师的教学质量,在MATLAB环境下,利用图形用户接口(graphic user interface,GUI)设计并开发了这一图像处理演示系统.系统涵盖了数字图像处理课程的主要内容,分别为图像变换、图像增强、图像滤波、边缘检测和图像分割等五大部分,实现了图像处理的可视化操作,另外该系统创建了算法可视栏,将抽象的代码进行集成对比,让学生可以更直观地看到代码对图像处理的过程.该实验平台界面友好,可交互性强,学生可根据需求进行代码的修改.设计结果表明,该系统对图像的处理效果良好,化抽象为直观,可以起到更好地辅助教师授课、帮助学生学习的作用.

    数字图像处理演示系统算法可视栏MATLAB图形用户接口