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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.
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收录年代

    双系统冗余热备EtherCAT主站的设计与实验

    胡鑫明蒋大海任艳兵巩芫芳...
    1-6页
    查看更多>>摘要：EtherCAT总线技术凭借低成本、高性能的优势已广泛应用于工业控制领域。针对目前EtherCAT主站产品普遍无法同时满足线缆冗余和热备份运行，设计了一种双系统冗余热备主站方案。该主站设备由2个主站模块与1个冗余控制模块协同工作，主站模块负责控制网络中的从站设备，冗余控制模块在监视主站模块并仲裁其激活/备用状态的同时还通过其内部网口切换组件控制仅激活的主站模块接入网络。方案中主站模块基于龙芯微处理器设计，冗余控制模块基于意法半导体微控制器设计，所选用的主要软件如实时操作系统(SylixOS，RT-Thread)以及协议栈(SOME，libmodbus)均为开源产品。最后对所设计的主站设备进行测试验证，结果证明该主站功能完整性能优秀，既保留了线缆冗余机制还实现了双系统冗余热备份运行，能够在激活系统故障后毫秒级时间完成系统切换，可靠性满足大多数工业控制应用场景对主站控制器的要求。

    EtherCAT主站双系统冗余热备份SylixOSRT-ThreadSOEM

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    基于图常量条件函数依赖的图修复规则发现

    李杰曹建军王保卫庄园...
    7-15页
    查看更多>>摘要：数据一致性是数据质量管理的一个重要内容。为了提升图数据一致性，大量关系型数据库中的数据依赖理论被引入到图数据库，包括图函数依赖、图关联规则等。图修复规则是最新提出的一种针对图数据的数据依赖规则，具有强大的修复能力，但目前尚无有效的挖掘算法。为了自动生成图修复规则并提高图数据修复的可靠性，提出一种将图常量条件函数依赖转化为图修复规则的方法(GenGRR)。通过图模式在图中匹配同构子图并映射成节点-属性二维表，从表中相应属性域中抽取错误模式把图常量条件函数依赖转化成图属性值修复规则;删去图模式中常量条件函数依赖RHS对应的节点与相连边生成图属性补充规则。基于最大公共同构子图筛选并验证生成图修复规则的一致性。在多个真实数据集上进行测试，验证相比图常量条件函数直接修复图数据，通过转化生成的图修复规则具有更好的修复效果。

    数据一致性数据质量图函数依赖图修复规则子图同构最大公共同构子图

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    上下文语义嵌入的变粒度云存储相似数据去重技术

    阳智欢田纹龙何婷婷叶旭明...
    16-23页
    查看更多>>摘要：针对云存储环境下现有相似数据去重技术效果不佳以及元数据开销大等问题，提出了上下文语义嵌入的变粒度云存储相似数据去重技术。该技术采用基于子块重组的特征提取算法，对数据块内容内部结构进行初步特征提取，并利用BP(Back Propagation)神经网络上下文感知模型将数据块上下文特征信息嵌入到初始特征中，实现了具有上下文语义嵌入的变粒度数据块。通过控制数据块大小，动态地合并相邻相似数据块或非冗余数据块，减少元数据开销，并对位于相似数据块和非冗余数据块之间过渡区域进行分割，从而获得更好的相似数据块表示形式。最后，为了评估其性能，实现了一个变粒度相似数据检测算法原型rCARD并在真实世界的数据集进行了实验，实验结果表明，与最新相似性检测去重技术Finesse相比，rCARD在实现更高重复数据删除率的同时，显著降低了元数据的大小，并且加速相似性检测速度高达11。07 倍。

    相似数据去重数据块语义变粒度云存储元数据

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    基于空间投影和聚类划分的SVR加速算法

    王梅张天时王志宝任怡果...
    24-29页
    查看更多>>摘要：数据不仅能产生价值，还对统计学的科学发展提供了动力。随着科技的飞速发展，海量数据得以涌现，但大规模的数据会导致很多传统处理方法很难满足各领域对数据分析的需求。面对海量数据时代学习算法的低效性，分治法通常被认为是解决这一问题最直接、最广泛使用的策略。SVR是一种强大的回归算法，在模式识别和数据挖掘等领域有广泛应用。然而在处理大规模数据时，SVR训练效率低。为此，该文利用分治思想提出一种基于空间投影和聚类划分的SVR加速算法(PKM-SVR)。利用投影向量将数据投影到二维空间;利用聚类方法将数据空间划分为k个互不相交的区域;在每个区域上训练SVR模型;利用每个区域的SVR模型预测落入同一区域的待识别样本。在标准数据集上与传统的数据划分方法进行对比实验，实验结果表明该算法训练速度较快，并表现出更好的预测性能。

    大规模数据分治法支持向量回归主成分分析聚类

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    基于相关性模型与大数据分析的关键词优化方法研究

    文继权
    30-34页
    查看更多>>摘要：随着计算机网络与信息技术的快速发展，电子商务得到了爆发式的发展，电子商务网店运营成为广大电商从业者所追捧的技术。随着大数据技术的普及应用，电子商务网店运营技术也在不断地推陈出新，基于大数据的关键词筛选优化就是人们所关注的重要技术。相关性模型是电商平台商品搜索排序的基础模型，基于相关性模型的搜索引擎优化(SEO)是目前电子商务数据化运营中进行关键词优化筛选的基本方法。该文将原有方法与大数据分析相结合，从关键词采集、筛选、组合、监测、调换等多维度进行关键词的优化筛选，提出并论述关键词设置的三个筛选优化模型:竞争系数、单品位竞争个数、关键词主体价格区间适应性，并对筛选优化后选用的关键词进行了应用有效性实践监测。大量监测数据表明，使用相关性模型与大数据分析相结合的关键词筛选优化方法得到的商品标题关键词，可以有效提升商品的曝光量、点击率与转化率，实现更高效的网店引流与成交量。

    相关性模型大数据分析电商运营关键词优化点击率

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    基于弱监督表示学习的热红外目标跟踪

    袁笛
    35-41页
    查看更多>>摘要：由于热红外成像技术具有更强的穿透雾、霾、雨、雪的能力，在恶劣天气条件下的成像效果几乎不受影响，使得基于热红外图像的目标跟踪任务越来越被研究者重视。针对基于卷积神经网络的热红外目标跟踪算法在模型训练过程中需要的带有标签的数据不足的问题，提出了一种基于弱监督表示学习的方法，利用少量的标签数据及大量的无标签数据进行模型训练，从而用于热红外目标跟踪任务。首先，利用主动学习的指导在大量无标签的数据中挑选最具有代表性的训练样本;然后，给定每个样本序列的首帧目标的真实标签，利用基础跟踪器生成该序列中其他图像帧中目标的伪标签;之后，利用带有真实标签和伪标签的训练数据进行模型训练;最后，利用训练好的模型在热红外目标跟踪算法测试数据集上进行模型测试。实验结果表明:该方法可以在减少模型训练对标签数据需求的同时保证跟踪器的准确性。

    弱监督表示学习主动学习训练样本挑选伪标签生成热红外目标跟踪

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    基于实时视频流的3D人体姿势和形状估计

    朱越黄海于罗学义
    42-47页
    查看更多>>摘要：为满足元宇宙、游戏及虚拟现实等应用场景中对实时视频流3D人体姿势和形状估计准确性和真实性的要求，提出了一种基于时间注意力机制的3D人体姿势和形状估计方法。首先，提取图像特征，并将其输入运动连续注意力模块以更好地校准需要注意的时间序列范围;随后，使用实时特征注意力集成模块以有效地组合当前帧与过去帧的特征表示;最后，通过人体参数回归网络得到最终结果，并使用基于图卷积的生成对抗网络判断模型是否来自真实的人体运动数据。相较于之前基于实时视频流的方法，在主流数据集上加速度误差平均减少了 30％的同时，网络参数与计算量减少了 65％，在实际测试中实现了每秒55-60帧的3D人体姿态和形状估计速度，为元宇宙、游戏及虚拟现实等应用场景提供更好的用户体验和更高的应用价值。

    三维人体重建SMPL模型实时特征注意力集成图卷积神经网络机器学习

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    基于U形多尺度注意力方法的真实图像去噪

    王新武陈春雨
    48-54页
    查看更多>>摘要：针对真实世界图像去噪算法存在对上下文信息和全局信息利用不足导致的去噪效果不佳问题，提出一种U形金字塔注意力网络(UPCA)。U形结构由多尺度特征模块与长距离通道注意力模块融合形成的金字塔注意力模块组成，U形结构通过拼接操作可以将每一层的输出特征图融合，减少卷积过程以及下采样过程中图像细节特征的丢失。多尺度特征金字塔模块可以更好地利用上下文信息从而更好地恢复出干净的图像，而建立长距离依赖的通道注意力模块可以更好地利用全局信息，提高网络的去噪效果。同时在损失函数部分加入噪声项来加快训练时收敛的速度以及提高去噪效果。UPCA网络在数据集SIDD和DND进行对比实验，验证了 UPCA网络的可行性和先进性，同时与同样使用通道注意力的RIDNet相比UPCA网络的PSNR/SSIM指标提升了 0。81 dB/0。044，去噪后的效果图直观表现也更好，而且同等参数下训练所需的算力更小。

    图像去噪计算机视觉真实噪声多尺度特征长距离通道注意力

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    基于多尺度Scale-Unet的单样本图像翻译

    周蓬勃冯龙寇宇帆
    55-61页
    查看更多>>摘要：随着生成对抗网络(GAN)的发展，基于单样本的无监督图像到图像翻译(UI2I)取得了重大进展。然而，以前方法无法捕获图像中的复杂纹理并保留原始内容信息。为解决这个问题，提出了一种基于尺度可变U-Net结构(Scale—Unet)的新型单样本图像翻译结构SUGAN。所提出的SUGAN使用Scale—Unet作为生成器，利用多尺度结构和渐进方法不断改进网络结构，以从粗到细地学习图像特征。同时，提出了尺度像素损失scale-pixel来更好地约束保留原始内容信息，防止信息丢失。实验表明，与SinGAN、TuiGAN、TSIT、StyTR2等公共数据集Summer↔Winter、Horse↔Zebra上的方法相比，该方法生成图像的SIFID值平均降低了 30％。所提方法可更好地保留图像内容信息，同时生成详细逼真的高质量图像。

    单样本图像翻译Scale-Unet多尺度结构渐进方法尺度像素损失

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    基于区域特征优化及边缘增强的多聚焦图像融合

    王程王巍杨馨刘晓文...
    62-69页
    查看更多>>摘要：针对多聚焦图像融合中存在的聚焦信息缺失、边缘特征表达不充分的问题，提出了一种基于聚焦区域特征优化及边缘增强的多聚焦图像融合方法。首先，提出了一种四流向的聚焦特征增强网络，在图像编码过程中实现聚焦特征的增强与补全;其次，提出了一种新的基于空间频率(NSF)的聚焦区域提取策略，实现对聚焦区域特征的高效提取;最后，提出了一种边缘特征增强模块，通过计算图像边缘梯度，实现对目标区域的边缘信息增强。在Lytro数据集与MFFW数据集中与8种融合方法进行定性与定量对比。实验结果表明，该融合方法较好地解决了多聚焦融合图像中聚焦特征表达不充分、纹理细节不完整和边缘模糊等问题，视觉效果显著。

    多聚焦图像图像融合卷积神经网络特征优化边缘增强

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