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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

    抽取-生成式自动文本摘要技术研究综述

    刘迪奚雪峰崔志明盛胜利...
    1-8页
    查看更多>>摘要：自动文本摘要技术是一项利用计算机按照某类应用自动地将文本或文本集合转换成简短摘要的信息压缩技术.在当前互联网的快速发展背景下,涌现出大量复杂的信息,导致人工无法精准捕捉有效的信息.为此,在本着更准确、更便捷、更高效地收集信息为目的的前提下,利用自然语言处理中自动文本摘要技术处理复杂文本的优势将显得格外突出.随着抽取式摘要技术和生成式摘要技术的发展成熟,抽取-生成式摘要技术逐渐兴起.以技术分析为干线,对抽取-生成式摘要技术进行综述.首先,介绍了抽取-生成式摘要技术中的评价方法以及常用中英文数据集;其次,通过实例分析六类主流技术方法并对比其优缺点:基于强化学习的方法、基于信息论的方法、基于指针网络的方法、基于序列标注的方法、基于预训练的方法、基于联合注意力的方法;最后,总结了抽取-生成式摘要技术面临的挑战并展望了抽取-生成式摘要技术未来的发展方向.

    自然语言处理自动文本摘要抽取-生成式评价方法数据集

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    一款人工智能芯片上FCOS模型的应用研究

    林广栋黄光红陆俊峰
    9-15页
    查看更多>>摘要：人工智能芯片是专门用于高效执行人工智能计算任务的芯片.中国电子科技集团公司第三十八所研制了一款针对边缘侧深度学习模型推理计算的人工智能芯片,主要面向雷达图像目标识别、色选机图像智能处理等应用.该芯片是一个异构的SOC芯片,由中央处理核心、神经网络加速核通过片上总线互联形成,峰值算力达到16TOPS(INT8).FCOS模型是一个先进的单阶段无锚框目标检测深度学习模型,该模型首次提出的核心原理已经被一些新的目标检测网络模型采用.该文研究FCOS深度学习模型在该人工智能芯片上的部署,并研究片上存储器大小、DDR带宽、DDR配置、算力、数据类型等因素对FCOS深度学习模型部署的性能和检测效果的影响.可以为深度学习模型部署技术研究人员、人工智能芯片设计人员提供参考.

    人工智能芯片深度学习目标检测DDR边缘计算

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    基于正交化方法的页岩裂缝电特性仿真研究

    郭晨雷阳艳凌博闻
    16-21页
    查看更多>>摘要：页岩储层中富含裂缝网络,是自然和人工综合作用的结果.现有的预测储层电特性的理论模型大多基于均一介质假设,对非均一介质电特性的预测精度较低,很难应用于裂缝网络密集储层的高精度反演.基于正交化方法,该文借助计算机仿真技术对二维裂缝网络进行建模.在保持等效电参数不变的条件下,将复杂裂缝网络结构映射到正交主裂缝和非均一性介质形成的简化正交结构上.在简化二维裂缝网络计算的同时,正交结构还保留了裂缝网络原有的连通性.为了验证正交化方法在升尺度中的应用,将裂缝网络分割为若干个区域并依次正交化,得到的正交模型和裂缝网络的电参数值进行对比.结果分析表明,正交模型的介电参量值与原裂缝网络相差较小,而传统理论模型进行的升尺度获得的结果与原裂缝网络比较相差较大,证实了正交化方法在复杂裂缝网络升尺度中的适用性.本仿真模拟实验从正交化方法可行性、精度和计算效率等方面研究了其在含裂缝网络储层中的应用前景,展现了正交化方法在页岩储层升尺度和电特性模型构建中的潜力.

    计算机仿真建模电特性有限元法电学张量正交模型

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    基于网格投影的超多目标进化算法

    高智阔陈未如彭弗楠
    22-28页
    查看更多>>摘要：针对超多目标优化问题求解困难的问题,研究如何得到收敛性和分布性较优的解集,提出了一种基于网格投影的超多目标进化算法-GPEA.该算法根据决策需求将超多目标优化问题的目标空间进行分解,得到投影维目标空间和自由维目标空间;再将投影维目标空间分割为若干投影格,将自由维目标空间分段成若干自由格.算法在每个投影格上进行种群进化,并根据个体相对投影格的位置采用两测度策略筛选个体.第一测度是对落入到投影格内的个体使用非支配排序和自由维目标空间个体筛选策略,选择收敛性和分布性较优的个体作为候选种群.当落入到投影格内的个体数量不足时,进行第二测度筛选,根据个体相对投影格的距离排队,选择相对较近的个体并入到候选种群中.分析了算法的性能,通过对标准测试函数在不同目标下的求解,实验证明基于网格投影的超多目标进化算法能够有效地求解超多目标优化问题.

    超多目标优化进化算法目标空间网格投影评价指标

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    基于HMM的话题风险状态预测方法研究

    蔡婷婷朱恒民魏静
    29-34页
    查看更多>>摘要：如何在互联网海量信息中预测话题风险性和演化趋势,是舆情监管部门的工作重点.针对话题演化趋势预测研究中存在的不足:话题状态划分方法单一、话题状态演化预测研究缺乏等,从话题预警的视角,提出话题风险状态预测方法,为舆情监管部门提供预警依据.首先,基于向心度和密度指标划分不同等级的话题风险状态,直观地刻画话题引发舆论危机的风险程度;其次,基于HMM(Hidden Markov Model,隐马尔可夫模型)对各话题风险状态构建模型,并将各风险状态下所对应的观测序列数据作为训练集训练模型;最后,根据极大相似准则选用最佳模型预测话题观测值,进而借助平面坐标映射法得到话题在未来时刻的风险状态.以新冠肺炎疫情事件为研究样本话题,验证基于HMM的话题风险状态预测方法的有效性,交叉检验的平均预测准确率达到90％以上,相比于BP神经网络、LSTM以及RNN时间序列预测模型,该方法的预测误差更小.

    隐马尔可夫模型话题状态话题演化趋势预测风险预警

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    基于LRTC-TNN的瞬时水流量数据连续插值方法

    赵金伟刘杰东邱万力黑新宏...
    35-41,87页
    查看更多>>摘要：瞬时水流量数据在采集、整理、存储过程中均存在不同程度的数据缺失问题,不但会造成数据分析上的偏差,还会影响后期决策,尤其是连续水流量缺失问题.国内外关于水流量数据缺失值插补的研究方法很多,然而针对相邻时间存在连续缺失值的插补问题还没有完备的解决方案.因此,基于瞬时水流量数据集的低秩假设,提出一种基于非凸低秩张量补全模型(A Nonconvex Low-Rank Tensor Completion Model-Truncated Nuclear Norm,LRTC-TNN)的瞬时水流量缺失值插补方法.通过乘子交替方向法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)求解最优的LRTC-TNN模型.利用通用速率参数自动确定张量模态的截断,运用张量补全的策略对连续缺失值进行预测.将该方法用于某地水厂管道瞬时水流量数据插值实验中并与其它最新的和传统的方法进行对比,取得了非常好的效果.

    时间序列水流量缺失值插补张量补全低秩张量截断核范数

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    居民社区在线聊天热点话题的情感分析研究

    蔡云戈范永胜冯骥
    42-48页
    查看更多>>摘要：为了更好地获悉社区居民在网络中所反映的民生问题,把握亟需关注的热点,基于便捷高效、沟通互动性强的在线聊天数据,提出了一种基于情感与热点话题的综合分析模型.首先,采用半监督的情感标注模型与基于注意力机制的双向长短期记忆网络模型对社区相关数据进行居民情感分析;其次,通过隐狄利克雷分布主题模型对热点问题进行研究;最后,结合话题类别与情感分布进行综合分析.实验结果表明,采用半监督的情感分类模型最终分类准确率可达到89.92％,相较于其他基线模型,取得了更好的分类效果.经卡方检验后可知热点话题与情感分布之间具有相关性,不同社区的居民关注的话题、发言的数量及发言的长度等均存在较大的差异,各社区集中讨论的时间点与其从事职业具有密切关系.这些均可为居民社区服务部门、社区治理部门及相关社会工作者的工作提供切实有效的参考依据.

    居民社区情感分析在线聊天热点话题注意力机制

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    结合GAN和风格迁移的太阳斑点图重建方法

    黄亚群罗俊蒋慕蓉杨磊...
    49-55页
    查看更多>>摘要：在云南天文台拍摄的模糊太阳斑点图的超分辨率重建过程中,采用现有深度学习算法存在高频信息难以恢复、重建图不够清晰等问题,为此,提出一种结合GAN(生成对抗网络)和风格迁移网络的太阳斑点图超分辨率重建方法STYLE-NICE-GAN.首先,利用GAN获取低分辨率太阳斑点图到Level1+高分辨率太阳斑点图的映射关系,重建太阳斑点图的全局轮廓和部分细节;其次,使用风格迁移网络,对GAN的重建结果进行二次重建,在保留局部细节、高频信息和不影响后续分析的同时,提高图像的整体对比度和清晰度.实验结果表明,与现有深度学习超分辨率重建算法相比,该方法具有重建图像清晰度更高、高频信息恢复能力更强的优点,重建结果在两个有参考评价指标PSNR、SSIM和三个无参考评价指标BRISQUE、NIQE、PIQE上的评价均占有优势.

    太阳斑点图超分辨率重建生成对抗网络风格迁移深度学习

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    基于加强图像块相关性的细粒度图像分类方法

    王坤朱子奇
    56-61页
    查看更多>>摘要：在细粒度图像分类任务中,提取出具有区分性的局部特征对识别图像之间的微小差异非常重要.基于ViT(vision transformer)框架的算法模型在计算机视觉各个研究领域取得了优异的表现.针对基于ViT框架的细粒度图像分类模型对图片局部区域关注度低的问题且为进一步加强图像块特征的上下文联系,提出了一种基于加强图像块相关性的细粒度图像分类方法.首先,提出了赋予图像块相关性权重的方法,并嵌套应用于不同层编码器中丰富不同层次特征信息,解决了ViT对图像局部特征关注不够的问题;其次,结合图像块的位置信息加强了局部特征上下文的联系,同时减少了噪声信息带来的干扰;最后,提出相似损失函数来学习细粒度图像中微小特征的差异性,优化模型的分类效果.在两个公开数据集CUB-200-2011和Standford Dogs上进行实验分别取得了91.33％、92.15％的准确率,提出的方法分别比基准模型ViT网络提升了0.63、0.45百分点,有效提升了细粒度图像分类效果,验证了方法的有效性.

    ViT细粒度图像分类局部特征相关性图像块特征编码器

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    针对三维彩色点云模型水印算法的研究

    张国有刘佳华米佳
    62-68,95页
    查看更多>>摘要：为实现三维彩色点云模型的版权保护,有效提高数字水印算法的鲁棒性,提出了一种基于冗余离散小波变换和奇异值分解的三维彩色点云模型的数字水印算法.首先,该算法对三维彩色点云模型进行三维仿射不变性处理;其次,利用坐标投影算法将处理后的三维彩色点云模型转化为二维彩色图像;接着,将二维彩色图像应用冗余离散小波变换得到的低频部分LL子带作为水印的嵌入区域,并且对LL子带进行奇异值分解,此外应用Arnold变换将二值水印图像变为加密后的水印图像;最后,通过修改奇异值分解得到的矩阵U中的相关系数来实现加密水印图像的嵌入.水印提取是根据矩阵U中的相关系数的大小关系来实现.实验结果表明,该算法对平移、旋转、均匀缩放、噪声、剪切、简化等攻击具有鲁棒性,不仅有效提高了数字水印算法的鲁棒性,而且也达到了保护三维彩色点云模型版权的目的.

    三维彩色点云模型版权保护数字水印冗余离散小波变换奇异值分解鲁棒性

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