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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

    面向嵌入式系统的多特征融合任务调度方法

    田今晨赵卓峰
    1-8页
    查看更多>>摘要：随着容器技术在嵌入式系统中逐渐被广泛采用，面向嵌入式容器的任务调度就成为了一项热点研究内容。虽然云服务器环境下的调度方法已经比较成熟，拥有像动态优先级抢占式调度、负载均衡调度等丰富的调度算法，但由于嵌入式系统具有与传统云服务器不同的特点，嵌入式系统通常需要按照特定的应用场景和需求进行定制化的操作系统和驱动程序开发，以适应不同的硬件组合和资源限制，使得传统云服务器环境下的调度方法无法满足嵌入式系统下的任务调度的实时性和灵活性要求。为此，提出一种多特征融合的任务调度方法。该方法在实时调度任务依赖和任务特征分析的基础上，综合考虑能耗价值、时间价值和负载价值三个特征因素，以动态抢占方式实现实时任务调度。通过测试方法的设计证明，该方法可以有效帮助嵌入式系统进行容器资源配额，还为生产线运作带来了稳定性和紧急情况下的危机处理能力。

    嵌入式容器技术资源配额任务调度价值

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    多分辨率特征协作的图像修复网络

    晏乙涵吴昊袁国武
    9-16页
    查看更多>>摘要：深度生成方法最近通过采用由粗到细的策略在图像修复领域取得了相当大的进展，但子网络串行连接的多阶段修复方法由于结构定位不准确和瓶颈层的特征表达能力欠佳，造成图像结构不连续和细节模糊。针对上述问题，提出一种多分辨率特征协作的图像修复网络，以并行的多分辨率网络结构修复破损图像。对破损图像进行并行的多分辨率编码，学习到不同尺度的结构位置特征，利用迭代融合模块动态融合多尺度信息，为破损结构的恢复提供更准确的定位，从而生成结构连贯的图像。在瓶颈层使用门控多特征提取模块，结合注意力机制和卷积操作的优势，来捕获不同维度上的远距离依赖关系并提取在不同感受野下的特征，然后采用门控残差融合来调整多种特征的权重，增强瓶颈层的特征表达能力，从而更好地恢复出缺失区域的图像细节。在CelebA-hq数据集、FFHQ数据集和Paris StreetView数据集上进行的大量实验表明，该方法在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR)、结构相似性(Structural Similarity，SSIM)和Frechet Inception距离(Frechet Inception Distance，FID)指标上和视觉质量上相较于其他图像修复方法都有较大提升。

    图像修复并行的多分辨率网络融合机制注意力机制卷积操作

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    基于改进Yolov5s的增强现实文物识别方法

    张元关瑜熊风光庞敏...
    17-23页
    查看更多>>摘要：将增强现实技术应用于数字博物馆的文物展览，有助于拉近参观者与文物的距离，使展览更具趣味性。针对增强现实技术在文物展览应用场景中，增强现实设备采集的文物目标图像背景复杂、文物形状纹理丰富而导致的误检、识别准确率低的问题，提出一种基于改进的Yolov5s的文物识别方法。在Yolov5s网络结构中的骨干网络与颈部网络之间引入了CBAM注意力机制，并在骨干网络中的Bottleneck模块中，使用多头注意力机制替换普通卷积，有效捕获局部信息，降低了无用信息的干扰。为了提高识别网络对于目标文物的边界框定位精度，采用DIoU-NMS方法挑选最优的目标识别框作为最终的预测框。实验结果表明，该方法提高了文物的平均识别精度，比原模型更适用于AR应用文物的目标识别。

    增强现实文物识别Yolov5s注意力机制多头自注意力机制DIoU-NMS

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    基于多粒度匹配的文本引导服装图像检索

    肖华兴马丽丽陈金广
    24-30页
    查看更多>>摘要：文本引导的图像检索是将查询图像与文本条件集成为多模态查询。现有的方法通过构建更先进的细粒度度量学习来提升性能，但这可能会使模型在文本条件不够精确的情况下对目标图像过拟合，并使得检索结果特征单调。针对该问题，提出了基于特征增强和多粒度匹配的文本引导的服装图像检索方法。首先，根据目标特征的分布，产生服从正态分布的噪声，使其产生小幅度的类内抖动;然后，根据目标特征的波动对增强特征施加约束，波动越大，则对增强特征的惩罚越大，由此得到粗粒度匹配损失;最后，优化学习策略，使用随着训练迭代不断衰减的动态权重将粗粒度与细粒度损失进行统一。通过该方法降低模型对潜在目标图像的排斥，提高特征识别的多样化。在两个公开服装数据集FashionIQ和Shoes上的大量实验表明，该方法能够提高召回率，并且检索结果更丰富。

    文本引导图像检索特征增强多粒度匹配多模态融合

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    多尺度注意力特征融合的单图像超分辨率研究

    沈学利翟宇琦关刘美苏婷...
    31-39页
    查看更多>>摘要：高分辨率意味着图像具有高像素密度，可以提供更多的细节，这些细节往往在应用中起到关键作用。基于生成对抗网络的图像超分辨率由于具有生成丰富细节的潜力，近年来受到越来越多的关注。针对现有的网络模型忽略从特征中学习本质纹理特征和感受野有限的问题，基于Real-ESRGAN和多尺度注意力特征融合，对网络进行优化，将残差稠密块替换成大核分解和多尺度学习相结合模块与全局学习与下采样模块的双分支结构方法，提出一种多尺度注意力融合的单图像超分辨率重建算法，增强每个局部与全局令牌对之间的交互，从而形成更丰富和信息量更大的表示。对数据集进行2，3，4 倍超分辨率重建实验，通过峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)对重建结果进行评价，与SRCNN、SRGAN、ACMF、MSRDN、WYD、LBW、YJX、Real-ESRGAN等方法进行对比。结果表明，该算法优于其他模型，且具有更好的直观视觉效果。

    生成对抗网络图像超分辨率多尺度注意力特征融合大核分解全局学习与下采样令牌

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    Skip-cycleGAN:一种果园苹果异源图像配准模型

    何亚鹏刘立群
    40-47页
    查看更多>>摘要：针对有监督的配准模型的性能受限于给定的标签以及循环一致性生成对抗网络训练不稳定，收敛速度较慢，易过拟合，对复杂场景的图像处理效果不佳的问题，基于循环一致性生成对抗网络从3 个方面(生成器、鉴别器和损失函数)进行改进，提出一种无监督的异源图像配准模型。生成网络的下采样与上采样之间引入带有特征转换残差层的跳跃连接，可以确保梯度的有效传递，减少前向与反向传播过程中信息损失，实现低级特征和高级特征的结合，从而缓解梯度消失和梯度爆炸，促进神经网络的收敛，有助于网络学习更多的上下文信息。在一个自建果园苹果数据集和两个公共数据集上对模型进行评估，实验得出在改进后的生成器基础上，对于形变比较大的数据集选取 70×70 PatchGAN鉴别器更合适，对于形变比较小的数据集选取PixelGAN鉴别器更合适。与8 个经典算法进行对比，用6 个性能指标进行评估，实验结果表明该模型在异源果园苹果数据集上的综合表现优于对比算法。未来将提升模型对异源图像亮度和对比度的鲁棒性，并进行轻量化模型的工作。

    图像配准异源图像生成对抗网络跳跃连接岭回归损失

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    基于GSLF-SSA的异构多核处理器任务调度

    刘齐坚王韦刚高鹏程
    48-54页
    查看更多>>摘要：为了提高异构多核处理器平台的计算性能，从任务调度的角度出发，提出了一种使用黄金正弦和莱维飞行机制改进的麻雀搜索算法(Fusion of Golden Sinusoidal and Levy Flight in Sparrow Search Algorithm，GSLF-SSA)来优化异构多核处理器的任务调度。通过对异构任务调度的分析，将异构任务建模为DAG(Directed Acyclic Graph)任务模型，通过对其优先级进行随机编码分配，实现了GSLF-SSA算法求解域从连续到离散的映射，使该算法更能适用于异构多核任务调度之中。将DAG任务的最优调度长度作为算法的适应度值进行迭代寻优，通过与目前应用广泛的麻雀搜索算法(SSA)、混合式任务调度算法(IHSSA)、人工蜂群算法(ABC)等多种启发式算法在异构任务调度环境下的实验对比表明，GSLF-SSA能获得更优的调度长度与更短的调度执行时间。

    异构多核处理器麻雀搜索算法有向无环图任务调度黄金正弦莱维飞行

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    一种基于包围盒的存储高效SDN规则缓存算法

    张波黄昆汪漪
    55-61页
    查看更多>>摘要：软件定义网络(Software Defined Networking，SDN)是一种革命性的网络架构，主要思想是将控制平面与数据平面分离，并且还拥有开放可编程特性。其对数据包转发以及网络资源管理方面有着极高的要求。三态内容寻址存储器(Ternary Content Addressable Memory，TCAM)因其快速规则匹配能力通常作为规则的缓存应用于SDN交换机中。规则缓存将大部分流量引导到高性能的硬件路径上，可以显著提升网络性能。然而，规则之间存在的依赖关系使得缓存的利用率变低。因此，合理的规则缓存算法对本就稀有的 TCAM 资源来说十分重要。聚焦规则间的依赖关系，该文提出了CacheBand规则缓存算法。该算法利用包围盒思想，通过对规则及当前流量的分析，智能产生绷带规则，切断了规则间的依赖关系。实验证明，在不同数据包速率下，与同类算法相比，CacheBand可减少约68%的缓存条目，显著降低了流表压力，为数据转发提供了可靠的缓存方案。

    软件定义网络三态内容寻址存储器规则依赖规则缓存包围盒

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    基于数据依赖的跨架构二进制代码相似性分析

    张际灿姚锟彬薛磊王晨...
    62-68页
    查看更多>>摘要：二进制代码相似性检测(Binary Code Similarity Detection，BCSD)技术在逆向工程、漏洞检测、恶意软件检测、软件抄袭以及补丁分析等学术应用领域发挥着重要作用。大多数研究已经集中在对二进制函数进行控制流嵌入和基于自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术的底层代码嵌入技术的研究之中。然而，需要指出的是，函数在实际运行中不仅包含控制流信息，还包括数据流语义信息。因此，如何全面抽象函数的语义特征显得尤为关键。为此，该文提出了BS-DD模型，这是一个融合了控制流和数据依赖关系的二进制函数相似性判断框架。通过模拟执行二进制代码的方法来提取语义信息，并运用化简算法构建数据依赖关系图。最后，借助图神经网络进行相似性判别。对来自开源社区的 7个广泛使用的软件进行了不同组合的编译，并在此基础上设计了3 个不同的任务场景以及真实的漏洞检测实验，用以比较BS-DD方法与最新基于数据流的BCSD方法的性能。实验结果显示，该模型在召回率和MRR(Mean Reciprocal Rank)分数方面取得了显著的提高。在真实环境的漏洞检测中，该模型也始终优于其他方法。

    二进制数据依赖相似性检测图神经网络语义信息漏洞检测

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    基于动态社交网络的高效核维护方法

    栾峰尹龙飞吴汶潞宗传玉...
    69-77页
    查看更多>>摘要：在现实世界中，社交网络图的结构是动态变化的，导致顶点的核数发生变化。核维护是指当图发生动态变化时动态更新图中所有顶点的核数。现有的最先进的核维护方法是基于遍历的核维护算法和基于顺序的核维护算法，针对现有核维护方法在大规模动态图中执行效率较低的问题，该文提出了基于动态社交网络的高效核维护方法。首先分析了基于遍历的核维护方法和基于顺序的核维护方法的不足，提出了新的kn-order索引来维护顶点的顺序和邻居信息，通过改进的遍历查询方式来高效获取图动态变化后核数变化的顶点集，并提出了基于边插入的核维护算法和基于边删除的核维护算法来高效维护顶点的核数。最后，在4 个真实数据集的验证表明，该算法有效提高了基于动态社交网络的核维护的效率，较基于顺序的核维护方法，执行效率提升了 3～4 倍，访问图中顶点的比例平均下降了 2%左右，加速比提升了至少2 倍。

    k-core核数核分解核维护kn-order索引

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