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期刊信息/Journal information
现代计算机
现代计算机

林楚昭

半月刊

1007-1423

lnzss@mail.sysu.edu.cn

020-84110804

510275

广州市海珠区新港西路135号中山大学园东区106栋西座1楼

现代计算机/Journal Modern Computer
查看更多>>《现代计算机》于1985年创刊，由中山大学主管主办，是一本面向计算机全行业的综合性学术刊物，一直以来致力于营造一个融洽的学术交流平台，帮助读者对象在学业、事业上更上一层楼。现为中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊，中国期刊全文数据库全文收录期刊，中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊，中国学术期刊（光盘版）收录期刊，全文入编中国学术期刊（光盘版）、中国期刊网、中华期刊网和中文科技期刊数据库、万方－数字化期刊数据库。
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    基于ECFP指纹和决策树的重要分子片段识别研究

    李柏易许振军尹祚德谢良旭...
    1-9页
    查看更多>>摘要：基于片段的药物设计是一种新兴药物研发技术.如何实现分子片段的识别和定量表征是该技术的核心关键之一.提出了基于分子指纹和决策树的重要分子片段识别策略,利用扩展连通指纹对蛋白质-配体复合物进行分子片段编码,采用Random Forest、XGBoost和LightGBM三种决策树模型分别对特征重要性进行定量表征,以提取出具有较高可信度的重要分子片段.ECFP指纹的特征重要性呈现指数下降趋势,表明只有少数ECFP指纹特征对蛋白质-配体小分子的结合亲和力有显著的贡献度.三种决策树模型一致认可且具有高贡献度的分子片段,使其成为较高可信度的标志物,可应用于基于片段的药物设计和优化.

    蛋白质-配体重要分子片段分子指纹决策树结合亲和力

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    基于深度神经网络的脑控技术研究

    杨昊智钟明月李健
    10-17页
    查看更多>>摘要：提出一种通过对脑机接口数据进行时域、频域划分的运动想象信号识别和分类系统.实验采集了4名被试者的前进、停止、左转、右转运动想象的脑电信号数据作为实验数据集,提出了两种深度学习模型,门控循环单元神经网络(GRU)和一种混合深度学习框架1DCNN-GRU模型来进行信号识别准确性对比.并对未处理的脑电信号进行快速傅里叶变换提取数据重要特征值,对实验数据集进行6∶2∶2训练-验证-测试分割.

    脑机接口运动想象门控循环单元混合深度学习框架

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    基于Twitter签到数据的城市居民群体分类算法研究

    管千娇王长硕
    18-24,29页
    查看更多>>摘要：为实现基于社交媒体大数据的居民群体分类,引入自然语言处理(NLP)领域的标签潜在狄利克雷分布(Labeled LDA)模型.基于2014年芝加哥市的Twitter签到数据,使用LDA探索性分析提取先验信息.构建Labeled LDA,将城市居民分为五类:上班族、大学生及高校教职工、中小学生及教职工、市政工作人员和其他.实验结果表明,Labeled LDA的分类精度达到0.92,超过了支持向量机(SVM)0.87的分类精度.该算法有效地实现了居民群体分类,从而促进有针对性的服务制定.

    标签潜在狄利克雷分布(LabeledLDA)Twitter签到数据居民群体分类NLP算法

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    基于加权随机森林的Web数据库检索结果智能分类方法

    马秀梅
    25-29页
    查看更多>>摘要：Web数据库检索结果具有数据复杂、数量庞大的特点,数据间的复杂关系处于一种模糊状态,导致隶属度区别较小,分类过程需要多次迭代,效率较低.因此,提出了基于加权随机森林的Web数据库检索结果智能分类方法.提取Web数据库检索结果数据特征,并对Web数据库检索结果进行冗余处理.经过冗余处理之后,采用加权随机森林技术确定Web数据库检索结果模糊隶属度的范围.最后通过计算样本的分类权值,设计Web数据库检索结果分类器,实现Web数据库检索结果智能分类.实验结果表明:该方法的F1值均在95%以上,最长分类时间仅为7.8 s,表明本文方法能够更快速、精确地完成分类任务.

    加权随机森林Web数据库模糊隶属度智能分类方法

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    基于深度学习的企业信用风险画像构建方法研究

    付学敬马宏文袁晓月
    30-36页
    查看更多>>摘要：为更好地刻画企业信用风险特征,研究提出基于数据分布与深度学习的企业信用风险画像构建方法.首先,根据企业信用风险模型构建企业信用风险标签体系,着力刻画空间维度的群体比较特征和时间维度的个体变化特征.然后,针对统计类标签,按照特定规则定义产生特征标签;针对挖掘/统计类标签,根据具体任务采用命名实体识别和情感分类等深度学习技术构建特征标签.企业信用风险画像能够直观揭示企业信用风险特征,深度学习技术有力拓展了企业特征刻画能力,更好服务于信用监管和智慧监管.

    深度学习企业画像数据分布信用风险

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    基于数据挖掘算法的大学生综合素质评价研究

    许惠惠
    37-43页
    查看更多>>摘要：旨在借助数据挖掘算法,同时设计调查问卷统计并分析大学生在理论知识、行为表现、学习培养、身心健康、组织参与和职业发展六个特征上的表现,利用数据挖掘算法构建大学生综合素质评价和学生画像.采用复合数据挖掘模型,成功实现对学生综合素质的精准预测,研究结果展示了各类别学生全方位的学生画像,深入剖析了不同水平学生的优势、劣势以及提升方向,特别强调了数据挖掘算法在大学生素质评价中的创新应用,为高校提供了全面、科学的素质管理工具具有重要的应用价值.

    数据挖掘综合素质评价学生画像

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    基于Instant-NGP平台的NeRF复现研究

    邹梓越王永丽殷文艺匡皓瑞...
    44-50页
    查看更多>>摘要：基于NVIDIA的Instant-NGP平台,旨在对NeRF方法在三维重建领域的实现进行复现.通过利用Instant-NGP平台的强大计算能力和优化算法,成功复现了NeRF方法,并在多个数据集上进行了实验验证.实验结果表明,在Instant-NGP平台上,该方法能够快速高效地生成逼真的三维重建结果,并获得与原论文一致的定量和定性评估结果.此研究对NeRF方法的研究验证了其可行性和可重复性,并展示了NeRF方法在Instant-NGP平台上的优越性能,为相关领域的研究和应用提供了实际参考和基础.

    Instant-NGPNeRF三维重建复现研究

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    融合注意力机制模型的视网膜病变检测应用研究

    徐常转
    51-56页
    查看更多>>摘要：基于糖尿病性视网膜病变高发病率、诊断过程耗时、经验丰富医生短缺的问题,开发一套辅助视网膜病变诊断系统显得尤为重要.前端交互采用Vue和Antd技术,后端架构使用FastAPI和Nginx,将深度学习算法部署在Web端上,开发了一套糖尿病性视网膜病变检测系统.该系统帮助患者及时了解病情进展,医生能够根据系统提供的分割和预测结果为患者制定合适的治疗方案,大幅缩短了诊断时间,有助于糖尿病患者疾病的早期发现和治疗.

    糖尿病性视网膜病变辅助诊疗系统深度学习系统设计

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    基于大数据的电商平台用户分析及个性化推荐研究

    张玮佳
    57-62页
    查看更多>>摘要：在基于大数据的电子商务蓬勃发展的今天,受到云计算、大数据以及机器学习技术发展的影响,零售企业得以从多角度去做更多的在线业务的尝试和突破.其中,对于公共平台和自有电商平台用户分析及个性化推荐正在成为一个焦点.基于大数据的电商平台用户分析,对零售企业基于当前市场环境下所采用的典型的用户分析和个性化推荐的业务和技术解决方案进行研究.

    云计算数据分析机器学习AWSA/B测试

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    人机协作:AI+RPA辅助编校程序的设计与应用

    程军李杰
    63-68页
    查看更多>>摘要：基于机器人流程自动化技术(RPA)与人工智能大语言模型(LLM)设计了一种辅助编校程序.该程序可以按照预先设定的RPA规则完成超长文本的自动提问、自动抓取、自动比对的系列操作,有助于提高编校工作的质量和效率.AI+RPA应用于编辑出版领域是一个新的研究课题,对于推动传统出版与新兴技术融合,促进编辑出版智能化转型升级具有重要意义.

    AIRPALLM模型审校编校质效

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