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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。
正式出版
收录年代

    基于区块链的电子医疗数据共享研究综述

    杨伟连晗王培培李巧君...
    1-6,18页
    查看更多>>摘要：电子医疗数据共享能够帮助医生、医院等机构更好地了解患者情况,提高医疗决策的精准性、科学性和卫生服务的质量、效率,是医疗行业发展的必然趋势.为了实现医疗数据的高效访问、安全共享,国内外众多学者基于区块链开展了相关研究,出现了大量的相关算法.对相关文献进行分类综述、分析和总结,并针对目前仍存在的部分待研究问题进行了梳理,总结了国内外基于区块链的医疗数据共享方面的研究进展,具有一定的参考价值.

    电子医疗数据数据共享区块链

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    基于GOLD-YOLO改进YOLOv5模型道路病害检测研究

    陈飞宇张应迁吴嘉懿李睿鑫...
    7-12页
    查看更多>>摘要：随着机动车数量的增加和道路负荷的增大,道路病害问题日益严重,需要及时发现和识别各类病害以保障道路交通安全,但传统YOLOv5采用的FPN信息融合方式可能导致信息损失.因此,结合华为GOLD-YOLO中的Gather-and-Distribute模块对传统YOLOv5的特征融合模块进行改进.实验结果表明,优化后的YOLOv5算法在训练模型时收敛所需的迭代次数有了显著降低,从590次减少到366次,大大提高了训练速度.同时,总体的mAP@0.5也从原来的87.4%提升到了88.7%.

    YOLOv5道路病害目标检测信息融合信息损失网络改性

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    基于主成分分析的PSO-BP算法对肥胖水平预测研究

    邱麒添
    13-18页
    查看更多>>摘要：提出一种主成分分析法(PCA)与粒子群优化BP神经网络算法(PSO-BP)相结合的肥胖水平预测模型.通过主成分分析法对16个输入变量进行降维,提取出11个综合变量作为BP神经网络的输入,利用PSO算法优化BP神经网络的权值与阈值,进一步提升网络训练的能力.实验结果表明,基于主成分分析的PSO-BP算法不仅简化了模型结构,而且在更短的时间内实现了对肥胖水平更高的分类预测精度.这一研究为个体肥胖水平的评估提供科学的依据,具有重要的研究意义与应用价值.

    肥胖水平主成分分析法PSO-BP算法分类预测

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    YOLOv5轻量化结合OTA行人检测方法的改进

    周远航李飞
    19-23页
    查看更多>>摘要：基于YOLOv5的行人检测方法已经在实际应用中取得了很好的效果,但仍存在一些缺点,例如在复杂场景下的检测不够精准,对于目标检测的处理速度不够理想等.为了解决以上存在的问题,提出了以下改进方法:将C3模块替换为RepGhost模块,降低模型的计算复杂度并提升检测速度.此外,结合最佳传输分配方法进一步优化行人检测精度,该方法通过最小化成本函数来优化检测框的分配.经过上述改进,模型的参数量减少了35%,计算量GFLOPs降低了20%,在RTX3090上的处理速度提升了7%,同时模型大小减少了33%.精度方面mAP50提升了2.7%,mAP50-95也有1%的提升.

    深度学习YOLOv5目标检测模型改进轻量化

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    基于深度自编码网络的低照度图像边缘细节增强方法

    陈镜伊谢瑞
    24-27,31页
    查看更多>>摘要：传统的增强方法通常依赖于手动设计的特征提取器或简单的滤波手段,但在处理低照度图像时效果有限,无法充分保留图像细节特征,导致图像质量下降,表现为边缘模糊、毛糙、缺乏清晰度等问题.为解决这一问题,提出了基于深度自编码网络的低照度图像边缘细节增强方法.该方法通过设定邻域边缘矩阵来定位细节损失区域,提取并平滑处理这些区域的边界,实现低照度图像边缘的重构.利用深度自编码网络逐层抽象地提取关键边缘细节特征,并采用变量密度增强的方式对这些特征进行进一步处理,优化增强低照度图像的边缘细节.实验证明,该方法能够获得较高的边缘像素,并提高图像分辨率,具有实际应用的潜力和价值.

    深度自编码网络低照度图像边缘细节增强方法

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    基于深度学习的场景文字识别方法

    王元兴张玉成徐浩哲
    28-31页
    查看更多>>摘要：在文字识别领域,传统的文字识别OCR技术已经得到广泛应用.但自然场景中文字具有背景形状不一、字体扭曲、背景复杂等特点,给文字识别带来更大挑战.生活中充斥着大量的自然场景文字,应用前景也非常广阔.通过使用Mask TextSpotter模型作为场景文字识别的主要框架,经过对某些关键参数的调优,使它在端到端和对于不同规则的文字识别上有着显著的效果.项目实施过程中,经历了四个阶段的工作,第一阶段准备数据并对PyTorch环境进行搭建;第二阶段设计实现了基于Mask TextSpotter的场景文字识别算法;第三阶段设计实现文字识别系统;第四阶段测试系统、评估模型.

    MaskTextSpotter模型文字识别PyTorch环境

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    基于爬虫与数据挖掘的农产品销售数据获取和分析技术研究

    于海英
    32-36页
    查看更多>>摘要：基于互联网时代电子商务成为农产品销售重要渠道的背景,探讨利用网络爬虫从电子商务网站爬取农产品销售数据,并使用Python技术进行数据分析和挖掘的方法及技术.通过解析电子商务网站的HTML内容,提取农产品销售数据,并对其进行深入分析,以揭示市场需求变化、消费者行为模式、价格波动趋势和竞争对手动向,从而制定有效的市场策略,优化产品组合和提升品牌影响力.

    网络爬虫数据挖掘电子商务农产品销售市场策略

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    基于图形文法的城市路网模型构建方法研究

    黄守杰邹青青李昊学
    37-41页
    查看更多>>摘要：构建与现实世界配比一致的数字镜像为城市可视化运营与科学化决策提供了有力支撑.以数字城市镜像中交通路网模型的构建为目的,设计了节点与路段的模型元结构以及基本路网拓扑样本,基于图形文法研究了节点与路段形成路网模型的生成规则,并迭代生成与实际环境符合度高的虚拟路网模型,生成规则的复用及生成结果的存储均提高了模型输出效率.在虚拟模型中赋予元节点与现实环境相关的道路限制与约束条件,提高了数字路网模型的应用价值,为数字城市向数智方向的发展集成了数据基础.

    路网模型图形文法生成规则道路约束

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    基于区块链的食品安全溯源方案研究

    季跃龙张继群李佳锦王子菡...
    42-46页
    查看更多>>摘要：随着食品产业的快速发展,食品安全问题日益凸显,溯源成为保障食品安全的重要手段.然而,传统的食品安全溯源方法存在信息不对称、数据易篡改等问题,无法满足现代食品产业的需求.区块链技术以其去中心化、不可篡改等特性,为食品安全溯源提供了新的解决方案,在数据传输过程中采用混合加密技术实现.旨在探讨基于区块链的食品安全溯源方案,分析其优势并结合仿真实验进行验证,以期为食品安全溯源提供有效支持.

    区块链以太坊星际文件系统混合加密技术

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    基于PLC单片机的一维条形码并行解码数据更新方法研究

    刘志勇
    47-51页
    查看更多>>摘要：传统解码方式处理条形码数据时易出错,影响数据完整性和准确性.提出一种基于PLC单片机的新型数据更新方法.通过稳定通信和高效数据传输,对接收的数据进行预处理和单元划分,利用多个解码器和直接内存访问技术实现并行处理.采用辅助算法和重构校验技术纠正解码误差,确保数据完整性和准确性.只有经过校验的数据才会被更新到PLC单片机中.实验结果显示,该方法显著提升了解码数据的重构速度优化比,具有高效性、稳定性和针对性,具备较高的实际应用价值.

    PLC单片机一维条形码并行解码数据更新更新方法数据处理

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