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期刊信息/Journal information
现代信息科技
广东省电子学会
现代信息科技

广东省电子学会

半月刊

2096-4706

xdxxkj@xdxxkj.cn

020-31233573

510400

广东省广州市白云区机场路1718号

现代信息科技/Journal Modern Informationn Technology
查看更多>> 《现代信息科技》杂志是由广东省科学技术协会主管，广东省电子学会主办的大型优秀科技期刊。本刊始终坚持学术第一的标准和科学、创新、前瞻、实用的原则，主要刊载电子信息科技领域研究的新进展、新技术、新成果，涉及工控技术、新型电子器件、军事电子、计算机软、硬件设计与应用、网络与通信工程、仿真与测试技术、传感器技术、机械制造与自动化、电子应用技术、微电子技术、智能制造、物联网、互联网技术等领域。致力于促进学术交流，推动成果转换，提高该领域研究水平和科技装备水平，服务我国经济社会发展。
正式出版
收录年代

    基于Django+Ajax的东巴画数字展示平台设计与实现

    杨志琴
    109-114页
    查看更多>>摘要：东巴画数字展示平台基于Python语言开发，以Djago+Ajax+MySQL作为前端数据展示及后端数据处理的关键技术，能够为广大用户提供东巴画在线查看、检索等服务。借助该平台的后端管理功能还能实现东巴画的上传、修改、删除等功能，同时还能够灵活地调整东巴画分类及前台动态菜单的生成。东巴数字化展示平台建设对纳西东巴画的保护、传承、传播具有重要意义。

    东巴画数字展示DjangoAjax

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    数字化赋能烟草包装行业生产现场管理的思路与实践

    娄巍刘艳涛王珺
    115-123页
    查看更多>>摘要：文章主要研究已完成ERP、MES等系统部署的烟草包装印刷企业，如何更进一步提升生产现场的数字化管理水平。通过笔者所在公司的实践，以MES系统为载体，配合成熟的物联设备解决方案，开展生产现场可视化、标准化和精细化改造。根据系统建设后的实际成效与内部复盘总结，形成文章的核心观点。生产现场的数字化应聚焦于生产场景，明确每个场景对应的"人、机、料、法、环、数"，通过数字化手段，实现全过程的数据管理、全范围的现场监督和全路径的能力提升。

    烟草包装印刷行业信息化ERPMES生产可视化

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    基于在线健康平台评价数据的主题挖掘与情感分析

    王文鹏李海晨
    124-129页
    查看更多>>摘要：患者对医生的评价是获取医患关系信息的重要途径，分析在线健康平台上患者对医生的评价内容，可以了解患者对医疗质量和医生服务水平的认知。文章以丁香医生在线健康平台上患者对医生的评价数据作为研究对象，利用LDA主题模型进行主题聚类，并采用SnowNLP技术进行情感分析。结果显示，评价数据涉及表达感谢、服务态度、线上咨询和术后反馈四个主题。同时，共现分析和词云图显示了高频词汇之间的联系。最终，针对医生、患者和平台三者提出相关建议，旨在促进医疗质量的提升和医患关系的改善。

    在线健康平台医患关系患者评价LDA主题模型情感分析

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    位置服务数据在人口流动特征研究中的应用

    冉绍辉苏婷
    130-133,140页
    查看更多>>摘要：在梳理传统数据和大数据对于人口流动研究现状和存在问题的基础上，采用传统数据与百度时空大数据相结合的方法，以濮阳市人口流动特征研究为例，明确了各类百度时空大数据含义。针对濮阳市人口流动具体研究内容，选取相应的数据，提高人口流动研究的精确度，实现研究时间多样化、空间精细化。研究发现，濮阳市为人口外流城市，流出人口规模大、呈现"平日外出、春节返乡"的周期性流动特征，且流出人口多集中于邻近周边省市及经济发达地区，是典型的劳动力输出型城市;市域内部人口流出空间差异较大，乡村地区人口流出情况较为严重。

    人口流动位置服务数据百度时空大数据空间差异

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    基于MVO-CNN-BiLSTM的股票价格时序预测模型

    李梦雨
    134-140页
    查看更多>>摘要：为解决股指时序预测趋势难问题，提出了引入多元宇宙优化算法(Multi-Verse Optimization，MVO)的双向长短期记忆网络(BiLSTM)与卷积神经网络(CNN)相结合的股票预测混合模型(MVO-CNN-BiLSTM)。该模型的意义在于多元宇宙优化算法具有全局搜索能力和收敛速度快的特点，适用于优化问题;卷积神经网络(CNN)能够在前几层有效地提取数据中的特征，而BiLSTM则可以在后续层中建模这些特征之间的时序关系。最后通过对沪深 300 指数2002-2024 年共 5 378 组数据进行仿真结果表明，确定最佳时间步长后，该方法预测效果明显优于传统CNN-LSTM网络模型以及CNN-BiLSTM网络模型，能够有效降低预测误差。

    双向长短期记忆网络多元宇宙优化算法卷积神经网络

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    基于逻辑回归模型的信用卡逾期风险预测及优化

    张思扬
    141-145,151页
    查看更多>>摘要：信用卡逾期风险预测对金融机构的风险管理至关重要。文章基于8 731个信用卡用户的逾期行为数据，分析了 7 个关键申请人特征，并采用逻辑回归模型对逾期风险进行了精准预测。针对数据不平衡及预测可信度问题，采用独热编码技术处理类别数据，并通过样本平衡化技术加以解决。在模型调优方面，综合考虑模型的拟合优度和复杂度，精细调整模型参数，显著提升了预测的可靠性。相较于AIC模型 75。494%的精度，优化后的逻辑回归模型展现出更出色的预测性能。此外，还利用ROC曲线对模型性能进行了全面评估。实验结果表明，优化后的逻辑回归模型在信用卡逾期风险预测方面表现优异，为金融机构的风险管理和决策提供了有力支持。

    逻辑回归模型信用卡逾期风险预测数据优化ROC曲线评估

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    5G场馆元宇宙中的模型优化方法研究

    魏春城梁卓刘岸琦柴孟强...
    146-151页
    查看更多>>摘要：针对场馆元宇宙三维漫游系统发展过程中面临的三维模型下载慢、加载缓慢等问题，重点对5G+Web3D技术背景下的三维模型优化的关键技术进行研究。首先，对三维模型处理技术进行梳理和归纳，提出了三维模型优化的总体技术线路;其次，重点讨论了三维模型精简、压缩、动态创建等关键技术，提出了三维模型优化工作的系统流程;再次，根据场馆元宇宙需求创建实验系统，对所需的三维资产进行优化处理，处理后的三维模型文件可缩减 70%～90%，验证了这些技术方法在实际场景中的有效性和可行性，能够有效支撑 5G网络下的网络传输要求;最后，对场馆三维漫游系统构建过程中三维资产的优化处理过程提出了详细的操作指导。

    三维漫游三维模型优化智慧场馆5G元宇宙

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    "数字化转型"背景下基于微信生态圈智慧校园建设的问题与对策

    肖智兵李岚
    152-157,163页
    查看更多>>摘要：基于微信生态圈开发智慧校园平台有助于建设智能化校园，推进教育现代化，加快信息化时代教育变革，加速教育数字化转型，全面提升校园信息管理效率。该平台数据库使用MySQL和Redis，微信端使用JavaScript语言开发，管理端使用JeecgBoot低代码开发，主要建设用户管理、学生管理、教师管理等八个方面的内容，在建设过程中遇到了Web开发技术选型、微信小程序与Web后台进行数据交互、微信小程序信息推送、更新建设内容等问题，通过代码完善优化等方式给出相应的解决方案，保障了微信小程序应用和Web后台的正常使用。

    微信生态圈智慧校园数字化转型

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    基于BP-L2混合算法的线性混合效应模型在帕金森病语音信号中的应用

    罗成敏王涛
    158-163页
    查看更多>>摘要：通过对帕金森病语音信号多重共线性纵向高维数据的预处理和分析，可为相关医疗机构提供重要信息。首先采用随机森林对数据进行预处理，得到降维数据集，通过相关性分析得知该数据存在多重共线问题;然后在BP神经网络中引入L2 正则化改变其目标函数，解决临床数据经常存在的数据多重共线性，以便更好地拟合线性混合效应模型;最后对比分析引入BP-L2 混合算法前后线性混合效应模型的AIC、BIC和-LogLik指标，证明引入该算法的优势。

    帕金森病随机森林L2正则化BP神经网络线性混合效应模型

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    基于Sentinel-2A NDVI时间序列数据和随机森林方法的高山冷凉蔬菜识别

    马强任元龙李浩王晓卓...
    164-167,174页
    查看更多>>摘要：该研究基于Sentinel-2A卫星的归一化差值植被指数(NDVI)时间序列数据，结合随机森林(RF)分类方法，对高山冷凉蔬菜种植区域进行精准识别与分类。以西吉县为研究区，利用 2023 年覆盖高山冷凉蔬菜全生育期的Sentinel-2A遥感数据，构建 10 m高空间分辨率的NDVI时间序列数据，结合田间实测数据，使用RF分类方法对高山冷凉蔬菜进行识别分类。结果表明文章提出的方法在高山冷凉蔬菜种植区域识别中表现出了较高的精度和稳定性，总体精度达93。52%，Kappa系数为0。89。

    Sentinel-2A归一化差值植被指数(NDVI)随机森林(RF)高山冷凉蔬菜识别

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