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期刊信息/Journal information
小型微型计算机系统
小型微型计算机系统

林浒

月刊

1000-1220

xwjxt@sict.ac.cn

024-24696120

110004

北京399信箱

小型微型计算机系统/Journal Journal of Chinese Computer SystemsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创办于1980年，主要刊登计算机领域研究、应用等方面具有较高水平的学术性文学，面向对象为从事计算机科学研究工作的科研院所的科研人员和大专院校的师生。本刊有编委29人，其中6人为中科院工程院院士，其余均为我国计算机行业的优秀科学家。
正式出版
收录年代

    面向多源数据的多区域尺度协同高分遥感图像语义分割

    林易丰陈光剑陈浩翁谦...
    158-166页
    查看更多>>摘要：在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多分支语义分割网络,以有效提取多源特征,充分利用多源数据之间的互补信息;一个轻量级的协同注意力特征融合模块,用于在特征融合阶段有效地融合多分支特征;一种多区域尺度协同的数据增强方法,引导网络捕获长距离依赖信息.在ISPRS提供的公开数据集Vaihingen和Potsdam上的实验结果表明,与同类型主流方法对比,本文提出的方法具有更优的分割性能,且得到的地物细节信息更加完整,参数量也更小.

    语义分割高分遥感图像数字表面模型多源数据融合协同注意力

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    改进YOLOpose的轻量化多人姿态检测模型

    张欣毅张运楚王菲刘一铭...
    167-172页
    查看更多>>摘要：二维人体姿态估计对安全生产、智能交互等研究都有重要的意义.针对目前的人体姿态估计模型计算量大、检测速度慢等问题,本文提出一种基于YOLOpose模型的轻量化改进算法.首先引入运算更精巧的GSConv卷积模块替换普通Conv卷积,大大降低模型计算量和复杂度;然后用CARAFE模块替换UPSample模块,完成上采样工作,同时引入CBAM注意力机制模块以避免模型轻量化带来的精度降低的问题.实验结果表明,YOLOpose模型经过上述轻量化改进后,模型体量降低为135.6MB,降低了约15.8％,GFLOPS降为了 86.9,降低了约15.0％,模型计算量显著降低,再加入CBAM注意力机制对模型精度影响较小,改进后模型既可以保证识别的准确度,又可以实现检测算法的轻量化.

    姿态估计YOLOpose轻量化GSConv卷积CARAFE模块

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    一种基于特征融合的Transformer目标跟踪算法

    管旭胡春燕李菲菲
    173-180页
    查看更多>>摘要：近年来,基于深度学习的目标跟踪网络取得了显著的进展.这些网络主要采用两种类型的框架:双流双阶段框架和单流单阶段框架.然而,前者忽视了在特征提取过程中的信息交互,后者则受限于骨干网络自身的局限性.因此,本文采用独立骨干网络来直接构建跟踪器,并设计了一种轻量化的多尺度特征融合架构,以较低的计算成本增强了网络对多尺度信息的感知能力;同时,引入递归门控卷积作为特征学习单元,以自适应高阶空间交互实现了网络对特征的深层挖掘;此外,本文使用Drop-MAE预训练模型来进行网络初始化,以提升网络的泛化能力.实验结果表明,所提出的目标跟踪网络在多个大型跟踪数据集基准上都表现出优异的性能,并能以78.4 FPS的速度进行实时跟踪.

    视觉目标跟踪单流单阶段框架多尺度特征融合递归门控卷积网络初始化

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    路径可实时定义的物联网传输模型

    肖融胡以欣陈文龙
    181-188页
    查看更多>>摘要：计算能力弱、存储容量小是普通物联网节点的典型特征,复杂的部署环境和不稳定的无线链路又会导致物联网网络状态频繁变化.所以,物联网中固定的传输路径无法提供高效的感知及数据传输服务.例如典型的树型路由结构中,靠近树根的节点要提供的传输任务较重,能量消耗更快,会导致整个网络部署周期变短.本文提出了一种路径可实时定义的物联网传输模型(IoT Transmission Model with Real-time Path Definition,ITRP),物联子网中所有节点将邻接关系上报给网关设备,由性能占优的有源供电网关设备来定义网络的实时路由树.网关向物联子网节点发送报文时会携带转发标签,后续转发节点只需根据标签完成报文传输,并根据上一跳信息建立其到网关的反向传输路径.ITRP模型可围绕特定的网络服务目标(节能、传输安全、带宽保障等)收集相关网络状态信息,并周期性调整路由拓扑,实现物联网传输服务的优化.实验面向能量均衡目标展开,经过10个信息采集周期,ITRP模型相对确定性路由模型能量最低节点的能耗比为44％～86％,相对自适应多径传输模型能量最低节点的能耗比为63％～86％;而且,ITRP模型只需较小的标签代价,实验环境中报文的平均标签长度不超过5比特.

    路径可定义层级连通树实时路由树转发标签

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    本刊检索与收录

    188页
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    基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台

    林哲旭陈汉林刘漳辉陈星...
    189-199页
    查看更多>>摘要：现今社会上数据的规模和种类变得越来越庞大和多样化,如何安全可信地共享异构数据资源成为了亟待解决的问题.为实现大数据的可信互联,提出基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台.首先,针对数据异源异构的问题,定义了数据架构的转换规则;然后,以数据提供方和数据需求方之间的数据共享全过程为导向,提出了数据可信追溯机制,保证了数据共享的真实性和完整性;此外,文中设计了一种数据处理即服务的数据共享框架,在确保数据可信的前提下,支撑数据调用、数据训练和数据匹配操作.通过对执行效率和智能合约性能进行验证分析,证明了本平台的有效性和实用性.

    区块链智能合约HyperledgerFabric数据共享可信凭证

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    车联网群智感知中具有隐私保护的数据聚合方案

    李汶锦蔡英范艳芳赵禧玮...
    200-208页
    查看更多>>摘要：车联网群智感知通过聚合感知数据提高传输效率.由于聚合器不可信,感知数据和聚合结果中所含敏感信息存在隐私泄漏的风险,现有方案采用同态加密或双线性加密实现隐私保护计算和通信开销较大.针对上述问题,本文提出一种具有隐私保护的数据聚合方案,采用基于椭圆曲线的数据掩码技术对数据加密实现隐私保护;采用轻量级的椭圆曲线签名对数据签名以降低计算开销;结合霍纳准则和中国剩余定理对数据进行聚合以降低通信开销.安全性分析证明本方案保证了感知数据和聚合结果的隐私性、完整性、可认证性;性能分析证明本方案与基于双线性映射及基于同态加密的方案相比,在数据收集、数据聚合及结果分析阶段计算开销,端到端通信开销远低于两对比方案.实验结果表明,本文提出的模型在分割任务中具有更好的速度与精度权衡.

    车联网群智感知数据聚合隐私保护

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    《小型微型计算机系统》关于学术不端稿件的认定标准和处理办法(修订稿)(2015年7月1日颁布;2019年4月30日第1次修订)

    208页
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    工业物联网中的个性化联邦学习算法的研究

    刘洋吴旭刘承坤
    209-216页
    查看更多>>摘要：为了在不直接共享原始数据的前提下构建联合模型,联邦学习应运而生.然而,在复杂的工业物联网环境中,联邦学习的应用面临两大挑战:1)工业物联网设备之间彼此异构,掉队和离线设备的存在极大拖慢了联邦学习的训练速;2)不同数据所有者拥有的数据彼此异构,客户端的本地模型差异较大,简单对本地模型进行平均无法获得适用于所有客户端的高质量模型.为了解决上述挑战,本文设计了一个融合数字孪生的联邦学习架构,实现对设备资源的高效调度.此外,本文提出了一个基于参数解耦和聚类的个性化联邦学习算法,既能满足用户的个性化需求,又能实现同构客户端的深度协作.实验结果验证了提出的个性化联邦学习算法的有效性.

    联邦学习工业物联网数字孪生个性化

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    结合SM9和盲签名的联盟链交易隐私保护方案

    邵清张磊军
    217-224页
    查看更多>>摘要：为了解决联盟链应用场景中交易数据存在的隐私泄露问题,本文提出了一种结合SM9标识密码算法和盲签名的联盟链交易隐私保护方案.一方面,引入布隆过滤器对密钥生成中心(KGC)生成的密钥进行唯一性验证,解决密钥可能重复的问题.另一方面,在SM9标识密码算法中引入了盲签名机制,增强交易的隐私性.通过方案对比证明该方案的效率有所提高:在签名阶段比杨等人的方案减少了 1次群内点乘操作,在验签阶段比刁等人的方案减少了近2次双线性配对操作.仿真实验发现布隆过滤器对私钥生成过程的耗时影响微乎其微.本方案在效率和隐私保护方面实现了良好的平衡,在需要身份可溯源、但又要求交易内容匿名的场景具有一定的价值.

    SM9算法盲签名联盟链布隆过滤器隐私保护

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