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月刊

1674-5973

informatics@scichina.org

100717

北京东黄城根北街16号

中国科学F辑/Journal Science in China(Information Sciences)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国科学院和国家自然科学基金委员会共同主办、《中国科学》杂志社出版的学术刊物，本刊力求及时报道计算机科学与技术、控制科学与控制工程、通信与信息系统、电子科学与技术、生物信息学等领域基础及应用研究方面的原创性成果；月刊，中文版每月20日出版，英文版每月1日出版。
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    EDA左移融合设计范式的发展现状、趋势与挑战

    梁云卓成李永福
    121-129页
    查看更多>>摘要：左移(shift-left)融合是电子设计自动化(electronic design automation，EDA)的一种新设计范式，旨在通过融合和并行解决传统瀑布式设计范式的问题。传统EDA流程分为多个串行设计阶段，导致设计周期长、设计冗余大。通过相邻设计阶段的融合与并行，可以有效缩短设计周期、提升设计优化效率。左移融合通常涉及在不同设计阶段之间共享数据模型，并采用新的抽象方法，可以应用到包括高层次综合、逻辑综合、布局布线、签核验证、工艺优化等EDA流程的各个阶段。此外，借助早期的数据分析与评估，可以有效应对后期可能出现的问题，从而降低开发成本。综上，鉴于左移融合对于提高EDA流程的效率和质量具有重要意义，本文将介绍左移融合的发展现状和关键科学问题，并展望未来发展路线。

    电子设计自动化(EDA)左移融合并行效率

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    集成电路装备光刻机发展前沿与未来挑战

    胡楚雄周冉付宏张鸣...
    130-143页
    查看更多>>摘要：光刻机是集成电路制造中最为核心的高端装备，在60余年的发展历程中不断挑战人类超精密制造装备的极限，推动着摩尔定律的持续向前和信息时代的飞速发展，对于科技进步、国民经济、国家安全具有极为重要的战略意义。本文阐述了光刻机在集成电路制造装备中的核心地位，介绍了光刻的基本原理，梳理了国际上光刻机从20世纪60年代至今的发展脉络，围绕光刻机三大核心部件分析了光刻机中的关键技术及面临的极限技术挑战。在此基础上，本文展望了未来光刻机的发展趋势和未来方向。

    集成电路光刻机关键技术发展前沿未来挑战

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    面向标签噪声的联合训练框架

    魏琦孙皓亮马玉玲尹义龙...
    144-158页
    查看更多>>摘要：当前面向标签噪声的鲁棒性学习通常依赖样本选择和标签修正两种策略，但是这两类方法均存在缺陷。基于样本选择的方法忽略了被过滤掉的样本中的有效信息，进而降低了模型的性能。基于标签修正的方法常使用自标签技术而引起模型的错误积累问题。对此，本文提出了一个集成样本选择、标签修正的联合训练框架。针对样本选择模块，本文设计了一种新的选择标准，通过在线选择的方法对所挑选的样本集合进行更新。相较于现有选择标准，本文提出的标准可保留更多边界样本，提升了模型对决策边界的学习性能，增强了模型的泛化性能。针对标签修正模块，本文提出了一种联合标签修正策略。相比于传统的自标签修正技术，该模块通过联合特征空间视角，对噪声样本进行多视角的标签修正，解决了传统自标签技术的错误累积问题。此外，本文引入对比学习正则化项，提升了标签修正效果和模型表征学习能力。本文方法在4个测试基准上取得了当前最好分类效果，验证了所提训练框架的有效性。

    标签噪声学习样本选择标签修正对比学习

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    缓解随机一致性的基尼指数与决策树方法

    王婕婷李飞江李珏钱宇华...
    159-190页
    查看更多>>摘要：决策树模型具有较强的可解释性，是随机森林、深度森林等机器学习方法的基础。如何选择节点的分割属性与分割值是决策树算法的关键问题，对树的泛化能力、深度、平衡程度等重要性能产生影响。传统属性选择准则的定义大多基于凹函数，使得决策树算法存在多值偏向问题，即倾向于选择取值种类多的属性作为节点分割属性。已有研究表明缓解随机一致性的评价准则能够降低分类偏差与类簇个数偏向。本文将基于标准化框架缓解基尼指数的随机一致性，以此缓解其多值偏向问题。通过人造数据集验证，标准基尼指数能够缓解基尼指数的多值偏向问题，并且选择出具有决策信息的属性。通过12个基准数据集与两个图像数据集的实验验证，基于标准基尼指数的决策树算法比现有缓解多值偏向的决策树算法具有较高的泛化性能。

    基尼指数多值偏向决策树随机一致性

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    单样本学习下时序约束稀疏表示的物体识别方法

    童小宝熊鹏文宋爱国刘小平...
    191-209页
    查看更多>>摘要：非接触式传感器相比接触式触觉传感器可以避免与物体直接接触过程中产生的噪声，因而能够获取更有价值的原始数据表征物体内在属性;然而针对非接触式传感器感知的物体属性数据而言，现有算法难以实现单样本学习下的物体准确识别。为解决这一问题，本文提出一种新颖的单样本学习下时序约束稀疏表示方法(one-shot learning with temporally constrained sparse representation，OSL-TCSR)用于识别5种不同材料下的50个物体类别。首先将两种原始数据(Lumini光谱和SCiO光谱)并行投影至共享子空间，并且使用聚类典型关联分析法(cluster canonical correlation analysis，C-CCA)计算两种原始数据的聚类相关性特征;其次通过稀疏表示分别计算得到聚类相关性特征数据以及原始数据的编码向量，并利用原始数据的编码向量对相关性特征数据的编码向量进行二次投影映射;然后将两次映射后的原始数据和相关性特征数据进行重构，以充分耦合化两种光谱数据，解决了单样本学习下的数据稀缺问题;进一步地，设计新颖的时序约束稀疏表示方法计算重构后的原始数据和相关性特征数据，以充分考虑每个光谱序列的时序特征;最后与最新的物体识别方法进行实验对比，结果表明提出的OSL-TCSR方法提高了单样本学习情况下的物体识别结果。此外，OSL-TCSR还可灵活迁移至多种应用场景，比如材料识别或纹理识别等。

    物体识别聚类相关性特征单样本学习时序约束正则化

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    基于前景理论的行为安全博弈

    路石杨浩姜斌
    210-226页
    查看更多>>摘要：本文基于前景理论在博弈的框架下研究了行为感知概率对网络化系统中攻防资源配置的影响。首先，在理性决策情形下，通过融合物理系统、执行器攻击和资源分配模型，构建了一个新的安全博弈框架。其次，针对决策者依靠感知概率而非真实概率进行主观决策的情形，基于前景理论构造了行为安全博弈模型。然后，建立了安全博弈和行为安全博弈下期望收益函数关于攻防资源凹凸性的充要条件，并深入分析和比较了安全博弈和行为安全博弈下攻防资源最优配置的存在性和唯一性以及行为概率对安全博弈的影响。最后以无人机群为例进行了仿真，验证了所提方法的有效性。

    执行器攻击前景理论资源分配安全博弈行为安全博弈

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    《中国科学:信息科学》投稿须知

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