【雜志簡介】

　　《計算機(jī)工程》是中國電子科技集團(tuán)公司第三十二研究所(華東計算技術(shù)研究所)主辦的學(xué)術(shù)性刊物，是上海市計算機(jī)學(xué)會會刊。主要特點：以最快的速度、科學(xué)求實的精神，精選刊登代表計算機(jī)行業(yè)前沿科研、技術(shù)、工程方面的高、精、尖優(yōu)秀論文。貫徹黨的“雙百”方針，繁榮科技創(chuàng)作，促進(jìn)國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流，探討和傳播計算機(jī)科學(xué)的理論和實踐，加速和促進(jìn)我國計算機(jī)事業(yè)的發(fā)展。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　工業(yè)和信息化部門精品期刊

　　全國中文核心期刊

　　英國《科學(xué)文摘》收錄用刊

　　俄羅斯《文摘雜志》收錄用刊

　　中國科技論文統(tǒng)計與分析用刊

　　中國科技引文數(shù)據(jù)庫來源期刊

　　美國《劍橋科學(xué)文摘》收錄用刊

　　“萬方書庫-數(shù)字化期刊群”全文上網(wǎng)

　　中國學(xué)術(shù)期刊綜合評價數(shù)據(jù)庫來源期刊

　　日本《科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)社數(shù)據(jù)庫》收錄用刊

　　【欄目設(shè)置】

　　主要欄目：博士論文、軟件技術(shù)與數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)與通信、安全技術(shù)、人工智能及識別技術(shù)、圖形圖像處理、多媒體技術(shù)及應(yīng)用、工程應(yīng)用技術(shù)與實現(xiàn)等。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　1. 自由空間光通信中的PPM迭代軟解調(diào)算法 張鼎臣，周小林，杜建洪，ZHANG Ding-chen，ZHOU Xiao-lin，DU Jian-hong

　　2. 二次函數(shù)混沌特性分析及其圖像加密應(yīng)用 于萬波，楊靈芝，YU Wan-bo，YANG Ling-zhi

　　3. 帶硬時間窗模糊車輛路徑問題的多目標(biāo)優(yōu)化 王連鋒，宋建社，曹繼平，葉慶，WANG Lian-feng，SONG Jian-she，CAO Ji-ping，YE Qing

　　4. 基于HCSIPA的中英文混合語音合成 徐英進(jìn)，蔡蓮紅，SO Yong-jin，CAI Lian-hong

　　5. WSN中一種自適應(yīng)功率控制及調(diào)度算法 張震，石志東，單聯(lián)海，周潔，房衛(wèi)東，ZHANG Zhen，SHI Zhi-dong，SHAN Lian-hai，ZHOU Jie，F(xiàn)ANG Wei-dong

　　6. 基于改進(jìn)輪廓模型的單板缺陷圖像快速識別 王阿川，曹琳，曹軍，WANG A-chuan，CAO Lin，CAO Jun

　　7. 數(shù)據(jù)層可配置任務(wù)生成方法及其應(yīng)用研究 劉明銘，程仁洪，LIU Ming-ming，CHENG Ren-hong

　　8. 基于固態(tài)硬盤的云存儲分布式緩存策略 李東陽，劉鵬，丁科，田浪軍，LI Dong-yang，LIU Peng，DING Ke，TIAN Lang-jun

　　9. 一種分布式非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)副本管理模型 林菲，張萬軍，孫勇，LIN Fei，ZHANG Wan-jun，SUN Yong

　　10. 基于區(qū)分矩陣與區(qū)分函數(shù)的同元轉(zhuǎn)換約簡算法 徐寧，章云，周如旗，XU Ning，ZHANG Yun，ZHOU Ru-qi

　　11. 基于x-tuple的概率閾值top-k查詢算法 黃冬梅，舒博，王建，熊中敏，HUANG Dong-mei，SHU Bo，WANG Jian，XIONG Zhong-min

　　12. 基于CACC的連續(xù)數(shù)據(jù)離散化改進(jìn)算法 劉小龍，江虹，吳丹，LIU Xiao-long，JIANG Hong，WU Dan

　　13. 基于分布式BLUE的多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合方法 付瑩，孫永健，湯子躍，F(xiàn)U Ying，SUN Yo

　　sci論文投稿：潞新公司工會圖書館信息共享服務(wù)模式

　　摘 要：通過了解信息共享的意義，提出潞安圖書館信息共享的服務(wù)構(gòu)造，探討其服務(wù)模式和服務(wù)內(nèi)容。

　　關(guān)鍵詞：sci論文投稿,信息共享,框架結(jié)構(gòu),服務(wù)模式

　　首先，我們了解一下新疆潞安圖書館信息共享中心的生存背景。潞安新疆煤化工(集團(tuán))有限公司(簡稱潞安新疆公司)位于天山南麓的三道嶺礦區(qū)，西距烏魯木齊市520公里，東距哈密市74公里，312國道由礦區(qū)北側(cè)通過，蘭新鐵路在柳樹泉與礦區(qū)鐵路專用線接軌。礦區(qū)總面積900平方公里，是一個遠(yuǎn)離中心城市、多民族的獨(dú)立工礦區(qū)。正因為其地理位置獨(dú)特，所以信息傳遞工作一直處于重要環(huán)節(jié)。而新疆潞安圖書館信息共享也是基于特殊性而建立。

　　計算機(jī)工程最新期刊目錄

改進(jìn)RT-DETR的光伏電站生態(tài)監(jiān)測方法

摘要：無人機(jī)目標(biāo)檢測技術(shù)在光伏電站生態(tài)修復(fù)監(jiān)測中的應(yīng)用潛力巨大，但在實際應(yīng)用中面臨背景干擾、特征模糊及目標(biāo)尺寸小等挑戰(zhàn)。針對上述關(guān)鍵問題，本文提出一種基于改進(jìn)RT-DETR（Real-Time DEtection TRansformer）的目標(biāo)檢測模型MDS-DETR（MambaVision driven Dilated-attention Small-object DEtection TRansfor...

邊緣FPGA混合專家網(wǎng)絡(luò)負(fù)載感知優(yōu)化方法

摘要：混合專家（MoE）網(wǎng)絡(luò)在資源受限的邊緣FPGA部署時面臨嚴(yán)峻的存儲墻與負(fù)載不均衡挑戰(zhàn)。現(xiàn)有動態(tài)調(diào)度或批處理方案難以滿足流式推理的實時性要求。為此，提出一種基于負(fù)載感知的軟硬件協(xié)同優(yōu)化方法。利用專家激活的長尾分布特征，設(shè)計概率感知靜態(tài)鎖定（PASL）策略，通過分層存儲機(jī)制在有限容量下最小化訪存延遲；同時，構(gòu)建統(tǒng)計驅(qū)動的自動化設(shè)計空間探索（DSE）引擎，實現(xiàn)計算資源的非均勻最優(yōu)適配。此外，針對真實邊緣...

改進(jìn)YOLOv11的多尺度動態(tài)融合小目標(biāo)檢測算法

摘要：無人機(jī)目標(biāo)檢測在智能交通、環(huán)境監(jiān)控等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，然而受目標(biāo)尺寸大小、拍攝角度等多種因素限制，使航拍小目標(biāo)檢測面臨尺度變化劇烈與特征易衰減的問題。針對上述問題，提出一種改進(jìn)YOLOv11n的無人機(jī)航拍視角下的目標(biāo)檢測算法：DBD-YOLO。在特征提取階段引入融合多膨脹率空洞卷積與自適應(yīng)通道分配的DWR多尺度結(jié)構(gòu)，在低計算開銷下有效擴(kuò)展感受野并增強(qiáng)小目標(biāo)上下文表征；在頸部網(wǎng)絡(luò)中新增P2特征層參...

生成式人工智能自訓(xùn)練的模型退化風(fēng)險

摘要：本研究旨在探究生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence， GAI）在自訓(xùn)練循環(huán)中的模型退化風(fēng)險，重點聚焦內(nèi)容同質(zhì)化與人機(jī)文本差異兩大核心現(xiàn)象。研究選取兩種結(jié)構(gòu)具有代表性的生成模型，構(gòu)建自訓(xùn)練迭代實驗框架，以人類數(shù)據(jù)在訓(xùn)練集中的占比α為核心超參數(shù)，在α不同取值下并結(jié)合線性遞減、指數(shù)衰減兩類典型動態(tài)策略開展對照實驗，通過多維度性能指標(biāo)系統(tǒng)評估生成內(nèi)容的質(zhì)量、...

基于多特征層次化融合的中文命名實體識別方法

摘要：命名實體識別旨在從文本中準(zhǔn)確識別具有特定語義類別及明確邊界的實體。針對中文文本中缺乏顯式詞邊界、語義表達(dá)復(fù)雜以及多音字、形近字廣泛存在所帶來的語義歧義問題，現(xiàn)有方法多依賴字符或詞匯信息進(jìn)行建模，對拼音、部首等關(guān)鍵語言學(xué)特征的利用仍顯不足，同時在多源異構(gòu)特征融合過程中多采用簡單拼接或加權(quán)方式，難以充分挖掘不同特征之間的深層語義關(guān)聯(lián)，進(jìn)而限制了模型整體性能的進(jìn)一步提升。本文提出一種基于多特征層次化融合...

面向國產(chǎn)加速卡的Transformer Engine INT8量化訓(xùn)練優(yōu)化方法

摘要：面向大語言模型的低精度訓(xùn)練有助于降低訓(xùn)練成本并提升硬件利用率，但現(xiàn)有高效低精度訓(xùn)練框架大多依賴原生FP8硬件支持，難以直接遷移至缺乏FP8執(zhí)行能力的國產(chǎn)加速卡平臺。因此，如何在不依賴專用FP8硬件單元的條件下，重構(gòu)適配國產(chǎn)加速卡的低精度訓(xùn)練路徑，并在保持訓(xùn)練穩(wěn)定性的同時獲得實際的端到端性能收益，成為亟待解決的問題。針對這一問題，本文提出了一種基于INT8動態(tài)量化的Transformer Engin...

面向方舟運(yùn)行時的語義驅(qū)動冗余代碼消除

摘要：在動態(tài)類型語言的編譯優(yōu)化過程中，受運(yùn)行時類型不確定性的影響，編譯器需要插入大量合法性檢查節(jié)點。現(xiàn)有的基于可達(dá)性分析的冗余代碼消除（Redundant Code Elimination， RCE）算法通常將所有控制流節(jié)點視為可能產(chǎn)生副作用的節(jié)點，從而在分析過程中保留了與這些檢查節(jié)點相關(guān)聯(lián)的計算與控制流結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致部分語義上無效的計算與控制流難以被安全刪除。針對這一問題，以方舟運(yùn)行時為研究平臺，系統(tǒng)分析...

基于頻域協(xié)同與多尺度門控的電力巡檢圖像檢索方法

摘要：針對無人機(jī)電力巡檢圖像背景雜亂及目標(biāo)尺度多變導(dǎo)致檢索精度受限的問題，提出一種基于頻域坐標(biāo)協(xié)同與多尺度門控的電力圖像檢索網(wǎng)絡(luò)Swin-FMG。該方法以Swin Transformer為骨干架構(gòu)，首先，提出頻域坐標(biāo)協(xié)同注意力機(jī)制(FCCA)，通過結(jié)合全局頻譜濾波與正交空間投影有效抑制環(huán)境噪聲并恢復(fù)目標(biāo)幾何特征的物理連續(xù)性。其次，設(shè)計語義引導(dǎo)的多尺度門控融合模塊(MSCGF)，利用深層語義自適應(yīng)篩選淺層...

DenoiseCAD: 層次化純化的持續(xù)異常檢測

摘要：持續(xù)異常檢測側(cè)重于增量學(xué)習(xí)新類別的同時保持歷史記憶。然而，生成式回放面臨的頻譜偏差與高頻偽影嚴(yán)重制約了微小異常的精細(xì)分割。為此，該研究提出了DenoiseCAD，一種基于級聯(lián)純化體系的抗噪框架，為消除生成偽影導(dǎo)致的特征偏移，防止模型捕捉與缺陷無關(guān)的虛假特征。首先，該研究提出了一種基于特征原型引導(dǎo)的潛空間校正機(jī)制，在模型擴(kuò)散反向過程中利用正常類別的特征原型作為語義錨點，通過計算特征度量梯度來迭代修正...

基于句法增強(qiáng)和語義降噪的方面級情感分析

摘要：方面級情感分析旨在對文本中特定方面的情感極性做出判斷。現(xiàn)有的方法往往采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制來編碼句子的句法依賴信息和語義信息，然而，句法依賴樹僅能捕獲詞語之間的依存關(guān)系，無法表達(dá)短語級句法結(jié)構(gòu)，限制了模型對短語級句法信息的利用；并且在使用常規(guī)softmax注意力機(jī)制捕獲句子的語義特征時，通常會受到無關(guān)上下文的干擾，從而產(chǎn)生過多語義噪聲。因此，本文提出一個基于句法增強(qiáng)和語義降噪的方面級情感分析模...

基于文本-圖像多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)的參考偽裝目標(biāo)檢測方法

摘要：參考偽裝目標(biāo)檢測（Ref-COD）旨在依托參考圖像或文本，精準(zhǔn)分割指定偽裝目標(biāo)，是偽裝目標(biāo)檢測領(lǐng)域的新型任務(wù)。大部分現(xiàn)有方法僅采用單一模態(tài)參考信息，在多源參考信息融合及跨模態(tài)特征適配方面存在明顯局限，難以充分發(fā)揮參考指導(dǎo)價值。為此，本文提出一種基于文本-圖像多模態(tài)融合的Ref-COD網(wǎng)絡(luò)（TIFNet），實現(xiàn)多源信息高效利用與精細(xì)檢測。首先，通過金字塔視覺Transformer（PVT）編碼器、凍...

基于篡改特征的圖像篡改檢測技術(shù)綜述

摘要：隨著數(shù)字圖像在社交媒體中的廣泛應(yīng)用，其已成為信息傳播的核心載體。功能強(qiáng)大且易于使用的圖像編輯軟件與生成式人工智能技術(shù)的興起，在降低創(chuàng)作門檻的同時，也為圖像惡意篡改提供了更隱蔽的途徑，導(dǎo)致虛假信息加速擴(kuò)散。篡改行為會在圖像中留下具有特異性的篡改特征，構(gòu)成了圖像篡改檢測技術(shù)的核心依據(jù)。面對日益復(fù)雜且多樣化的篡改手段，現(xiàn)有綜述多聚焦于單一技術(shù)路線，缺乏對圖像篡改檢測技術(shù)系統(tǒng)性對比與整合分析。為此，本文構(gòu)...

基于MAD-UNet的甲狀腺超聲結(jié)節(jié)分割

摘要：針對甲狀腺超聲結(jié)節(jié)分割中邊界模糊、對比度低及小體積多變等難題，提出改進(jìn)模型MAD-UNet，通過強(qiáng)化跨層特征傳遞一致性與形變上下文建模提升輪廓刻畫能力。在編碼器與解碼器的跳躍連接處嵌入多方向可分離注意力模塊（Multi-Directional Separable Attention Module，MDSAM），通過方向感知的通道—空間聯(lián)合注意力對關(guān)鍵邊緣響應(yīng)進(jìn)行重加權(quán)，增強(qiáng)淺層空間細(xì)節(jié)與深層語義信...

面向國產(chǎn)加速器的集合通信自適應(yīng)優(yōu)化研究

摘要：針對國產(chǎn)通用圖形處理器（GPGPU）平臺集合通信中靜態(tài)策略適應(yīng)性差、策略規(guī)模膨脹及性能抖動等問題，提出一種面向國產(chǎn)異構(gòu)算力平臺的離線集合通信自動調(diào)優(yōu)與通信策略優(yōu)化及固化方法。該方法通過對通信原語、消息規(guī)模及節(jié)點規(guī)模構(gòu)建多維性能空間模型，并結(jié)合系統(tǒng)化離線基準(zhǔn)測試獲取性能數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，為降低異構(gòu)環(huán)境下系統(tǒng)噪聲的影響，設(shè)計了一種基于默認(rèn)策略性能對比與顯著性閾值判定的篩選機(jī)制，先以默認(rèn)策略為基準(zhǔn)進(jìn)行性...

基于MSD-YOLO的學(xué)生行為識別算法研究

摘要：針對課堂場景中學(xué)生行為尺度差異較大、分布密集以及后排學(xué)生行為識別精度不足等問題，本文在YOLO11n基線模型的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的課堂學(xué)生行為識別算法：MSD-YOLO。首先，在Backbone部分引入多尺度行為感知模塊，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對不同尺度行為特征的感知能力，在特征提取階段緩解前后排學(xué)生尺度不一致帶來的影響。其次，在Neck部分設(shè)計語義-空間深度融合模塊，從而加強(qiáng)高層語義信息與低層空間細(xì)節(jié)之間的...

結(jié)合大語言模型和Rainbow DQN的在線服務(wù)動態(tài)信譽(yù)度量

摘要：在線服務(wù)信譽(yù)度量通過聚合用戶反饋形成服務(wù)信譽(yù)，幫助用戶在缺乏充分信息的情況下判斷服務(wù)可信度。然而，由于服務(wù)環(huán)境的動態(tài)演變，服務(wù)質(zhì)量、用戶數(shù)量及其偏好等會隨時間持續(xù)變化，只關(guān)注單一時間點的信譽(yù)度量方法難以及時準(zhǔn)確反映這些變化。此外，未考慮用戶群體滿意度最大化的服務(wù)信譽(yù)度量機(jī)制難以吸引用戶群體做出符合其真實體驗的評價，從而導(dǎo)致某些服務(wù)被賦予不實信譽(yù)值。為此，提出了一種最大化用戶群體滿意度的在線服務(wù)信譽(yù)...

一種增量正則化隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)的組稀疏學(xué)習(xí)方法

摘要：隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)（Stochastic configuration networks， SCNs）在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中引入隨機(jī)化學(xué)習(xí)機(jī)制以提升建模效率，并提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的監(jiān)督機(jī)制保證模型的通用逼近能力。然而，其增量構(gòu)建過程中，每次新增隱藏層節(jié)點后對隱藏層輸出權(quán)重的計算依賴于隱藏層輸出矩陣偽逆的重復(fù)求解，這在一定程度上制約了模型的訓(xùn)練效率。此外，隨機(jī)化學(xué)習(xí)方法在提升建模效率的同時，不可避免地會引入潛在...

基于高頻信息增強(qiáng)的無監(jiān)督圖像去霧網(wǎng)絡(luò)

摘要：針對現(xiàn)有基于CycleGAN的無監(jiān)督圖像去霧方法中存在的生成器訓(xùn)練混淆、圖像細(xì)節(jié)恢復(fù)不足和霧效去除不徹底問題，提出了基于高頻信息增強(qiáng)的無監(jiān)督圖像去霧網(wǎng)絡(luò)(HIE-Net)。首先，構(gòu)建多分支去霧網(wǎng)絡(luò)(MBDN)，通過共享編碼模塊對圖像特征空間進(jìn)行統(tǒng)一編碼，同時采用多分支解碼模塊針對不同霧濃度特征實現(xiàn)差異化適配與精準(zhǔn)解碼，并結(jié)合大氣散射模型(ASM)構(gòu)建無監(jiān)督約束，規(guī)范生成器的訓(xùn)練過程；其次，設(shè)計高頻...

基于大語言模型和混合策略的幾何題意理解

摘要：題意理解是實現(xiàn)幾何自動證明的關(guān)鍵前提。然而，現(xiàn)有方法普遍存在對特征工程依賴過重、泛化能力有限等問題，難以有效支撐自動解題的需求。針對這一挑戰(zhàn)，本文在微調(diào)Qwen2.5基座模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合思維鏈推理與K近鄰檢索增強(qiáng)技術(shù)，提出了一種基于大語言模型的幾何題意理解方法。為進(jìn)一步提升語義翻譯的準(zhǔn)確性，本文還引入了一種基于智能體的幻覺檢測與糾錯機(jī)制，以緩解題意理解過程中的幻覺問題。實驗結(jié)果表明，該方法在自建...

基于大語言模型的日志異常檢測方法綜述

摘要：隨著以高性能計算系統(tǒng)、嵌入式系統(tǒng)為代表的復(fù)雜智能系統(tǒng)規(guī)模與復(fù)雜度攀升，日志作為核心運(yùn)維數(shù)據(jù)，其自動化異常檢測已成為保障系統(tǒng)可靠運(yùn)行的關(guān)鍵。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的日志異常檢測方法，多側(cè)重日志序列建模，存在語義理解能力不足、泛化性能受限的問題。大語言模型憑借卓越的語義理解與上下文推理能力，有效突破了這一局限，自大語言模型技術(shù)興起以來相關(guān)研究快速涌現(xiàn)，但成果分散于多條技術(shù)路徑，尚未形成系統(tǒng)性梳理。...

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