【雜志簡介】

　　《計算機應用》月刊，于1981年創刊，由中國科學院成都計算機應用研究所主辦，是國內較早公開發行的計算機技術刊物，在計算機自動化領域有較大影響。《計算機應用》緊緊圍繞“應用”，登載應用、開發中的高水平學術技術論文、重大應用成果和典型應用經驗。讀者對象為各行業、各部門從事計算機應用基礎、應用工程、應用軟件、應用系統工作的工程技術人員、科研人員和大專院校師生。

　　本刊多次榮獲全國優秀科技期刊獎、國家期刊獎提名獎，被評為中國期刊方陣雙獎期刊、中文核心期刊和中國科技核心期刊。被中國科學引文數據庫、中國科技論文統計源數據庫等國家重點檢索機構列為引文期刊，并被英國《科學文摘》(SA)、俄羅斯《文摘雜志》(AJ)、日本《科學技術文獻速報》(JST)、美國《劍橋科學文摘：材料信息》(CSA：MI)、美國《烏利希國際期刊指南》(UIPD)等國際重要檢索系統列為來源期刊。

　　《計算機應用》月刊內容新穎、信息豐富、印刷精美(大16開本，260頁)，是您學習計算機應用理論，借鑒計算機應用技術，參考計算機應用經驗的最佳選擇。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　2000年、2003年分別獲得首屆、第二屆國家期刊獎提名獎

　　2001年獲中國科學院優秀期刊特別獎

　　1997年獲全國優秀科技期刊評比一等獎

　　【欄目設置】

　　主要欄目：應用技術專題綜述、網絡與通信、先進計算、軟件技術、數據庫與知識工程、智能感知與識別處理、信息系統集成工具、圖形圖像處理等。

　　雜志優秀目錄參考：

　　基于能效的異構無線網絡聯合切換調度和資源分配算法 邱暢嘯，冷甦鵬，葉宇，QIU Changxiao，LENG Supeng，YE Yu

　　基于網絡編碼的對等網流媒體網絡中優化的帶寬分配策略 陳卓，周江，CHEN Zhuo，ZHOU Jiang

　　基于改進雙系統協同進化算法的無線傳感器網絡節點定位 尚俊娜，劉春菊，岳克強，李林，SHANG Junna，LIU Chunju，YUE Keqiang，LI Lin

　　基于改進粒子群算法的無線傳感器網絡節點定位 于泉，孫順遠，徐保國，陳淑娟，YU Quan，SUN Shunyuan，XU Baoguo，CHEN Shujuan

　　車聯網中基于功率控制的傳輸可靠性算法 胡榮娜，郭愛煌，HU Rongna，GUO Aihuang

　　基于視頻業務質量優化的認知無線電傳輸信道選擇 劉金霞，陳蓮娜，劉延偉，王遵義，彭光超，LIU Jinxia，CHEN Lianna，LIU Yanwei，WANG Zunyi，PENG Guangchao

　　分布式MIMO-OFDM信號多頻偏多信道聯合盲估計 黃艷艷，彭華，HUANG Yanyan，PENG Hua

　　基于疊加編碼及多用戶調度的高斯傳輸信道優化算法 宋海龍，張書真，SONG Hailong，ZHANG Shuzhen

　　IRA碼預檢測折線修正譯碼算法設計 包志祥，呂娜，陳柯帆，BAO Zhixiang，LYU Na，CHEN Kefan

　　多源多宿組播網絡編碼的可達信息率區域 蒲保興，朱鴻鵬，趙乘麟，PU Baoxing，ZHU Hongpeng，ZHAO Chenglin

　　基于信號自適應傳遞的社團發現算法 譚春妮，張玉梅，張嘉桐，吳曉軍，TAN Chunni，ZHANG Yumei，ZHANG Jiatong，WU Xiaojun

　　基于輕量操作系統的虛擬機內省與內存安全監測 馬樂樂，岳曉萌，王玉慶，楊秋松，MA Lele，YUE Xiaomeng，WANG Yuqing，YANG Qiusong

　　科技核心期刊征稿范文：計算機自動控制系統及應用

　　摘要：計算機技術目前已廣泛的運用在社會各行各業，已改變了人們的日常生活方式和工作方式，足見計算機相關技術已經成為當今社會的重要工具。計算機自動控制系統作為計算機技術中的一個小部分，其在生產、管理和控制系統中為企業的生產提供了極大的方便。由于當前社會企業的業務規模不斷擴大，業務精細度要求越來越高，導致計算機自動控制系統也變得十分復雜，在應用上的難度也日漸加大，而本文主要分析了計算機自動控制系統在當前社會中的應用情況，以為相關人士提供借鑒。

　　關鍵詞：計算機技術,自動控制系統,應用

　　隨著計算機技術的發展，其該變了當前社會企業的格局和工作方式，計算機自動控制系統的廣泛運用也表示社會正在朝著智能化、高效化、自動化方向發展，而我國各行各業的發展都離不開計算機技術的支持，計算機自動控制系統作為一種自動化、智能化、高效的化的系統，其應用的前景極為良好，其應用的空間極為廣大，是我國各個行業發展的重要基礎，也是我國社會經濟發展的重要工具。

　　計算機應用最新期刊目錄

空間自適應的時序特征融合視頻人像摳圖方法

摘要：視頻人像摳圖在復雜背景、細碎發絲、半透明區域及快速運動場景中容易出現邊界模糊、結構斷裂和時序閃爍等問題，其主要原因在于不同空間區域的跨幀特征可靠性未被有效刻畫。為提升動態場景下視頻人像摳圖的細節保真度和時序穩定性，本文提出一種空間自適應的時序特征融合視頻人像摳圖方法。該方法以VideoMatt-S為主基線網絡，在編碼器與解碼器之間引入不確定性感知融合模塊，通過像素級門控權重自適應調節當前幀特征與歷...

基于多源遷移學習的小樣本入侵檢測模型

摘要：為解決入侵檢測模型在跨域網絡環境中，因特征分布漂移與稀有攻擊樣本極度不均衡而導致的模型遷移失效、少數類決策邊界模糊問題，提出了一種統一加權的目標域自適應多源遷移學習模型（TSA-MultiTLELM）。該模型面向多源網絡流量數據，涵蓋分布式拒絕服務（DDoS）攻擊、端口掃描及正常流量等不同網絡行為場景，首先引入基于最大均值差異（MMD）的樣本級分布相似性度量，實現源域樣本遷移貢獻的動態篩選；其次，...

區塊鏈智能合約交易并行執行的研究進展與展望

摘要：隨著區塊鏈技術廣泛應用，吞吐量瓶頸成為制約大規模商業落地的關鍵因素。傳統區塊鏈系統串行處理智能合約交易，雖能保障狀態一致性，卻嚴重限制了系統吞吐率。為此，并行執行技術成為提高吞吐量的核心突破口。本文系統梳理了智能合約交易并行化方法的研究進展，以并行執行單元作為分類依據，將現有技術劃分為三類：交易間并行、區塊間并行與分片間并行，可避免分類維度的模糊。重點描述了每種分類的并行思路，接著分析了每種分類下...

融合多算法優勢的高精度低比特量化方案

摘要：針對千億至萬億參數大語言模型（LLM）計算存儲開銷大、現有INT4低比特量化精度損失顯著，以及混合專家（MoE）架構量化中校準失效的問題，提出一種融合多算法的高精度INT4權重量化方案。該方案融合SmoothQuant與AWQ核心思想平滑權重以降低激活量化難度，結合GPTQ補償精度損失，并設計基于問答對的校準數據增強方法，確保MoE架構所有專家被充分覆蓋。基于昆侖芯P800加速卡在DeepSeek...

基于動態語義映射的塊-原型對比對齊圖像字幕生成

摘要：圖像字幕生成任務需要把圖像中的對象、屬性和關系組織成連貫語句。現有Transformer方法雖然取得了較好效果，但patch級視覺表征仍容易出現語義碎片化，進而影響細粒度對齊、長尾概念表達和生成穩定性。針對這一問題，提出一種基于動態原型映射的圖像字幕生成方法。在編碼階段，先在特征空間生成細粒度偽標簽，再結合patch級一致性約束和原型對比對齊，將局部視覺特征聚合到可學習語義原型上；同時引入動態映射...

基于多尺度時空特征融合的打車需求預測

摘要：針對現有城市網約車出行需求預測方法在時空建模中存在的空間不可區分性、細粒度預測能力不足以及對短時需求波動感知能力有限等問題，提出了一種基于多尺度時空特征融合的建模方法。在空間維度，通過引入多頻傅里葉特征對區域空間位置進行表征，并結合多層感知器進行建模，刻畫不同空間尺度下的空間變化特征，從而提升模型對復雜空間結構與細粒度空間差異的表達能力。在時間維度，考慮到出行需求在相鄰時間步之間通常表現出顯著差異...

基于可學習采樣卷積神經網絡的軸承故障診斷方法

摘要：針對在實際工業場景中滾動軸承由于強環境噪聲干擾以及采樣頻率波動導致現有診斷方法特征提取能力有限、預警準確率與及時性不足的問題，提出一種基于可學習采樣模塊(Learnable Sampling Module, LSModule)的一維卷積神經網絡模型(Learnable-Sampling 1D Convolutional Neural Network, LS1DCNN)。該模型利用自適應采樣偏移感知...

空地協同異構無人系統超螺旋滑模軌跡跟蹤控制

摘要：針對空地異構編隊在強擾動與通信受限下的控制問題，提出一種融合RBF神經網絡與固定時間超螺旋滑模的動態事件觸發方法。首先基于無人機-無人車異構系統的二階動力學模型，為了減小滑模面計算量，構造一種固定冪次非線性滑模面，結合超螺旋趨近律設計固定時間控制器，并利用RBF神經網絡在線補償集總擾動。其次設計基于任務誤差與學習活躍度的動態事件觸發機制，并證明其最小觸發間隔正下界，嚴格避免Zeno現象。最后通過L...

無人機復雜場景下密集牛群定位和計數算法

摘要：針對無人機視角下高密度牛群定位與計數中存在的目標粘連、遮擋嚴重、背景復雜及分布非均勻等問題，本文提出一種先驗引導的感受野重建網絡RFRNet。該方法設計基于結構先驗的邊緣引導感受野重建模塊和高斯引導感受野重建模塊，并引入到DLA-34主干網絡中，通過淺層邊緣強化、中層結構穩化與高層語義聚合與恢復，實現對復雜場景下密集目標的精確計數。同時采用數學可逆的Converse2D上采樣算子與非重疊點監督策略...

多模態檢索的技術演進

摘要：多模態檢索的核心任務是解決不同模態數據之間的語義鴻溝問題，從而實現跨模態的相似性匹配與內容搜索。其技術演進大致經歷了從淺層對齊、深度表示到大模型驅動的三個階段。早期工作受限于計算能力和數據規模，主要依賴公共子空間學習和哈希方法等淺層模型，核心思路是為不同模態特征尋找一個共享的表示空間以實現對齊。這類方法雖然直觀高效，但是表征復雜語義的能力有限。而深度學習的引入帶來了根本性的改變，通過深度神經網絡與...

復雜場景下無人機圖像目標檢測算法YOLO-DoS

摘要：針對無人機航拍圖像中小目標多類別密集分布、背景干擾強以及機載計算資源受限導致特征難以有效提取的問題，基于YOLO11提出一種輕量型小目標檢測算法YOLO-DoS。首先，設計多尺度非線性特征協同注意力模塊（Ghost-MSNFCA）通過多尺度非線性特征增強與雙域協同選擇注意力機制強化目標輪廓信息并抑制背景干擾，提高模型對多類別小目標的判別能力；其次，構建解耦全連接注意力-漸進式語義注入融合網絡（DF...

基于注意力引導對稱正定二階表示的人臉表情識別

摘要：真實場景下的人臉表情識別任務中，表情相關信號往往僅分布于局部區域，背景紋理、遮擋塊與光照變化會顯著干擾特征統計；同時，噪聲標注與類別不均衡會導致類內離散增大和易混類別邊界模糊。針對上述問題，從表情區域協同變化和高階統計表征角度出發，構建質量門控的對稱正定（Symmetric Positive Definite,SPD）增強金字塔雙流Transformer識別模型QGSP-Former。首先，通過外...

基于長短期興趣雙編碼與對比學習增強的序列推薦

摘要：針對現有序列推薦方法多采用統一的序列表示刻畫用戶興趣，以及單一時域中的行為建模導致長期穩定偏好與短期動態變化的建模呈隱式或耦合狀態，難以在表示層面有效區分不同時間尺度興趣特征的問題，提出一種長短期興趣雙編碼與對比學習增強的序列推薦方法（LSDCRec）。首先，長期興趣編碼器借助快速傅里葉變換（FFT）將序列嵌入投影到頻域，通過低頻保留的全局濾波機制逐層擴展可保留頻段，以提取穩定的長期偏好；其次，短...

基于對抗增強特征學習和層級知識蒸餾的少樣本意圖分類

摘要：針對現有少樣本意圖分類模型存在特征判別能力不足、魯棒性缺失及生成式大模型易引發語義漂移問題，提出一種基于對抗增強的判別式特征學習機制和層級知識蒸餾的模型。首先在連續特征空間中引入基于梯度擾動的對抗增強機制，通過構造困難樣本對，引導模型學習更具判別力與魯棒性的決策邊界特征，有效緩解特征空間中的分布坍塌問題，提升對細粒度語義的區分能力；同時，設計面向多層語義對齊的層級知識蒸餾策略，分別在中間表示與輸出...

顯著目標檢測驅動的360度視頻直播視口預測

摘要：在360度全景視頻直播場景中，受未來視頻內容不可預知和嚴格時延約束影響，傳統依賴長時歷史信息與用戶軌跡先驗的視口預測方法難以獲得理想性能。針對該問題，設計了一種基于顯著目標檢測與Tiles分類的360度視頻直播視口預測方法 SOD-VP360。首先，利用顯著目標檢測提取視頻中的視覺顯著區域，為視口預測提供內容引導信息；其次，構建Tiles嵌入式Transformer編碼器，對空間圖塊的視覺特征及時...

基于自適應阿爾法進化算法的NTVTOK-ML超參數優化

摘要：針對托卡馬克等離子體新經典環向粘滯（NTV）力矩計算中NTVTOK-ML(NTV prediction in TOKamaks based on Machine Learning)框架超參數優化精度不足的問題，提出自適應阿爾法進化（Adaptive Alpha Evolution, AAE）算法。首先，對比貝葉斯優化（BO）、粒子群優化（PSO）、遺傳算法（GA）、冠豪豬優化（CPO）、中心碰撞優...

基于動態風險熵的軟性演員評論家算法的無人機路徑規劃

摘要：隨著城市低空物流需求的迅猛增長，三維空域中建筑物隨機密集分布與禁飛區疊加約束，使得無人機（UAV）在三維路徑規劃中面臨密集障礙物避讓與多目標協同優化的雙重挑戰。傳統路徑規劃方法在應對此類三維復雜空域場景時存在顯著局限，多數方法基于二維平面假設或靜態環境建模，難以有效擴展至動態三維空間，在風險異構的復雜空域中適應性不足。針對上述問題，提出一種基于動態風險熵的軟性演員評論家DRE-SAC(Dynami...

基于擴散先驗與檢測橋接的無監督低光圖像增強方法

摘要：針對現有低光圖像增強方法偏重視覺感知優化、難以兼顧目標檢測等下游高級視覺任務性能的問題，提出一種將擴散先驗與檢測橋接網絡相結合的無監督兩階段方法 DBDiff，在無需配對訓練數據和人工檢測標注的條件下，提升感知質量和任務可用性。第一階段，利用曝光引導的預訓練擴散采樣逐步恢復自然照明分布，并引入自適應同態濾波（AHF）模塊，在反向去噪過程中進行頻率調制，以緩解高頻紋理細節衰減；第二階段，構建由自適應...

檢索增強生成融合政策動態演化機制的電力市場智能問答系統

摘要：隨著電力市場化改革的發展，電力市場政策呈現出專業性強、迭代頻繁的特點。針對通用大型語言模型(LLM)存在“幻覺”、知識滯后和傳統檢索增強生成(RAG)難以理解政策動態演化機制的問題，設計一種檢索增強生成融合政策動態演化機制的電力市場智能問答系統(ChatElet系統)。構建“政策本體+動態知識圖譜”雙結構專家知識庫，融入政策關聯體系構建、版本演化建模、時效與適用性管理、沖突檢測與一致性維護規則。設...

大語言模型在網絡威脅分析領域應用的綜述

摘要：傳統網絡威脅防護方法普遍存在依賴靜態規則、高度綁定安全專家經驗、自動化程度不足的痛點，難以適配現代網絡攻擊快速迭代、隱蔽性強的演化特征，亟待智能化、自動化的網絡威脅檢測響應方案。威脅情報分析-威脅檢測-威脅響應是當前面對網絡安全事件與異常的完整閉環處理范式。因此，本文圍繞威脅情報分析、威脅檢測、威脅響應三大子領域，系統梳理了大語言模型在各場景下的技術路徑、部署模式、應用潛力與現存局限：在威脅情報分...

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