【雜志簡介】

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

　　本刊多次榮獲全國優(yōu)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(shù)據(jù)庫、中國科技論文統(tǒng)計源數(shù)據(jù)庫等國家重點檢索機構(gòu)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(shù)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(tǒng)列為來源期刊。

　　《計算機應用》月刊內(nèi)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(shù)，參考計算機應用經(jīng)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(yōu)秀期刊特別獎

　　1997年獲全國優(yōu)秀科技期刊評比一等獎

　　【欄目設(shè)置】

　　主要欄目：應用技術(shù)專題綜述、網(wǎng)絡(luò)與通信、先進計算、軟件技術(shù)、數(shù)據(jù)庫與知識工程、智能感知與識別處理、信息系統(tǒng)集成工具、圖形圖像處理等。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　基于能效的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合切換調(diào)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(wǎng)絡(luò)編碼的對等網(wǎng)流媒體網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)化的帶寬分配策略 陳卓，周江，CHEN Zhuo，ZHOU Jiang

　　基于改進雙系統(tǒng)協(xié)同進化算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)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(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位 于泉，孫順遠，徐保國，陳淑娟，YU Quan，SUN Shunyuan，XU Baoguo，CHEN Shujuan

　　車聯(lián)網(wǎng)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(yè)務(wù)質(zhì)量優(yōu)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(lián)合盲估計 黃艷艷，彭華，HUANG Yanyan，PENG Hua

　　基于疊加編碼及多用戶調(diào)度的高斯傳輸信道優(yōu)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(shè)計 包志祥，呂娜，陳柯帆，BAO Zhixiang，LYU Na，CHEN Kefan

　　多源多宿組播網(wǎng)絡(luò)編碼的可達信息率區(qū)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(fā)現(xiàn)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(tǒng)的虛擬機內(nèi)省與內(nèi)存安全監(jiān)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(tǒng)及應用

　　摘要：計算機技術(shù)目前已廣泛的運用在社會各行各業(yè)，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(guān)技術(shù)已經(jīng)成為當今社會的重要工具。計算機自動控制系統(tǒng)作為計算機技術(shù)中的一個小部分，其在生產(chǎn)、管理和控制系統(tǒng)中為企業(yè)的生產(chǎn)提供了極大的方便。由于當前社會企業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴大，業(yè)務(wù)精細度要求越來越高，導致計算機自動控制系統(tǒng)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(tǒng)在當前社會中的應用情況，以為相關(guān)人士提供借鑒。

　　關(guān)鍵詞：計算機技術(shù),自動控制系統(tǒng),應用

　　隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，其該變了當前社會企業(yè)的格局和工作方式，計算機自動控制系統(tǒng)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(fā)展，而我國各行各業(yè)的發(fā)展都離不開計算機技術(shù)的支持，計算機自動控制系統(tǒng)作為一種自動化、智能化、高效的化的系統(tǒng)，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(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ)，也是我國社會經(jīng)濟發(fā)展的重要工具。

　　計算機應用最新期刊目錄

基于大語言模型的超關(guān)系知識圖譜限定符增強方法

摘要：針對超關(guān)系知識圖譜（HKG）中限定符稀疏現(xiàn)象導致的超關(guān)系事實語義表征不完整、任務(wù)精度和泛化能力不足的問題，提出基于大語言模型（LLM）的HKG限定符增強方法 L-EQs(Large language model-driven method for Qualifier Enhancement in hyper-relational knowledge graphS)。首先，通過關(guān)聯(lián)知識庫獲取語義豐富...

基于Kolmogorov-Arnold網(wǎng)絡(luò)與擴散Transformer的手語生成模型

摘要：針對手語生成任務(wù)中現(xiàn)有模型在局部信息提取方面的不足導致生成效果模糊、細節(jié)丟失以及特征分布不均勻等問題，提出一種基于Kolmogorov-Arnold網(wǎng)絡(luò)（KAN）與擴散Transformer的手語生成模型。該模型首先利用KAN網(wǎng)絡(luò)非線性逼近能力擬合復雜數(shù)據(jù)分布，增強視頻幀間的細節(jié)表現(xiàn)力與運動流暢度以解決傳統(tǒng)多層感知機（MLP）模型生成視頻模糊問題；其次使用對比歸一替代原有歸一化層，通過校準特征尺度...

電動汽車鋰電池預測-評估故障檢測框架

摘要：針對電動汽車鋰離子電池故障檢測中多源異構(gòu)時序數(shù)據(jù)復雜性高、異常樣本稀缺及多變量關(guān)聯(lián)性強的挑戰(zhàn)，提出一種基于動態(tài)變換記憶自編碼器(DTMAD)的預測-評估框架，以提升故障識別準確性與模型泛化能力。首先，設(shè)計了融合動態(tài)自編碼器(DyAD)與門控循環(huán)單元的聯(lián)合特征編碼器，對多源時序數(shù)據(jù)進行特征融合與降維處理，提取跨模態(tài)深層特征表示；同時，構(gòu)建基于自注意力機制的預響應編碼器，捕捉時序數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，...

DCIdentity:按需披露的區(qū)塊鏈數(shù)字身份認證機制

摘要：針對現(xiàn)有分布式數(shù)字身份(DID)認證方案中，可驗證聲明（VC）在鏈下客戶端明文存儲導致的用戶與客戶端強耦合、隱私安全易受威脅的問題，提出一種按需披露的區(qū)塊鏈數(shù)字身份認證機制。首先，基于萬維網(wǎng)聯(lián)盟的去中心化標識標準（W3C DID），將用戶身份的VC在鏈上加密存儲，降低用戶對客戶端的依賴，實現(xiàn)認證過程與客戶端的松耦合。其次，設(shè)計可驗證聲明分層加密機制，支持用戶信息的按需披露，提升多主體認證效率并降低...

聯(lián)邦學習中改進Kolmogorov-Arnold網(wǎng)絡(luò)的混合優(yōu)化框架

摘要：針對聯(lián)邦學習(FL)中數(shù)據(jù)異質(zhì)、梯度易陷入局部最優(yōu)及計算–通信開銷偏高等問題，面向Kolmogorov-Arnold網(wǎng)絡(luò)(KAN)提出一種“關(guān)鍵邊篩選-早停遺傳進化-局部微調(diào)”的混合訓練框架。該框架首先依據(jù)核函數(shù)幅度和激活敏感度在客戶端動態(tài)選取關(guān)鍵邊，并僅對這些邊的核系數(shù)進行遺傳進化，全局搜索優(yōu)良初始解；隨后引入早停判據(jù)，結(jié)合進化與本地隨機梯度下降(SGD)實現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化。在5個非IID數(shù)據(jù)集上的實...

融合圖結(jié)構(gòu)和多通道注意力機制的詐騙電話識別

摘要：針對傳統(tǒng)詐騙電話識別模型中較少考慮用戶間的相關(guān)性的問題，提出了一種新穎的詐騙電話識別模型GLPMAM，該模型通過將電話用戶之間的接打電話關(guān)系建模為圖來考慮電話用戶之間的相關(guān)性，并結(jié)合多層感知機（MLP）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取用戶特征，最后通過多通道注意力機制進一步提升準確率。在首屆數(shù)字四川創(chuàng)新大賽提供的公開數(shù)據(jù)集上的實驗表明，GLPMAM的準確率達到99%以上，較現(xiàn)有的詐騙電話識別模型提升了...

用于單目遮擋人體網(wǎng)格恢復的人體尺寸注意力回歸方法

摘要：在真實場景中人體圖像常受服裝、自身姿態(tài)及環(huán)境物體的遮擋，導致可見信息不足，使現(xiàn)有人體重建方法在形狀建模上易退化為均值模型，難以真實還原個體真實特征。針對這一問題，提出一種用于單目遮擋人體網(wǎng)格恢復的人體尺寸注意力回歸方法(Human Dimension Attention Regressor, HDAR)。該方法首先利用可見區(qū)域的人體尺寸推理被遮擋部分的尺寸信息；其次引入人體維度的分級比例約束，在臨...

融合透視校正與輕量注意力機制的輪轂缺陷檢測方法

摘要：工業(yè)視覺下的輪轂表面缺陷檢測任務(wù)中，由于拍攝視角偏差引發(fā)的幾何畸變，以及缺陷目標尺度小、形態(tài)復雜等因素，導致現(xiàn)有方法的檢測性能受限。針對上述問題，提出一種融合透視校正與輕量注意力機制的缺陷檢測方法。首先，利用橢圓擬合與輪轂幾何中心偏移關(guān)系，構(gòu)建透視變換四邊形，求解單應性矩陣完成圖像視角校正，消除畸變對后續(xù)特征提取的影響；其次，在YOLOv11模型的基礎(chǔ)上，采用輕量化的Ghost卷積替換主干網(wǎng)絡(luò)與頸...

邊緣異構(gòu)下的高效聯(lián)邦分割學習框架HEFSL

摘要：邊緣異構(gòu)環(huán)境下的聯(lián)邦學習面臨終端算力差異大、數(shù)據(jù)分布不一致及通信開銷高等挑戰(zhàn)，嚴重制約了其在實際智能系統(tǒng)中的部署與應用。為此，提出一種高效聯(lián)邦分割學習框架HEFSL(High-Efficiency Federated Split Learning)，融合聯(lián)邦學習與分割學習的優(yōu)勢，通過“模型切分—客戶端選擇—雙層聚合”的三重機制，實現(xiàn)系統(tǒng)異構(gòu)性與統(tǒng)計異構(gòu)性的協(xié)同優(yōu)化。HEFSL框架中，首先引入自適應...

基于塊對角表示的超圖學習方法

摘要：超圖作為一種能夠自然表征多元數(shù)據(jù)對象間高階關(guān)系的數(shù)學工具，相較于傳統(tǒng)圖機器學習方法展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。基于超圖的機器學習范式的前提在于通過超圖學習方法構(gòu)建能夠反映數(shù)據(jù)間高階關(guān)系的超圖。然而，現(xiàn)有超圖學習方法在應對噪聲和數(shù)據(jù)損壞方面的魯棒性不足制約了其實際應用效果。為了解決超圖學習的魯棒性問題，提出一種基于塊對角表示的超圖學習方法。該方法通過優(yōu)化一個引入塊對角約束的數(shù)據(jù)重構(gòu)目標函數(shù)，并利用獲得的重構(gòu)系數(shù)...

基于TransNeXt的糧食不完善粒圖像高精度識別方法

摘要：現(xiàn)有深度學習方法在高精度糧食不完善粒識別研究中仍面臨以下問題：不完善粒的關(guān)鍵判別特征局部分布于尺度不一、位置隨機的圖像區(qū)域，模型難以穩(wěn)定、全面地感知這些區(qū)域；多類不完善粒的細粒度判別特征表達形式多樣，統(tǒng)一建模路徑難以同時優(yōu)化所有類別的識別性能。為此，基于TransNeXt架構(gòu)提出了一種全局引導的兩階段局部特征學習框架，在整圖感知的基礎(chǔ)上提取關(guān)鍵判別區(qū)域的深層表征，并在該區(qū)域上完成細粒度特征的建模。...

基于外觀-運動協(xié)同建模的視頻異常檢測

摘要：視頻異常檢測目前面臨以下挑戰(zhàn)：一是在復雜環(huán)境中外觀和運動信息融合不足，導致二者之間的語義關(guān)聯(lián)缺失；二是模型過度依賴先驗信息，導致有效特征表達能力弱化。為此，提出基于外觀-運動協(xié)同建模的視頻異常檢測(AMC-VAD)方法，該方法通過像素級動態(tài)適配(PDA)模塊實現(xiàn)外觀與運動特征逐像素權(quán)重調(diào)控，利用雙分支深度可分離卷積提取多尺度語義信息，并通過動態(tài)激活與殘差連接增強特征融合的語義關(guān)聯(lián)性；進一步設(shè)計輔助...

基于不確定性感知非似然學習的監(jiān)督對比生成式情感分析方法

摘要：現(xiàn)有的模型在方面情感四元組預測(ASQP)任務(wù)中仍面臨著多重挑戰(zhàn)。首先，現(xiàn)有模型在處理隱式情感表達(如隱含的方面或觀點)時存在困難，隱式情感表達缺乏明確的詞匯線索，導致模型難以準確捕捉情感傾向；其次，只有當四元組預測的所有預測元素都與正確元素完全匹配時，它才被認為是準確的，而模型會生成易混淆近義詞或同義詞從而導致四元組預測完全錯誤。現(xiàn)有模型致力于提高預測正確詞語的概率，卻忽略了抑制易混淆詞的概率；...

基于混淆的自動駕駛仿真測試場景數(shù)據(jù)保護方法

摘要：仿真測試是驗證自動駕駛系統(tǒng)安全性和可靠性的重要技術(shù)手段之一，針對該過程中由于場景數(shù)據(jù)明文共享使用導致的數(shù)據(jù)泄漏問題，提出了一種針對場景數(shù)據(jù)的混淆保護方法。該方法覆蓋了數(shù)據(jù)重編碼、命名替換、順序擾亂、標簽重構(gòu)、觸發(fā)條件混淆及事件混淆等混淆方法，并按混淆強度劃分為三級，在不影響仿真測試結(jié)果的情況下提高了場景數(shù)據(jù)的安全性。實驗結(jié)果表明，混淆后的場景數(shù)據(jù)在仿真結(jié)果上與原始數(shù)據(jù)基本一致，誤差在合理范圍內(nèi)，且...

基于對比不變性和強化特定性的雙通道多模態(tài)情感分析模型

摘要：針對現(xiàn)有多模態(tài)情感分析方法常因模態(tài)異質(zhì)性及內(nèi)部交互不足導致情感分析結(jié)果不準確的問題，提出了一種基于對比不變性和強化特定性的雙通道多模態(tài)情感分析模型(CIRS)。首先，對文本、視頻和音頻數(shù)據(jù)中的特征進行提取和維度對齊；其次，對模態(tài)的不變特征進行一致性對比，通過同質(zhì)圖蒸餾增強模態(tài)間不變特征的相互學習，提高模態(tài)的表征一致性；再次，對模態(tài)的特定特征進行強化，使用異質(zhì)圖蒸餾對模態(tài)間的特定特征進行知識遷移，實...

基于頻域驅(qū)動及擴散融合的聲納圖像增強算法

摘要：針對復雜海洋環(huán)境中聲納圖像存在的對比度低、噪聲干擾嚴重以及分辨率受限等問題，且現(xiàn)有算法多局限于像素空間處理，導致在特征提取方面存在不足，提出一種基于頻域驅(qū)動及擴散融合的聲納圖像增強算法，利用圖像的頻域特征對圖像進行增強。具體來說，算法主要包含三個部分：緊湊特征提取網(wǎng)絡(luò)，頻域擴散模塊和頻率恢復融合模塊。首先，設(shè)計緊湊特征提取網(wǎng)絡(luò)對通道冗余特征進行優(yōu)化壓縮，有效壓制了海洋湍流與聲學偽影等所帶來的干擾。...

以太坊經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)雙自私礦工策略的馬爾可夫鏈模型與收益分析

摘要：自私挖礦通過隱蔽挖掘和延遲發(fā)布新區(qū)塊，擾亂區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的正常共識過程，導致分叉率上升和系統(tǒng)效率降低。為量化分析多攻擊者環(huán)境下自私挖礦對以太坊經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)的影響，針對以太坊經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)中特有的叔塊和侄塊獎勵機制，本文構(gòu)建了包含多攻擊者交互的馬爾可夫鏈模型，定量分析了不同場景下礦工群體的收益動態(tài)。實驗結(jié)果表明，在攻擊者算力達到0.3時，雙自私礦池協(xié)同攻擊使廢塊率從26.35%提升至36.21%，系統(tǒng)吞吐量從20...

融合雙向序列嵌入的復雜查詢問答模型

摘要：傳統(tǒng)知識圖譜嵌入方法主要聚焦于簡單三元組的鏈接預測，它的“頭實體-關(guān)系-尾實體”的建模范式在處理包含多個未知變量的合取查詢時存在顯著局限性。針對上述問題，提出融合雙向序列嵌入(BSE)的復雜查詢問答模型。首先，基于雙向Transformer架構(gòu)構(gòu)建查詢編碼器，將查詢結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為序列化表示；其次，利用位置編碼保留圖結(jié)構(gòu)信息；再次，通過加法注意力機制(AAM)動態(tài)建模查詢圖中所有元素的深層語義關(guān)聯(lián)；最后...

基于知識增強大模型架構(gòu)的政務(wù)熱線問答系統(tǒng)

摘要：針對當前政務(wù)問答系統(tǒng)中人工回復效率低、傳統(tǒng)檢索增強生成(RAG)系統(tǒng)存在查詢甄別機制不精準、意圖差異識別不足等問題，提出一種基于知識增強大模型架構(gòu)的政務(wù)熱線問答系統(tǒng)(ChatGovt)。首先，為提高回復效率，設(shè)計整合智能問題分流和結(jié)構(gòu)化反饋的系統(tǒng)架構(gòu)，通過意圖識別實現(xiàn)咨詢類、投訴建議類等問題的分類處理；其次，為提高系統(tǒng)檢索知識質(zhì)量，提出多階段語義增強檢索方法，包括歷史對話總結(jié)檢索、語義重排序、自我...

基于廣義相關(guān)熵損失函數(shù)Transformer模型的環(huán)境電場強度時序預測

摘要：對環(huán)境中電磁輻射的時間序列進行預測對于公眾健康防護、電子設(shè)備的電磁環(huán)境適應性具有重要意義。針對環(huán)境電場強度時間序列的高波動性導致離群點較多干擾模型訓練的問題，提出基于廣義相關(guān)熵損失函數(shù)的Transformer（GCL-Transformer）模型，通過核映射對誤差進行非線性加權(quán)，兼具均方誤差（MSE）的梯度平滑性和平均絕對誤差（MAE）的異常值魯棒性，有效削弱了離群點對模型訓練的干擾。在北京市3個...

　　相關(guān)電子信息期刊推薦

• 省級設(shè)備管理與維修
• 國家級微計算機信息
• 國家級網(wǎng)絡(luò)科技時代
• 國家級工程地質(zhì)計算機應用
• 省級現(xiàn)代傳輸
• 省級信息技術(shù)
• 省級四川廣播電視技術(shù)
• 省級太原師范學院學報
• 國家級Design產(chǎn)品設(shè)計
• 國家級電腦開發(fā)與應用
• 國家級自動化技術(shù)與應用
• 省級辦公自動化辦公設(shè)備與耗材
• 國家級遙感技術(shù)與應用
• 北大核心色譜
• 國家級信息與電子工程
• 國家級信息通信
• 省級海南廣播電視大學學報
• 北大核心固體電子學研究與進展
• 國家級艦船電子對抗
• 國家級單片機與嵌入式系統(tǒng)應用
• 北大核心西安電子科技大學學報
• 北大核心電視研究
• 國家級中國有線電視
• 北大核心電子科技大學學報
• 省級自動化與信息工程
• 省級杭州電子科技大學學報
• 國家級精密制造與自動化
• 省級數(shù)碼先鋒
• 國家級天津通信技術(shù)
• 省級家庭影院技術(shù)

　　核心期刊推薦