【雜志簡介】

　　《計算機系統應用》是中國科學院主管、中國科學院軟件研究所主辦的、面向國內外公開發行的技術性，應用性強的科技期刊，是《中國核心期刊(遴選)數據庫》收錄期刊，被《中國期刊網》和《中國學術期刊光盤版》全文收錄，是《中國學術期刊綜合評價數據庫》和《中國科學引文數據庫》的來源期刊。

　　本刊的辦刊宗旨是宣傳推廣信息技術在各行各業的應用。

　　重點是宣傳介紹計算機應用系統的建設(包括系統的規劃、設計與開發等方面)、信息技術的應用研究與開發成果以及相關技術的分析，探討與應用。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄　是《中國核心期刊(遴選)數據庫》收錄期刊，被《中國期刊網》和《中國學術期刊光盤版》全文收錄，是《中國學術期刊綜合評價數據庫》和《中國科學引文數據庫》的來源期刊。

　　【欄目設置】

　　主要欄目：IT管理論壇、系統建設、網絡通信、技術研討、開發園地。

　　雜志優秀目錄參考：

　　企業級服務器虛擬化性能評估方法 金俊才，許超超，JIN Jun-Cai，XU Chao-Chao

　　基于MQTT協議IM的研究和實現 賈軍營，王月鵬，王少華，JIA Jun-Ying，WANG Yue-Peng，WANG Shao-Hua

　　基于用戶偏好和項目屬性的協同過濾推薦算法 姚平平，鄒東升，牛寶君，YAO Ping-Ping，ZOU Dong-Sheng，NIU Bao-Jun

　　基于分塊信息熵的彩色圖像融合算法 杜欣宇，陳麗芳，劉淵，DU Xin-Yu，CHEN Li-Fang，LIU Yuan

　　網絡環境下智能產品閉環全生命周期管理系統 徐亭，程健，許宜春，XU Ting，CHENG Jian，XU Yi-Chun

　　一種對象化并行計算框架 唐云善，繆巍巍，TANG Yun-Shan，MIAO Wei-Wei

　　智能統計分析系統 曹占峰，劉海濤，張啟偉，CAO Zhan-Feng，LIU Hai-Tao，ZHANG Qi-Wei

　　業務流程柔性配置的研究和實現 李耀芳，彭慧卿，李保清，乜聚科，LI Yao-Fang，PENG Hui-Qing，LI Bao-Qing，NIE Ju-Ke

　　某型飛機空中加受油訓練模擬器的研制 謝保川，范毅晟，曾鳴，李雪青，陳磊，XIE Bao-Chuan，FAN Yi-Sheng，ZENG Ming，LI Xue-Qing，CHEN Lei

　　基于3G和STM32的現代農業數據采集系統 周繼裕，韋志遠，ZHOU Ji-Yu，WEI Zhi-Yuan

　　基于ZigBee無線傳感器網絡的實驗室智能教學系統 徐向藝，王建璽，XU Xiang-Yi，WANG Jian-Xi

　　基于分布式GPU的彩虹表密碼攻擊系統 李聰，葉猛，江舟，高明，LI Cong，YE Meng，JIANG Zhou，GAO Ming

　　基于J2ME和J2EE的移動醫療咨詢系統 張國平，鄭均輝，李亞麗，ZHANG Guo-Ping，ZHENG Jun-Hui，LI Ya-Li

　　基于網絡的冷軋輥系信息化管理系統 張志軍，曹秀爽，ZHANG Zhi-Jun，CAO Xiu-Shuang

　　基于Robot Framework的MVC GUI模塊自動化測試框架 梁思秋，葛華勇，Liang Si-Qiu，GE Hua-Yong

　　改進的最小鏈接負載均衡調度算法 陳燕升，張贊波，任江濤，CHEN Yan-Sheng，ZHANG Zan-Bo，REN Jiang-Tao

　　改進的多策略的概念相似度計算方法 孫海真，謝穎華，SUN Hai-Zhen，XIE Ying-Hua

　　電子科技論文發表：基于北斗搜尋救助定位系統的定位終端設計

　　摘 要：北斗搜尋救助定位終端是整個系統的核心，該文設計了一套適用于弱勢群體定位終端，重點講述了該終端的定位模塊、單片機模塊以及無線通信模塊的電路設計，并通過硬件電路調試，將終端成功運行起來，北斗接收終端通過串口調試助手進行測試，結果表明北斗接收機能夠正常接收來自北斗衛星和GPS衛星的導航信息，并且能接收和發送短信。

　　關鍵詞：北斗衛星,定位終端,無線通信

　　現今我們在不熟悉的場所唯一依賴的 GPS或衛星電話，這些對老人、兒童以及智障人士來說無疑是毫無用處的，而危險無處不在，如果無法及時掌握這些人的動態信息，可能會導致悲劇的發生。因此設計一套基于北斗衛星導航的搜尋救助系統是非常有必要的。在搜尋救助系統中定位終端需要帶在行人的身上，才可以對其進行實時的監控、跟蹤，因此如何設計較小的定位終端在搜尋救助定位系統中有著至關重要的地位。在終端的設計中，文章采用了體積較小的BD/GPS雙模定位模塊UM220。TC35i模塊作為無線通信模塊。采用C8051F380單片機，一方面可以控制北斗模塊的位置信息的接收，另一方面可以控制無線通信模塊與遠程服務器進行通信。

　　計算機系統應用最新期刊目錄

基于跨模態注意力機制的可解釋睡眠分期及抑郁癥篩查

摘要：抑郁癥是一種高患病率、高復發率的精神障礙,其早期篩查在臨床實踐中面臨重大挑戰,現有基于生理信號的篩查方法普遍存在多模態信息利用不充分、決策過程不可解釋、準確性與泛化能力有限的問題.本文提出一種基于跨模態注意力機制的可解釋睡眠分期篩查抑郁癥方法.通過構建時段與序列跨模態轉換器,融合腦電(EEG)和眼動(EOG)信號,利用跨模態與模態內注意力機制,實現高精度睡眠分期,并獲得可視化的分期依據.隨后,從分...

閉環轉錄與稀疏編碼融合驅動的因果解耦表征學習

摘要：因果解耦表征學習是從高維數據中提取具有因果語義獨立性潛在因子的關鍵技術,在可控生成、魯棒分類等任務中具有重要應用價值.現有因果解耦模型雖能通過結構化因果模型處理潛在因子間的因果關聯,但存在特征冗余抑制不足與閉環一致性缺失的問題,從而限制了模型在醫療診斷、自動駕駛等關鍵領域的應用.為解決上述問題,本文提出一種融合閉環轉錄與稀疏編碼的因果解耦表征學習框架,其核心設計包括兩部分:首先,基于最大編碼率降低...

基于自適應分層知識蒸餾與查詢職責分離的協同多目標跟蹤

摘要：在擁擠、遮擋等復雜動態場景中,現有輕量化多目標跟蹤器常因特征判別力不足而導致身份切換與軌跡斷裂.為打破高精度與低計算成本之間的壁壘,本文基于先進的端到端跟蹤器MOTIP,提出了一種名為DQS-Tracker(distillation-driven and query-separated tracker)的新型協同多目標跟蹤算法,該算法從模型知識與結構設計兩個正交維度對輕量級模型進行系統性增強.首先...

MoE模型采用專家并行推理時的計算通信重疊調度優化

摘要：混合專家模型(mixture-of-experts, MoE)通過專家并行(expert parallelism, EP)推理降低單卡的顯存壓力,實現專家計算的并行化.但在帶寬受限的硬件上,頻繁的All2All通信引發了嚴重的通信墻瓶頸.現有主流的DeepSeek雙批次并行調度方案雖能實現計算通信重疊,卻面臨注意力算子因批次拆分導致的計算強度受損和計算通信因執行時間非對稱導致的掩蓋不充分的雙重挑戰...

《計算機系統應用》稿約

摘要：<正>《計算機系統應用》（CN 11-2854/TP, ISSN 1003-3254）創刊于1992年,是中國科學院主管、中國科學院軟件研究所主辦的、面向國內外公開發行的技術性、應用性科技核心期刊.本刊的辦刊宗旨是宣傳推廣信息技術在各行各業的應用.重點是宣傳介紹計算機應用系統的建設（包括系統的規劃、設計與開發等方面）、信息技術的應用研究與開發成果以及相關技術的分析,探討與應用.讀者對象...

融合分割感知的車載雙目視覺測距方法

摘要：針對雙目視覺測距在復雜車載環境中易受弱紋理、遮擋及邊緣跳變等因素影響而導致的視差不連續與深度失真問題,本文提出一種融合分割感知的車載雙目視覺深度估計優化方法 FPDE.該方法以SGBM視差匹配為基礎,采用YOLOv8-seg獲取高精度實例掩碼,用于約束幾何邊界并修正匹配誤差;在掩碼內部引入基于距離變換的結構化深度增強策略,實現由邊緣向中心遞增的空間層次建模;并進一步通過基于百分位的魯棒歸一化抑制極...

基于多尺度共享原型與置信度引導的胸部X光影像疾病分類

摘要：針對多標簽胸部X光影像分類中病灶尺度差異劇烈,疾病間潛在關聯未被充分利用以及臨床標簽噪聲干擾模型魯棒性等挑戰,本文提出了一種基于多尺度共享原型與置信度引導的胸部X光影像疾病分類網絡MS-SPNet.首先,引入多尺度注意力前端模塊,利用DenseNet-169作為骨干網絡,通過自適應融合不同層級的特征,實現對從微小結節到大面積積液等不同尺度病變特征的精準捕獲.其次,提出親和度引導的共享原型機制,利用...

基于YOLOv7的低光場景下高精度行人檢測

摘要：針對低照度場景下行人檢測精度衰減問題,提出了低光高精度行人檢測算法——LLHPP-YOLO.本文工作主要體現在4個方面:首先,構建光照感知增強模塊,利用Zero-DCE++算法的可微參數估計實現非線性光照校正,有效提升低光區域特征的可辨識度;其次,設計復合跨階段特征金字塔架構CSPSPPELAN,在保持多尺度特征融合能力的同時將空間金字塔池化層參數量降低了65.5%,同時提升了檢測精度和處理幀率;...

基于屬性提示與原型對齊的無源開集領域自適應方法

摘要：無源開集領域自適應(source-free open-set domain adaptation, SF-OSDA)旨在源域數據不可訪問的情況下,使模型在目標域中既能保持對已知類別的判別能力,又能對未知類別樣本進行識別與區分.現有SF-OSDA方法雖引入了對未知類別的建模與識別機制,但其探索依然局限于單一視覺特征空間內部,未能有效利用未知類別所蘊含的深層語義信息,難以對語義復雜或跨域變化劇烈的未知...

基于多尺度混合特征增強的目標檢測

摘要：目標檢測技術在計算機視覺領域中具有至關重要的作用.盡管現有的YOLO系列模型在實時目標檢測方面表現出色,但在多尺度特征融合、通道依賴關系建模以及基于上采樣的特征重建等方面仍面臨挑戰.為解決上述問題,本文提出了一種多尺度混合特征增強的目標檢測網絡,命名為MHF-YOLO.通過引入多尺度特征融合策略與高效上采樣機制,進一步提升模型的檢測性能與魯棒性.具體而言,我們設計了多尺度特征融合模塊(multi-...

基于Mamba與方向梯度約束的裂縫分割

摘要：裂縫是混凝土結構健康檢測的關鍵指標.針對裂縫圖像中類不平衡與細長結構特性導致的細小裂縫漏檢、結構斷裂問題,本文在SegMAN網絡的基礎上,提出一種改進的SU-Mamba分割網絡.該網絡沿用了SegMAN網絡中集成鄰域注意力與二維選擇性掃描機制的編碼器作為特征提取骨干,并在此基礎上構建對稱的U型解碼器,通過多層上采樣與跳躍連接逐步恢復高分辨率空間細節;在特征融合階段結合通道注意力機制,以強化對裂縫相...

CHD-YOLO11:融合上下文引導、高頻增強與動態定位的工業零件檢測

摘要：針對工業零件檢測中上下文缺失導致背景干擾、高頻細節丟失引發細粒度識別不足、動態姿態適應性弱及精度與效率難平衡等問題,提出一種改進YOLO11的高精度工業零件檢測算法——CHD-YOLO11.首先,融合上下文引導機制改進傳統下采樣結構,采用CGBD(context-guided block down)模塊,實現局部-上下文-全局語義協同融合,提升復雜背景判別力.其次,設計高頻增強殘差塊(high-f...

層級語義與跨模態融合的海洋生物分類

摘要：針對復雜水下環境中海洋生物細粒度分類易受類別相似性高、背景干擾強及語義歧義大的問題,本文提出一種融合層級語義建模與跨模態特征調制的海洋生物分類方法.首先,構建層級類別預劃分與判別路由模塊,將細粒度類別空間重構為語義一致的大類層級,并結合CLIP語義判別與GFNet結構判別實現高置信度專家路由.其次,設計上下文屬性語義推理模塊,將符號化上下文屬性轉化為可被CLIP利用的文本描述,并通過條件概率建模獲...

時頻增強擴散模型的偽裝目標檢測

摘要：偽裝目標檢測(camouflage object detection, COD)在計算機視覺領域占據重要地位,其核心在于精準識別與背景在紋理、顏色等方面高度融合的目標,這一任務因其廣泛的應用前景而備受矚目.近年來,擴散模型在圖像生成和去噪方面表現突出,但其在偽裝目標檢測任務中的應用尚面臨諸多挑戰.現有基于擴散模型的COD方法主要依賴靜態空間域條件特征指導去噪過程,這種方法使得條件特征在全局特征建模...

多智能體改進Double-DQN與單調價值分解的多維0-1背包通用求解

摘要：0-1背包問題(knapsack problem, KP)是組合優化領域中的一個經典NP難問題.針對原始深度Q網絡(deep Q-network, DQN)算法求解高維KP時易陷入局部最優和全局勘探能力不足的局限性,本文提出一種基于多智能體的改進Double-DQN算法.首先引入項目選擇機制和變異機制,進而整合多智能體協同框架與單調價值函數分解(QMIX)模塊進行優化,顯著增強了尋優的多樣性與全局...

融合FiLM調制與雙重動態鄰接矩陣的TGCN-Transformer交通流量預測模型

摘要：在復雜交通場景下,交通流存在時空依賴關系強、外部因素影響明顯和長程時間依賴關系難捕捉等問題.然而,現有的基于圖卷積網絡(graph convolutional network, GCN)或Transformer架構的單一方法不能兼顧解決多方面問題,因此,本文提出了一種融合時序圖卷積網絡(temporal graph convolutional network, TGCN)與Transformer架...

區塊鏈的區塊大小自適應優化算法

摘要：吞吐量低下一直是區塊鏈系統的性能短板,為解決這一問題,已有很多研究工作付出了努力.這些工作大多是從區塊系統架構的不同方面出發去優化提升系統性能,而忽略區塊大小的設置帶來的影響.通過對現有文獻實驗部分的總結,本文發現僅變化區塊大小就能最多使得節點吞吐量提升2–8倍,由此可見想要最大程度挖掘性能潛力需要對區塊鏈系統進行區塊大小的優化.然而,現有研究工作對區塊大小優化的討論過于簡單,忽略了區塊大小調整可...

基于動態指標網和大語言模型的熱點事件預警

摘要：熱點事件是引發公眾高度關注、廣泛討論并對社會、經濟或組織產生顯著影響的事件,提前預警熱點事件可有效降低風險損失.熱點事件預警是一個涉及多方、多因素、多關系的復雜場景分析問題,傳統的單一“指標-征候”關聯評估體系存在指標體系豐富度低、推理過程固化等問題,在復雜場景下易遺漏重要征候線索,導致熱點事件預警不及時.為了解決上述問題,本文提出一種基于動態指標網和大語言模型的熱點事件預警算法.首先,從多群體視...

面向分布式文件系統的大目錄動態拆分機制

摘要：在分布式文件系統中,為提高元數據訪問性能往往將同一目錄下的文件元數據存儲于一臺服務器.在大目錄工作負載中單個目錄需要管理海量文件,這會使單臺服務器的負載過高從而限制系統的擴展性.同時,高并發地創建和刪除文件也會引起嚴重的鎖爭用.為了解決這一挑戰,本文提出面向大目錄場景的動態拆分機制.隨著目錄規模增長,持續地將大目錄拆分為多個邏輯目錄并遷移部分元數據到其他服務器,從而緩解原服務器的高負載和高并發下的...

針對復雜背景的輸電線路覆冰精細化分割

摘要：輸電線路覆冰是威脅電網安全穩定運行的重要自然災害之一,實時、準確的覆冰監測對預防覆冰、線路舞動、桿塔倒塌等事故具有重要意義.人工巡檢和基于圖像處理方法存在效率低、成本高等問題,而基于深度學習的語義分割方法因復雜背景、惡劣天氣等導致無法進行精細化分割任務.本文針對輸電線路覆冰圖像的分割任務中關于復雜背景、邊緣特征模糊等困難,提出一種針對復雜背景干擾的輸電線路覆冰精細化分割算法.該模型在輕量級SegF...

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