【雜志簡介】

　　《計算機系統(tǒng)應(yīng)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(nèi)外公開發(fā)行的技術(shù)性，應(yīng)用性強的科技期刊，是《中國核心期刊(遴選)數(shù)據(jù)庫》收錄期刊，被《中國期刊網(wǎng)》和《中國學術(shù)期刊光盤版》全文收錄，是《中國學術(shù)期刊綜合評價數(shù)據(jù)庫》和《中國科學引文數(shù)據(jù)庫》的來源期刊。

　　本刊的辦刊宗旨是宣傳推廣信息技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用。

　　重點是宣傳介紹計算機應(yīng)用系統(tǒng)的建設(shè)(包括系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計與開發(fā)等方面)、信息技術(shù)的應(yīng)用研究與開發(fā)成果以及相關(guān)技術(shù)的分析，探討與應(yīng)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(shù)據(jù)庫》收錄期刊，被《中國期刊網(wǎng)》和《中國學術(shù)期刊光盤版》全文收錄，是《中國學術(shù)期刊綜合評價數(shù)據(jù)庫》和《中國科學引文數(shù)據(jù)庫》的來源期刊。

　　【欄目設(shè)置】

　　主要欄目：IT管理論壇、系統(tǒng)建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)通信、技術(shù)研討、開發(fā)園地。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　企業(yè)級服務(wù)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(xié)議IM的研究和實現(xiàn) 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(xié)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(wǎng)絡(luò)環(huán)境下智能產(chǎn)品閉環(huán)全生命周期管理系統(tǒng) 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(tǒng)計分析系統(tǒng) 曹占峰，劉海濤，張啟偉，CAO Zhan-Feng，LIU Hai-Tao，ZHANG Qi-Wei

　　業(yè)務(wù)流程柔性配置的研究和實現(xiàn) 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，F(xiàn)AN Yi-Sheng，ZENG Ming，LI Xue-Qing，CHEN Lei

　　基于3G和STM32的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 周繼裕，韋志遠，ZHOU Ji-Yu，WEI Zhi-Yuan

　　基于ZigBee無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實驗室智能教學系統(tǒng) 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(tǒng) 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(yī)療咨詢系統(tǒng) 張國平，鄭均輝，李亞麗，ZHANG Guo-Ping，ZHENG Jun-Hui，LI Ya-Li

　　基于網(wǎng)絡(luò)的冷軋輥系信息化管理系統(tǒng) 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(diào)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(fā)表：基于北斗搜尋救助定位系統(tǒng)的定位終端設(shè)計

　　摘 要：北斗搜尋救助定位終端是整個系統(tǒng)的核心，該文設(shè)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(shè)計，并通過硬件電路調(diào)試，將終端成功運行起來，北斗接收終端通過串口調(diào)試助手進行測試，結(jié)果表明北斗接收機能夠正常接收來自北斗衛(wèi)星和GPS衛(wèi)星的導(dǎo)航信息，并且能接收和發(fā)送短信。

　　關(guān)鍵詞：北斗衛(wèi)星,定位終端,無線通信

　　現(xiàn)今我們在不熟悉的場所唯一依賴的 GPS或衛(wèi)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(tài)信息，可能會導(dǎo)致悲劇的發(fā)生。因此設(shè)計一套基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航的搜尋救助系統(tǒng)是非常有必要的。在搜尋救助系統(tǒng)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(jiān)控、跟蹤，因此如何設(shè)計較小的定位終端在搜尋救助定位系統(tǒng)中有著至關(guān)重要的地位。在終端的設(shè)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(wù)器進行通信。

　　計算機系統(tǒng)應(yīng)用最新期刊目錄

《計算機系統(tǒng)應(yīng)用》稿約

摘要：<正>《計算機系統(tǒng)應(yīng)用》(CN 11-2854/TP,ISSN 1003-3254)創(chuàng)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(nèi)外公開發(fā)行的技術(shù)性、應(yīng)用性科技核心期刊.本刊的辦刊宗旨是宣傳推廣信息技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用.重點是宣傳介紹計算機應(yīng)用系統(tǒng)的建設(shè)(包括系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計與開發(fā)等方面)、信息技術(shù)的應(yīng)用研究與開發(fā)成果以及相關(guān)技術(shù)的分析,探討與應(yīng)用.讀者對象:...

基于CLIP全局-局部嵌入動態(tài)融合的弱監(jiān)督語義分割

摘要：針對CLIP在弱監(jiān)督語義分割任務(wù)中存在的細粒度建模不足與空間敏感性缺失問題,本文提出了一種基于全局-局部嵌入動態(tài)融合的弱監(jiān)督語義分割模型GLE-CLIP.該模型通過雙向交叉注意力模塊(BCA)構(gòu)建文本語義與圖像局部特征的交互關(guān)系,生成鑒別性更強的局部嵌入;同時設(shè)計動態(tài)注意力融合機制(DAF),以相似度驅(qū)動的權(quán)重分配策略自適應(yīng)平衡全局語義與局部細節(jié).具體而言,首先通過定位解碼器提取多尺度像素級嵌入,...

基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病理全切片圖像分類

摘要：基于全切片圖像(whole slide image, WSI)的癌癥診斷與分類預(yù)測已成為病理學領(lǐng)域的重要研究方向.然而,WSI圖像通常具有極大的尺寸和復(fù)雜的結(jié)構(gòu),現(xiàn)有方法難以捕捉病理圖像中形態(tài)各異的圖像塊之間的復(fù)雜聯(lián)系,特別是兩者之間的空間距離較遠時.為了解決這一問題,本文提出了一個基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習模型BiDDRGNN,用于實現(xiàn)精確的癌癥診斷與亞型分類. Bi-DDRGNN的結(jié)構(gòu)包括有向動...

基于隨機抽樣一致性的特征匹配研究進展

摘要：隨機抽樣一致性(RANSAC)算法是一種經(jīng)典的參數(shù)估計方法,常用于影像匹配、影像拼接、三維重建等計算機視覺任務(wù).算法首先通過隨機抽樣最小樣本集生成假設(shè),然后基于此樣本集擬合并評價模型參數(shù),迭代上述步驟,直到滿足迭代停止條件,迭代過程中最優(yōu)擬合模型即為輸出結(jié)果.隨機抽樣一致性算法在處理僅含單模型的數(shù)據(jù)集時效果顯著,但是模型擬合的速率受采樣過程影響,且模型精度受模型估計子制約.為推進隨機抽樣一致性技術(shù)...

面向病理切片的顯微圖像快速拼接算法

摘要：隨著數(shù)字病理學的快速發(fā)展,病理切片圖像的高分辨率、大視野拼接在臨床診斷、組織分析和研究中具有重要意義.通過圖像拼接技術(shù),可將單視野圖像拼接為全視野數(shù)字切片圖像,但現(xiàn)有拼接算法在處理大規(guī)模病理切片圖像時,面臨計算復(fù)雜度高、拼接誤差大、細節(jié)丟失等問題,限制了其在實際醫(yī)學應(yīng)用中的效果.為解決上述問題,設(shè)計一種面向病理切片的顯微圖像快速拼接算法,首先基于相位相關(guān)法和鄰域搜索進行配準,隨后利用圖論模型優(yōu)化拼...

基于AMD-YOLOv8的無人機圖像小目標檢測

摘要：無人機航拍圖像目標檢測在實時監(jiān)控、異常檢測等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用,但航拍圖像中復(fù)雜的背景、目標尺度變化大和小目標比例高等問題增加了檢測難度.為此,本文提出了一種改進的目標檢測算法AMD-YOLOv8.首先,該算法采用微小目標檢測頭替代大目標檢測頭,有效保留小目標特征信息;引入動態(tài)目標檢測頭Dyhead,通過對水平維度、空間維度以及通道維度進行細粒度的注意力調(diào)整,顯著提高了模型對目標細節(jié)特征的提取能力....

融合FPN與SFB的Swin Transformer圖像去噪網(wǎng)絡(luò)

摘要：為了提升圖像去噪網(wǎng)絡(luò)對局部與全局信息的捕捉能力,本文提出一種基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(feature pyramid network, FPN)和空間頻率塊(spatial frequency block, SFB)的Swin Transformer圖像去噪網(wǎng)絡(luò)(SwinFPSFNet).該網(wǎng)絡(luò)由3個階段組成:在淺層特征提取階段,設(shè)計了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)以增強局部特征提取能力;在深層特征提取階段,結(jié)合快速傅...

深度學習在顱內(nèi)出血CT圖像分割中的應(yīng)用綜述

摘要：顱內(nèi)出血(intracranial hemorrhage, ICH)是臨床常見的急危重癥之一,具有極高的死亡率和致殘率.在醫(yī)學影像處理領(lǐng)域,深度學習技術(shù)的迅速發(fā)展為ICH分割任務(wù)提供了強大的技術(shù)支持.本文系統(tǒng)總結(jié)了ICH分割領(lǐng)域的主要公開數(shù)據(jù)集和評價指標,并對基于深度學習的分割方法進行了全面綜述,涵蓋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, CNN)模型、U-Net...

改進YOLO11n的水下目標檢測

摘要：針對水下環(huán)境光照不足、噪聲干擾,以及小目標的聚集導(dǎo)致的遮擋和誤檢、漏檢問題,提出了一種基于YOLO11n改進的水下目標檢測模型.提出小波池化卷積網(wǎng)絡(luò)(WPCN),通過小波池化技術(shù)分解特征,保留低頻子帶,避免頻率混疊,并且使用剪枝優(yōu)化,在保持推理速度的同時,提高了檢測精度.引入單頭視覺Transformer(SHSA)與卷積門控線性模塊(CGCM),提升對復(fù)雜場景的適應(yīng)性.提出共享可重參數(shù)化卷積檢測...

基于APW-YOLOv8的無人機高空圖像小目標檢測

摘要：無人機高空小目標識別在城市建設(shè)、軍事偵察和航海監(jiān)控等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價值.針對航拍圖像目標微小、背景復(fù)雜及遮擋等難題,本文提出APW-YOLOv8算法,引入自適應(yīng)空間相關(guān)性金字塔注意力機制ASCPA,通過空間金字塔編碼(SPE)提取多尺度空間信息,并利用空間相關(guān)特征重標定模塊(SCFM)實現(xiàn)淺層與深層特征的深度融合,顯著增強了模型對多尺度信息的感知能力.此外, APW-YOLOv8在Neck部分新...

基于改進YOLO11的車門海綿條裝配質(zhì)量檢測

摘要：針對汽車門板裝配環(huán)境中海綿條大小不一、與背景色差較小的問題,提出了一種基于改進YOLO11n的檢測模型.本文提出C3k2＿IDWC模塊,通過多分支特征提取機制優(yōu)化標準卷積,以增強模型的多尺度特征提取能力;同時,提出DSWTCHead檢測頭,利用小波變換卷積提取全局結(jié)構(gòu)特征和細節(jié)紋理信息,并通過逐點卷積整合通道間信息,優(yōu)化全局與細節(jié)信息的建模,增強檢測頭的上下文信息;此外,引入ADown模塊進一步提...

基于改進YOLOv8n的輕量化水下目標檢測

摘要：針對水下檢測背景復(fù)雜、光線暗淡、目標遮擋重疊等問題,本文提出一種基于YOLOv8n改進的實時水下目標檢測算法.首先,構(gòu)造特征融合模塊SEHAP,使P2層與P3層融合,再經(jīng)過EHAPOKM學習全局到局部的特征,以提高識別小目標和低分辨率圖像的準確率.其次,增加一個輕量化的檢測頭SLDH,使用共享卷積,并將其與ASL縮放特征尺度模塊結(jié)合,在降低參數(shù)量和計算量的情況下,減少精度損失.隨后,增加C2f-E...

基于多尺度卷積的分層-融合特征聚合網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建

摘要：傳統(tǒng)深度學習技術(shù)在結(jié)構(gòu)光顯微圖像超分辨率重建中往往難以同時兼顧局部細節(jié)與全局結(jié)構(gòu)特征,尤其在稀疏輸入和低光照強度條件下表現(xiàn)受限.本研究針對這一問題,開展了不同光照強度下,結(jié)構(gòu)光照射的寬場(widefield, WF)顯微成像實驗,構(gòu)建了多種光照條件下的顯微圖像數(shù)據(jù)對.提出了一種基于多尺度卷積的分層-融合特征聚合算法(MSCF-HFNet),通過編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)結(jié)合多尺度特征提取與融合機制,實現(xiàn)了...

融合自適應(yīng)雙重注意力和軸向注意力Transformer的多光譜行人檢測

摘要：針對現(xiàn)有的多光譜行人檢測算法存在多模態(tài)相互作用不足和融合方法缺乏遠程依賴性,導(dǎo)致在低光照背景下小尺度行人檢測性能不足的問題,提出了一種融合自適應(yīng)雙重注意力和軸向注意力Transformer的多光譜小尺度行人檢測算法(adaptive dual attention and axial attention Transformer network, ADATNet).采用雙分支CSPDarknet53網(wǎng)...

多視角事件重構(gòu)的摘要生成

摘要：在當前互聯(lián)網(wǎng)信息多元分布的背景下,單文檔信息抽取的傳統(tǒng)范式已難以滿足用戶對事件全局認知的需求.針對多源文本數(shù)據(jù)中信息冗余與觀點碎片化的問題,本文提出基于過濾機制的多維度文本摘要生成模型(FMMDSG),該框架通過3階段創(chuàng)新架構(gòu)實現(xiàn)跨源信息的結(jié)構(gòu)化融合,首先采用微調(diào)RoBERTa模型構(gòu)建層次化語義表征,捕獲輸入文本的上下文依賴.其次,設(shè)計雙層過濾機制,同步執(zhí)行基于注意力權(quán)重的顯著性檢測與領(lǐng)域自適應(yīng)的...

基于神經(jīng)輻射場的多人多目3D人體姿態(tài)估計

摘要：多人多目3D人體姿態(tài)估計任務(wù)旨在從多目視圖中預(yù)測多個人體關(guān)鍵點的位置,是計算機視覺中的基本問題.深度的缺失和3D計算的巨大成本,導(dǎo)致從RGB圖像中估計多人的姿態(tài)變得復(fù)雜且不準確,為此研究人員提出了多種有效的解決方法.其中,基于體素表示的方法利用相機參數(shù)從多目視圖中獲取3D體素特征,但因為體素的離散設(shè)計,不可避免地帶來量化誤差.針對這一問題,本文提出了基于神經(jīng)輻射場(neural radiance ...

特征-頻域雙判別的對抗樣本遷移性增強

摘要：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極易遭受對抗樣本的攻擊,這些對抗樣本通過施加難以覺察的擾動,便能誤導(dǎo)模型做出錯誤的判斷,盡管在白盒環(huán)境下,對抗樣本的攻擊成功率極高,但在黑盒環(huán)境中其遷移性會顯著下降.為解決這一問題,本文提出一種特征-頻域雙判別對抗樣本遷移性增強方法.具體而言,特征判別器實現(xiàn)原始圖像和對抗樣本在高維特征空間的語義分離.頻域判別器利用圖像的高頻特征深入分析對抗樣本的細微變化,使其學會有效區(qū)分原始圖像和對抗...

ML-ROCKET:基于多層隨機卷積核變換的時間序列分類

摘要：針對現(xiàn)有隨機卷積核變換(random convolutional kernel transformation, ROCKET)方法在特征提取深度和非線性建模能力上的局限性,本研究提出ML-ROCKET.該方法將ROCKET擴展為多層結(jié)構(gòu),逐層提取非線性特征,豐富特征表示并提高分類精度. ML-ROCKET采用二維卷積結(jié)構(gòu)和順序池化操作,增強對多變量交互關(guān)系和時間序列內(nèi)部特征的捕捉能力.此外,通過引...

結(jié)合密集面對齊的三維人臉重建

摘要：針對基于單圖人臉重建,由于模型復(fù)雜訓練難度大以及特征提取精度有限導(dǎo)致生成效果不佳的問題,本研究提出一種以MobileNetV2為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的三維人臉重建精度提升方法.該方法結(jié)合三維密集面對齊(3D dense face alignment, 3DDFA)模型,引入自適應(yīng)空間特征融合(adaptive spatial feature fusion, ASFF)技術(shù)和卷積塊注意力模塊(convolu...

融合交并比監(jiān)督和環(huán)形平滑標簽的建筑物檢測

摘要：在遙感圖像中,建筑物的精準識別對于城市規(guī)劃和管理至關(guān)重要.然而,由于城市區(qū)域內(nèi)建筑物的密集分布以及現(xiàn)有方法對邊界定位精度的不足,建筑物的準確檢測和區(qū)分仍然面臨挑戰(zhàn).為解決這一問題,本文提出了一種基于交并比(IoU)監(jiān)督的旋轉(zhuǎn)框建筑物檢測方法.該方法通過設(shè)計交并比定位精度監(jiān)督網(wǎng)絡(luò),有效減弱了復(fù)雜場景下鄰近建筑物的干擾,提高了檢測框的定位精度.此外,采用環(huán)形平滑標簽來解決因角度周期性變化引發(fā)的損失振蕩...

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