本刊系中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(CCF)會刊之一，由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會微機(jī)專委會和陜西省計(jì)算機(jī)學(xué)會聯(lián)合主辦。內(nèi)容包括：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)軟件、設(shè)備與器件、計(jì)算機(jī)應(yīng)用。讀者對象系全方位的，包括大專院校、科研機(jī)構(gòu)、生產(chǎn)及商貿(mào)企業(yè)、政府機(jī)關(guān)與管理部門以及各行各業(yè)的微機(jī)用戶。所覆蓋的業(yè)務(wù)領(lǐng)域包括：教育系統(tǒng)、科研系統(tǒng)、輕重工業(yè)、交通運(yùn)輸、礦產(chǎn)資源、國防軍事、金融財(cái)會、醫(yī)療衛(wèi)生、商貿(mào)系統(tǒng)、農(nóng)林牧漁及辦公管理等。國內(nèi)外公開發(fā)行。

　　微機(jī)發(fā)展收錄情況/影響因子

　　國家新聞出版總署收錄　獲獎情況：《CAJ-CD規(guī)范》執(zhí)行優(yōu)秀期刊。

　　微機(jī)發(fā)展欄目設(shè)置

　　綜述評論;人工智能;信息安全;經(jīng)驗(yàn)交流;研究探討;開發(fā)應(yīng)用;網(wǎng)絡(luò)通信;學(xué)習(xí)園地。

　　微機(jī)發(fā)展編輯部/雜志社投稿須知

　　1.文章標(biāo)題：一般不超過300個漢字以內(nèi)，必要時(shí)可以加副標(biāo)題，最好并譯成英文。

　　2.作者姓名、工作單位：題目下面均應(yīng)寫作者姓名，姓名下面寫單位名稱(一、二級單位)、所在城市(不是省會的城市前必須加省名)、郵編，不同單位的多位作者應(yīng)以序號分別列出上述信息。

　　3.提要：用第三人稱寫法，不以“本文”、“作者”等作主語，100-200字為宜。

　　4.關(guān)鍵詞：3-5個，以分號相隔。

　　5.正文標(biāo)題：內(nèi)容應(yīng)簡潔、明了，層次不宜過多，層次序號為一、(一)、1、(1)，層次少時(shí)可依次選序號。

　　6.正文文字：一般不超過1萬字，用A4紙打印，正文用5號宋體。

　　閱讀推薦：電腦知識與技術(shù)

　　《電腦知識與技術(shù)：經(jīng)驗(yàn)技巧》Computer Knowledge and Technology(月刊)創(chuàng)刊于1994年，是經(jīng)國家批準(zhǔn)的旬刊雜志，是一本面向計(jì)算機(jī)全行業(yè)的綜合性學(xué)術(shù)刊物。創(chuàng)刊以來，一直本著普及電腦知識、推廣電腦技術(shù)、交流經(jīng)驗(yàn)技巧、促進(jìn)電腦應(yīng)用的辦刊宗旨，注重雜志質(zhì)量。如今，雜志發(fā)行面已覆蓋全國31個省、市、自治區(qū)，逐步形成了融知識性、實(shí)用性、欣賞性、服務(wù)性于一體的辦刊風(fēng)格，并因其清純樸實(shí)的文風(fēng)，簡明實(shí)用的內(nèi)容，以及精心細(xì)致的服務(wù)被社會各界讀者譽(yù)名為“一本看得懂、學(xué)得會、用得上”的好雜志。

　　微機(jī)發(fā)展最新期刊目錄

基于冗余消除的單流Transformer跟蹤方法

摘要：針對視覺目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域中單流Transformer框架在特征提取與關(guān)系建模過程中易受復(fù)雜背景噪聲干擾，以及傳統(tǒng)候選消除模塊依靠相似度篩選易造成關(guān)鍵目標(biāo)特征丟失的問題，本文提出一種基于冗余消除的單流Transformer跟蹤方法，命名為REOSTrack。該方法以自注意力交互機(jī)制為核心，首先定位并提取模板到搜索區(qū)域的交叉注意力子矩陣，聚焦有效信息交互；其次依據(jù)多頭注意力權(quán)重，對每個模板令牌所對應(yīng)的搜索...

基于ED-DETR的道路病害檢測算法

摘要：針對道路病害檢測中面臨的背景紋理復(fù)雜、細(xì)微裂縫特征難提取以及現(xiàn)有模型檢測性能與參數(shù)量不平衡的問題，提出一種基于改進(jìn)的RT-DETR的道路病害檢測算法ED-DETR。該方法通過提出多尺度細(xì)節(jié)感知模塊，設(shè)計(jì)邊緣特征強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)主干架構(gòu)，通過聚合不同粒度的特征并結(jié)合高頻增強(qiáng)機(jī)制，在減少模型參數(shù)量與計(jì)算成本的同時(shí)，提升對細(xì)長病害特征的捕捉能力；提出空間-頻譜協(xié)同前饋網(wǎng)絡(luò)以改進(jìn)AIFI模塊，利用傅里葉變換構(gòu)...

基于語義增強(qiáng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的多視圖一致性推薦

摘要：目前，利用大語言模型（Large Language Model,LLM）增強(qiáng)圖協(xié)同過濾的研究，大多聚焦語義和協(xié)同嵌入的對齊。對于協(xié)同表示的建模與優(yōu)化關(guān)注不足，導(dǎo)致語義-協(xié)同融合效果仍存在瓶頸。針對上述問題，本文提出一種融合LLM與圖卷積網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一推薦框架SAGERec。首先，基于LLM生成語義畫像，以豐富特征表達(dá)。其次，設(shè)計(jì)門控融合單元，實(shí)現(xiàn)語義與協(xié)同表征的動態(tài)結(jié)合；同時(shí)引入局部判別增強(qiáng)與多視圖一...

基于中心勢差的平衡子空間劃分方法

摘要：空間劃分是大規(guī)模向量檢索的基礎(chǔ)步驟，與倒排索引結(jié)合能夠有效減少候選樣本的數(shù)量，從而顯著降低檢索時(shí)間。在實(shí)際檢索任務(wù)中，最優(yōu)劃分方案是平衡的Voronoi圖，使各子空間包含的樣本數(shù)量保持接近。然而，在滿足最近站點(diǎn)分配原則的同時(shí)實(shí)現(xiàn)高平衡性的空間劃分屬于NP難問題，傳統(tǒng)方案難以同時(shí)滿足這兩個要求，容易產(chǎn)生規(guī)模差異較大的子空間，進(jìn)而影響檢索穩(wěn)定性。分析表明，通過降低Voronoi單元間的中心勢差（CPD...

EEG睡眠顯著波檢測及視覺引導(dǎo)界面優(yōu)化設(shè)計(jì)

摘要：基于腦電（EEG）的睡眠分期是臨床睡眠質(zhì)量評估的主要手段，但EEG波形復(fù)雜且整晚監(jiān)測數(shù)據(jù)量大，導(dǎo)致人工分期效率低下、耗時(shí)費(fèi)力。為此，該文提出一種基于多層語義融合機(jī)制的EEG睡眠顯著波形檢測模型SleepYOLO，該模型以YOLOv9為骨干網(wǎng)絡(luò)，引入跨層語義殘差網(wǎng)絡(luò)和分層特征聚合模塊，充分利用低層細(xì)節(jié)特征與高層語義信息，提升復(fù)雜EEG背景下睡眠顯著波的檢測性能；同時(shí)引入輕量特征對齊單元，減小各層級特...

GF-MSNet：改進(jìn)D-FINE的宮頸癌細(xì)胞檢測模型

摘要：針對宮頸細(xì)胞檢測中目標(biāo)形態(tài)不規(guī)則、尺度跨度極大、異常與正常細(xì)胞外觀相似的挑戰(zhàn)，本文提出一種改進(jìn)D-FINE的宮頸癌細(xì)胞檢測模型GF-MSNet，該模型基于全局融合與多尺度注意力機(jī)制構(gòu)建。模型保留原骨干網(wǎng)絡(luò)與解碼器結(jié)構(gòu)，僅重構(gòu)編碼器：保留P4與P5關(guān)鍵分辨率分支，減少背景噪聲引入；設(shè)計(jì)多尺度通道注意力交互模塊（MSCAI），通過雙向通道注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)P4與P5特征的自適應(yīng)篩選與融合，緩解尺度間信息冗...

基于MSR-OverLoCK的唐卡圖像識別

摘要：唐卡作為藏族傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)的重要載體，具有構(gòu)圖復(fù)雜、細(xì)節(jié)豐富、類間差異微小等視覺特征，給自動識別帶來了巨大挑戰(zhàn)。針對這一問題，本文提出了一種基于改進(jìn)的OverLoCK網(wǎng)絡(luò)模型，用于唐卡圖像的精細(xì)化識別。該模型在OverLoCK全局-局部協(xié)同框架的基礎(chǔ)上進(jìn)行了三方面的關(guān)鍵改進(jìn)：首先，在Base-Net中引入多尺度門控注意力模塊（MSGA），通過多分支并行卷積結(jié)構(gòu)捕獲不同尺度的特征信息，并結(jié)合SE注意力...

基于BVA-AE的油水井生產(chǎn)數(shù)據(jù)異常檢測方法

摘要：油水井生產(chǎn)數(shù)據(jù)異常檢測是智慧油田管控的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但數(shù)據(jù)標(biāo)簽稀缺且異常類型復(fù)雜的特點(diǎn)使得傳統(tǒng)檢測方法在精度與適應(yīng)性方面均存在不足。為此，本文提出一種無監(jiān)督異常檢測模型BVA-AE，設(shè)計(jì)variational autoencoder(VAE)與自編碼器的協(xié)同互補(bǔ)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督條件下多類異常的精準(zhǔn)識別。模型中VAE負(fù)責(zé)潛在空間壓縮與分布約束，增強(qiáng)對潛在異常模式的建模能力；自編碼器進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)，通過計(jì)算...

基于后融合與坐標(biāo)交叉注意力的跨模態(tài)情緒識別

摘要：現(xiàn)有跨模態(tài)情緒識別方法在模態(tài)間依賴關(guān)系建模與空間上下文關(guān)聯(lián)挖掘方面仍存在不足，特別是在融合階段，僅采用簡單拼接或加權(quán)操作，難以充分利用音頻與視頻模態(tài)的互補(bǔ)信息。為解決上述問題，本文提出一種基于后融合與坐標(biāo)交叉注意力的跨模態(tài)情緒識別方法 （Post-Fusion and Coordinate Cross-Attention for Cross-Modal Emotion Recognition,PF...

基于區(qū)域定位與邊界細(xì)化的洪水淹沒范圍提取研究

摘要：洪水淹沒范圍的快速識別對災(zāi)害應(yīng)急和風(fēng)險(xiǎn)評估具有重要意義，但在復(fù)雜地形、城市區(qū)域和多源遙感影像條件下，傳統(tǒng)水體提取方法往往難以獲得穩(wěn)定結(jié)果。針對這一問題，本文提出了一種檢測與分割協(xié)同的洪水淹沒范圍提取模型RMFMnet(Remote-sensing Multi-source Flood Mapping Network)，用于提升復(fù)雜場景下的洪水識別精度與邊界表達(dá)能力。模型通過區(qū)域定位分支對潛在洪水區(qū)...

存算分離的鐵路運(yùn)輸收入數(shù)據(jù)分析處理方法研究

摘要：針對鐵路運(yùn)輸收入業(yè)務(wù)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張暴露出的數(shù)據(jù)割裂、資源利用率低和分析能力不足等問題，提出一種基于存算分離的鐵路運(yùn)輸收入數(shù)據(jù)分析處理方法。首先，采用Apache Parquet列式存儲與分布式文件系統(tǒng)構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座，實(shí)現(xiàn)存儲與計(jì)算資源的徹底解耦與按需分配。其次，設(shè)計(jì)了DuckDB與ClickHouse協(xié)同工作的混合計(jì)算架構(gòu)，利用DuckDB的向量化引擎支撐單機(jī)輕量級轉(zhuǎn)換與即席分析，利用ClickH...

MPED-YOLO：多尺度息肉影像檢測算法

摘要：準(zhǔn)確的息肉檢測對于結(jié)腸癌的診斷和治療至關(guān)重要。然而，現(xiàn)有方法特征提取易縮圖丟細(xì)節(jié)、尺度失配，難辨息肉黏膜關(guān)鍵特征。為克服這些局限，本文提出一種基于MPED-YOLO(Multi-scale Enhanced Detection-YOLO)的息肉細(xì)節(jié)增強(qiáng)檢測模型。提出的稀疏增強(qiáng)殘差模塊（Sparse Enhanced Residual Module,SERM）模塊通過擴(kuò)展感受野，提升對不同尺度息肉的...

基于Frama-C的快速排序算法的形式化驗(yàn)證

摘要：快速排序作為一種經(jīng)典的分治排序算法，在操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫及嵌入式系統(tǒng)等基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。C.A.R.Hoare提出算法時(shí)已經(jīng)證明了其算法的正確性，但是對于算法實(shí)現(xiàn)的功能正確性仍缺乏系統(tǒng)性研究。快速排序算法的C語言實(shí)現(xiàn)過程涉及遞歸調(diào)用、指針操作和復(fù)雜的分區(qū)邏輯，容易引入功能錯誤（如非嚴(yán)格遞增、元素丟失）和安全性問題（如數(shù)組越界、遞歸不終止等）。為此，采用Frama-C平臺及其WP插件，對快速...

基于大模型與知識庫的剎車系統(tǒng)安全性設(shè)計(jì)研究

摘要：航空器剎車系統(tǒng)是保障航空器起降安全的核心子系統(tǒng)，其性能直接關(guān)系到跑道運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)安全性分析與告警設(shè)計(jì)高度依賴人工經(jīng)驗(yàn)，存在流程繁瑣、知識復(fù)用率低等局限。本文提出一種融合大語言模型與領(lǐng)域知識庫的智能輔助設(shè)計(jì)方法。通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)化剎車系統(tǒng)安全性知識庫，并利用大模型進(jìn)行語義理解與邏輯推理，建立了一套能夠自動輔助安全性分析、智能生成告警設(shè)計(jì)方案的框架。該方法旨在提升安全性設(shè)計(jì)的效率、規(guī)范性與知識復(fù)用水平，...

GraphTD：跨維度蒸餾與結(jié)構(gòu)融合時(shí)序預(yù)測

摘要：針對多變量時(shí)間序列預(yù)測中難以兼顧“單變量時(shí)序動態(tài)”與“多變量依賴結(jié)構(gòu)”建模，且現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型缺乏可解釋性難以滿足高風(fēng)險(xiǎn)決策需求的問題，本文提出一種可解釋的跨維度知識蒸餾框架——GraphTD:1）設(shè)計(jì)跨維度知識蒸餾，由“時(shí)間教師模型”向“變量學(xué)生模型”注入全局時(shí)域上下文，解決時(shí)間-變量特征語義對齊難題；2）構(gòu)建結(jié)構(gòu)化時(shí)空融合模塊，將特征分解為“時(shí)間（趨勢、季節(jié)、殘差）”與“變量（長期均衡、短期相...

基于排隊(duì)論的多播傳輸性能分析與優(yōu)化

摘要：針對ZeroMQ多播傳輸性能優(yōu)化問題，通過分析多播傳輸機(jī)制，提出了一種基于排隊(duì)論的精確數(shù)學(xué)模型。該模型揭示了報(bào)文大小與發(fā)送速率對分布式系統(tǒng)端到端延遲的耦合影響機(jī)制，理論預(yù)測與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)高度吻合（R²> 0.92）。研究表明，當(dāng)系統(tǒng)利用率接近飽和點(diǎn)時(shí)，延遲呈現(xiàn)非線性增長趨勢，報(bào)文大小增大會顯著降低最大可持續(xù)傳輸速率。同時(shí)依據(jù)該模型，提出一種利用數(shù)據(jù)動態(tài)打包及流量整形等技術(shù)的...

基于生成對抗模仿學(xué)習(xí)的機(jī)械臂軌跡優(yōu)化方法研究

摘要：針對深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)械臂軌跡規(guī)劃中面臨的獎勵函數(shù)設(shè)計(jì)困難、模仿學(xué)習(xí)探索效率低下以及多模態(tài)信息利用不足等問題，本文提出一種改進(jìn)的生成對抗模仿學(xué)習(xí)（GAIL）框架。該框架以GAIL為基礎(chǔ)，構(gòu)建了基于注意力機(jī)制的GMM-VAE多模態(tài)狀態(tài)表示網(wǎng)絡(luò)，能夠自適應(yīng)地融合末端視覺圖像與本體運(yùn)動學(xué)信息，學(xué)習(xí)到緊湊、魯棒的潛在狀態(tài)表示，有效解耦狀態(tài)學(xué)習(xí)與策略學(xué)習(xí)。為緩解對抗獎勵的稀疏性并提升探索效率，本文設(shè)計(jì)了一種結(jié)...

基于雙域融合的頻率自適應(yīng)對比學(xué)習(xí)序列推薦

摘要：現(xiàn)有序列推薦方法存在時(shí)頻域特征協(xié)同建模不足的問題，未能充分融合用戶行為序列中的短期動態(tài)變化與長期周期性模式。本文提出一種基于雙域融合的頻率自適應(yīng)對比學(xué)習(xí)序列推薦模型。首先，設(shè)計(jì)頻率自適應(yīng)高斯融合層，通過可學(xué)習(xí)高斯濾波器與門控機(jī)制，在頻域?qū)�輸入序列進(jìn)行軟閾值濾波，動態(tài)調(diào)節(jié)低頻與高頻成分權(quán)重，增強(qiáng)模型對序列數(shù)據(jù)中不同頻率特征的捕捉能力。其次，構(gòu)建時(shí)頻混合注意力層，融合動態(tài)頻率選擇、頻域自注意力與時(shí)域自...

基于分級公證人的區(qū)塊鏈果蔬跨鏈追溯系統(tǒng)

摘要：隨著信息技術(shù)的發(fā)展，區(qū)塊鏈在供應(yīng)鏈追溯中的應(yīng)用逐漸增多，但現(xiàn)有跨鏈技術(shù)在數(shù)據(jù)安全性和隱私保護(hù)方面仍存在問題。本文旨在提出一種基于公證人機(jī)制與CP-ABE屬性加密的跨鏈追溯模型，解決果蔬供應(yīng)鏈中的數(shù)據(jù)安全和跨鏈數(shù)據(jù)共享問題。該模型通過隱私鏈、溯源鏈和交易鏈實(shí)現(xiàn)果蔬數(shù)據(jù)的分類存儲，并引入公證人機(jī)制進(jìn)行數(shù)據(jù)真實(shí)性驗(yàn)證。采用CP-ABE屬性加密算法對跨鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化訪問控制。系統(tǒng)在Hyperledger...

產(chǎn)教融合視域下計(jì)算機(jī)視覺課程協(xié)同育人模式研究

摘要：針對計(jì)算機(jī)視覺課程教學(xué)中理論實(shí)踐脫節(jié)、學(xué)生崗位適應(yīng)周期長的問題，探索了產(chǎn)教融合視域下的課程協(xié)同育人模式。通過將企業(yè)數(shù)字化項(xiàng)目管理實(shí)踐引入課程教學(xué)，構(gòu)建了“基礎(chǔ)理論-項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-綜合評價(jià)”三階段培養(yǎng)路徑，并設(shè)計(jì)了包含技術(shù)能力、項(xiàng)目管理、職業(yè)素養(yǎng)三個維度的“三維四階”全過程評價(jià)體系。其中，“三維”指知識、能力、素養(yǎng)三個協(xié)同維度，“四階”包括過程性評價(jià)、里程碑評審、成果驗(yàn)收和能力認(rèn)證四個遞進(jìn)階段，評價(jià)主體...

　　相關(guān)電子信息期刊推薦

• 省級數(shù)字家庭
• 省級新潮電子
• 省級交通信息與安全
• 國家級計(jì)算機(jī)測量與控制
• 國家級自動化博覽
• 省級信息技術(shù)
• 省級湖南大眾傳媒職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)
• 省級信息安全與通信保密
• 省級江蘇通信
• 國家級電子信息對抗技術(shù)
• 省級軟件產(chǎn)業(yè)與工程
• 國家級中國傳媒科技
• 國家級新電腦
• 省級杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)
• 省級杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會科學(xué)版)
• 省級現(xiàn)代計(jì)算機(jī)普及版
• 省級中國光電子學(xué)前沿
• 北大核心化工自動化及儀表
• 國家級電子經(jīng)理世界
• 省級湖南文理學(xué)院學(xué)報(bào)
• 國家級現(xiàn)代音響技術(shù)
• 國家級現(xiàn)代傳播
• 國家級電力系統(tǒng)通信
• 北大核心電子工藝技術(shù)
• 省級IT時(shí)代周刊
• 國家級互聯(lián)網(wǎng)天地
• 國家級消費(fèi)電子
• 北大核心真空電子技術(shù)
• 國家級全球定位系統(tǒng)
• 省級福建廣播電視大學(xué)學(xué)報(bào)

　　核心期刊推薦

中國電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào)

系統(tǒng)工程與電子技術(shù)

電子與信息學(xué)報(bào)

中華臨床醫(yī)師雜志(電子版)