【刊物簡介】

　　《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》系中國計(jì)算機(jī)學(xué)會會刊之一，創(chuàng)刊于1984年，由國家科技部所屬四川省計(jì)算機(jī)研究院主辦，北京、天津、山東、吉林、云南、貴州、安徽、河南、廣西、甘肅、內(nèi)蒙古等十余省市計(jì)算中心協(xié)辦的計(jì)算技術(shù)類學(xué)術(shù)刊物

　　《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究雜志》創(chuàng)刊于2003年，是經(jīng)國家新聞出版總署和國家科學(xué)技術(shù)部正式批準(zhǔn)，由中華人民共和國衛(wèi)生部主管，中國醫(yī)學(xué)基金會主辦的國家及全國性學(xué)術(shù)類綜合醫(yī)學(xué)期刊。

　　【投稿要求】

　　投稿方式。請通過《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》網(wǎng)站在線投稿,本刊不再接收打印稿和電子郵件投稿。作者投稿上傳成功后即刻可在“稿件查詢”中得知所投稿件編號。投稿前請作者自審一遍，投稿成功后本系統(tǒng)不再接收所投稿件更新。

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　　4.稿件請勿一稿多投

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　圖像匹配中誤匹配點(diǎn)檢測技術(shù)綜述 單小軍，唐娉，Shan Xiaojun，Tang Ping

　　彩色圖像邊緣檢測研究綜述 楊婷婷，顧梅花，章為川，馬蒙蒙，Yang Tingting，Gu Meihua，Zhang Weichuan，Ma Mengmeng

　　虛擬毛筆建模研究現(xiàn)狀與展望 侯增選，楊廣卿，郭超，鄭栓柱，Hou Zengxuan，Yang Guangqing，Guo Chao，Zheng Shuanzhu

　　2-cn F理論的邏輯差 劉蕻，原國偉，梅俊杰，王以松，Liu Hong，Yuan Guowei，Mei Junjie，Wang Yisong

　　基于布局相似性的網(wǎng)頁正文內(nèi)容提取研究 楊柳青，李曉東，耿光剛，Yang Liuqing，Li Xiaodong，Geng Guanggang

　　多變參p LS I文本敏感特征抽取算法 李衛(wèi)平，楊杰，王鋼，Li Weiping，Yang Jie，Wang Gang

　　基于稀疏矩陣字典的移動用戶行為識別方法 宋輝，王忠民，Song Hui，Wang Zhongmin

　　基于種子邊的重疊社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法 馬菲，徐汀榮，Ma Fei，Xu Tingrong

　　基于改進(jìn) Page Rank算法和spin-g lass模型的多角度識別可控的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法 石云，陳鐘，孫兵，Shi Yun，Chen Zhong，Sun Bing

　　一種基于 Lévy飛行的細(xì)菌覓食優(yōu)化算法 曹天問，雷秀娟，杜明煜，Cao Tianwen，Lei Xiujuan，Du Mingyu

　　一種無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)能量均衡多路徑路由算法 孫毅，黃可心，劉浩程，陸俊，Sun Yi，Huang Kexin，Liu Haocheng，Lu Jun

　　基于雙圈覆蓋法的興趣點(diǎn)指路標(biāo)志布設(shè)模型 黃敏，鈕中銘，李爾達(dá)，鄭健，Huang Min，Niu Zhongming，Li Erda，Zheng Jian

　　基于用戶興趣和服務(wù)滿足度的服務(wù)搜索和推薦算法 鄧華平，趙海燕，陳慶奎，曹健，高麗萍，Deng Huaping，Zhao Haiyan，Chen Qingkui，Cao Jian，Gao Liping

　　科技論文發(fā)表：自動扶梯梯與自動人行道梯級缺失保護(hù)

　　摘 要：自動扶梯與自動人行道(以下簡稱自動扶梯)近年來所發(fā)生的事故屢見不鮮，每件事故讓人觸目驚心，尤其是針對地鐵、大型超市、車站等人流密集容易滿載或超載運(yùn)行的場所是否可以增加相應(yīng)的安全保護(hù)裝置，讓其設(shè)備即使在發(fā)生意外時(shí)也能夠使電梯有效制停，避免人員傷亡事故。

　　關(guān)鍵詞：自動扶梯,梯級(踏板),缺失保護(hù)

　　計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究最新期刊目錄

基于改進(jìn)RRT^*高效引導(dǎo)調(diào)節(jié)策略的機(jī)械臂三維空間路徑規(guī)劃方法

摘要：針對輸電鐵塔復(fù)雜桁架三維空間下機(jī)械臂路徑規(guī)劃效率低、避障難和多目標(biāo)點(diǎn)串行規(guī)劃需求等問題，提出一種融合改進(jìn)人工勢場引導(dǎo)與分階段混合采樣的APF-Informed-RRT^*算法。構(gòu)建階段性混合采樣策略結(jié)合橢球域收縮采樣加速最優(yōu)路徑搜索；優(yōu)化斥力函數(shù)與動態(tài)權(quán)重調(diào)節(jié)策略，解決近障目標(biāo)不可達(dá)問題；采用貪婪剪枝與三次B樣條插值生成符合機(jī)械臂運(yùn)動學(xué)約束的平滑路徑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在二維單目標(biāo)...

基于Dilithium簽名的軟件定義網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)驗(yàn)證方案

摘要：針對軟件定義網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)驗(yàn)證機(jī)制缺乏抵御量子計(jì)算機(jī)攻擊的問題，研究提出了一種基于Dilithium簽名算法的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)驗(yàn)證方案。該方案通過結(jié)合用戶業(yè)務(wù)流的特征屬性，利用Dilithium算法生成加密的公私鑰對，對數(shù)據(jù)包進(jìn)行簽名標(biāo)記。在數(shù)據(jù)平面，利用P4可編程技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)包的精細(xì)化管控與抽樣采集；在控制平面，控制器對采樣包進(jìn)行Dilithium簽名驗(yàn)證，并對異常數(shù)據(jù)包采取下發(fā)異常流表處置策略。實(shí)驗(yàn)...

面向RISC-V向量架構(gòu)的寄存器自適應(yīng)分組分配機(jī)制與編譯優(yōu)化

摘要：針對RISC-V標(biāo)準(zhǔn)向量擴(kuò)展(RISC-V“V” Vector Extension,RVV)的寄存器分組倍數(shù)(Length Multiplier,LMUL)僅支持2的冪次配置導(dǎo)致的寄存器利用率低下、循環(huán)冗余等問題，提出一種寄存器自適應(yīng)分組分配機(jī)制。該機(jī)制通過支持向量寄存器組長度的動態(tài)細(xì)粒度配置，突破了傳統(tǒng)LMUL限制，并在LLVM編譯系統(tǒng)上完成了全鏈路實(shí)現(xiàn)。在定制化RISC-V向量仿真平臺上的實(shí)驗(yàn)...

面向民航異構(gòu)數(shù)據(jù)的K近鄰適應(yīng)個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)

摘要：針對民航異構(gòu)數(shù)據(jù)場景下聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型個(gè)性化能力不足的問題，提出一種基于本地特征庫的個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架FedLFL(federated learning on local feature library)。該方法在全局訓(xùn)練階段采用FedAvg聚合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；訓(xùn)練完成后，各客戶端利用信息瓶頸理論對全局模型提取的中間特征進(jìn)行優(yōu)化，構(gòu)建本地K近鄰分類器，并通過動態(tài)插值融合全局預(yù)測與本地檢索結(jié)果實(shí)現(xiàn)個(gè)性...

下期要目

摘要：<正>~

基于Transformer的整數(shù)運(yùn)算學(xué)習(xí)綜述

摘要：整數(shù)運(yùn)算是符號計(jì)算和數(shù)學(xué)推理的基礎(chǔ)。基于Transformer的大語言模型在自然語言處理中已取得顯著成果，其數(shù)學(xué)推理能力正日益成為衡量模型性能的關(guān)鍵指標(biāo)。雖然已有綜述系統(tǒng)性地總結(jié)了Transformer模型在數(shù)學(xué)推理上的研究，但尚無工作詳細(xì)地梳理Transformer模型在整數(shù)運(yùn)算學(xué)習(xí)這一基本任務(wù)上的進(jìn)展。為給進(jìn)一步研究提供參考，首先介紹了Transformer和大語言模型技術(shù)，之后對基于Tran...

基于缺失感知與雙分支注意力的多變量時(shí)間序列插補(bǔ)方法

摘要：針對多變量時(shí)間序列中普遍存在的數(shù)據(jù)缺失問題，現(xiàn)有基于注意力的插補(bǔ)方法難以同時(shí)建模單變量自身的時(shí)間演化特性、變量間依賴關(guān)系以及多變量共享的整體趨勢，且對缺失模式中的潛在信息利用不足，易導(dǎo)致插補(bǔ)偏差。為此，提出一種基于缺失感知與雙分支注意力的多變量時(shí)間序列插補(bǔ)方法 MDual-AttNet。該方法在嵌入層通過門控機(jī)制自適應(yīng)融合觀測值與缺失模式，生成缺失感知表示。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建雙分支注意力結(jié)構(gòu)：一支利...

基于區(qū)域一致性與融合注意力的感知域開放詞匯語義分割方法

摘要：針對CLIP(contrastive language-image pre-training)的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重特征在開放詞匯語義分割任務(wù)中定位能力不足以及難以將圖像級知識遷移到像素級理解的問題，提出一種名為ARC-CLIP的開放詞匯語義分割方法。首先，構(gòu)建了基于區(qū)域一致性的動態(tài)注意力融合機(jī)制，將自相關(guān)自注意力系統(tǒng)性引入微調(diào)范式，依據(jù)區(qū)域語義特性為不同圖像詞元分配動態(tài)的融合權(quán)重，實(shí)現(xiàn)自相關(guān)自注意力與互相...

基于多方向梯度預(yù)測與高效編碼的密文域可逆數(shù)據(jù)隱藏

摘要：針對現(xiàn)有加密圖像可逆信息隱藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)方法預(yù)測精度不足、嵌入容量受限及輔助信息開銷較大的問題，提出了一種基于多方向梯度預(yù)測與全局零值高位平面壓縮的改進(jìn)型RDHEI算法。該方法首先利用多方向梯度預(yù)測器(multi-directional gradient predictor,MDGP)自適應(yīng)融合水平、垂直及對角...

面向擴(kuò)散模型的圖像水印方法研究綜述

摘要：隨著擴(kuò)散模型的迅速發(fā)展，真實(shí)與AI生成圖像的界限日益模糊，引發(fā)內(nèi)容真實(shí)性、責(zé)任歸屬和版權(quán)保護(hù)等關(guān)鍵問題，因此亟需可靠的水印技術(shù)進(jìn)行驗(yàn)證和溯源。為助力研究人員在擴(kuò)散模型水印領(lǐng)域研究，對擴(kuò)散模型的水印方法進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)研。首先從嵌入階段與機(jī)制的角度，梳理了不同水印方法的研究進(jìn)展，構(gòu)建了面向擴(kuò)散模型的水印分類框架。其次，分析了基于微調(diào)與初始噪聲的生成式水印機(jī)制，對比了各類方法的優(yōu)缺點(diǎn)。進(jìn)一步明確了水印在知...

基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無人機(jī)群智感知：多模態(tài)融合增益與資源消耗的顯式耦合調(diào)度策略

摘要：針對智慧交通場景中無人機(jī)群智感知(UAV Crowdsensing,UCS)面臨的感知精度與資源消耗強(qiáng)耦合難題，提出一種融合增益與資源耦合深度Q網(wǎng)絡(luò)(Coupled Gain-Resource DQN,CGR-DQN)動態(tài)調(diào)度方法。不同于傳統(tǒng)的分離式優(yōu)化策略，該方法構(gòu)建了感知節(jié)點(diǎn)與群智感知平臺兩級協(xié)同架構(gòu)，引入邊際增益系數(shù)量化節(jié)點(diǎn)價(jià)值，并設(shè)計(jì)了融合精度與資源消耗的復(fù)合獎勵函數(shù)。基于此，CGR-DQ...

一種針對手臂精細(xì)動作想象的細(xì)粒度圖神經(jīng)分類模型

摘要：現(xiàn)有分析方法在手臂精細(xì)動作的運(yùn)動想象腦電信號上難以充分捕捉復(fù)雜時(shí)空耦合特征，解碼精度與準(zhǔn)確性不足。針對上述問題提出一種細(xì)粒度圖神經(jīng)動作想象腦電信號分類模型，完成手臂動作想象腦電數(shù)據(jù)庫構(gòu)建。模型嵌入自注意力機(jī)制聚焦核心電極通道，精準(zhǔn)捕捉節(jié)點(diǎn)間深層依賴以抑制冗余干擾；提出細(xì)粒度圖神經(jīng)模塊，通過時(shí)間窗分割與多尺度子圖構(gòu)建，改善圖神經(jīng)重空間輕時(shí)序的短板；卷積分類層可高效完成時(shí)空特征的整合與判別。基于手臂動...

掃視抑制感受野重映射的視覺錯(cuò)位感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

摘要：哺乳動物視腦神經(jīng)通過抑制視網(wǎng)膜的視覺信號滑動觸發(fā)神經(jīng)掃視抑制，用于表征視覺光影信號在視網(wǎng)膜神經(jīng)層成像的異常。受此啟發(fā)，基于掃視抑制視感神經(jīng)機(jī)制提出一種視覺錯(cuò)位感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Visual Mislocalization Perception Neural Network,VMPNN)，檢測視頻中前景目標(biāo)的視覺錯(cuò)位質(zhì)量缺陷。所提出的VMPNN包含突觸前和突觸后兩部分神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)。其中，突觸前子網(wǎng)絡(luò)通過感...

一種面向嵌入式場景的五級流水線RISC-V處理器設(shè)計(jì)

摘要：針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車與物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域分布式控制節(jié)點(diǎn)對低成本、低功耗及高實(shí)時(shí)性的需求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一款基于RISC-V RV32IM指令集的32位五級流水線處理器核。處理器采用五級流水結(jié)構(gòu)，集成硬件乘除法單元，引入動態(tài)分支預(yù)測與數(shù)據(jù)前遞技術(shù)，有效抑制了控制冒險(xiǎn)與數(shù)據(jù)冒險(xiǎn)導(dǎo)致的流水線停頓，提高了單位頻率下的指令執(zhí)行效率。處理器采用Verilog HDL實(shí)現(xiàn)，基于AXI4-Lite總線構(gòu)建片上系統(tǒng)(SoC)，并...

基于多RIS和HARQ輔助的CR-RSMA網(wǎng)絡(luò)性能分析

摘要：針對實(shí)際通信場景中直連鏈路易受阻塞的問題，提出一種多個(gè)可重構(gòu)智能表面(RIS)與混合自動重傳請求(HARQ)協(xié)同輔助方案。在認(rèn)知無線電(CR)網(wǎng)絡(luò)框架下，次級發(fā)射機(jī)(ST)采用速率分裂多址接入(RSMA)技術(shù)為兩個(gè)次級用戶(SU)提供信息傳輸服務(wù)。基于Nakagami-m衰落信道，推導(dǎo)RSMA用戶的信干噪比(SINR)，并據(jù)此求解HARQ機(jī)制下兩個(gè)次級用戶的中斷概率(OP)以及系統(tǒng)吞吐量，同時(shí)對比...

交錯(cuò)模態(tài)思維鏈獎勵機(jī)制的細(xì)粒度圖像生成

摘要：復(fù)雜細(xì)粒度語義對齊是當(dāng)前文生圖模型面臨的核心挑戰(zhàn)之一，尤其在屬性綁定、數(shù)量關(guān)系與空間結(jié)構(gòu)等組合語義場景中表現(xiàn)不佳。現(xiàn)有方法往往從特定模型結(jié)構(gòu)出發(fā)，依賴高成本數(shù)據(jù)訓(xùn)練與推理，難以進(jìn)行穩(wěn)定有效的語義修正與跨范式的統(tǒng)一。針對上述問題進(jìn)行了研究，提出基于交錯(cuò)模態(tài)思維鏈推理機(jī)制的統(tǒng)一語義對齊獎勵微調(diào)框架ICOTR，利用多模態(tài)大模型的圖文理解能力構(gòu)建自適應(yīng)多維語義獎勵反饋，對擴(kuò)散模型與自回歸模型進(jìn)行一致的語義...

基于大語言模型的時(shí)效性法律知識圖譜構(gòu)建方法

摘要：針對現(xiàn)有法律知識圖譜構(gòu)建方法偏重靜態(tài)三元組抽取、缺少法條施行時(shí)間建模且難以處理法律修訂變化的問題，提出一種基于大語言模型(large language models,LLMs)的時(shí)效性法律知識圖譜構(gòu)建方法(legal knowledge graph construction with LLMs,LKGC)。該方法將法律知識圖譜構(gòu)建重定義為受法律本體約束的時(shí)效性四元組構(gòu)建任務(wù)，在實(shí)體、關(guān)系和屬性之外...

基于多粒度圖卷積網(wǎng)絡(luò)與自適應(yīng)特征融合的軟件缺陷預(yù)測方法

摘要：針對現(xiàn)有方法在代碼語義與結(jié)構(gòu)深層表征上的不足，提出一種多粒度圖卷積網(wǎng)絡(luò)與自適應(yīng)特征融合的軟件缺陷預(yù)測方法。該方法結(jié)合GraphCodeBERT、多粒度圖卷積網(wǎng)絡(luò)和對比學(xué)習(xí)，提取代碼的細(xì)粒度語義與結(jié)構(gòu)信息。GraphCodeBERT通過代碼序列與變量節(jié)點(diǎn)序列，生成語義—結(jié)構(gòu)聯(lián)合特征；多粒度圖卷積網(wǎng)絡(luò)在此基礎(chǔ)上分層提取局部至全局的結(jié)構(gòu)語義；對比學(xué)習(xí)進(jìn)一步增強(qiáng)上述特征的判別性；最后，通過自適應(yīng)門控機(jī)制融...

面向高分辨率遙感場景的跨尺度狀態(tài)空間語義分割

摘要：高分辨率遙感影像因尺度差異大、地物邊界復(fù)雜及語義結(jié)構(gòu)多樣性，常面臨局部與全局建模不均衡、邊緣模糊及小目標(biāo)分割困難等問題。為此，提出一種輕量高效的層次融合狀態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)基于UNetMamba的U型結(jié)構(gòu)，并加入輕量化全局-局部金字塔池化模塊，通過多尺度空洞卷積與高效上下文聚合實(shí)現(xiàn)更均衡的語義與細(xì)節(jié)表達(dá)；在跳躍連接中嵌入層次協(xié)同融合模塊，用于強(qiáng)化跨層語義對齊并提升解碼階段的穩(wěn)定性。此外，設(shè)計(jì)可學(xué)習(xí)...

基于聯(lián)邦策略蒸餾的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)分布式路由算法

摘要：針對LEO網(wǎng)絡(luò)高動態(tài)拓?fù)渑c能量受限引發(fā)的路由收斂難題，提出一種基于教師指導(dǎo)的分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)路由算法TG-HFL(Teacher Guided-Hierarchical Federated Learning)。該算法構(gòu)建“MEO教師-LEO學(xué)生”雙層架構(gòu)，通過教師-學(xué)生策略蒸餾將全局經(jīng)驗(yàn)遷移至本地模型，在避免大量數(shù)據(jù)回傳的同時(shí)有效抑制策略漂移。此外，引入基于剩余能量的自適應(yīng)聚合機(jī)制，動態(tài)調(diào)控節(jié)點(diǎn)參與聯(lián)...

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