软件工程

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软件工程 关注(): 期刊周期：月刊; 期刊级别：国家级; 国内统一刊号：21-1603/TP; 国际标准刊号：2096-1472; 主办单位：东北大学; 主管单位：辽宁省教育厅; 上一本期杂志：电子技术电子科技期刊; 下一本期杂志：中国电子与网络出版国家级电子技术期刊

　　《软件工程师》(原名《软件工程师》)创刊于1998年，邮发代码：8-198,由东北大学、计算机软件国家工程研究中心主办，国家级，月刊，大16开本，全国发行。

　　《软件工程师》征稿对象：各大院校IT相关专业、科研单位及培训机构的师生。从事企事业单位信息管理及IT相关行业的专业人员等。

　　《软件工程师》为中国软件行业协会会刊，被中国期刊全文数据库、中国知网、龙源期刊网、万方数字——数据期刊群以及中国核心期刊(遴选)数据库等全文收录。

　　软件工程杂志栏目设置

　　软件设计开发、计算机教学研究、信息技术研究及应用、工程技术等领域的研究论文、综述报告、实际问题研究分析、短文等

　　软件工程杂志荣誉

　　万方收录(中)知网收录(中)维普收录(中)中国期刊全文数据库(CJFD)中国核心期刊遴选数据库

　　阅读推荐：软件和信息服务

　　《软件和信息服务》软件科技期刊，创刊于1984年，由中国电子信息产业发展研究院、北京中电报发展有限公司主办。计算机科学技术刊物。旨在推动计算机在我国的应用，推动我国软件产业的建立和发展，促进软件应用社会化、软件开发工程化、软件成果商品化和软件经营企业化等方面的工作更好开展。

　　软件工程最新期刊目录

深度学习框架下的基于二阶高斯方向导数的角点检测与描述

摘要：在计算机视觉中,角点检测是许多视觉任务的核心问题之一。二阶高斯方向导数不仅能有效提取不同方向的图像信息,还具备良好的高斯噪声抑制能力。为进一步提升角点检测与描述性能,提出了一种基于二阶高斯方向导数滤波的新算法GoR2D2用于图像角点检测。提出的算法通过在不同方向上进行二阶高斯方向导数滤波提升网络的角点检测与描述性能。该算法能够自适应选择图像尺度,确保准确检测角点,并在不依赖人工阈值的情况下,精确定...

基于CG-FPN网络的皮肤病分割

摘要：针对皮肤病图像病变区域的形状大小不同、形状不规则、受周围毛发干扰、边缘模糊等情况以及现有网络分割效果不佳的问题,提出一种改进的特征金字塔网络(FPN)的皮肤病分割算法CG-FPN。通过加入通道和位置注意力模块(CPAM)以及门控融合模块(GFM),旨在增强对皮肤病关键特征通道的响应和精准定位病灶区域,显著提升对不规则形状及微小皮肤病灶的分割能力。在公开皮肤病数据集ISIC2017上的实验结果表明,...

基于条件参数化卷积改进MixDehazeNet架构的水稻叶片病害检测方法

摘要：作为全球重要粮食作物,水稻的生长易受病害影响,精准识别水稻叶片病害对保障水稻的产量和质量至关重要。传统人工识别方法主观性强、效率低,难以满足农业智能化需求。针对雾霾等复杂环境下水稻叶片病害检测精度下降的问题,提出改进的MixDehazeNet-CNN架构,融合深度可分离卷积与条件参数化卷积(CondConv),构建自适应多尺度特征提取模块。实验结果表明,该方法在11类水稻病害识别中准确率达96.8...

基于改进轻量语义分割网络的土地覆盖分类方法研究

摘要：针对DeepLabV3+模型在土地覆盖分类遥感地物分割中存在的边界模糊、小目标漏检及样本分布失衡导致精度下降等问题,提出一种改进的轻量级神经网络FAD-Net。首先,将轻量级网络MobileNetV2替代原始Xception作为主干网络以降低参数量;其次,提出多分支深度可分离空洞空间金字塔(MBDC-ASPP)架构,在保持多尺度上下文捕获能力的同时降低模型复杂度;最后,通过双路注意力机制与特征融合...

基于ARIMA-BiLSTM-Attention模型与分层聚类的多步温度预测

摘要：针对气象温度预测的非线性与区域复杂性难题,提出融合站点聚类与混合深度学习的多步预测框架。基于K-Means算法对站点地理位置及温度统计特征聚类,划分微气候区域;为各区域构建自回归积分移动平均模型（ARIMA）捕捉线性趋势,并利用BiLSTM-Attention预测残差。创新性地将聚类信息与位置编码注入双向长短期记忆（BiLSTM）初始状态,增强微气候感知能力。BSk气候下的24h预测实验表明:相较...

基于周期性划分驱动的时空图抑郁评估方法

摘要：抑郁症在大学生群体中高发,利用移动端收集每日情绪和日常行为数据进行抑郁评估成为重要研究方向。现有机器学习方法大多仅简单整合数据,忽略了不同数据间的内在关联,也难以捕获长时序依赖关系,还未充分考虑其他精神障碍因素对抑郁症状的影响。为此,提出了一种周期性划分驱动的时空图卷积网络(Per-STGCN)。通过傅里叶变换计算时序周期,将长序列划分为多个周期片段,分别建模周期内与周期间的时空依赖,从而提取具有...

基于深度局部图匹配网络的多种子细胞对追踪算法

摘要：细胞追踪算法的研究对建立细胞的生长发育模型并探索它的基因结构和功能至关重要。针对蜂窝状植物细胞结构复杂,在成像中存在严重噪声干扰,且采集的图像未经配准等难点,提出了一种深度局部图匹配网络(DLGM-Net)模型,利用局部图的拓扑结构信息和深度相似度信息寻找相似度最高的细胞作为种子细胞对,然后从种子细胞周围进行扩散匹配。为了进一步提高追踪精度,将DLGM-Net与多种子细胞对投票机制结合,纠正种子细...

面向稀疏用户的公平序列推荐：基于信息增强与自适应加权的对比学习

摘要：为缓解短序列用户数据稀疏导致的推荐不均衡问题,提出一种面向稀疏用户的公平推荐模型IAAW-CL,以融合信息增强与自适应加权对比学习策略。通过自注意力机制建模序列,并增强短序列用户的表示能力,生成多样化正样本视图,提升用户表征鲁棒性,并动态平衡推荐与对比学习目标。实验结果表明:相较于CL4SRec,IAAW-CL在Beauty数据集上,HR@5提升15.0%,NDCG@5提升10.1%;在Sport...

基于3D-MAE与临床引导选择性扫描(CGS-Mamba)的可解释非小细胞肺癌亚型分类

摘要：针对非小细胞肺癌腺癌/鳞癌亚型判别中三维CT标注样本不足及影像—临床融合不充分问题,提出可解释多模态框架CGS-Mamba。基于240例未标注CT以3D-MAE进行补丁重建预训练获取三维特征提取器,并将CEA、年龄、性别与TNM分期映射为Mamba选择性参数以实现临床条件化特征提取,结合Cross-modal Transformer完成影像Patch与临床Token对齐交互。在103例标注数据上,...

基于RFT模型的在线学习行为聚类分析

摘要：除了自身的学习动机、学习需求等内因,学习效果也受外部因素的影响,学生的在线学习行为对学习效果有直接影响。选取本校所使用的SPOC在线学习平台超星“学银在线”进行研究,收集参与SPOC平台在线学习的学生行为数据,包括观看教学资源时长、登录系统平台次数、频率及成绩等。利用大数据客户关系管理模型中经典的RFM模型,根据项目研究实际需求提出了RFT模型,并基于此模型及在线学习平台中的大量数据,进行SPOC...

基于大语言模型的古文机器翻译研究

摘要：随着人工智能的发展,大语言模型在自然语言处理领域展现出了卓越的性能,也为机器翻译带来了新的思路。鉴于通用大模型的专业局限性问题,混合领域语料和通用语料对Qwen2-7B大模型进行领域自适应训练,并针对古文到现代文翻译的下游任务进行指令微调。最终,从领域性能和通用性能的角度对模型性能进行了评估。对于大模型的领域性能,从译文的准确性、流畅性和文学性3个维度进行了评估,并针对文学性提出了一套新的评估标准...

基于区块链与高可信芯片的冷链溯源系统方案

摘要：冷链物流多式联运中,参与方之间的服务能力不均与互信缺失会导致协同效率低下,传统温控监测手段存在数据易被篡改、透明度不足等问题,严重影响供应链效率与食品安全。为此,提出一种融合高可信SoC(System on Chip)芯片与区块链的端到端溯源方案。通过嵌入式SoC实现温度数据采集端的硬件级防篡改存储;利用区块链确保数据完整、可追溯与跨主体安全共享;结合云计算支持高效查询与实时核验,覆盖全流程。应用...

基于社交媒体数据的多维度特征融合的心理预警研究

摘要：为实现大学生心理危机的有效预警,以新浪微博平台为数据源,构建了包含1000位用户及其114790条帖子的数据集,并提出一种用户级融合多维度特征的社交媒体心理预警模型(U-MFSPM)。该模型通过文本语义模块[双向门控循环单元(Bi-GRU)与自注意力机制]提取用户级文档语义特征,情感特征模块[情感词典结合双向长短期记忆(Bi-LSTM)与注意力机制]生成用户多维情感向量,网络行为模块提取性别、发帖...

黄大年用生命谱写报国人生

摘要：黄大年(1958年8月—2017年1月),著名地球物理学家。长期从事移动平台探测技术研发工作。曾担任国家“深部探测关键仪器装备研制与实验”和“高精度航空重力测量技术”项目的首席科学家,推动我国深地探测装备的自主研发水平达到国际领先地位。2017年,中共中央追授黄大年同志“全国优秀共产党员”称号,中宣部追授黄大年“时代楷模”荣誉称号。入选“庆祝中华人民共和国成立70周年大型成就展”2010—2019...

基于蜻蜓视觉响应特性的多小目标运动检测与追踪

摘要：针对从深度学习角度探究杂乱背景下多小目标运动检测与追踪易于导致小目标误检和漏检的问题,探讨基于蜻蜓视觉神经响应特性的前馈视觉神经网络及多小目标检测与追踪模型。模型设计中:基于蜻蜓视觉信息处理机制建立反映视觉场景变化状态的前馈视觉神经网络;借助输出的运动能量矩阵提取小目标的运动特征;利用多特征融合方法获取小目标的细节特征信息;使用匈牙利算法获取小目标及其运动轨迹。由此,获得计算成本低、无需模型训练、...

对比学习驱动的无监督三维点云结构点学习

摘要：针对点云数据高维、稀疏、非结构化的特性及现有处理方法面临的规模与结构复杂度挑战,提出一种稀疏结构感知的无监督三维点云表示学习方法。该方法融合几何形状与特征点显著信息学习高语义结构点,引入对比学习与三元正则化机制优化特征学习与结构点生成,在三维点云形状分类、语义分割任务中验证了方法的高效性与稳定性

基于大语言模型数据增强和监督对比学习的方面情感分析

摘要：为了应对方面情感分析任务中标注数据稀缺的问题,提出了一种基于大语言模型数据增强与监督对比学习的联合训练方法。该方法首先利用大语言模型生成多样化的标注样本,以此扩展训练语料规模;随后通过构建正负样本对引入监督对比学习;最后结合多指令提示微调策略进一步提升方法的稳定性和泛化性。在两个常用的基准数据集上的实验结果表明,所提方法的总体准确率分别达到了90.98%和85.89%,优于其他基线模型,证实了该方...

王希季让中国的星辰闪耀太空

摘要：<正>一台地球仪、一幅资源卫星地图，王希季的办公室里，除了和航天有关的资料用品，别的几乎什么也没有。《空间科学应用》《世界导弹大全》类的书籍码满一墙书柜，桌上几摞Space News等中外期刊堆得一尺高。王希季是我国早期从事火箭技术研究的组织者之一，是我国第一枚液体火箭及其后的气象火箭、生物火箭和高空试验火箭的技术负责人，倡导并参与发展无控制火箭技术和回收技术两门新的学科。他提出了我国...

深度学习框架下的双网络一致性筛选方法用于兴趣点检测

摘要：传统的兴趣点检测方法在实际应用中常常会产生大量响应较弱、稳定性不足的关键点,这些弱关键点容易受噪声、视角变化及光照变化的影响,导致后续匹配和重建任务的性能下降。为此,提出了深度学习框架下的双网络一致性筛选方法用于兴趣点检测。该方法结合了两个独立的兴趣点检测网络,利用双检测器之间的共识机制,仅保留同时被两个网络检测到的关键点,以此抑制弱关键点的影响。实验结果表明,所提检测框架在HPatches数据集...

ADM-YOLOv8：复杂场景下的室内停车位检测

摘要：随着城市化加速与车辆数量激增,室内停车场车位检测的准确性与实时性成为智能管理的关键挑战。传统视觉方法在光照不均、遮挡及远距离目标易失真等复杂场景下表现不佳。提出改进型目标检测模型ADMYOLOv8,在YOLOv8的基础上引入ADown模块以增强小目标特征保持,采用C2f＿Dual结构提升特征多样性,并融合MLLAttention机制强化空间感知与上下文理解。在自建室内车位数据集上的实验结果表明,A...

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