计算机工程与应用

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《计算机工程与应用》 关注(): 期刊周期：旬刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：11-2127/TP; 国际标准刊号：1002-8331; 主办单位：华北计算技术研究所; 主管单位：工业和信息化部; 查看计算机工程与应用近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：《产业与环境》期刊论文发表; 下一本期杂志：《激光杂志》电子科技论文发表

　　【期刊简介】

　　《计算机工程与应用》杂志是由中华人民共和国工业和信息化部华北计算技术研究所主办的、面向中高级计算机专业工作者的学术刊物。《计算机工程与应用》是一本面向计算机全行业的综合性学术刊物，覆盖面宽、信息量大、报道及时是本刊的服务宗旨。多年来，本刊坚持走学术与实践相结合的道路，在内容上既注重理论的先进性又兼顾实用技术的广泛性，在促进学术交流的同时，推进了科技成果的转化。

　　【办刊方针】

　　坚持走学术与实践相结合的道路，在内容上既注重理论的先进性又兼顾实用技术的广泛性，在促进学术交流的同时，推进了科技成果的转化。覆盖面宽、信息量大、报道及时是本刊的服务宗旨。

　　【报导范围】

　　行业最新发展动态与最新研究成果;具有先进性和推广价值的工程方案;有独立和创新见解的学术报告;先进实用、有一定广泛性的开发成果。

　　【主要栏目】

　　博士论坛

　　网络、通信与安全

　　数据库、信号与信息处理

　　工程与应用

　　获奖情况

　　全国计算机类中文核心期刊

　　中国电子学会一级会刊

　　中国计算机学会会刊

　　【订阅方式】

　　《计算机工程与应用》为旬刊，大16开，248页正文，每月1日、11日、21日出版，每期定价38.5元，全年36期总订价1386元，邮发代号：82-605。订阅可到各地邮局或《计算机工程与应用》编辑部订阅。

　　【收录情况】

　　国家新闻出版总署收录　获奖情况

　　中国期刊方阵双效期刊

　　2005-2006年度、2006-2007年度、2007-2008年度连续3年获得工信部电子精品科技期刊奖

　　2008年度中国精品科技期刊奖。

　　国外数据库收录

　　俄罗斯文摘杂志

　　英国物理学、电技术、计算机及控制信息社数据库

　　【获奖情况】

　　中国期刊方阵双效期刊;2005-2006年度、2006-2007年度、2007-2008年度连续3年获得工信部电子精品科技期刊奖;2008年度中国精品科技期刊奖。

　　国外数据库收录：世界纺织文摘、数学评论

　　【栏目设置】

　　设有博士论坛、学术探讨、开发设计、数据库与信息处理、网络与通信及工程与应用等栏目。

　　信息管理论文范文：信息化时代旅游文化景区建设

　　[摘要]如何提升旅游文化景区的核心竞争力，吸引越来越多的游客，是制约当今旅游文化景区发展的一个重要瓶颈。因此，在加强硬件基础设施建设的同时，要紧跟信息时代的发展步伐，有效运用现代化的信息技术手段强化旅游文化景区的建设，并坚持以游客为本，培育自身独特的旅游文化，来适应时代的发展以及广大游客对现代化旅游文化景区的发展需求。

　　[关键词]信息化时代,旅游,文化,景区

　　1、信息化时代旅游文化景区建设概述

　　信息化时代旅游文化景区建设是指充分利用信息技术、数据库技术和网络技术，对旅游文化景区的各类资源进行加工和整合。数字化旅游文化景区建设作为信息化时代旅游文化景区建设的热点问题，一方面是信息时代向我们提出的要求，另一方面也是风景名胜区事业发展和信息技术发展的必然结果。数字化旅游文化景区建设是按照统一的规范和技术标准，实现旅游文化景区的管理系统、交通管理系统、游客服务系统、安全应急系统等的基础设施系统的数字化建设，并通过网络化信息共享，建立具有统一标准的数据库、数据共享平台、数据处理平台等。它是由景区数字化技术、景区数字化业务模块以及景区数字化的应用服务三个方面组成的。

　　计算机工程与应用最新期刊目录

基于主题约束采样的文本生成方法————作者：冉文议;万家强;喻靖锋;李琪玥;陈鼎丽;邢欣来;

摘要：预训练语言模型通过精调使其能够具有本地语料的相关知识和用语习惯，但通常面临高昂的训练成本和资源开销。因此，本文提出了一种基于主题约束的采样方法。该方法利用本地语料构建潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation， LDA）主题模型；然后，利用LDA对输出内容进行主题约束。一方面，这种方法简单易实现；另一方面，该方法增强了模型在本地语料上的泛化能力。实验结果表明，所提出的...

面向关系建模的合作多智能体深度强化学习综述————作者：熊丽琴;陈希亮;赖俊;骆西建;曹雷;

摘要：近年来，多智能体深度强化学习发展迅速并被广泛用于各种多智能体协同任务，已经成为人工智能领域的一个研究热点，但如何实现多智能体高效协同仍是其当前面临的重大挑战之一。作为一种流行的解决方案，面向关系建模的合作多智能体深度强化学习方法通过刻画智能体与智能体、智能体与系统整体的关系来准确捕获并利用智能体的个体贡献和智能体间相互作用以有效促进多智能体协同，具有重要研究意义和应用价值。首先简要介绍多智能体系统...

多区块链交互下跨链数据融合方案————作者：张中捷;余益民;冯立波;

摘要：多个区块链进行交互时，存在交易数据结构不同、交易数据冲突的问题。针对这些问题，提出了多链数据融合方案（MCDFS），解决了多链数据获取、解析、融合、再上链的问题。首先，设计了交易实体解析（TER）算法，解决了交易实体解析和实体分类的问题；其次，提出了同构实体的交易融合算法（HEF）以及异构实体的交易融合算法（DEF），解决了交易数据融合的问题；最后，对TER算法、HEF算法以及DEF算法进行了实验...

LLM与ML优势互补：政务回复质量检测及可解释的算法框架————作者：方岢愿;许珂维;

摘要：为了克服传统政务平台回复的人工质量检测难以满足庞大市民政务需求的问题和文本特征为主的机器学习方法缺乏可解释性的问题，研究采用了一种结合大语言模型（Large Language Models， LLMs）和机器学习（Machine Learning， ML）模型并以非文本特征为主的政务回复质量检测算法框架。实验表明该算法能达到比其他单一使用LLMs或ML的方法更高的准确度，接近政务问答质量的人工判断...

工业缺陷图像生成：非线性重构与多级滤波优化————作者：孙林;张子洋;贾坤昊;高涛;

摘要：在工业制造业中，表面缺陷的检测环节对于确保产品质量和生产效率至关重要。当前，基于深度学习的检测技术已逐渐成为该领域的首选方法。尽管如此，由于缺陷样本数量有限且种类繁多，这一领域面临着样本数量与多样性不足的显著挑战，这一状况对深度学习算法的适用性和性能构成了不利影响。针对此，研究提出一种基于控制点插值变形与多层次加权滤波的工业零件表面缺陷生成方法。该方法利用网格控制点变形技术对缺陷区域进行重构，并通...

葡萄酒领域知识多路径检索增强生成方法优化研究————作者：杨文跃;于千城;王启明;穆洪锐;周诚辰;

摘要：在葡萄酒领域，设计专业的领域知识问答系统对于提升产区种植户、产业工人、酿酒师和品酒师的技术技能，以及助力整个产业的数字化转型，具有重要意义。鉴于葡萄酒领域专业术语繁多、工艺细节庞杂、酒品分类多样、年份差异敏感以及酒庄文化异彩纷呈的特点，现有的智能问答系统往往因为信息提取不全和检索精度不足，导致回答的质量和准确性无法满足需求。为此，提出了融合知识图谱、向量数据库和PKL文件库各自优势以构建葡萄酒领域...

Transformer在医学图像分割中的研究进展————作者：周振霄;王华;魏德健;曹慧;姜良;王锡城;

摘要：随着社会对高精度诊断的需求持续攀升，自动化医学图像分割技术于现代医疗实践中占据着关键地位，尽管卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在医学图像分割方面表现优异，但由于其存在一定局限性，许多学者遂将Transformer引入医学图像分割领域，以弥补CNN在全局上下文学习层面的欠缺。本文首先综述了Transformer及其变体结构，并分析了它们在医学图像分割任...

交叉定向抑制的双方向运动感知视觉神经网络————作者：安超越;胡滨;

摘要：认知神经科学研究发现，哺乳动物大脑视皮层PMLS区中的双向敏感（BS）视觉神经元具有独特的反运动方向偏好神经响应特性，有助于感知群体活动在视野域中的运动方向相干性，但目前尚未对该神经特性在视觉运动感知问题研究的计算模型报道。针对该问题，基于哺乳动物视脑神经特性，提出了一种双方向运动感知神经网络（BDPNN）。BDPNN包含突触前和突触后网络两个部分。其中，突触前网络摄取视野域中的视觉运动信息并分离...

复杂室内环境下的高效NeRF-SLAM算法————作者：杨怡程;袁杰;张宁宁;刘超;祁鹏程;万忠原;

摘要：针对复杂室内环境中视觉同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）算法在高质量三维重建中的效率问题，提出了一种高效的神经辐射场SLAM（NeRF-SLAM）算法——EN-SLAM。该算法利用多分辨率哈希网格表示场景，结合其快速收敛特性及高频局部特征表示能力，显著提升了三维重建效率。为进一步增强未观测区域的表面连贯性及细节补全，算法引入球谐函...

时序知识图谱推理的对偶图群蒸馏对比网络————作者：赵红燕;王日云;谢斌红;郭力华;

摘要：时序知识图谱推理具有重要的应用价值。然而，现有的推理模型在建模历史特征时面临着两大挑战：1）未对关系结构特征建模，导致模型无法很好地理解事实间的潜在语义关系及演化模式；2）忽视了全局范围内事实间的潜在依赖关系，造成不同时间戳实体间的依赖信息丢失。为此，该文提出了一种新的TKG推理模型——对偶图群蒸馏对比网络（DGCN）。该网络通过局部对偶演化蒸馏器（LDED），有效提取实体图和关系线图的结构与时序...

LMFI-YOLO: 复杂场景下的轻量化行人检测算法————作者：袁婷婷;赖惠成;汤静雯;张晞;高古学;

摘要：针对当前行人检测算法在复杂场景下存在误检、漏检及模型复杂度高等问题，提出一种改进YOLO11的轻量化行人检测算法——LMFI-YOLO。首先，融合RepConv来改进C3k2模块，构建RS-C3k2结构，以增强网络对行人特征的学习与捕捉能力。其次，设计全新的颈部结构MBFPN，结合高效上采样模块与多尺度卷积模块，以强化特征融合并提升行人的特征表达能力，大幅提高检测精度。此外，设计任务交互检测头TD...

多自监督学习任务结合图神经网络的EEG情感识别————作者：陈景霞;李小池;王倩;张鹏伟;

摘要：针对脑电信号（Electroencephalogram，EEG）情感识别中因标签缺失导致模型泛化性不足以及单任务自监督学习易过拟合的问题，提出了一种基于EEG频域特征的图神经网络模型，采用自监督多任务学习框架进行表征学习和情感识别。首先，提取EEG数据的微分熵特征并构建图结构表示，通过通道掩蔽、频率掩蔽、空间拼图和频率拼图四种自监督任务进行多任务学习。结合切比雪夫图神经网络提取深层特征，通道掩蔽和...

面向云边端协同计算环境的DNN推理任务分割卸载策略————作者：杨宇辉;唐小勇;

摘要：近年来，深度学习(DNN)在数据处理、图像识别、语音识别等领域取得突破性进展，已经大规模部署在物联网(IoT)设备上。然而IoT设备受到计算性能，电池容量的限制，难以低时延，低能耗地完成DNN推理任务。针对此问题，提出基于云-边-端协同计算的DNN推理任务分割卸载策略。首先分析DNN推理任务的计算和传输负载特征，以此为基础建立时延和能耗计算模型，并将此模型进行加权归一成本化处理。然后，基于云-边-...

无人驾驶深度强化学习决策模型性能评测方法综述————作者：顾同成;徐东伟;孙成巨;

摘要：目前，以深度强化学习（Deep Reinforcement Learning， DRL）为主要决策方法的端到端无人驾驶技术在典型交通驾驶任务中的表现取得显著进展。但是，由于DRL“试错”交互的独特学习方式，使其在应用到真实驾驶环境之前，必须经过严格的多维评测过程。因此，性能评测成为DRL无人驾驶决策模型向真实世界迁移的一个关键且不可或缺的步骤。首先梳理分析当前无人驾驶领域主流的技术实现方法；然后聚...

光学遥感图像目标检测的CNN-Transformer多尺度融合算法————作者：郑文轩;谭忠;杨瑛;

摘要：针对光学遥感图像目标分布密集、尺度多变、小目标特征信息不足致检测精度不高的问题，本研究提出了一种面向光学遥感图像目标检测的LQ-Mixer-YOLOv8检测模型。该模型能有效整合卷积神经网络CNN和Transformer在提取图像局部（高频）和全局（低频）特征信息的优势。为了进一步提升模型的性能，实验设计了DMulti-DWconv卷积模块和自适应细节融合模块ADI，引入坐标注意力机制CA、挤压增...

跨层特征交互和偏移相位校正的结直肠息肉分割————作者：李自洁;吕晓琪;李菁;

摘要：针对结直肠图像中息肉边界模糊、定位不准确以及尺度差异大等问题，本文提出了跨层特征交互和偏移相位矫正的结直肠息肉分割网络模型。首先，以金字塔视觉Transformer作为编码器逐级提取息肉图像中多尺度的语义信息；其次，提出跨层特征交互模块，提取空间和通道信息，进行多层次的特征交互；再次，构建偏移相位校正模块，通过局部相似度计算出偏移量进行重采样，减少边界或类别内不一致区域的模糊性；最后，设计空间上下...

基于多阶段知识蒸馏的古籍文本相似性匹配————作者：史明伟;林民;孙艳茹;张树钧;斯日古楞;王玉荣;

摘要：现有基于“预训练+孪生网络”范式的语义相似性匹配算法在数据丰富的语种文本中表现优异，但在低资源语种上效果显著下降，尤其在古籍文本中更为明显。古文数据稀缺且标注困难，缺乏专门的相似性匹配数据集，导致现有方法难以有效应用。为此，提出一种基于多阶段知识蒸馏的古籍文本相似性匹配算法。该方法以易获得的文白句对数据集为基础，采用白话文预训练语言模型作为教师模型，古文预训练语言模型作为学生模型，通过多阶段知识蒸...

结合解耦与广义微调的少样本目标检测————作者：杭焕云;刘俊;

摘要：针对数据稀缺条件下模型检测效率低下与灾难性遗忘问题，提出了一种结合解耦与广义微调的少样本目标检测模型。该模型基于传统的Faster R-CNN框架，通过引入多级解耦的梯度解耦层，有效拓展了Faster R-CNN，解决了区域提议网络（Region Proposal Network，RPN）和R-CNN的矛盾；同时，将查询-键-值注意力机制和自注意力机制有效结合，减少了背景噪声的干扰，使得模型能够同...

结合自适应特征加权与权值优化策略的多模态情感分析————作者：冯广;周垣桦;钟婷;杨燕茹;黄荣灿;盘皓然;林健忠;周科栋;

摘要：多模态情感分析在智慧教育领域中发挥着关键作用，通过对课堂中产生的音视频流媒体数据进行实时分析，可以更精准地挖掘学生的情感状态。当前多模态情感分析中的编码方法普遍忽视了不同模态之间信息密度的差异以及模态特有信息之间的不兼容性，这在融合过程中可能引入噪声或导致信息冗余。为解决这一问题，本文提出了一种结合自适应特征加权与权值优化策略的多模态情感分析模型。首先，在特征优化层，作为低级特征的音频与视频通过交...

基于自适应阈值和双向对比学习的遥感图像道路提取方法————作者：高鹏飞;田小龙;杨辰飞;乔龙图;吕蒙;

摘要：随着遥感技术的迅猛发展，精准提取遥感图像中的道路信息已成为城市管理与交通规划中的关键任务。然而，高质量标注的遥感图像往往稀缺且获取成本高昂，导致模型在训练过程中难以充分利用有限的标注数据。此外，道路像素与背景像素之间的严重不平衡进一步加剧了道路提取的复杂性。针对这些问题，本研究提出了一种创新的半监督学习方法，结合自适应阈值机制与双向对比学习策略。自适应阈值机制通过动态计算不同类别的个体阈值，实现了...

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