计算机应用

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计算机应用 关注(): 期刊周期：月刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：51-1307/TP; 国际标准刊号：1001-9081; 主办单位：中国科学院成都计算机应用研究所四川省计算机学会; 主管单位：四川省科学技术协会; 查看计算机应用近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：《化工自动化及仪表》自动化论文; 下一本期杂志：《微纳电子技术》电子科技论文

　　【杂志简介】

　　《计算机应用》月刊，于1981年创刊，由中国科学院成都计算机应用研究所主办，是国内较早公开发行的计算机技术刊物，在计算机自动化领域有较大影响。《计算机应用》紧紧围绕“应用”，登载应用、开发中的高水平学术技术论文、重大应用成果和典型应用经验。读者对象为各行业、各部门从事计算机应用基础、应用工程、应用软件、应用系统工作的工程技术人员、科研人员和大专院校师生。

　　本刊多次荣获全国优秀科技期刊奖、国家期刊奖提名奖，被评为中国期刊方阵双奖期刊、中文核心期刊和中国科技核心期刊。被中国科学引文数据库、中国科技论文统计源数据库等国家重点检索机构列为引文期刊，并被英国《科学文摘》(SA)、俄罗斯《文摘杂志》(AJ)、日本《科学技术文献速报》(JST)、美国《剑桥科学文摘：材料信息》(CSA：MI)、美国《乌利希国际期刊指南》(UIPD)等国际重要检索系统列为来源期刊。

　　《计算机应用》月刊内容新颖、信息丰富、印刷精美(大16开本，260页)，是您学习计算机应用理论，借鉴计算机应用技术，参考计算机应用经验的最佳选择。

　　【影响因子】

　　国家新闻出版总署收录

　　【获奖情况】

　　2000年、2003年分别获得首届、第二届国家期刊奖提名奖

　　2001年获中国科学院优秀期刊特别奖

　　1997年获全国优秀科技期刊评比一等奖

　　【栏目设置】

　　主要栏目：应用技术专题综述、网络与通信、先进计算、软件技术、数据库与知识工程、智能感知与识别处理、信息系统集成工具、图形图像处理等。

　　杂志优秀目录参考：

　　基于能效的异构无线网络联合切换调度和资源分配算法邱畅啸，冷甦鹏，叶宇，QIU Changxiao，LENG Supeng，YE Yu

　　基于网络编码的对等网流媒体网络中优化的带宽分配策略陈卓，周江，CHEN Zhuo，ZHOU Jiang

　　基于改进双系统协同进化算法的无线传感器网络节点定位尚俊娜，刘春菊，岳克强，李林，SHANG Junna，LIU Chunju，YUE Keqiang，LI Lin

　　基于改进粒子群算法的无线传感器网络节点定位于泉，孙顺远，徐保国，陈淑娟，YU Quan，SUN Shunyuan，XU Baoguo，CHEN Shujuan

　　车联网中基于功率控制的传输可靠性算法胡荣娜，郭爱煌，HU Rongna，GUO Aihuang

　　基于视频业务质量优化的认知无线电传输信道选择刘金霞，陈莲娜，刘延伟，王遵义，彭光超，LIU Jinxia，CHEN Lianna，LIU Yanwei，WANG Zunyi，PENG Guangchao

　　分布式MIMO-OFDM信号多频偏多信道联合盲估计黄艳艳，彭华，HUANG Yanyan，PENG Hua

　　基于叠加编码及多用户调度的高斯传输信道优化算法宋海龙，张书真，SONG Hailong，ZHANG Shuzhen

　　IRA码预检测折线修正译码算法设计包志祥，吕娜，陈柯帆，BAO Zhixiang，LYU Na，CHEN Kefan

　　多源多宿组播网络编码的可达信息率区域蒲保兴，朱鸿鹏，赵乘麟，PU Baoxing，ZHU Hongpeng，ZHAO Chenglin

　　基于信号自适应传递的社团发现算法谭春妮，张玉梅，张嘉桐，吴晓军，TAN Chunni，ZHANG Yumei，ZHANG Jiatong，WU Xiaojun

　　基于轻量操作系统的虚拟机内省与内存安全监测马乐乐，岳晓萌，王玉庆，杨秋松，MA Lele，YUE Xiaomeng，WANG Yuqing，YANG Qiusong

　　科技核心期刊征稿范文：计算机自动控制系统及应用

　　摘要：计算机技术目前已广泛的运用在社会各行各业，已改变了人们的日常生活方式和工作方式，足见计算机相关技术已经成为当今社会的重要工具。计算机自动控制系统作为计算机技术中的一个小部分，其在生产、管理和控制系统中为企业的生产提供了极大的方便。由于当前社会企业的业务规模不断扩大，业务精细度要求越来越高，导致计算机自动控制系统也变得十分复杂，在应用上的难度也日渐加大，而本文主要分析了计算机自动控制系统在当前社会中的应用情况，以为相关人士提供借鉴。

　　关键词：计算机技术,自动控制系统,应用

　　随着计算机技术的发展，其该变了当前社会企业的格局和工作方式，计算机自动控制系统的广泛运用也表示社会正在朝着智能化、高效化、自动化方向发展，而我国各行各业的发展都离不开计算机技术的支持，计算机自动控制系统作为一种自动化、智能化、高效的化的系统，其应用的前景极为良好，其应用的空间极为广大，是我国各个行业发展的重要基础，也是我国社会经济发展的重要工具。

　　计算机应用最新期刊目录

空间自适应的时序特征融合视频人像抠图方法

摘要：视频人像抠图在复杂背景、细碎发丝、半透明区域及快速运动场景中容易出现边界模糊、结构断裂和时序闪烁等问题，其主要原因在于不同空间区域的跨帧特征可靠性未被有效刻画。为提升动态场景下视频人像抠图的细节保真度和时序稳定性，本文提出一种空间自适应的时序特征融合视频人像抠图方法。该方法以VideoMatt-S为主基线网络，在编码器与解码器之间引入不确定性感知融合模块，通过像素级门控权重自适应调节当前帧特征与历...

基于多源迁移学习的小样本入侵检测模型

摘要：为解决入侵检测模型在跨域网络环境中，因特征分布漂移与稀有攻击样本极度不均衡而导致的模型迁移失效、少数类决策边界模糊问题，提出了一种统一加权的目标域自适应多源迁移学习模型（TSA-MultiTLELM）。该模型面向多源网络流量数据，涵盖分布式拒绝服务（DDoS）攻击、端口扫描及正常流量等不同网络行为场景，首先引入基于最大均值差异（MMD）的样本级分布相似性度量，实现源域样本迁移贡献的动态筛选；其次，...

区块链智能合约交易并行执行的研究进展与展望

摘要：随着区块链技术广泛应用，吞吐量瓶颈成为制约大规模商业落地的关键因素。传统区块链系统串行处理智能合约交易，虽能保障状态一致性，却严重限制了系统吞吐率。为此，并行执行技术成为提高吞吐量的核心突破口。本文系统梳理了智能合约交易并行化方法的研究进展，以并行执行单元作为分类依据，将现有技术划分为三类：交易间并行、区块间并行与分片间并行，可避免分类维度的模糊。重点描述了每种分类的并行思路，接着分析了每种分类下...

融合多算法优势的高精度低比特量化方案

摘要：针对千亿至万亿参数大语言模型（LLM）计算存储开销大、现有INT4低比特量化精度损失显著，以及混合专家（MoE）架构量化中校准失效的问题，提出一种融合多算法的高精度INT4权重量化方案。该方案融合SmoothQuant与AWQ核心思想平滑权重以降低激活量化难度，结合GPTQ补偿精度损失，并设计基于问答对的校准数据增强方法，确保MoE架构所有专家被充分覆盖。基于昆仑芯P800加速卡在DeepSeek...

基于动态语义映射的块-原型对比对齐图像字幕生成

摘要：图像字幕生成任务需要把图像中的对象、属性和关系组织成连贯语句。现有Transformer方法虽然取得了较好效果，但patch级视觉表征仍容易出现语义碎片化，进而影响细粒度对齐、长尾概念表达和生成稳定性。针对这一问题，提出一种基于动态原型映射的图像字幕生成方法。在编码阶段，先在特征空间生成细粒度伪标签，再结合patch级一致性约束和原型对比对齐，将局部视觉特征聚合到可学习语义原型上；同时引入动态映射...

基于多尺度时空特征融合的打车需求预测

摘要：针对现有城市网约车出行需求预测方法在时空建模中存在的空间不可区分性、细粒度预测能力不足以及对短时需求波动感知能力有限等问题，提出了一种基于多尺度时空特征融合的建模方法。在空间维度，通过引入多频傅里叶特征对区域空间位置进行表征，并结合多层感知器进行建模，刻画不同空间尺度下的空间变化特征，从而提升模型对复杂空间结构与细粒度空间差异的表达能力。在时间维度，考虑到出行需求在相邻时间步之间通常表现出显著差异...

基于可学习采样卷积神经网络的轴承故障诊断方法

摘要：针对在实际工业场景中滚动轴承由于强环境噪声干扰以及采样频率波动导致现有诊断方法特征提取能力有限、预警准确率与及时性不足的问题，提出一种基于可学习采样模块(Learnable Sampling Module, LSModule)的一维卷积神经网络模型(Learnable-Sampling 1D Convolutional Neural Network, LS1DCNN)。该模型利用自适应采样偏移感知...

空地协同异构无人系统超螺旋滑模轨迹跟踪控制

摘要：针对空地异构编队在强扰动与通信受限下的控制问题，提出一种融合RBF神经网络与固定时间超螺旋滑模的动态事件触发方法。首先基于无人机-无人车异构系统的二阶动力学模型，为了减小滑模面计算量，构造一种固定幂次非线性滑模面，结合超螺旋趋近律设计固定时间控制器，并利用RBF神经网络在线补偿集总扰动。其次设计基于任务误差与学习活跃度的动态事件触发机制，并证明其最小触发间隔正下界，严格避免Zeno现象。最后通过L...

无人机复杂场景下密集牛群定位和计数算法

摘要：针对无人机视角下高密度牛群定位与计数中存在的目标粘连、遮挡严重、背景复杂及分布非均匀等问题，本文提出一种先验引导的感受野重建网络RFRNet。该方法设计基于结构先验的边缘引导感受野重建模块和高斯引导感受野重建模块，并引入到DLA-34主干网络中，通过浅层边缘强化、中层结构稳化与高层语义聚合与恢复，实现对复杂场景下密集目标的精确计数。同时采用数学可逆的Converse2D上采样算子与非重叠点监督策略...

多模态检索的技术演进

摘要：多模态检索的核心任务是解决不同模态数据之间的语义鸿沟问题，从而实现跨模态的相似性匹配与内容搜索。其技术演进大致经历了从浅层对齐、深度表示到大模型驱动的三个阶段。早期工作受限于计算能力和数据规模，主要依赖公共子空间学习和哈希方法等浅层模型，核心思路是为不同模态特征寻找一个共享的表示空间以实现对齐。这类方法虽然直观高效，但是表征复杂语义的能力有限。而深度学习的引入带来了根本性的改变，通过深度神经网络与...

复杂场景下无人机图像目标检测算法YOLO-DoS

摘要：针对无人机航拍图像中小目标多类别密集分布、背景干扰强以及机载计算资源受限导致特征难以有效提取的问题，基于YOLO11提出一种轻量型小目标检测算法YOLO-DoS。首先，设计多尺度非线性特征协同注意力模块（Ghost-MSNFCA）通过多尺度非线性特征增强与双域协同选择注意力机制强化目标轮廓信息并抑制背景干扰，提高模型对多类别小目标的判别能力；其次，构建解耦全连接注意力-渐进式语义注入融合网络（DF...

基于注意力引导对称正定二阶表示的人脸表情识别

摘要：真实场景下的人脸表情识别任务中，表情相关信号往往仅分布于局部区域，背景纹理、遮挡块与光照变化会显著干扰特征统计；同时，噪声标注与类别不均衡会导致类内离散增大和易混类别边界模糊。针对上述问题，从表情区域协同变化和高阶统计表征角度出发，构建质量门控的对称正定（Symmetric Positive Definite,SPD）增强金字塔双流Transformer识别模型QGSP-Former。首先，通过外...

基于长短期兴趣双编码与对比学习增强的序列推荐

摘要：针对现有序列推荐方法多采用统一的序列表示刻画用户兴趣，以及单一时域中的行为建模导致长期稳定偏好与短期动态变化的建模呈隐式或耦合状态，难以在表示层面有效区分不同时间尺度兴趣特征的问题，提出一种长短期兴趣双编码与对比学习增强的序列推荐方法（LSDCRec）。首先，长期兴趣编码器借助快速傅里叶变换（FFT）将序列嵌入投影到频域，通过低频保留的全局滤波机制逐层扩展可保留频段，以提取稳定的长期偏好；其次，短...

基于对抗增强特征学习和层级知识蒸馏的少样本意图分类

摘要：针对现有少样本意图分类模型存在特征判别能力不足、鲁棒性缺失及生成式大模型易引发语义漂移问题，提出一种基于对抗增强的判别式特征学习机制和层级知识蒸馏的模型。首先在连续特征空间中引入基于梯度扰动的对抗增强机制，通过构造困难样本对，引导模型学习更具判别力与鲁棒性的决策边界特征，有效缓解特征空间中的分布坍塌问题，提升对细粒度语义的区分能力；同时，设计面向多层语义对齐的层级知识蒸馏策略，分别在中间表示与输出...

显著目标检测驱动的360度视频直播视口预测

摘要：在360度全景视频直播场景中，受未来视频内容不可预知和严格时延约束影响，传统依赖长时历史信息与用户轨迹先验的视口预测方法难以获得理想性能。针对该问题，设计了一种基于显著目标检测与Tiles分类的360度视频直播视口预测方法 SOD-VP360。首先，利用显著目标检测提取视频中的视觉显著区域，为视口预测提供内容引导信息；其次，构建Tiles嵌入式Transformer编码器，对空间图块的视觉特征及时...

基于自适应阿尔法进化算法的NTVTOK-ML超参数优化

摘要：针对托卡马克等离子体新经典环向粘滞（NTV）力矩计算中NTVTOK-ML(NTV prediction in TOKamaks based on Machine Learning)框架超参数优化精度不足的问题，提出自适应阿尔法进化（Adaptive Alpha Evolution, AAE）算法。首先，对比贝叶斯优化（BO）、粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）、冠豪猪优化（CPO）、中心碰撞优...

基于动态风险熵的软性演员评论家算法的无人机路径规划

摘要：随着城市低空物流需求的迅猛增长，三维空域中建筑物随机密集分布与禁飞区叠加约束，使得无人机（UAV）在三维路径规划中面临密集障碍物避让与多目标协同优化的双重挑战。传统路径规划方法在应对此类三维复杂空域场景时存在显著局限，多数方法基于二维平面假设或静态环境建模，难以有效扩展至动态三维空间，在风险异构的复杂空域中适应性不足。针对上述问题，提出一种基于动态风险熵的软性演员评论家DRE-SAC(Dynami...

基于扩散先验与检测桥接的无监督低光图像增强方法

摘要：针对现有低光图像增强方法偏重视觉感知优化、难以兼顾目标检测等下游高级视觉任务性能的问题，提出一种将扩散先验与检测桥接网络相结合的无监督两阶段方法 DBDiff，在无需配对训练数据和人工检测标注的条件下，提升感知质量和任务可用性。第一阶段，利用曝光引导的预训练扩散采样逐步恢复自然照明分布，并引入自适应同态滤波（AHF）模块，在反向去噪过程中进行频率调制，以缓解高频纹理细节衰减；第二阶段，构建由自适应...

检索增强生成融合政策动态演化机制的电力市场智能问答系统

摘要：随着电力市场化改革的发展，电力市场政策呈现出专业性强、迭代频繁的特点。针对通用大型语言模型(LLM)存在“幻觉”、知识滞后和传统检索增强生成(RAG)难以理解政策动态演化机制的问题，设计一种检索增强生成融合政策动态演化机制的电力市场智能问答系统(ChatElet系统)。构建“政策本体+动态知识图谱”双结构专家知识库，融入政策关联体系构建、版本演化建模、时效与适用性管理、冲突检测与一致性维护规则。设...

大语言模型在网络威胁分析领域应用的综述

摘要：传统网络威胁防护方法普遍存在依赖静态规则、高度绑定安全专家经验、自动化程度不足的痛点，难以适配现代网络攻击快速迭代、隐蔽性强的演化特征，亟待智能化、自动化的网络威胁检测响应方案。威胁情报分析-威胁检测-威胁响应是当前面对网络安全事件与异常的完整闭环处理范式。因此，本文围绕威胁情报分析、威胁检测、威胁响应三大子领域，系统梳理了大语言模型在各场景下的技术路径、部署模式、应用潜力与现存局限：在威胁情报分...

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