计算机应用与软件

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计算机应用与软件 关注(): 期刊周期：月刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：31-1260/TP; 国际标准刊号：1000-386X; 主办单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心; 主管单位：上海科学院; 查看计算机应用与软件近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：《无线互联科技》电子信息期刊; 下一本期杂志：《中国新通信》期刊火热

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《计算机应用与软件》期刊简介：

　　《计算机应用与软件》创刊于1984年，由上海市计算技术研究所和上海计算机软件技术开发中心共同主办，是全国中文核心期刊、中国计算机学会会刊，并已纳入《中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）》、《中国学术期刊综合评价数据库来源期刊》、《万方数据—数字化期刊群全文收录期刊》、《中文科技期刊数据库（全文版）收录期刊》、《中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊》、美国《剑桥科学文摘》收录期刊、美国《乌利希国际期刊指南》等数据库收录。
面向对象：《计算机应用与软件》主要面向从事计算机应用和软件技术开发的科研人员、工程技术人员、各大专院校师生、计算机爱好者。致力于创办以创新、准确、实用为特色，突出综述性、科学性、实用性，及时报道国内外计算机技术在科研、教学、应用方面的研究成果和发展动态的综合性技术期刊，为国内计算机同行提供学术交流的平台。

　　主要栏目：发展趋势、最新技术动态、综合评述、专家论坛、基金项目论文、学位论文、软件技术与研究、数据库技术

《计算机应用与软件》2013年第04期目录

一种检测具有反分析能力的恶意软件的方法....................杨兆;曾庆凯
一种面向立体显示的实时人眼检测方法........................周瑾;王元庆;张兆扬;范科峰
一个多级信息访问控制系统的研究与设计......................朱贵强;黄皓
基于CIFS协议的云存储安全网关的设计与实现..................郝斐;王雷;荆继武;王平建
局域化联合杂波抑制算法研究................................张环;王聪华;薛茹
基于Web的古陶瓷鉴别分析系统研究...........................李威;王晓川;李融武
基于亚素大津法的二维条码分割..............................袁军;王俊峰;唐鹏
基于VC的电子白板软件Word保存格式实现......................韩小月;骆丽
广义S变换在移频信号检测中的应用...........................曾晓青;陈永刚;张睿兴
基于Heritrix限定爬虫的设计与实现..........................张敏;孙敏
现代维吾尔语语言资源监测中数据分析技术研究................艾孜尔古丽;阿里木·木拉提
基于3D直方图与爬山法的K-means车灯零件检测算法.............张彩艳;穆平安;戴曙光;邬敏杰
基于过滤驱动的透明加密文件系统研究与实现..................张小川;陈最;涂飞
基于OpenGL的医学图像实时交互处理技术......................何煦佳;杨荣骞;黄毅洲;吴效明
基于机器视觉的螺纹零件头部裂纹检测........................杨攀;姜立军;李哲林
改进单尺度Retinex算法在图像增强中的应用...................陈超
一种基于多尺度Retinex算法的图像去雾方法...................罗会兰;林家彪
一种基于空间混沌序列的量子粒子群优化算法及其应用..........靳雁霞;师志斌
自动测试系统消息中间件的设计与实现........................熊风光;韩燮;韩焱
基于对象时态稳定性分类特征的双时态ER模型..................杨春蕾;王祥雒;郑瑞娟

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　　计算机应用与软件最新期刊目录

基于语义分割的路面冰雪区域图像提取模型研究

摘要：近年来极端天气事件频发，所导致的极端冰雪天气成为较为严重的城市灾害之一。为了实现对极端冰雪天气中路面冰雪的检测任务，将冰雪区域与无冰雪路面准确区分，提高冰雪图像的识别率，利用深度学习计算机视觉的语义分割算法检测城市道路冰雪路面。首先收集了大量城市积雪路面图片进行标注，制作成训练样本数据集；其次根据冰雪路面的特点，提出了基于U-net网络进行改进的Spd-Unet网络模型。在该模型中引入了Spd-C...

基于BiLSTM和CNN的变电站设备噪声识别方法研究

摘要：为解决传统声学方法在识别变电站设备声学噪声时准确率低的难题，文章通过融合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM），提出一种基于双阶段注意力的深度学习模型，以分层方式捕捉时频与时序特征。模型的核心创新在于提出了一种动态、可检验的物理先验框架来引导模型的注意力机制，由可学习先验生成器（L-PIAC）和多尺度区域一致性约束（R-PIAC）构成，将设备故障的物理知识作为约束融入损失函数，...

基于文本-情感差异性异构图网络的虚假新闻检测方法

摘要：针对现有图神经网络模型在虚假新闻检测任务中难以充分建模多源异构信息跨节点类型复杂关联及情感交互特征的问题，提出一种融合新闻与评论文本-情感差异性的异构图神经网络模型。该模型首先构建包含新闻、评论、情感三类异构节点的差异性异构图网络；其次，设计文本-情感差异性模块，显式量化新闻内容与评论群体在语义结构及情感倾向层面的差异性，并将其表征为异构图结构中的可学习信号进行深度融合；最后，通过异构图卷积实现多...

面向复杂无信号交叉口端到端自动驾驶决策方法研究

摘要：针对端到端无人驾驶决策模型在复杂无信号控制交叉口无法满足安全需求的问题，基于深度强化学习（DRL）提出一种端到端决策方法。方法基于部分可观马尔科夫决策过程（POMDP）对自动驾驶车辆（AV）及其周围其他车辆（OVs）之间的动态交互进行建模，随后获取AV时序联合状态，传入时空社交注意力网络提取潜在注意力特征，经TD3输出决策。其中，空间社交注意力采用全连接网络与自注意力机制，建模单时间步内车辆空间交...

融合动量机制的关系图卷积网络推理方法

摘要：关系图卷积网络（RGCN）在知识图谱的表示学习与推理任务中表现出了良好的性能，但是在泛化性能以及训练稳定性上表现出一定的局限性。针对上述，设计了一种融合动量机制的关系图卷积网络推理方法。该方法通过引入动量编码器对实体嵌入参数使用指数移动平均稳定更新，缓解训练过程中的震荡，并通过一致性损失，引导主编码器在训练过程中保持表示对齐与收敛稳态，从而缓解训练过程中的表示震荡问题。实验在WN18RR、NELL...

基于记忆增强的动态图神经网络

摘要：动态图神经网络旨在动态图上进行表示学习，并在现实生活中的诸多场景中得到了广泛应用。时序图网络(Temporal Graph Network， TGN)对原始动态图神经网络进行改进，通过记忆机制维护节点的长期历史交互信息，从而得到更有效的动态图表示。文章研究表明TGN的记忆向量存在过平滑问题，即较远距离的节点的记忆向量也相似，无法提供具有区分性的记忆信息而导致模型性能下降。为此，提出了一种基于对比学...

层次化语义融合与双向判别驱动的电力金具智能识别研究

摘要：针对电力金具识别中外观相似、细粒度特征易混淆的问题，提出一种层次化语义融合与双向判别驱动的电力金具智能识别方法。该方法在特征提取阶段引入层间注意力与跨阶段特征融合机制，以实现细粒度纹理与高层语义的动态对齐与显式注入；在分类阶段设计自注意力驱动的双分支分类策略，并通过度量约束与角度边界的联合损失优化，在提升整体精度的同时强化相似类别的区分能力。在InsPLAD数据集上的实验表明，该方法在Top-1精...

基于区块链的临床试验数据去中心化管理系统

摘要：针对临床试验中存在的数据隐私性与真实性问题，提出基于区块链的临床试验数据去中心化管理系统解决方案。系统基于超级账本平台构建多个独立通道，通过差异化通道设计实现数据隔离存储与访问控制，提升试验数据的隐私性；通过设计临床试验数据管理合约以及数据一致性检查合约自动验证数据逻辑关系，确保试验数据真实性。仿真实验结果表明，在50并发用户场景下，各交易平均响应时间稳定在1.5秒内，吞吐量峰值达每秒78笔。该系...

基于轻量化Swin Transformer的姿态估计模型在体育教育中的应用

摘要：为满足体育教学场景对高精度、低延迟姿态估计的需求，该研究针对课堂远距拍摄中常见的低分辨率与复杂遮挡问题，构建基于YOLOv11-Pose的轻量化网络。网络引入姿态表征增强模块PoseST，结合位置编码与自注意力机制以强化关键点结构约束，并设计轻量化模块LiteST以压缩通道与优化结构，从而降低模型复杂度。在LSP数据集上，该方法实现90.4%的mAP与1.12毫秒的推理延迟，关键点响应更为集中。实...

基于帕累托最优SSA-Kmeans图像分割轻量化探索

摘要：为实现图像分割中麻雀搜索算法（SSA）效率与精度的帕累托最优，开展了 SSA 轻量化设计空间全面探索。以种群规模、迭代次数、像素采样率构建参数空间，生成 64 种轻量化策略，基于 BSDS500 数据集，通过控制变量法获取各策略的效率与精度数据。分析得出：1）绘制效率-精度帕累托前沿，明确不同性能的最优策略边界；2）ANOVA分析表明，像素采样率是计算效率首要决定因素（贡献率 55.9%），种群规...

基于并行时空注意力机制的视频插帧算法

摘要：针对视频插帧在大运动场景下易产生伪影和模糊的问题，文章提出了一种新颖的并行时空注意力与稀疏全局匹配网络PSTANet。PSTANet采用两阶段策略应对复杂运动：首先，核心的PSTAFormer模块通过并行时空注意力高效提取局部细节与上下文，用于初始光流估计；其次，轻量级的稀疏全局匹配分支LSAGM利用差异图识别并修正初始光流在大运动区域的不足，通过稀疏全局特征匹配精确定位大位移；最终，网络融合多阶...

基于循环强化学习和模拟退火的布图规划算法

摘要：电子设计自动化包含一系列计算困难的优化问题，其中布图优化是芯片设计中的一个关键步骤。最近，基于强化学习(Reinforcement Learning, RL)的方法已成功应用于处理各种组合优化问题。针对布图规划(Floorplan)问题，提出一种基于循环强化学习和模拟退火(Simulated Annealing, SA)的布图规划算法。该算法构建了一个RL-SA循环框架，采用序列对(Sequenc...

面向热电联产经济调度优化的自适应噪声注入PPO强化学习算法

摘要：为了应对当前迫切的能源危机，提高能源的利用率，提出一种基于自适应噪声注入的近端策略优化算法，用于解决热电联产系统经济优化调度问题。在现有固定的约束区间上引入自适应变化的噪声，使得策略在优化过程中能够自适应地调整对应的约束区间，从而提升策略探索能力，增强模型的经济效益。实验表明，相比传统近端策略优化算法，该算法在整体的能源调度任务上具有较低的能源损耗和更低的运行成本

融合结构重参数化的轻量型无人机检测网络

摘要：无人机的快速发展对公共安全带来了巨大威胁，因此对其进行检测预警必不可少。针对实际应用中网络模型复杂和参数冗余的问题，提出一种轻量型实时检测模型Rep-YOLOv7。通过替换YOLOv7主干特征网络中的ELAN结构以及引入DCConv和无参数注意力机制SimAM等方法，在保证检测精度的前提下，模型的参数量和计算量大幅减少，便于在移动设备部署。实验结果表明，模型在所搭建数据集上的mAP_50<...

基于TVM深度学习编译器的算子融合规则研究

摘要：TVM深度学习编译器针对不同类型的算子提供了三种通用的算子融合规则。为了进一步增大TVM深度学习编译器的算子融合粒度，提出两种新型算子融合规则，一种针对只包含降维运算的计算结构，一种针对同时包含降维运算和逐元素运算的计算结构。实验结果表明，应用新型算子融合规则后，TVM推理GoogleNet、DenseNet、BVLC AlexNet、Mobilenetv2等模型的时间减少了17.3%～32.2%...

民航监察报告中问题实例自动分析框架研究

摘要：民航监察是发现民航运行问题的重要渠道，通过对监察报告的分析研究可以促使各民航生产运行单位针对性改进问题。提出从主题和语义网络两个层面对监察报告进行文本挖掘的方法，综合BTM模型与PMI-SN模型进行建模。构建自动化民航监察报告分析模型，帮助管理人员准确认识和高效利用监察报告中的文本数据，初步量化的分类问题发生率前两类分别为32.51%和21.67%,该模型可以为降低民航运行问题发生率提供基于数据的...

基于时空特征的轨道交通短时客流预测研究

摘要：针对轨道交通存在站点分布结构不规则、时空特征表达不充分，以及客流特征信息损失等问题，提出一种基于Seq2Seq改进的短时进出站客流预测模型。Seq2Seq模型的预测效果受时空特征和循环神经单元结构的影响较大，构建位置特征、时序特征、客流特征增强客流变化趋势的表达，建立带有多头注意力机制的时空卷积块作为循环单元提高时空特征学习能力。采用2019年1月杭州市轨道交通数据进行验证，实验结果表明，该模型预...

基于改进Bandit模型的农林新闻推荐方法研究

摘要：新闻推荐在缓解信息过载和帮助用户找到感兴趣的新闻方面发挥着重要作用。在新闻推荐的研究中，农林新闻推荐除具备通用新闻推荐的实时性特征外，还表现出较强的季节周期性特征。另一方面，关注农林新闻的用户通常采用匿名网页直接浏览的方式获取新闻，导致显式反馈数据十分稀少。为解决上述问题，提出一种基于改进上下文多臂赌博机模型的农林新闻推荐方法。通过在真实农林新闻访问数据集上的实验结果证明，相较基线算法所提出的算法...

基于MDWGAN和RATLNet的肺结节良恶性分类研究

摘要：现有肺结节良恶性分类模型复杂度较高，若未由大规模数据集加以训练，诊断过程易出现误诊、漏诊等问题，针对这一现状，从图像增广及模型改良两个角度展开研究。图像增广方面：设计MDWGAN模型用于图像增广，该模型以WGAN为主干，并由传统单鉴别器框架拓展为多鉴别器框架，同时采用特征匹配技术辅助生成器训练。模型改良阶段：设计RATLNet模型用于样本分类，该模型以残差网络(Residual Network, ...

基于网页文本的赌博网站侦测方法研究

摘要：赌博网站的识别侦测研究通过网页内容、域名特征、网络流量等信息进行分析和判别，但这些方法存在误判和准确率低的问题。对HTML源代码进行细致分析，构建一个赌博网站文本数据集，并提出一种基于RoBERTa-WWM-BiLSTM网络的赌博文本侦测模型。实验表明，在自建数据集上，RoBERTa-WWM-BiLSTM模型的F1值为99.05%,与当前最优主流分类模型RoBERTa-WWM相比提高了1.28百分...

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