期刊簡(jiǎn)介

　　《計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索》是由中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部主管、華北計(jì)算技術(shù)研究所主辦的國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行的計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)級(jí)高級(jí)學(xué)術(shù)期刊，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)刊，工業(yè)和信息化部?jī)?yōu)秀科技期刊，中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)源期刊(中國(guó)科技核心期刊)，中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源期刊，并被“萬(wàn)方數(shù)據(jù)--數(shù)字化期刊群”、“中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(kù)”、“中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)”、“美國(guó)《劍橋科學(xué)文摘(CSA)》”、“波蘭《哥白尼索引》”收錄。 內(nèi)容包括高性能計(jì)算機(jī)，體系結(jié)構(gòu)、并行處理，計(jì)算機(jī)科學(xué)新理論、算法設(shè)計(jì)與分析、人工智能與模式識(shí)別、系統(tǒng)軟件，軟件工程、數(shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、信息安全、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、虛擬現(xiàn)實(shí)、多媒體技術(shù)及交叉學(xué)科的相互滲透和新理論的衍生等(如：認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)信息學(xué)、量子信息學(xué)、生物信息學(xué)等)。

　　歷史沿革

　　現(xiàn)用刊名：計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索

　　創(chuàng)刊時(shí)間：2007

　　該刊被以下數(shù)據(jù)庫(kù)收錄：

　　Pж(AJ) 文摘雜志(俄)(2011)

　　獲獎(jiǎng)情況

　　工業(yè)和信息化部?jī)?yōu)秀科技期刊;

　　中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)優(yōu)秀會(huì)刊

　　國(guó)外數(shù)據(jù)庫(kù)收錄：

　　本刊MARC數(shù)據(jù) 本刊DC數(shù)據(jù)

　　國(guó)家圖書(shū)館館藏 上海圖書(shū)館館藏

　　辦刊方針

　　本刊堅(jiān)持“雙百”方針，傳播計(jì)算機(jī)信息，把握行業(yè)動(dòng)態(tài)，探索計(jì)算機(jī)發(fā)展規(guī)律，開(kāi)拓計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)發(fā)展新思路，促進(jìn)科技交流。

　　刊登內(nèi)容

　　本刊堅(jiān)持刊登計(jì)算機(jī)(硬件、軟件)各學(xué)科具有創(chuàng)新性、前沿性、導(dǎo)向性、開(kāi)拓性及探索性的科研成果。刊登內(nèi)容提要：高性能計(jì)算機(jī)，體系結(jié)構(gòu)、并行處理，計(jì)算機(jī)科學(xué)新理論、算法設(shè)計(jì)與分析、人工智能與模式識(shí)別、系統(tǒng)軟件，軟件工程、數(shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、信息安全、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、虛擬現(xiàn)實(shí)、多媒體技術(shù)及交叉學(xué)科的相互滲透和新理論的衍生等(如：認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)信息學(xué)、量子信息學(xué)、生物信息學(xué)等)。

　　讀者對(duì)象

　　本刊讀者為計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)科研開(kāi)發(fā)人員、工程技術(shù)人員及大專院校師生。

　　主要欄目

　　本刊設(shè)有綜述·探索、簡(jiǎn)訊、學(xué)術(shù)研究、專題報(bào)導(dǎo)、專題報(bào)導(dǎo)等欄目。

　　收錄情況

　　國(guó)家新聞出版總署收錄　被列為“中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源期刊”，并被“萬(wàn)方數(shù)據(jù)——數(shù)字化期刊群”、“中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(kù)”、“美國(guó)《劍橋科學(xué)文摘(CSA)》”、“波蘭《哥白尼索引》”收錄。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　1. 《計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索》編輯委員會(huì)

　　2. 《計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索》投稿須知

　　3. 三維形狀特征提取技術(shù)研究進(jìn)展劉璇，李海生，蔡強(qiáng)，曹健，LIU Xuan，LI Haisheng，CAI Qiang，CAO Jian

　　4. 基于GPU平臺(tái)的有效字典壓縮與解壓縮技術(shù)覃子姍，顧璠，秦曉科，陳銘松，QIN Zishan，GU Fan，QIN Xiaoke，CHEN Mingsong

　　5. 基于圖形信息的HEVC幀間預(yù)測(cè)快速算法張強(qiáng)，袁春，ZHANG Qiang，YUAN Chun

　　6. HPC機(jī)群分布式強(qiáng)制訪問(wèn)控制技術(shù)可行性研究霍建同，李云春，楊秀梅，HUO Jiantong，LI Yunchun，YANG Xiumei

　　7. 歡迎訂閱2014年《計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索》、《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》雜志

　　8. 面向移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用的跨平臺(tái)自適應(yīng)軟件框架孫輝，洪學(xué)志，許暢，馬曉星，SUN Hui，HONG Xuezhi，XU Chang，MA Xiaoxing

　　9. 服務(wù)化軟件系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)資源動(dòng)態(tài)分配方法王歡歡，陳碧歡，彭鑫，趙文耘，WANG Huanhuan，CHEN Bihuan，PENG Xin，ZHAO Wenyun

　　10. J2EE應(yīng)用軟件的架構(gòu)安全評(píng)估方法杜長(zhǎng)霄，李曉紅，石紅，馮志勇，DU Changxiao，LI Xiaohong，SHI Hong，F(xiàn)ENG Zhiyong

　　11. 滿足原子事務(wù)的QoS感知的自適應(yīng)服務(wù)選擇楊榮，李兵，杜寶同，熊偉，何鵬，YANG Rong，LI Bing，DU Baotong，XIONG Wei，HE Peng

　　12. CCA三支決策模型的邊界域樣本處理張燕平，鄒慧錦，邢航，趙姝，ZHANG Yanping，ZOU Huijin，XING Hang，ZHAO Shu

　　13. 多覆蓋近似空間中的粗糙集模型王麗娟，楊習(xí)貝，吳陳，WANG Lijuan，YANG Xibei，WU Chen

　　14. 計(jì)算文本的情感描述值的算法齊保元，史忠植，QI Baoyuan，SHI Zhongzhi

　　通信技術(shù)雜志投稿：信息技術(shù)在體育教學(xué)中的應(yīng)用

　　摘 要：隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，信息技術(shù)越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，怎樣把信息技術(shù)與體育課程有效整合，達(dá)到課堂教學(xué)效果的最優(yōu)化是每位體育教師所面臨的課題。本文結(jié)合自身的實(shí)踐，做了有益的嘗試。

　　關(guān)鍵詞：通信技術(shù)雜志,信息技術(shù), 體育

　　在新課標(biāo)下，如何做到將信息技術(shù)合理應(yīng)用到體育教學(xué)中，激發(fā)學(xué)生興趣，開(kāi)發(fā)教學(xué)資源，優(yōu)化教學(xué)過(guò)程呢?筆者結(jié)合個(gè)人教學(xué)實(shí)際，談?wù)勛约旱目捶ā?/p>

　　一、運(yùn)用信息技術(shù)可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣

　　由于學(xué)生感興趣的體育項(xiàng)目各不相同，面對(duì)自己不喜歡的項(xiàng)目教學(xué)，部分學(xué)生不能積極參與其中，導(dǎo)致教學(xué)效果不佳。將信息技術(shù)與體育課程相整合，能夠改變傳統(tǒng)的教學(xué)方法和學(xué)習(xí)方法，調(diào)節(jié)課堂氣氛，有利于創(chuàng)設(shè)良好的學(xué)習(xí)情境，從而激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。如：在進(jìn)行籃球教學(xué)時(shí)，筆者先播放一段NBA五佳球集錦，學(xué)生看后不僅僅是發(fā)自內(nèi)心的贊嘆和驚喜，并且躍躍欲試，這樣提高了他們參與籃球運(yùn)動(dòng)的熱情，激發(fā)了興趣，變“要我學(xué)”為“我要學(xué)”，從而充分發(fā)揮了學(xué)生的主體地位。

　　計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索最新期刊目錄

知識(shí)圖譜補(bǔ)全研究綜述————作者：昂格魯瑪;王斯日古楞;斯琴圖;

摘要：知識(shí)圖譜已在眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，顯著推進(jìn)了人工智能相關(guān)任務(wù)的發(fā)展。然而，知識(shí)圖譜在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨知識(shí)不完備的挑戰(zhàn)，這一挑戰(zhàn)嚴(yán)重限制了知識(shí)圖譜在下游任務(wù)中的應(yīng)用效果。知識(shí)圖譜補(bǔ)全任務(wù)能夠預(yù)測(cè)知識(shí)圖譜中缺失的連接，以解決知識(shí)不完備的問(wèn)題。文章對(duì)知識(shí)圖譜及其補(bǔ)全的研究背景進(jìn)行了梳理，根據(jù)知識(shí)圖譜中信息來(lái)源的不同，對(duì)現(xiàn)有的知識(shí)圖譜補(bǔ)全方法進(jìn)行了系統(tǒng)分類，并詳細(xì)介紹了各類方法的特點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)，探討...

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法輕量化研究綜述————作者：董甲東;桑飛虎;郭慶虎;陳琳;鄭春香;

摘要：隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，隨著算法不斷演進(jìn)，一系列挑戰(zhàn)也逐漸浮現(xiàn)：模型復(fù)雜度增加導(dǎo)致參數(shù)量和計(jì)算量急劇膨脹，進(jìn)而使得運(yùn)行速度下降，難以滿足高實(shí)時(shí)性應(yīng)用場(chǎng)景需求；算法對(duì)硬件性能高要求，限制其在移動(dòng)設(shè)備和邊緣計(jì)算等資源受限環(huán)境中高效部署，縮小其應(yīng)用范圍；訓(xùn)練成本顯著上升，包括對(duì)大量計(jì)算資源和長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練需求，也阻礙模型快速迭代。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，目標(biāo)...

針對(duì)SKINNY算法的改進(jìn)差分故障攻擊方法————作者：武小年;楊濟(jì)銘;張潤(rùn)蓮;

摘要：現(xiàn)有針對(duì)SKINNY算法的差分故障攻擊存在需要注入的故障數(shù)量多、密鑰搜索復(fù)雜度高及攻擊執(zhí)行時(shí)間長(zhǎng)且密鑰空間可能會(huì)有剩余等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題，提出一種基于雙半字節(jié)/雙字節(jié)故障的差分故障攻擊模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)SKINNY-64-64算法和SKINNY-128-128算法的差分故障攻擊。該模型允許攻擊者對(duì)微調(diào)進(jìn)行訪問(wèn)和完全控制，并假設(shè)可調(diào)密鑰輸入有一個(gè)固定的調(diào)整，在SKINNY-64-64算法和SKINNY-...

少樣本運(yùn)動(dòng)模式學(xué)習(xí)與視頻生成控制策略————作者：馮思聰;彭力;

摘要：隨著深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展，擴(kuò)散模型在圖像生成與視頻生成領(lǐng)域取得了顯著成效，使文本驅(qū)動(dòng)的視頻生成逐漸成為研究熱點(diǎn)。然而，現(xiàn)有的文本生成視頻模型仍面臨諸多挑戰(zhàn)，例如，高昂的訓(xùn)練成本與龐大的數(shù)據(jù)需求限制了模型的應(yīng)用場(chǎng)景，同時(shí)在視頻內(nèi)容的交互式編輯能力方面關(guān)注不足，難以滿足多樣化的生成需求。針對(duì)以上挑戰(zhàn)，提出一種通過(guò)少樣本學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)掩碼引導(dǎo)視頻生成網(wǎng)絡(luò)（Dynamic Mask-guided Video G...

基于深度學(xué)習(xí)的多人異常行為檢測(cè)研究綜述————作者：王言杰;王曉強(qiáng);趙劉銳;莊旭菲;

摘要：隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，異常行為檢測(cè)已經(jīng)從傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)階段轉(zhuǎn)向了深度學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用，并且異常行為檢測(cè)的研究焦點(diǎn)從單人異常行為轉(zhuǎn)向多人異常行為。基于深度學(xué)習(xí)的多人異常行為檢測(cè)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。對(duì)于多人異常行為檢測(cè)來(lái)說(shuō)，需要根據(jù)場(chǎng)景的不同選擇合適的特征提取方法與異常行為檢測(cè)方法。為了使研究者對(duì)現(xiàn)存的基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法和在多人場(chǎng)景下的異常行為檢測(cè)方法有清晰而系統(tǒng)的了解。本文...

去中心化聯(lián)邦學(xué)習(xí)綜述————作者：陳麗芳;許愷龍;趙人喆;韓陽(yáng);代琪;

摘要：隨著大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)，集中式聯(lián)邦學(xué)習(xí)面臨數(shù)據(jù)處理和隱私保護(hù)的挑戰(zhàn)。去中心化聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過(guò)消除對(duì)中心服務(wù)器的依賴，增強(qiáng)了系統(tǒng)容錯(cuò)性和適應(yīng)性，同時(shí)分散通信負(fù)載，顯著提升了隱私保護(hù)水平。本文系統(tǒng)性地闡述了集中式聯(lián)邦學(xué)習(xí)與去中心化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基本原理，并通過(guò)多維度對(duì)比分析體現(xiàn)兩者差異。在此基礎(chǔ)上，深入探討了去中心化聯(lián)邦學(xué)習(xí)在通信優(yōu)化、隱私保護(hù)機(jī)制、模型聚合策略等方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)與創(chuàng)新方法。同時(shí)，全面分析...

水下圖像的三步式色彩校正與多尺度對(duì)比度增強(qiáng)————作者：江巨浪;張高興;徐光豪;劉娟;

摘要：由于水下介質(zhì)對(duì)光的吸收和散射效應(yīng)，水下成像通常存在顏色失真、對(duì)比度退化和細(xì)節(jié)模糊。提出了一種改進(jìn)的水下圖像色彩校正方法，處理過(guò)程包括局部自適應(yīng)的弱通道補(bǔ)償、直方圖拉伸與基于冪次變換的白平衡三個(gè)步驟。對(duì)于色彩校正后的圖像，采用邊緣銳化、局部增強(qiáng)與全局增強(qiáng)的聯(lián)合處理方法充分增強(qiáng)圖像中多種尺度的特征信息。基于拉普拉斯金字塔的分解與重構(gòu)，對(duì)多種尺度的對(duì)比度增強(qiáng)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合。包含Macbeth色卡的水下...

U-Net及其變體在視網(wǎng)膜血管自動(dòng)分割中的應(yīng)用研究————作者：劉艷艷;董彥如;張凱;王曉燕;王旭;

摘要：視網(wǎng)膜血管分割研究旨在促進(jìn)眼底疾病的早期診斷及病變分析，為醫(yī)生評(píng)估患者眼部健康狀況提供重要依據(jù)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展為視網(wǎng)膜血管圖像分割帶來(lái)了新方法和分割性能的新突破，U-Net以出色的性能表現(xiàn)成為該領(lǐng)域的主流分割模型，備受研究人員青睞。本文詳細(xì)整理了近年來(lái)U-Net及其改進(jìn)模型在視網(wǎng)膜血管分割領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展，在介紹視網(wǎng)膜血管分割常用數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，概述U-Net模型及其主要結(jié)構(gòu)改進(jìn)策...

重疊感受野間隙耦合的方向差分運(yùn)動(dòng)感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)————作者：陶星宇;胡濱;

摘要：認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，脊椎動(dòng)物視網(wǎng)膜存在方向差分神經(jīng)元（Object Motion Selective and Direction Selective， OMS-DS），具有局部-全局方向差異偏好的視覺(jué)神經(jīng)響應(yīng)特性，有助動(dòng)態(tài)視覺(jué)場(chǎng)景中區(qū)分前景局部和背景全局之間的運(yùn)動(dòng)差異，但目前尚未有該神經(jīng)特性在視覺(jué)運(yùn)動(dòng)感知問(wèn)題研究的計(jì)算模型報(bào)道。針對(duì)該問(wèn)題，基于蠑螈視網(wǎng)膜差分運(yùn)動(dòng)響應(yīng)特性，提出一種方向差分運(yùn)動(dòng)感知...

基于人體部位信息輔助的行人重識(shí)別方法————作者：趙炳濤;張繼;儲(chǔ)開(kāi)斌;王洪元;

摘要：遮擋問(wèn)題是行人重識(shí)別領(lǐng)域的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，尤其在復(fù)雜背景、多視角和動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下，容易導(dǎo)致行人特征信息缺失，嚴(yán)重影響模型的判別能力。針對(duì)上述挑戰(zhàn)，本文在全尺度網(wǎng)絡(luò)（OSNet）基礎(chǔ)上，提出一種融合人體部位信息的多尺度行人重識(shí)別模型，以提升網(wǎng)絡(luò)在遮擋場(chǎng)景下的識(shí)別精度。該模型在特征提取階段引入多尺度混合注意力殘差塊，結(jié)合CBAM與EMA注意力機(jī)制對(duì)不同尺度的特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)，增強(qiáng)關(guān)鍵區(qū)域的表示能力；在特征匹配階...

一種結(jié)合多尺度處理和輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像去霧算法————作者：譚永前;曾凡菊;

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)物理模型去霧算法處理后易產(chǎn)生光暈效應(yīng)、邊緣模糊、顏色失真與對(duì)比度失衡等問(wèn)題，提出一種結(jié)合多尺度處理和輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像去霧算法。首先，通過(guò)生成不同曝光水平的圖像，捕獲不同照度區(qū)域的紋理特征，融合不同曝光下的暗通道信息，實(shí)現(xiàn)了更全面的場(chǎng)景描述。然后利用小波變換對(duì)多尺度暗通道先驗(yàn)估計(jì)透射率和多尺度伽馬校正圖像估計(jì)透射率進(jìn)行融合，并通過(guò)非銳化掩模引導(dǎo)濾波進(jìn)行優(yōu)化，增強(qiáng)其邊緣保持能力；同時(shí)引入自...

認(rèn)知結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)建模和遺忘顯式計(jì)算的知識(shí)追蹤模型————作者：張維;羅佩華;李志新;龔中偉;宋玲玲;

摘要：知識(shí)追蹤任務(wù)旨在根據(jù)學(xué)生歷史學(xué)習(xí)記錄來(lái)估計(jì)學(xué)生的知識(shí)掌握程度，其中準(zhǔn)確建模學(xué)習(xí)和遺忘行為是精準(zhǔn)刻畫學(xué)生知識(shí)狀態(tài)的關(guān)鍵。現(xiàn)有方法通常基于學(xué)生靜態(tài)知識(shí)結(jié)構(gòu)對(duì)學(xué)習(xí)行為進(jìn)行建模，并通過(guò)拼接時(shí)間特征和交互信息的隱式方式以改進(jìn)遺忘建模。然而，學(xué)生的認(rèn)知結(jié)構(gòu)是隨時(shí)間變化的，且隱式處理時(shí)間特征不能充分利用時(shí)間信息。為了解決上述問(wèn)題，提出了一種認(rèn)知結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)建模和遺忘顯式計(jì)算的知識(shí)追蹤方法（CSFKT），以更好地捕獲...

面向高動(dòng)態(tài)大規(guī)模衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的層次穩(wěn)定路由算法————作者：桑環(huán)宇;楊雅婷;陳東惠;嵩天;

摘要：大規(guī)模低軌衛(wèi)星星座的部署將為全球提供高速、穩(wěn)定的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，在滿足未來(lái)6G網(wǎng)絡(luò)對(duì)低時(shí)延和高可靠性需求方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。然而，由于低軌衛(wèi)星的高速移動(dòng)，其相對(duì)位置和星間鏈路頻繁變化，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涑掷m(xù)動(dòng)態(tài)調(diào)整，引發(fā)路由更新頻繁、數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定等問(wèn)題，難以滿足互聯(lián)網(wǎng)通信對(duì)穩(wěn)定性和可靠性的要求。為了解決上述問(wèn)題，本文提出了一種低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的穩(wěn)定路由算法，通過(guò)引入穩(wěn)定路徑問(wèn)題模型，綜合考慮路由穩(wěn)定性和通信性...

等分直方圖均衡和高頻強(qiáng)化的低光照?qǐng)D像增強(qiáng)————作者：聶豐英;萬(wàn)里勇;

摘要：低光照條件下的成像，往往亮度較暗，對(duì)比度較低，圖像信息不清晰，而現(xiàn)有的圖像增強(qiáng)方法對(duì)圖像的亮度、對(duì)比度和清晰度的改善不足。本文提出一種等分直方圖均衡和高頻強(qiáng)化的低光照?qǐng)D像增強(qiáng)方法。首先，借助于HSI顏色空間中亮度分量與顏色分量獨(dú)立的特性，將圖像轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，根據(jù)Retinex理論并結(jié)合高斯濾波將亮度圖像分解為低頻圖像和高頻圖像；然后，針對(duì)低頻圖像提出一種等分直方圖均衡方法，將低頻圖像的灰度...

多層次通道融合語(yǔ)音情感識(shí)別方法————作者：張麗敏;李揚(yáng);蔡浩;燕浩;

摘要：語(yǔ)音情感識(shí)別是機(jī)器情感認(rèn)知能力的關(guān)鍵，對(duì)于提高人機(jī)交互質(zhì)量至關(guān)重要。然而，現(xiàn)有研究多聚焦于淺層特征的分析，忽略了多特征融合的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)數(shù)據(jù)樣本量有限，影響了模型的泛化能力，導(dǎo)致語(yǔ)音情感識(shí)別準(zhǔn)確率不夠理想。為了進(jìn)一步提高語(yǔ)音情感識(shí)別的準(zhǔn)確率，提出一種基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)和多層次通道融合的語(yǔ)音情感識(shí)別新方法。首先，將原始語(yǔ)音加入高斯白噪聲、音高轉(zhuǎn)換和混合處理三種方法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，提高模型的魯棒性。其次，提出一...

視覺(jué)Mamba：結(jié)構(gòu)、應(yīng)用與前景————作者：張?chǎng)?智敏;薩茹拉;阿日木扎;

摘要：傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks， CNN）因感受野受限難以建模全局特征，視覺(jué)Transformer雖具備序列建模優(yōu)勢(shì)，卻面臨二次計(jì)算復(fù)雜度的問(wèn)題，給圖像處理提出了嚴(yán)峻的計(jì)算挑戰(zhàn)。為此，研究者開(kāi)始探索兼具高效計(jì)算與全局感知能力的新型架構(gòu)，基于狀態(tài)空間模型（State Space Models， SSMs）的視覺(jué)Mamba模型保留序列建模能力的同時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)...

零樣本多語(yǔ)言神經(jīng)機(jī)器翻譯綜述————作者：肖增;王斯日古楞;斯琴圖;

摘要：在多語(yǔ)言神經(jīng)機(jī)器翻譯中，零樣本翻譯是一個(gè)重要的研究方向，其旨在使模型能夠翻譯訓(xùn)練過(guò)程中從未見(jiàn)過(guò)的語(yǔ)言對(duì)，實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言遷移學(xué)習(xí)。然而，現(xiàn)有多語(yǔ)言模型在處理未見(jiàn)過(guò)語(yǔ)言對(duì)時(shí)，仍面臨諸如語(yǔ)義偏移、翻譯質(zhì)量不穩(wěn)定、語(yǔ)言方向不對(duì)稱等問(wèn)題，嚴(yán)重影響了翻譯效果的可靠性與一致性。為系統(tǒng)性梳理該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，本文圍繞“多語(yǔ)言模型構(gòu)建方式對(duì)零樣本翻譯性能的影響”這一核心問(wèn)題展開(kāi)綜述，旨在為后續(xù)研究者提供理論支持和方法借...

通信-感知-計(jì)算融合：關(guān)鍵技術(shù)、挑戰(zhàn)與未來(lái)趨勢(shì)————作者：劉壯;吳宇赫;陳雨然;劉芮彤;董晏寧;趙軍;

摘要：在構(gòu)建未來(lái)高度融合的物理與數(shù)字世界中，通信、感知與計(jì)算的深度整合已成為下一代智能網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)，本文聚焦于通信-感知-計(jì)算融合（ISCC）技術(shù)，系統(tǒng)剖析了其理論與應(yīng)用價(jià)值。文章首先從技術(shù)演進(jìn)和新興需求出發(fā)，明確了ISCC在提升系統(tǒng)智能化、降低時(shí)延和優(yōu)化資源利用方面的關(guān)鍵作用，尤其是在滿足沉浸式擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（XR）、全息通信和自動(dòng)駕駛等新興業(yè)務(wù)需求中的必要性；其次，本文深入探討了ISCC的核心技術(shù)體系，...

反思性思維鏈在智能車任務(wù)級(jí)控制中的應(yīng)用研究————作者：錢鵬;儲(chǔ)開(kāi)斌;殷聰聰;黃思涵;

摘要：現(xiàn)階段，大語(yǔ)言模型在處理復(fù)雜的長(zhǎng)程任務(wù)推理時(shí)仍面臨“幻覺(jué)”等問(wèn)題，這對(duì)機(jī)器人控制構(gòu)成了重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的思維鏈（Chain of Thought，CoT）技術(shù)在應(yīng)對(duì)多模態(tài)信息整合與錯(cuò)誤校正方面仍存在局限。為此，本文提出一種基于反思性思維鏈的大模型微調(diào)方法，以提升大語(yǔ)言模型在智能小車任務(wù)級(jí)控制中的規(guī)劃能力。本研究以ChatGLM2-6B模型為基礎(chǔ)，結(jié)合P-Tuning v2微調(diào)技術(shù)實(shí)現(xiàn)深度提示優(yōu)化，構(gòu)...

基于超圖雙重注意力機(jī)制的多模態(tài)謠言檢測(cè)模型————作者：王安然;袁得崳;潘語(yǔ)泉;賈源;

摘要：針對(duì)現(xiàn)有圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在多模態(tài)新聞謠言檢測(cè)任務(wù)中難以有效建模謠言傳播過(guò)程中的復(fù)雜多節(jié)點(diǎn)關(guān)系、且對(duì)節(jié)點(diǎn)自身所含的多模態(tài)特征信息挖掘不足的問(wèn)題，本文提出了一種融合圖文及情感等多模態(tài)特征的節(jié)點(diǎn)嵌入的超圖網(wǎng)絡(luò)謠言檢測(cè)模型，該方法首先融合包含圖文以及情感等多模態(tài)特征作為初始節(jié)點(diǎn)嵌入，然后將融合后的節(jié)點(diǎn)特征導(dǎo)入我們構(gòu)建的多重關(guān)系的超圖結(jié)構(gòu)中，最后在對(duì)節(jié)點(diǎn)和超邊的使用雙重注意力機(jī)制中提升新聞關(guān)系和傳播模式的識(shí)別...

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