【期刊簡介】

　　《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》雜志是由中華人民共和國工業(yè)和信息化部華北計(jì)算技術(shù)研究所主辦的、面向中高級(jí)計(jì)算機(jī)專業(yè)工作者的學(xué)術(shù)刊物。《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》是一本面向計(jì)算機(jī)全行業(yè)的綜合性學(xué)術(shù)刊物，覆蓋面寬、信息量大、報(bào)道及時(shí)是本刊的服務(wù)宗旨。多年來，本刊堅(jiān)持走學(xué)術(shù)與實(shí)踐相結(jié)合的道路，在內(nèi)容上既注重理論的先進(jìn)性又兼顧實(shí)用技術(shù)的廣泛性，在促進(jìn)學(xué)術(shù)交流的同時(shí)，推進(jìn)了科技成果的轉(zhuǎn)化。

　　【辦刊方針】

　　堅(jiān)持走學(xué)術(shù)與實(shí)踐相結(jié)合的道路，在內(nèi)容上既注重理論的先進(jìn)性又兼顧實(shí)用技術(shù)的廣泛性，在促進(jìn)學(xué)術(shù)交流的同時(shí)，推進(jìn)了科技成果的轉(zhuǎn)化。覆蓋面寬、信息量大、報(bào)道及時(shí)是本刊的服務(wù)宗旨。

　　【報(bào)導(dǎo)范圍 】

　　行業(yè)最新發(fā)展動(dòng)態(tài)與最新研究成果;具有先進(jìn)性和推廣價(jià)值的工程方案;有獨(dú)立和創(chuàng)新見解的學(xué)術(shù)報(bào)告;先進(jìn)實(shí)用、有一定廣泛性的開發(fā)成果。

　　【主要欄目】

　　博士論壇

　　網(wǎng)絡(luò)、通信與安全

　　數(shù)據(jù)庫、信號(hào)與信息處理

　　工程與應(yīng)用

　　獲獎(jiǎng)情況

　　全國計(jì)算機(jī)類中文核心期刊

　　中國電子學(xué)會(huì)一級(jí)會(huì)刊

　　中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)刊

　　【訂閱方式】

　　《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》為旬刊，大16開，248頁正文，每月1日、11日、21日出版，每期定價(jià)38.5元，全年36期總訂價(jià)1386元，郵發(fā)代號(hào)：82-605。訂閱可到各地郵局或 《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》編輯部訂閱。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄　獲獎(jiǎng)情況

　　中國期刊方陣雙效期刊

　　2005-2006年度、2006-2007年度、2007-2008年度連續(xù)3年獲得工信部電子精品科技期刊獎(jiǎng)

　　2008年度中國精品科技期刊獎(jiǎng)。

　　國外數(shù)據(jù)庫收錄

　　俄羅斯文摘雜志

　　英國物理學(xué)、電技術(shù)、計(jì)算機(jī)及控制信息社數(shù)據(jù)庫

　　【獲獎(jiǎng)情況】

　　中國期刊方陣雙效期刊;2005-2006年度、2006-2007年度、2007-2008年度連續(xù)3年獲得工信部電子精品科技期刊獎(jiǎng);2008年度中國精品科技期刊獎(jiǎng)。

　　國外數(shù)據(jù)庫收錄：世界紡織文摘、數(shù)學(xué)評(píng)論

　　【欄目設(shè)置】

　　設(shè)有博士論壇、學(xué)術(shù)探討、開發(fā)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫與信息處理、網(wǎng)絡(luò)與通信及工程與應(yīng)用等欄目。

　　信息管理論文范文：信息化時(shí)代旅游文化景區(qū)建設(shè)

　　[摘要]如何提升旅游文化景區(qū)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，吸引越來越多的游客，是制約當(dāng)今旅游文化景區(qū)發(fā)展的一個(gè)重要瓶頸。因此，在加強(qiáng)硬件基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的同時(shí)， 要緊跟信息時(shí)代的發(fā)展步伐，有效運(yùn)用現(xiàn)代化的信息技術(shù)手段強(qiáng)化旅游文化景區(qū)的建設(shè)，并堅(jiān)持以游客為本，培育自身獨(dú)特的旅游文化，來適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展以及廣大游客對(duì)現(xiàn)代化旅游文化景區(qū)的發(fā)展需求。

　　[關(guān)鍵詞]信息化時(shí)代,旅游,文化,景區(qū)

　　1、信息化時(shí)代旅游文化景區(qū)建設(shè)概述

　　信息化時(shí)代旅游文化景區(qū)建設(shè)是指充分利用信息技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對(duì)旅游文化景區(qū)的各類資源進(jìn)行加工和整合。數(shù)字化旅游文化景區(qū)建設(shè)作為信息化時(shí)代旅游文化景區(qū)建設(shè)的熱點(diǎn)問題，一方面是信息時(shí)代向我們提出的要求，另一方面也是風(fēng)景名勝區(qū)事業(yè)發(fā)展和信息技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果。數(shù)字化旅游文化景區(qū)建設(shè)是按照統(tǒng)一的規(guī)范和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)旅游文化景區(qū)的管理系統(tǒng)、交通管理系統(tǒng)、游客服務(wù)系統(tǒng)、安全應(yīng)急系統(tǒng)等的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的數(shù)字化建設(shè)，并通過網(wǎng)絡(luò)化信息共享，建立具有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)共享平臺(tái)、數(shù)據(jù)處理平臺(tái)等。它是由景區(qū)數(shù)字化技術(shù)、景區(qū)數(shù)字化業(yè)務(wù)模塊以及景區(qū)數(shù)字化的應(yīng)用服務(wù)三個(gè)方面組成的。

　　計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用最新期刊目錄

融合HVI顏色空間和Mamba的低照度圖像增強(qiáng)————作者：陳景霞;李燚卓;李婉;

摘要：在低照度環(huán)境下采集的圖像往往面臨整體亮度不足、噪聲干擾嚴(yán)重、對(duì)比度下降以及細(xì)節(jié)信息丟失等挑戰(zhàn)。現(xiàn)有的低照度圖像增強(qiáng)方法大多基于RGB或HSV顏色空間進(jìn)行處理，這些方法在增強(qiáng)過程中容易導(dǎo)致顏色失真、黑色偽影等問題。為了解決上述問題，提出了融合HVI顏色空間和Mamba的低照度圖像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)HVIMamba。首先，將低照度圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換至HVI顏色空間；其次，根據(jù)HVI顏色空間的特性，設(shè)計(jì)了交...

D3F-DET：輕量化多尺度融合的路面缺陷檢測(cè)算法————作者：賈翔宇;張永宏;闞希;朱靈龍;李旭;

摘要：針對(duì)當(dāng)前道路缺陷檢測(cè)算法檢測(cè)精度低、漏檢誤檢率高、泛化能力欠佳的問題，提出了一種改進(jìn)的輕量化檢測(cè)模型，模型包含三種核心模塊：輕量化雙分支動(dòng)態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)態(tài)重排列自注意力機(jī)制和跨分支交叉特征融合金字塔架構(gòu)。輕量化雙分支動(dòng)態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)通過在雙分支主干間共享信息，減少參數(shù)量的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了特征空間的高效融合；動(dòng)態(tài)重排列自注意力機(jī)制提供動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)的自適應(yīng)特征聚合，顯著提高了對(duì)動(dòng)態(tài)范圍變化目標(biāo)的檢測(cè)精度；跨分支交...

基于YOLO-RAMS的計(jì)算機(jī)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器插槽旋轉(zhuǎn)檢測(cè)算法————作者：陳奧;王琨;賀昊辰;

摘要：針對(duì)計(jì)算機(jī)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器智能化安裝場(chǎng)景中，需要快速精確定位插槽和計(jì)算其角度等問題，提出一種改進(jìn)YOLOv8n-obb的計(jì)算機(jī)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器插槽旋轉(zhuǎn)檢測(cè)算法YOLO-RAMS。首先，在主干高層設(shè)計(jì)擴(kuò)張重參數(shù)化殘差模塊，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)捕獲稀疏模式的能力，充分提取更豐富的語義特征，并構(gòu)建多速率擴(kuò)張卷積金字塔模塊，提高模型對(duì)全局上下文和細(xì)節(jié)信息的關(guān)注度；其次，在頸部設(shè)計(jì)雙重維度感知特征融合擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)，專注于對(duì)不同...

MBFE-DETR:多尺度邊界特征增強(qiáng)下的無人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)算法————作者：張晞;賴惠成;姜迪;湯靜雯;高古學(xué);袁婷婷;聶源;

摘要：針對(duì)無人機(jī)視角下背景復(fù)雜、小目標(biāo)比例較高且樣本不平衡等問題，提出一種基于改進(jìn)RT-DETR的無人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)算法MBFE-DETR。首先，設(shè)計(jì)一種基于C2f和單頭自注意力模塊的輕量化主干網(wǎng)絡(luò)，降低模型參數(shù)量的同時(shí)提升網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。其次，提出多尺度邊界特征增強(qiáng)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)MBFECN，通過其特有的多尺度邊界特征增強(qiáng)機(jī)制和高效特征融合策略，解決了原模型在保持小目標(biāo)邊界細(xì)節(jié)方面的不足。然后，引入Foca...

融合反事實(shí)與多目標(biāo)優(yōu)化的可解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則缺陷預(yù)測(cè)模型————作者：于巧;蔣佳漩;任思宇;祝義;

摘要：軟件缺陷預(yù)測(cè)是保證軟件質(zhì)量的關(guān)鍵。為了提高軟件缺陷預(yù)測(cè)的性能，研究人員已經(jīng)設(shè)計(jì)出多種缺陷預(yù)測(cè)模型，但大多數(shù)模型在提供預(yù)測(cè)結(jié)果時(shí)透明度較低，使得開發(fā)者難以理解模型內(nèi)部的邏輯和決策過程，從而導(dǎo)致模型的不可解釋性問題。該問題不僅限制了模型的可信度，也阻礙了其在實(shí)際發(fā)展中的應(yīng)用。針對(duì)該問題，本文利用多個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則組合成一個(gè)可解釋的多目標(biāo)優(yōu)化模型，被稱為MoCFR，該模型采用反事實(shí)解釋方法進(jìn)行特征選擇，通過反...

融合多尺度邊緣圖像的三階段大孔圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò)————作者：李云紅;郝特吉;蘇雪平;陳偉重;王梅;馮準(zhǔn)若;李仕博;

摘要：針對(duì)現(xiàn)有圖像修復(fù)方法普遍存在的邊界不清晰、細(xì)節(jié)丟失等問題，提出了一種由殘差網(wǎng)絡(luò)和部分卷積(Partial Convolution)組成的邊緣修復(fù)網(wǎng)絡(luò)。首先，將受損的邊緣圖與灰度圖像連同掩碼，一起輸入到邊緣修復(fù)網(wǎng)絡(luò)，修復(fù)出大致的邊緣細(xì)節(jié)，隨后，利用修復(fù)的邊緣圖填充受損圖像中的孔洞，并將多個(gè)尺度的邊緣分別融合到圖像粗修復(fù)網(wǎng)絡(luò)的卷積層和變換器(Transformer)中。同時(shí)，圖像灰度共生矩陣的地質(zhì)移動(dòng)...

基于輕量化網(wǎng)絡(luò)的電力工器具檢測(cè)算法————作者：李辰晨;宋坤芳;劉莉;余鋒;姜明華;

摘要：在電力現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的復(fù)雜環(huán)境中，規(guī)范使用工器具可以有效降低作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，防止安全事故的發(fā)生。然而，工器具檢測(cè)面臨諸多挑戰(zhàn)，包括目標(biāo)種類繁多、尺度不一以及缺乏專用數(shù)據(jù)集等。此外，現(xiàn)有檢測(cè)算法復(fù)雜度高且計(jì)算量大，難以在資源受限的便攜式設(shè)備上高效運(yùn)行。為解決這些問題，提出了一種基于輕量化網(wǎng)絡(luò)的電力工器具檢測(cè)算法LPT-DA。首先，針對(duì)模型復(fù)雜度高、特征提取能力不足的問題，LPT-DA構(gòu)建了輕量協(xié)同特征感知網(wǎng)絡(luò)L...

無地圖環(huán)境下的四足機(jī)器人魯棒運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法————作者：張瑋奇;趙一凡;趙亮;辛美婷;

摘要：針對(duì)四足機(jī)器人在無全局地圖的復(fù)雜環(huán)境中因自身形狀和各向異性運(yùn)動(dòng)特性導(dǎo)致的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃效率低和穩(wěn)定性差等問題，提出了一種面向無地圖環(huán)境下的四足機(jī)器人分層魯棒運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法。對(duì)于缺乏完整地圖環(huán)境中定義的目標(biāo)位置，前端采用多項(xiàng)式MiniSnap及加權(quán)混合A*算法初始化軌跡，解決軌跡難以跟蹤和容易陷入局部最優(yōu)等問題；同時(shí)，為了提高局部無碰路徑搜索的效率和質(zhì)量，提出在評(píng)價(jià)函數(shù)中引入權(quán)重因子，并約束偏航角和側(cè)向運(yùn)動(dòng)...

圖像級(jí)標(biāo)簽下的弱監(jiān)督語義分割聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)————作者：段苛苛;晏澤;王海浪;

摘要：近年來，利用圖像級(jí)標(biāo)簽作為監(jiān)督信號(hào)的弱監(jiān)督語義分割在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域受到了廣泛的關(guān)注。大多數(shù)現(xiàn)有方法由類激活圖（Class Activation Map，CAM）生成偽標(biāo)簽來促進(jìn)監(jiān)督學(xué)習(xí)過程。然而，受限于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）的局部模式檢測(cè)特性，通過CNN訓(xùn)練得到的CAM往往僅聚焦于物體中最具判別性的部分，導(dǎo)致前景-背景區(qū)分不夠明確。本文提出...

中文語法糾錯(cuò)技術(shù)的研究進(jìn)展綜述————作者：句澤東;程春雷;葉青;彭琳;龔著凡;

摘要：中文語法錯(cuò)誤糾正任務(wù)（Chinese Grammar Error Correction，CGEC）旨在利用自然語言處理技術(shù)自動(dòng)糾正含有語法錯(cuò)誤的中文句子。該任務(wù)致力于提升文本的準(zhǔn)確性與可讀性，增強(qiáng)信息傳遞的效果，在新聞發(fā)布、書刊出版、語音輸入、病歷質(zhì)控等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出其不可或缺的重要性。本文首先回顧了中文語法糾錯(cuò)技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)，介紹了常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)及公開數(shù)據(jù)集，并剖析當(dāng)前中文語法糾錯(cuò)面臨的主要挑戰(zhàn)...

基于增強(qiáng)跨度信息表示的中文命名實(shí)體識(shí)別————作者：楊力益;邢樹禮;毛國君;

摘要：命名實(shí)體識(shí)別是自然語言處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)基本任務(wù)。以往的中文命名實(shí)體識(shí)別方法大多未能充分利用文本跨度本身蘊(yùn)含的語義信息，導(dǎo)致特征提取不足，影響模型識(shí)別效果。此外，鄰近跨度間的關(guān)系也常未得到重視。為解決上述問題，提出一種基于增強(qiáng)跨度信息表示的中文命名實(shí)體識(shí)別方法。該法包含兩個(gè)核心模塊：跨度篩選器負(fù)責(zé)判別實(shí)體與非實(shí)體，其使用嵌入位置信息的首、尾詞元特征表示向量來計(jì)算評(píng)分；跨度分類器使用融合邊界與內(nèi)部信息...

結(jié)合DC-A*與FE-DWA的巡檢機(jī)器人路徑規(guī)劃方法————作者：畢竟;劉俊;

摘要：針對(duì)危化品倉庫中巡檢機(jī)器人的路徑規(guī)劃需求，提出了一種結(jié)合方向約束A* 算法（Directional-Constraint A*，DC-A*）與模糊能耗動(dòng)態(tài)窗口算法 (Fuzzy-Energy Dynamic Window Approach，F(xiàn)E-DWA)的路徑規(guī)劃策略，旨在提升機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的導(dǎo)航能力。首先，針對(duì)A*算法的低搜索效率和路徑不平滑等問題，減少了搜索方向，避免斜穿障礙物頂點(diǎn)，并引入...

基于深度學(xué)習(xí)的加密流量分類研究綜述————作者：王影;王鋼;高雲(yún)鵬;霍闖;

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)流量類型變得復(fù)雜多變。同時(shí)為確保數(shù)據(jù)安全，大量信息通過加密協(xié)議進(jìn)行傳輸，加密條件下流量原始信息不可見，這導(dǎo)致傳統(tǒng)的流量分類方法不再適用。在此背景下，加密流量分類技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它旨在識(shí)別和區(qū)分加密流量的類型和來源。加密流量分類不僅要正確區(qū)分各類已知流量做好流量管控，還要識(shí)別出可能攜帶惡意信息的未知流量做好安全防護(hù)。本文首先介紹了在通用環(huán)境下加密流量分類技術(shù)的研究現(xiàn)狀，從...

車聯(lián)網(wǎng)中基于社交關(guān)系的V2I快速切換認(rèn)證方案————作者：汪自旺;王亮;顏繪理;吳志澤;

摘要：針對(duì)當(dāng)前車聯(lián)網(wǎng)中車輛高速且頻繁移動(dòng)所引發(fā)的在切換認(rèn)證階段算力消耗大及延遲較高的問題，提出了一種基于社交關(guān)系的車輛到基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）快速切換認(rèn)證方案（VISRHA）。首先，路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施間通過雙向身份及完整性認(rèn)證建立自身的社交圈，并將這些關(guān)系記錄到公共區(qū)塊鏈中；其次，VISRHA利用社交節(jié)點(diǎn)間的單次信任傳播和區(qū)塊鏈的不可篡改性，通過智能算法動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)路側(cè)單元（RSU），當(dāng)選定的RSU信任值超過指定...

融合雙重注意力與圖增強(qiáng)的知識(shí)圖譜推理————作者：許智宏;劉秋月;董永峰;王利琴;王旭;

摘要：在當(dāng)前知識(shí)圖譜推理領(lǐng)域，基于序列的推理模型往往只關(guān)注顯性路徑關(guān)系，而忽視了路徑之外的隱性實(shí)體關(guān)系，限制了推理的全面性和準(zhǔn)確性。此外，這些模型在面對(duì)數(shù)據(jù)稀疏問題時(shí)表現(xiàn)出顯著的局限性。針對(duì)以上問題，提出了一種融合雙重注意力與圖增強(qiáng)的知識(shí)圖譜推理框架DAGAR。首先，設(shè)計(jì)了一種融合實(shí)體信息和關(guān)系信息的雙重注意力子圖采樣機(jī)制，對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行有效采樣，同時(shí)對(duì)查詢進(jìn)行增強(qiáng)，有效緩解了數(shù)據(jù)稀疏問題。其次，引入了...

基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)文本摘要研究綜述————作者：其其日力格;斯琴圖;王斯日古楞;

摘要：技術(shù)是自然語言處理領(lǐng)域的重要研究方向，旨在實(shí)現(xiàn)信息的高效壓縮與核心語義的保留。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，基于該技術(shù)的自動(dòng)文本摘要方法逐漸成為主流。本文從抽取式與生成式兩大技術(shù)路線出發(fā)，系統(tǒng)梳理了序列標(biāo)注、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、預(yù)訓(xùn)練語言模型、序列到序列模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)在自動(dòng)文本摘要中的應(yīng)用，并分析了各類模型的優(yōu)缺點(diǎn)。同時(shí)，介紹了自動(dòng)文本摘要領(lǐng)域常用的公開數(shù)據(jù)集、國內(nèi)低資源語言數(shù)據(jù)集及評(píng)價(jià)指標(biāo)。并通過多...

多尺度卷積與自注意力融合下的蛋白質(zhì)翻譯調(diào)控————作者：周渴一;崔競(jìng)松;李嬌嬌;齊浩;

摘要：為了提高對(duì)于蛋白質(zhì)翻譯起始效率的預(yù)測(cè)水準(zhǔn)并挖掘5端非翻譯區(qū)（5’ untranslated region， 5’UTR）序列的隱式語義信息，提出了一種基于多尺度卷積和自注意力機(jī)制相結(jié)合的預(yù)測(cè)模型RiboTIEP（Ribosome Translation Initiation Efficiency Predictor）。模型通過多尺度卷積層的多維度局部特征提取，以及自注意力機(jī)制下的全局特征并行提取，...

改進(jìn)YOLOv11的無人機(jī)小目標(biāo)檢測(cè)算法————作者：劉玉萍;尚翠娟;李明明;

摘要：針對(duì)無人機(jī)小目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中小目標(biāo)像素少、尺度變化大、易受背景干擾的問題，提出一種基于YOLOv11的改進(jìn)算法。首先，設(shè)計(jì)新的ELAN-DC模塊改進(jìn)主干網(wǎng)絡(luò)，在高效層聚合網(wǎng)絡(luò)ELAN的CBS模塊中結(jié)合雙卷積DC，增強(qiáng)模型主干部分的特征提取能力。其次，設(shè)計(jì)一種新的全局到局部雙向特征融合結(jié)構(gòu)GLBiFPN，提升多尺度特征融合的效果。最后，引入動(dòng)態(tài)檢測(cè)頭Dyhead，進(jìn)一步增強(qiáng)模型的檢測(cè)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明...

雙向特征解耦翻譯網(wǎng)絡(luò)用于無監(jiān)督圖像去霧————作者：易偉超;董立泉;劉明;

摘要：近年來，基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法通過對(duì)合成配對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練，取得了顯著的去霧效果。然而，合成數(shù)據(jù)與真實(shí)有霧場(chǎng)景之間存在的巨大域差距限制了模型的泛化能力，使得去霧模型在真實(shí)有霧場(chǎng)景下的表現(xiàn)不盡如人意。為此，本文提出了一種無監(jiān)督去霧方法，稱為雙向特征解耦翻譯網(wǎng)絡(luò)（Bidirectional Feature Disentangled Translation Network，BFDT-Net），將圖像...

無小區(qū)大規(guī)模MIMO的接入點(diǎn)選擇與卸載優(yōu)化————作者：陳麗瓊;楊新元;孫懷英;

摘要：在移動(dòng)邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing，MEC）中，為了滿足低延時(shí)服務(wù)的需求，基于無小區(qū)大規(guī)模多輸入多輸出（Cell-Free Massive MIMO，CF-mMIMO）的MEC系統(tǒng)正在成為一種有效的解決方案。然而，由于接入點(diǎn)集分配的復(fù)雜性和網(wǎng)絡(luò)資源的動(dòng)態(tài)性，MEC系統(tǒng)在接入點(diǎn)分配和延遲優(yōu)化方面面臨挑戰(zhàn)，這也制約了系統(tǒng)的整體效率和用戶體驗(yàn)。針對(duì)上述問題，本文構(gòu)建了一種基于開放...

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