【雜志簡介】

　　《計算機系統應用》是中國科學院主管、中國科學院軟件研究所主辦的、面向國內外公開發行的技術性，應用性強的科技期刊，是《中國核心期刊(遴選)數據庫》收錄期刊，被《中國期刊網》和《中國學術期刊光盤版》全文收錄，是《中國學術期刊綜合評價數據庫》和《中國科學引文數據庫》的來源期刊。

　　本刊的辦刊宗旨是宣傳推廣信息技術在各行各業的應用。

　　重點是宣傳介紹計算機應用系統的建設(包括系統的規劃、設計與開發等方面)、信息技術的應用研究與開發成果以及相關技術的分析，探討與應用。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄　是《中國核心期刊(遴選)數據庫》收錄期刊，被《中國期刊網》和《中國學術期刊光盤版》全文收錄，是《中國學術期刊綜合評價數據庫》和《中國科學引文數據庫》的來源期刊。

　　【欄目設置】

　　主要欄目：IT管理論壇、系統建設、網絡通信、技術研討、開發園地。

　　雜志優秀目錄參考：

　　企業級服務器虛擬化性能評估方法 金俊才，許超超，JIN Jun-Cai，XU Chao-Chao

　　基于MQTT協議IM的研究和實現 賈軍營，王月鵬，王少華，JIA Jun-Ying，WANG Yue-Peng，WANG Shao-Hua

　　基于用戶偏好和項目屬性的協同過濾推薦算法 姚平平，鄒東升，牛寶君，YAO Ping-Ping，ZOU Dong-Sheng，NIU Bao-Jun

　　基于分塊信息熵的彩色圖像融合算法 杜欣宇，陳麗芳，劉淵，DU Xin-Yu，CHEN Li-Fang，LIU Yuan

　　網絡環境下智能產品閉環全生命周期管理系統 徐亭，程健，許宜春，XU Ting，CHENG Jian，XU Yi-Chun

　　一種對象化并行計算框架 唐云善，繆巍巍，TANG Yun-Shan，MIAO Wei-Wei

　　智能統計分析系統 曹占峰，劉海濤，張啟偉，CAO Zhan-Feng，LIU Hai-Tao，ZHANG Qi-Wei

　　業務流程柔性配置的研究和實現 李耀芳，彭慧卿，李保清，乜聚科，LI Yao-Fang，PENG Hui-Qing，LI Bao-Qing，NIE Ju-Ke

　　某型飛機空中加受油訓練模擬器的研制 謝保川，范毅晟，曾鳴，李雪青，陳磊，XIE Bao-Chuan，FAN Yi-Sheng，ZENG Ming，LI Xue-Qing，CHEN Lei

　　基于3G和STM32的現代農業數據采集系統 周繼裕，韋志遠，ZHOU Ji-Yu，WEI Zhi-Yuan

　　基于ZigBee無線傳感器網絡的實驗室智能教學系統 徐向藝，王建璽，XU Xiang-Yi，WANG Jian-Xi

　　基于分布式GPU的彩虹表密碼攻擊系統 李聰，葉猛，江舟，高明，LI Cong，YE Meng，JIANG Zhou，GAO Ming

　　基于J2ME和J2EE的移動醫療咨詢系統 張國平，鄭均輝，李亞麗，ZHANG Guo-Ping，ZHENG Jun-Hui，LI Ya-Li

　　基于網絡的冷軋輥系信息化管理系統 張志軍，曹秀爽，ZHANG Zhi-Jun，CAO Xiu-Shuang

　　基于Robot Framework的MVC GUI模塊自動化測試框架 梁思秋，葛華勇，Liang Si-Qiu，GE Hua-Yong

　　改進的最小鏈接負載均衡調度算法 陳燕升，張贊波，任江濤，CHEN Yan-Sheng，ZHANG Zan-Bo，REN Jiang-Tao

　　改進的多策略的概念相似度計算方法 孫海真，謝穎華，SUN Hai-Zhen，XIE Ying-Hua

　　電子科技論文發表：基于北斗搜尋救助定位系統的定位終端設計

　　摘 要：北斗搜尋救助定位終端是整個系統的核心，該文設計了一套適用于弱勢群體定位終端，重點講述了該終端的定位模塊、單片機模塊以及無線通信模塊的電路設計，并通過硬件電路調試，將終端成功運行起來，北斗接收終端通過串口調試助手進行測試，結果表明北斗接收機能夠正常接收來自北斗衛星和GPS衛星的導航信息，并且能接收和發送短信。

　　關鍵詞：北斗衛星,定位終端,無線通信

　　現今我們在不熟悉的場所唯一依賴的 GPS或衛星電話，這些對老人、兒童以及智障人士來說無疑是毫無用處的，而危險無處不在，如果無法及時掌握這些人的動態信息，可能會導致悲劇的發生。因此設計一套基于北斗衛星導航的搜尋救助系統是非常有必要的。在搜尋救助系統中定位終端需要帶在行人的身上，才可以對其進行實時的監控、跟蹤，因此如何設計較小的定位終端在搜尋救助定位系統中有著至關重要的地位。在終端的設計中，文章采用了體積較小的BD/GPS雙模定位模塊UM220。TC35i模塊作為無線通信模塊。采用C8051F380單片機，一方面可以控制北斗模塊的位置信息的接收，另一方面可以控制無線通信模塊與遠程服務器進行通信。

　　計算機系統應用最新期刊目錄

基于局部區域相關信息的圖像編輯算法————作者：王志茹;藺素珍;王彥博;李大威;侯驍倫;

摘要：針對現有圖像編輯方法存在編輯結果不自然、不能很好模擬圖像閉塞內容的問題,提出基于局部區域相關信息的圖像編輯算法.首先,獲取圖像編輯區域和剩余區域的掩碼,使用預訓練的StyleGAN2模型和掩碼分別得到編輯區域和剩余區域的雅可比矩陣;然后,基于圖像編輯區域變化最大和剩余區域變化最小的編輯思想,將局部區域的語義發現制定為雙層優化問題;最后,借助最優運輸理論,構建能夠利用圖像編輯區域和剩余區域相關信息來...

動態二進制指令集翻譯的機器學習優化方法————作者：王耀華;張真瑜;蔡雨晴;戴鴻君;

摘要：動態二進制翻譯在跨平臺移植和兼容性方面具有重要應用,但現有方法面臨翻譯效率和資源開銷的挑戰.本文提出一種基于機器學習的動態二進制指令集翻譯方法.該方法的創新點在于將機器學習二進制分析、神經機器翻譯技術融合為動態二進制翻譯系統,構建了一個高效精準的指令集翻譯框架.方法包括:利用預訓練模型捕獲指令級語義信息、訓練Transformer架構的神經翻譯模型來實現指令映射,最終通過形式化驗證,將機器學習方法...

基于注意力和類相關性的膝關節軟骨MRI分割————作者：王順;張俊虎;李海濤;李輝;

摘要：本研究針對膝關節軟骨MRI分割中標注數據稀缺的問題,提出了一種多層次膝關節軟骨圖像分割網絡.該網絡采用醫學注意力機制,并融合條件隨機場,形成了具有層次化注意力的架構.通過將數據流分為全局流和局部流,本網絡能夠同時捕獲圖像的全局特征和局部細節,從而提升分割的準確性.此外,為了降低計算負擔,我們引入了軸向注意力機制,有效地簡化了計算過程并減少了模型參數.通過層次化分割策略和條件隨機場的整合,網絡能夠更...

基于多維特征融合的文獻研究領域關聯程度量化方法————作者：韓進;王志;石進;

摘要：傳統文獻特征提取方法通常依賴于單一維度的領域特征,難以準確預測細化的文獻研究領域關聯程度.細化的關聯程度預測要求提取極高精度的領域關聯特征,但在多維度提取過程中很容易出現過平滑問題,進而導致錯誤的領域關聯程度預測,使得量化精度較低.為解決上述問題,本文提出了一種基于多維特征融合的文獻研究領域關聯程度量化方法.首先,在傳統Doc2Vec模型提取文獻語義內容特征的基礎上,構建多個關聯維度圖并賦予相應權...

知識圖譜增強的廣告推薦算法————作者：鄭翠春;林欣揚;駱龍泉;汪璟玢;

摘要：隨著互聯網廣告市場的快速增長,精準的廣告推薦變得至關重要.如何有效學習用戶特征和廣告特征之間交互是點擊率(CTR)與轉化率(CVR)預測任務的關鍵.然而,現有的點擊率與轉化率預測模型存在特征依賴性偏差和廣告語義信息挖掘不足的問題.為此,本文提出了一種知識圖譜增強的廣告推薦算法(knowledge graphenhanced advertisement recommendation algorith...

基于改進U-Net的遙感影像農作物提取————作者：周林;武黎黎;李響;

摘要：我國作為一個人口眾多的農業大國,農作物的種植面積在預測我國的糧食產量和確保糧食安全方面起著至關重要的作用.但是傳統圖像分割技術在提取遙感影像中地物信息時耗時費力,且未必能達到好的效果,為解決此類問題,本文用深度學習方法研究對高清遙感影像中的多種農作物進行精細化分類提取,本研究以合肥市周邊地區農田中的水稻、玉米、大豆這3種農作物為實驗樣本.在研究中,本文提出一種改進的U-Net網絡模型來對農作物進行...

基于EFRE-SAC的無人機自主避障策略————作者：劉萌月;時宏偉;

摘要：在無人機自主避障任務中,傳統強化學習算法往往面臨狀態空間高維、信息稀疏以及探索效率低下等挑戰.現有的SAC算法雖然具備較強的穩定性和樣本效率,但在復雜環境下的表現仍顯不足.為此,本文提出了一種基于注意力機制SE和隨機網絡蒸餾RND模塊改進的SAC算法,旨在提升無人機在三維地形環境中的自主避障能力.注意力機制SE通過自適應調整特征圖的通道權重,增強了模型對重要信息的關注能力,從而提升了特征表達的有效...

基于改進DeepLabv3+和半自動標簽策略的面部皺紋檢測————作者：鐘佳璇;張俊巧;張寧濤;郭振宇;張梅;張榆鋒;

摘要：皮膚衰老問題日漸引起關注,皺紋可以有效反饋皮膚抗衰老治療進程,還可以反映人的生活方式、提供關于皮膚健康狀況的信息.現有皺紋檢測算法受到人臉五官及圖片背景的影響,需要將面部區域切割成多個模塊后才能進行檢測,且僅能在額頭處水平方向皺紋的檢測中展現出較好的結果,具有較強的局限性.針對上述問題,本文提出一種基于改進DeepLabv3+和半自動標簽策略的面部皺紋檢測算法,主要創新點包括:(1)結合面部紋理特...

融合實體頭尾關鍵特征的命名實體識別————作者：雷海衛;宋朝帥;

摘要：針對傳統基于閱讀理解框架的命名實體識別(NER)方法存在的單條樣本實體數量稀釋以及在預測實體頭尾時缺乏對實體完整位置信息的利用這兩方面問題,本文基于閱讀理解框架提出一種融合實體頭尾關鍵特征的醫學文本命名實體識別模型(integrate key feature of entity start and end position, IKFSE).首先,設計一種實體頭尾關鍵特征提取模塊,提取出針對醫學實體...

基于LoRA的雙階段擴散模型水印方案————作者：白少杰;林立霞;胡子寒;袁藝林;曹鵬;

摘要：擴散模型的發展使得高質量圖像生成變得更加便捷,但同時引發了生成圖像的版權保護問題.現有研究通常在擴散過程中隱秘性地嵌入水印,以提升水印魯棒性.然而,目前現有基于擴散過程的水印方案集中于嵌入固定水印,無法滿足用戶對水印多樣化的需求.此外,還存在被惡意用戶更換解碼器規避水印的風險.為了解決上述問題,本文提出了基于LoRA的雙階段擴散模型水印方案.首先,該方案在水印編解碼預訓練階段訓練出水印編解碼器,保...

基于雙分支卷積網絡的水下目標檢測————作者：王信誠;朱明;

摘要：水下目標檢測是水下作業中不可或缺的重要技術.針對水下圖像中背景復雜、待檢測目標大小形狀不同及存在重疊與遮擋等問題,本文提出了一種基于雙分支卷積網絡的水下目標檢測算法.首先,采用兩個并行卷積神經網絡作為骨干網絡,其中一個分支引入ECA注意力機制,另一個分支采用可形變卷積,以提高模型的特征提取能力.其次,使用AFF模塊有效融合兩個分支提取到的特征.最后,采用PANet金字塔結構作為頸部網絡,實現多尺度...

基于深度語義引導和注意力融合的實時語義分割————作者：趙吳涯;李順新;

摘要：針對現階段實時語義分割方法模型冗余度高,計算成本高和準確率低的問題,本文提出了一種基于深度語義引導和注意力融合的實時語義分割方法.采用MobileNetV3作為主干網絡,并在此基礎上引入深度雙分支并行操作,使用語義分支指導修正空間分支中的像素點,在不額外增加參數量的情況下增強了空間分支的細節特征.此外,引入注意力融合模塊,使用多尺度分支并行的子結構實現即時響應計算,并提供一種跨空間信息聚合的方法以...

面向用戶需求的Python庫依賴沖突檢測和解決方法————作者：王文;牟令;楊德超;姜凱;賈欣宇;周宇;

摘要：第三方庫是軟件開發中關鍵的可復用資源,它們顯著減輕開發人員重復實現常見功能的負擔,從而進一步提高開發效率.然而,這些庫的迭代更新可能導致在Python項目中使用過時的版本,進而引發依賴沖突問題從而導致項目構建失敗,而開發人員往往對此風險缺乏足夠認識.為了解決這個問題,本文對103個Python開源項目的第三方庫更新及依賴沖突問題進行了全面的定量分析.研究不僅關注了第三方庫的版本更新頻率,還從項目角...

置信學習驅動下融合心理語言學特征的人格檢測————作者：王春東;楊宇涵;林浩;黃思源;

摘要：隨著互聯網的普及,越來越多用戶傾向于在社交平臺公開表達自己的個人細節和情感內容,這些網絡文本數據往往體現著不同場景下的真實表達,反映了用戶內在的心理特質及人格傾向.近年來,基于社交文本的人格檢測研究取得了顯著進展,然而,研究者們大多直接使用未經處理的公開數據集,這些數據集因其收集過程導致不可避免地存在噪聲,此外,大多過分依賴預訓練模型提取的文本語義特征,而缺乏對心理語言學特征的引入.為了解決以上問...

基于樣本獨特性的強化學習經驗回放機制————作者：周梓蕓;孔燕;

摘要：在深度強化學習領域,特別是在高維連續的任務中,如何高效利用有限的訓練數據,避免過擬合,同時提高模型的泛化能力,是一個重要的研究課題.傳統的強化學習算法通常采用單一經驗池機制,這種方法在處理高維連續狀態和動作空間時,往往面臨探索效率低下和樣本利用率不足的問題.一種基于樣本獨特性的強化學習經驗回放機制DER (distinctive experience replay)被提出,該機制通過選擇具有顯著獨...

基于空間和通道特征重構的腎臟病理組織分割網絡————作者：張昊旻;蔡程飛;徐軍;賈周;

摘要：全景切片圖像中,腎臟組織在形態上形狀不規則,大小差異顯著,在類別上不同的腎臟組織會有相似的紋理和結構,并且還會存在類別不平衡的問題.針對上述問題,提出輕量級腎臟病理組織分割網絡ASRMU-Net.首先在網絡淺層引入空間重構單元(SSRU),利用平均值和最大值捕捉腎臟組織不同的空間信息,通過門控機制和卷積操作自適應地重建空間特征,通過交叉重組增強有用特征;其次在網絡中間層構建ASRM模塊,利用空間和...

基于多尺度感知學習的圖像篡改檢測與定位————作者：徐悅;袁程勝;劉慶程;夏志華;

摘要：為了解決現有圖像篡改檢測方法在檢測定位性能與魯棒性方面的不足,本文提出了一種多尺度感知學習網絡(MsPL-Net).首先,為了擴展感受野并解決圖像后處理和操作類型多樣導致的魯棒性弱的難題,提出了一種分層密集鏈接多尺度擴展卷積模塊(MSDCM).該模塊可放大感受野以捕捉多尺度特征信息,同時保持輸入圖像的高分辨率表示,無縫提取復雜的圖像細節和邊緣信息.其次,為了解決篡改大小敏感性導致的篡改邊緣位置模糊...

多尺度特征融合的高光譜圖像分類網絡————作者：施偉;馮先偉;

摘要：高光譜圖像每個像素波段的關聯性強,在進行識別的過程中容易出現同譜異物的問題,并且像素波段的維度也較高,傳統的模型難以在光譜空間和二維空間之間建立有效的特征關聯.針對這些問題,本文提出一種結合分層深度可分離卷積與圖卷積和分組自注意力(group separable self-attention, GSA)機制多尺度特征融合(SSGVIT)的高光譜圖像分類模型.首先利用分層深度可分離卷積這種分層次的結...

用于小樣本PTC質量智能診斷的AoT-DCGAN和P-CNN混合深度學習模型————作者：李文哲;李浩然;王濤;馬梓瀚;汪傳磊;郭麗雪;

摘要：氣密封螺紋連接(PTC)上扣質量的智能診斷對于確保油管在高溫、高壓、酸性氣體條件下的穩固性和密封性至關重要.準確的診斷依賴于分析不同工況下的PTC曲線以反映上扣質量,但在實際工業檢測中獲取大量有效數據面臨挑戰.本文提出了一種端到端分類模型,它結合了異步優化的二維深度卷積生成對抗網絡(AoTDCGAN)和用于PTC曲線診斷的二維卷積神經網絡(P-CNN),旨在提高小樣本下的分類性能.本文提出的方法首...

基于改進YOLOv8的水稻病害檢測————作者：聶俊;朱節中;

摘要：本研究提出了一種改進的YOLOv8模型(FCU-YOLOv8),用于提升水稻病害檢測的精度和效率,以應對水稻病害種類繁多、背景復雜及病害間特征差異小等問題.在YOLOv8主干網絡的C2f模塊基礎上,采用了FasterNeXt模塊替換. FasterNeXt模塊通過優化網絡結構減少了計算量和內存訪問量,同時提高了特征提取的效率,從而降低模型的推理成本.設計了C3K模塊(多尺度卷積模塊)和CPSA模塊...

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