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應(yīng)用科學(xué)學(xué)報

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應(yīng)用科學(xué)學(xué)報

應(yīng)用科學(xué)學(xué)報

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期刊周期:雙月刊
期刊級別:北大核心
國內(nèi)統(tǒng)一刊號:31-1404/N
國際標準刊號:0255-8297
主辦單位:上海大學(xué);中國科學(xué)院
主管單位:上海大學(xué);中國科學(xué)院
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上一本期雜志:鐵道運營技術(shù)鐵道科技期刊
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   《應(yīng)用科學(xué)學(xué)報上海市北大核心期刊,創(chuàng)刊于1983年,是由上海市教育委員會主管、上海大學(xué)和中科院上海技術(shù)物理研究所主辦的綜合性學(xué)術(shù)類期刊。

  《應(yīng)用科學(xué)學(xué)報》主要刊登創(chuàng)造性科研成果,優(yōu)先刊登前沿科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域中探索研究的新成果。除特約稿外,一般不刊登綜合性和動態(tài)性文章。內(nèi)容側(cè)重于應(yīng)用數(shù)學(xué)、應(yīng)用物理、應(yīng)用化學(xué)、信息科學(xué)、材料科學(xué)、無線電電子學(xué)、計算機科學(xué)和精密機械等方面。獲獎情況:首屆中國高校優(yōu)秀科技期刊;第2屆中國高校優(yōu)秀科技期刊獎;全國高校優(yōu)秀科技期刊;中國科技期刊方陣雙效期刊;上海市優(yōu)秀科技期刊;首屆《CAJ-CD》執(zhí)行優(yōu)秀期刊;上海市優(yōu)秀科技期刊;總署“雙效期刊”;教育部高校優(yōu)秀科技期刊二等獎。

  應(yīng)用科學(xué)學(xué)報雜志欄目設(shè)置

  通信工程、信號與信息處理、計算機科學(xué)與應(yīng)用、電子技術(shù)、控制與系統(tǒng)

  應(yīng)用科學(xué)學(xué)報雜志榮譽

  CA 化學(xué)文摘(美)CSCD 中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫來源期刊(含擴展版)JST 日本科學(xué)技術(shù)振興機構(gòu)數(shù)據(jù)庫(日)Pж(AJ) 文摘雜志(俄)SA 科學(xué)文摘(英)萬方收錄(中)上海圖書館館藏劍橋科學(xué)文摘北大核心期刊(中國人文社會科學(xué)核心期刊)國家圖書館館藏文摘與引文數(shù)據(jù)庫文摘雜志物理學(xué)、電技術(shù)、計算機及控制信息數(shù)據(jù)庫知網(wǎng)收錄(中)統(tǒng)計源核心期刊(中國科技論文核心期刊)維普收錄(中)Caj-cd規(guī)范獲獎期刊中國期刊方陣雙效期刊中科雙效期刊全國優(yōu)秀科技期刊

  閱讀推薦:科研信息化技術(shù)與應(yīng)用

  《科研信息化技術(shù)與應(yīng)用》堅持為社會主義服務(wù)的方向,堅持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導(dǎo),貫徹“百花齊放、百家爭鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針,堅持實事求是、理論與實際相結(jié)合的嚴謹學(xué)風,傳播先進的科學(xué)文化知識,弘揚民族優(yōu)秀科學(xué)文化,促進國際科學(xué)文化交流,探索防災(zāi)科技教育、教學(xué)及管理諸方面的規(guī)律,活躍教學(xué)與科研的學(xué)術(shù)風氣,為教學(xué)與科研服務(wù)。

  應(yīng)用科學(xué)學(xué)報最新期刊目錄

《應(yīng)用科學(xué)學(xué)報》征稿簡則

摘要:<正>《應(yīng)用科學(xué)學(xué)報》的辦刊宗旨是反映最新應(yīng)用科學(xué)研究成果,促進學(xué)術(shù)交流,推動應(yīng)用科學(xué)的研究和發(fā)展。學(xué)科領(lǐng)域以電子與信息科學(xué)為主,包括通信工程、信號與信息處理、電子技術(shù)、計算機科學(xué)與應(yīng)用、控制與系統(tǒng)等。本刊主要發(fā)表創(chuàng)新性科研成果。除特約稿件外一般不刊登綜述性文章

面向交互智能合約運行的正確性判定————作者:王嘉誠;蔣佳佳;李丹;張玉書;

摘要:交互智能合約相較于單一智能合約,存在相互調(diào)用等復(fù)雜的交互關(guān)系。然而,現(xiàn)有的智能合約檢測、驗證方法僅考慮單個智能合約存在的問題,無法保證交互智能合約運行的正確性。因此,本文提出一種能夠?qū)换ブ悄芎霞s運行的正確性進行判定的方法,對交互智能合約系統(tǒng)進行行為交互優(yōu)先級(behavior-interaction-priority, BIP)建模,并引入Solidity部署圖(Solidity deploym...

無人機輔助NOMA通信系統(tǒng)中的3D軌跡優(yōu)化與資源分配————作者:朱耀輝;王濤;彭振春;劉含;

摘要:無人機輔助通信系統(tǒng)是未來無線通信系統(tǒng)的重要組成部分。為進一步提高無人機輔助通信系統(tǒng)中時頻資源的利用率,本文研究了一種基于非正交多址技術(shù)的無人機輔助通信架構(gòu),并提出了一種基于雙延遲深度確定性策略梯度的TD3-TOPATM(twin delayedtrajectory optimization and power allocation for total throughput maximization...

基于用戶畫像相似性的電影評分預(yù)測模型————作者:艾均;李明浩;蘇湛;

摘要:協(xié)同過濾算法在推薦算法中應(yīng)用廣泛,如何實現(xiàn)用戶聚類并發(fā)現(xiàn)更相似的鄰居集合一直是協(xié)同過濾推薦算法的研究重點。為了有效提高該類算法分類和預(yù)測的準確性,本文提出了一種基于用戶畫像相似性的電影推薦算法。首先,基于電影內(nèi)容特征的標簽集合,計算用戶評分在不同電影內(nèi)容標簽上的頻數(shù),建立基于電影內(nèi)容標簽的用戶偏好畫像矩陣。然后通過該矩陣計算用戶間的相似性并進行用戶復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模,計算用戶在該網(wǎng)絡(luò)中的中心性權(quán)重。最后...

基于多尺度特征融合和注意力機制的視頻異常檢測方法————作者:吳祥;肖劍;吉根林;

摘要:視頻畫面中的運動物體在不同時刻往往呈現(xiàn)出多樣的尺度大小,這給視頻異常檢測帶來了一定的挑戰(zhàn)。盡管傳統(tǒng)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)在視頻異常檢測任務(wù)上取得了一定成效,但因其采用單一尺度的特征提取方法,無法充分捕獲不同尺度物體的特征,從而限制了其異常檢測的性能。針對該問題,本文基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提出了一種基于多尺度特征融合和注意力機制的視頻異常檢測方法。使用大小不同的卷積核捕獲不同感受野的特征,并將它們進行融合以...

基于暗區(qū)域引導(dǎo)的低照度圖像增強————作者:汪婉靈;熊邦書;歐巧鳳;余磊;饒智博;

摘要:針對現(xiàn)有增強方法在圖像照度分布不均勻時出現(xiàn)的局部過度增強、顏色失真以及細節(jié)丟失問題,提出了一種結(jié)合暗區(qū)域引導(dǎo)與注意力機制的低照度圖像增強方法。首先,采用簡單線性迭代聚類方法生成暗區(qū)域引導(dǎo)圖,指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)在保障正常曝光區(qū)域不過度增強的情況下,重點增強圖像曝光不足區(qū)域;其次,設(shè)計通道注意力模塊,提高網(wǎng)絡(luò)對顏色信息的提取能力,更好地恢復(fù)圖像顏色,保證顏色自然度;再次,設(shè)計全局上下文模塊,增加網(wǎng)絡(luò)全局感知能力...

混合模因算法求解軟集群容量約束弧路徑問題————作者:寇亞文;周揚名;王喆;

摘要:軟集群容量約束弧路徑問題是經(jīng)典的容量約束弧路徑問題的一種擴展。由于其NP-hard特性,求解它在計算上具有挑戰(zhàn)性。針對該問題,本文提出一種有效的混合模因算法(hybrid memetic algorithm, HMA)。該算法集成了3個獨特的算法組件:基于組匹配的交叉操作來產(chǎn)生有希望的子代解、雙層變鄰域搜索執(zhí)行局部優(yōu)化以及考慮解的質(zhì)量和距離的種群更新以維持一個高質(zhì)量的種群。實驗結(jié)果表明,HMA在求...

基于知識圖譜與門控機制的專家再學(xué)習推理問答方法————作者:房曉;王紅斌;

摘要:現(xiàn)有使用預(yù)訓(xùn)練語言模型和知識圖譜的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問答的方法主要集中于構(gòu)建知識圖譜子圖及推理過程的研究,這類方法忽略了問題上下文與知識圖譜的語義差異,不能深層次挖掘文本表示形式與知識圖譜表示形式的語義特征,且缺失兩種表示形式的知識源對答案預(yù)測貢獻度不同的綜合考慮。針對上述問題,本文提出了一種基于知識圖譜與門控機制的專家再學(xué)習推理問答方法。該方法將問題上下文表示及推理后的知識圖譜表示進行拼接融合,并將融合...

基于多源點云特征信息的網(wǎng)格簡化————作者:蔣蕭;邱春霞;張春森;葛英偉;

摘要:針對基于二次誤差函數(shù)的網(wǎng)格簡化算法存在重要地理實體結(jié)構(gòu)特征丟失的問題,提出一種基于多源點云特征信息的網(wǎng)格簡化方法。首先,融合激光點云與影像密集匹配點云,以提高網(wǎng)格模型的質(zhì)量。其次,結(jié)合點云顏色、高程及曲率等信息,基于超體素的區(qū)域生長算法對融合點云進行分割及特征信息的確定。最后,基于點云的特征信息對二次誤差矩陣進行更新,從而實現(xiàn)基于融合點云的高精度網(wǎng)格簡化。以融合點云構(gòu)建的三維網(wǎng)格為實驗數(shù)據(jù),采用所...

基于區(qū)塊鏈的圖像數(shù)字版權(quán)保護系統(tǒng)————作者:蘭亞杰;馬自強;苗莉;胡富森;

摘要:傳統(tǒng)的版權(quán)管理方法依賴集中式服務(wù)器進行存儲與驗證,這會導(dǎo)致侵權(quán)檢測困難、版權(quán)確權(quán)復(fù)雜、版權(quán)授權(quán)流程煩瑣,以及缺乏有效的相似性檢索機制等問題,使得為版權(quán)擁有者提供具有公信力的版權(quán)證明變得困難。為此,該文在Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,結(jié)合尺度不變特征變換相似性檢測算法、離散余弦變換零水印算法、混沌映射圖像加密算法、星際文件系統(tǒng)分布式存儲,提出了一種圖像數(shù)字版權(quán)保護系統(tǒng)。通過...

基于雙層路由注意力和自校準卷積的豹個體識別————作者:楊婉;陳愛斌;趙瑩;武閱;甑鑫;肖治術(shù);

摘要:自然環(huán)境中豹的圖像在用于個體識別任務(wù)時,個體與環(huán)境融合度高、類間相似性高這兩個因素會導(dǎo)致識別困難,為此結(jié)合自校準卷積和雙層路由注意力,提出了一種改進的EfficientNet模型。自校準卷積能夠自適應(yīng)地在每個空間位置周圍構(gòu)建遠程空間和通道間的依賴關(guān)系,并顯式地結(jié)合更豐富的信息來增強對細節(jié)特征的識別能力,解決了類間相似性高帶來的識別難題。雙層路由注意力結(jié)合自頂向下的全局注意力和自底向上的局部注意力,...

UFMC系統(tǒng)中融合窗函數(shù)的干擾分析與最優(yōu)窗設(shè)計————作者:謝禹;聞建剛;倪鄭威;華驚宇;

摘要:本文首先在理論上研究了存在載波頻率偏移(carrier frequency offset, CFO)的加窗通用濾波多載波(universal filtered multi-carrier, UFMC)系統(tǒng)信號和干擾分析,推導(dǎo)了系統(tǒng)信干噪比(signal-to-interference-plus-noise ratio, SINR)表達式;然后基于誤符號率(symbol error rate, SE...

基于并行解碼和聚類的課程實體關(guān)系聯(lián)合抽取————作者:孫麗郡;徐行健;孟繁軍;

摘要:實體關(guān)系聯(lián)合抽取作為構(gòu)建知識圖譜的核心環(huán)節(jié),旨在從非結(jié)構(gòu)化文本中提取實體-關(guān)系三元組。針對現(xiàn)有聯(lián)合抽取方法在解碼時未能有效處理實體關(guān)系間的相互作用,導(dǎo)致對語境理解不足,產(chǎn)生冗余信息等問題,提出一種基于并行解碼和聚類的實體關(guān)系聯(lián)合抽取模型。首先,利用BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型進行文本編碼,獲取語義信息...

融合膠囊網(wǎng)絡(luò)與因果推理的疾病預(yù)測————作者:孫明辰;金輝;王英;

摘要:現(xiàn)有基于深度學(xué)習的疾病預(yù)測模型通常是數(shù)據(jù)驅(qū)動的,導(dǎo)致模型過度依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的樣本數(shù)量以及疾病類型覆蓋范圍,F(xiàn)有疾病預(yù)測方法主要存在以下局限性:1)若模型在訓(xùn)練過程中所涉及的疾病類型有限,則其在處理罕見疾病時性能會大幅下降甚至做出錯誤預(yù)測。2)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能存在與預(yù)測目標無關(guān)或相關(guān)性較小的特征。這種噪聲會導(dǎo)致模型無法做出穩(wěn)定的可靠預(yù)測,進而無法滿足醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用對高安全性、高可靠性的現(xiàn)實需求。為解...

融合機器學(xué)習與動態(tài)模型優(yōu)化的雪崩預(yù)測及防治策略————作者:金永超;王志堅;賈慧爽;杜云天;胡鑫婷;陳學(xué)斌;

摘要:爆破是防止雪崩的有效方法,但合適的爆破時間、爆破位置和爆破能量很難確定。本文首先收集、爬取了關(guān)于雪崩的指標數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。然后對數(shù)據(jù)進行探索性數(shù)據(jù)分析,重點分析時間與雪崩發(fā)生的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)雪崩具有明顯的季節(jié)性。以數(shù)據(jù)的80%為訓(xùn)練集,20%為測試集,建立支持向量機、隨機森林和感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并利用貝葉斯優(yōu)化算法對模型進行參數(shù)尋優(yōu),結(jié)果顯示感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準確率最高。最后根據(jù)損失度對3個...

一種基于輕量化卷積模塊的語義分割網(wǎng)絡(luò)————作者:連曉峰;康毛毛;譚勵;王艷莉;

摘要:融合深度學(xué)習的語義同步定位與地圖構(gòu)建技術(shù)為處理動態(tài)場景提供了有效的解決方案,但仍面臨計算資源消耗大和模型復(fù)雜度高的挑戰(zhàn)。為此,提出了一種基于BlendMask改進的輕量化語義分割網(wǎng)絡(luò)。首先,設(shè)計了一種輕量的GDS-ECA卷積(Ghost-depthwise separable convolution with efficient channel attention)模塊,利用深度可分離卷積替代Gh...

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輕量高效圖像隱寫————作者:段新濤;白鹿偉;徐凱歐;張萌;保夢茹;武銀行;秦川;

摘要:基于深度學(xué)習的圖像隱寫方法,因存在模型參數(shù)量和計算量大等問題,而面臨高參數(shù)和計算負載的挑戰(zhàn),為此提出了一種輕量高效的圖像隱寫方法。首先在編碼器和解碼器中引入Ghost模塊,降低了編碼器和解碼器的參數(shù)量和計算量。其次提出了一個多尺度特征融合模塊,用以捕捉多維數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系。最后提出了一個新穎的混合損失函數(shù),可在保持模型不變的情況下提升圖像隱寫質(zhì)量。實驗結(jié)果表明,所提方法在256×256像素的圖像上...

基于并行優(yōu)化CBAM的輕量級故障診斷模型————作者:賈志洋;許兆;冷艷梅;聞新;龔浩宇;

摘要:在工程實踐中,故障診斷模型的性能受到多種因素的影響,如強噪聲干擾、小樣本、模型參數(shù)規(guī)模較大等,對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)備診斷智能模型的應(yīng)用提出了挑戰(zhàn)。本文提出一種基于并行優(yōu)化卷積塊注意力模塊(convolutional block attention module, CBAM)的輕量級模型PCSA-Net。首先,采用多尺度信號特征提取器(signal feature extractor, SFE)將輸入...

面向視頻的人臉特征計算方法————作者:王瑩笑;楊彥紅;譚云峰;

摘要:本文梳理了近五年視頻人臉識別領(lǐng)域的研究成果,對比分析了采用的面向視頻的人臉特征計算方法,主要分為傳統(tǒng)人臉特征計算方法、深度學(xué)習人臉特征計算方法、特征聚合和特征融合方法。傳統(tǒng)特征提取方法包括線性的和非線性的,深度學(xué)習特征提取方法包括非時空特征提取方法和時空特征提取方法。特征聚合和特征融合方法能夠整合多個特征源以及融合不同時間段的特征,提高識別性能。此外,本文還統(tǒng)一分析了相關(guān)文獻用到的算法、算法的優(yōu)勢...

基于多路激勵和金字塔切分注意力的鳥類行為識別————作者:鄧抒憧;陳愛斌;戴子健;

摘要:針對傳統(tǒng)行為識別方法在處理復(fù)雜鳥類行為模式時存在辨識率低、誤判率高等問題,提出了一種基于多路激勵模塊和金字塔切分注意力的改進3D殘差網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習模型。利用幀間差分法有效減輕計算負擔,在精確保留關(guān)鍵時空信息的同時提高了識別精度。引入多路激勵模塊改進原有殘差塊,使模型能夠精準捕捉細微運動行為特征,解決了鳥類復(fù)雜動態(tài)行為識別易混淆的問題。以3D金字塔切分注意力替換原有3D卷積層,實現(xiàn)對不同尺度鳥類行為...

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