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　　【雜志簡(jiǎn)介】

　　《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》創(chuàng)刊于一九八O年，系中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)刊之一，由中國科學(xué)院沈陽計(jì)算技術(shù)研究所主辦，是國內(nèi)外公開發(fā)行的計(jì)算機(jī)類學(xué)術(shù)性刊物。

　　本刊在國內(nèi)入選為：《中文核心期刊》、《中國科技論文統(tǒng)計(jì)源期刊》、被《中國科技論文與引文數(shù)據(jù)庫》、《中國學(xué)術(shù)期刊文摘》、《中國期刊全文數(shù)據(jù)庫》、《中國科技期刊精品數(shù)據(jù)庫》以及《萬方數(shù)據(jù)網(wǎng)》等收錄，在 1996 年獲中國科學(xué)院優(yōu)秀期刊三等獎(jiǎng)。 本刊被英國《 INSPEC 》、俄羅斯《文摘雜志》和美國《劍橋科學(xué)文摘》、日本《科技文獻(xiàn)社數(shù)據(jù)庫》收錄。

　　本雜志刊登文章的內(nèi)容涵蓋計(jì)算技術(shù)的各個(gè)領(lǐng)域(計(jì)算數(shù)學(xué)除外)。包括計(jì)算機(jī)科學(xué)理論、體系結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)軟件、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)與通訊、人工智能、多媒體、計(jì)算機(jī)圖形與圖像、算法理論研究等各方面的學(xué)術(shù)論文。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎(jiǎng)情況】

　　中國自然科學(xué)核心期刊

　　中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫來源期刊

　　中科院優(yōu)秀科技期刊三等獎(jiǎng)(96)

　　【欄目設(shè)置】

　　主要欄目：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全、算法理論、人工智能分布式計(jì)算、計(jì)算機(jī)圖形與圖像、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等。

　　小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)最新期刊目錄

《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》期刊簡(jiǎn)介

摘要：<正>《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》創(chuàng)刊于1980年，中國科學(xué)院主管，中國科學(xué)院沈陽計(jì)算技術(shù)研究所主辦的學(xué)術(shù)刊物，為中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)刊(月刊),國內(nèi)外公開發(fā)行.《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》面向國內(nèi)從事計(jì)算機(jī)研究和教學(xué)的科研人員與大專院校師生，始終致力于傳播我國計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域最新科研成果，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，堅(jiān)持嚴(yán)肅、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)霓k刊風(fēng)格，受到計(jì)算機(jī)業(yè)界普遍歡迎

征稿簡(jiǎn)則

摘要：<正>一、征稿范圍:《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》雜志所刊登的文章內(nèi)容涵蓋了計(jì)算機(jī)學(xué)科的各個(gè)領(lǐng)域(計(jì)算數(shù)學(xué)除外).包括計(jì)算機(jī)科學(xué)理論、體系結(jié)構(gòu)、軟件、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)與通訊、人工智能、網(wǎng)絡(luò)與信息安全、多媒體、計(jì)算機(jī)圖形與圖像等.二、稿件類型:1.學(xué)術(shù)論文：科研成果有創(chuàng)新、有見解的完整論述.對(duì)該領(lǐng)域的研究與發(fā)展有促進(jìn)意義

第二屆CCF中國數(shù)字金融大會(huì)(CDFC 2025)征文通知

摘要：<正>數(shù)字金融，作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)力，正推動(dòng)著金融與科技、產(chǎn)業(yè)深度融合，成為培育新型生產(chǎn)力、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵力量.為響應(yīng)國家對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與數(shù)字金融發(fā)展戰(zhàn)略的部署，推動(dòng)金融行業(yè)與技術(shù)創(chuàng)新的深度融合，CCF中國數(shù)字金融大會(huì)(CCF Digital Finance Conference, 簡(jiǎn)稱CDFC)將于2025年8月15日-17日在上海舉辦

基于集成自監(jiān)督的工業(yè)視覺大模型算法研究————作者：林而賢;張潮;周雄圖;張永愛;

摘要：針對(duì)工業(yè)視覺檢測(cè)場(chǎng)景多樣，模型遷移相較其他計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)頻繁更多，同時(shí)工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域還存在小樣本，缺乏異常數(shù)據(jù)的問題，本文將掩碼自編碼器(Masked Autoencoders, MAE)與對(duì)比自監(jiān)督相結(jié)合，提出了一種適用于工業(yè)大模型訓(xùn)練的集成自監(jiān)督算法(Integrated Autoencoders, IAE),在工業(yè)場(chǎng)景下開發(fā)原創(chuàng)的工業(yè)視覺大模型訓(xùn)練方法以幫助工業(yè)視覺大模型在工業(yè)圖片上抽取更好的...

多三元組網(wǎng)絡(luò)攻擊本體半自動(dòng)化構(gòu)建方法————作者：王麗;李華;劉玉林;張培龍;李明月;

摘要：網(wǎng)絡(luò)攻擊對(duì)信息安全、社會(huì)穩(wěn)定和國家安全等方面都構(gòu)成了極大的威脅.針對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)攻擊本體構(gòu)建方法過度依賴領(lǐng)域?qū)＜仪覠o法全面提取關(guān)鍵信息的問題，本文提出了一種基于自然語言處理技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)攻擊本體半自動(dòng)化構(gòu)建方法.該方法包括將非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)攻擊文本通過段落拆分方法拆分為簡(jiǎn)單句，從而降低數(shù)據(jù)處理難度并減少信息丟失；設(shè)計(jì)三種類型的三元組以捕捉網(wǎng)絡(luò)攻擊的方式、目的、特征和后果等關(guān)鍵信息；以及基于這些三元組手工構(gòu)建網(wǎng)...

《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》征訂啟事

摘要：<正>《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》創(chuàng)刊于1980年，由中國科學(xué)院主管，中國科學(xué)院沈陽計(jì)算技術(shù)研究所主辦，中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)刊(月刊),國內(nèi)外公開發(fā)行.《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》內(nèi)容涵蓋計(jì)算機(jī)學(xué)科各領(lǐng)域，包括：計(jì)算機(jī)科學(xué)理論、體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫理論、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息安全、人工智能與算法、服務(wù)計(jì)算、計(jì)算機(jī)圖形與圖像等

本刊檢索與收錄

摘要：<正>~

圖像擴(kuò)頻水印技術(shù)綜述————作者：郭慧娟;牛保寧;賀藝斌;趙鵬;

摘要：隨著網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字圖像的傳輸、復(fù)制和編輯更加方便，數(shù)字圖像的版權(quán)保護(hù)成為研究熱點(diǎn)。數(shù)字水印將版權(quán)信息作為水印隱藏于數(shù)字圖像中，在發(fā)生版權(quán)糾紛時(shí)，提取水印以確定所有權(quán)。擴(kuò)頻水印技術(shù)將擴(kuò)頻通信原理應(yīng)用于水印領(lǐng)域，嵌入和提取策略簡(jiǎn)明，不可見性和魯棒性好，一直是圖像水印研究的一個(gè)熱點(diǎn)，有大量的研究和應(yīng)用。全面總結(jié)圖像擴(kuò)頻水印技術(shù)，梳理存在的問題十分必要。首先，在水印嵌入部分，對(duì)擴(kuò)頻水印嵌...

目標(biāo)解耦驅(qū)動(dòng)的在線深度網(wǎng)絡(luò)————作者：郭虎升;申聰;夏浩森;王文劍;

摘要：概念漂移是數(shù)據(jù)流挖掘中不可避免的難點(diǎn)問題，其典型特征是數(shù)據(jù)分布隨時(shí)間可能發(fā)生改變。針對(duì)現(xiàn)有模型處理數(shù)據(jù)流分類任務(wù)時(shí)出現(xiàn)過擬合的問題，本文提出了一種目標(biāo)解耦驅(qū)動(dòng)的在線深度網(wǎng)絡(luò)(Online Deep Network driven by Target Decoupling， ODNTD)。首先，該模型從歷史數(shù)據(jù)流中學(xué)習(xí)一個(gè)任務(wù)未知型特征提取器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)任務(wù)的無偏見表示學(xué)習(xí)，從而增強(qiáng)了模型的泛化能力；其...

基于分治策略和頻域調(diào)制的輕量級(jí)多元長(zhǎng)時(shí)序預(yù)測(cè)方法————作者：張亞浩;周曉鋒;張宜弛;李帥;劉舒銳;

摘要：多元長(zhǎng)時(shí)序預(yù)測(cè)的主流框架是編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，然而關(guān)于解碼器結(jié)構(gòu)的研究略顯不足。采用簡(jiǎn)單的全連接層作為解碼器不僅導(dǎo)致模型參數(shù)量過大，且忽略了多元時(shí)間序列的通道異質(zhì)性和時(shí)序依賴性。針對(duì)上述問題，本文提出了一種基于分治策略和頻域調(diào)制的輕量級(jí)多元長(zhǎng)時(shí)序預(yù)測(cè)方法。首先，頻域分段編碼器將歷史時(shí)間序列劃分為時(shí)間片段并映射至頻域，利用頻域混合器提取時(shí)間片段內(nèi)部特征和片段間相關(guān)性；然后，基于分治策略將長(zhǎng)時(shí)序預(yù)測(cè)任...

基于CAE-LSTM的航發(fā)軸承故障診斷方法————作者：尹震宇;劉思宇;張飛青;徐光遠(yuǎn);宋丹;

摘要：隨著計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)理論的發(fā)展及航空領(lǐng)域?qū)﹃P(guān)鍵裝備智能化故障診斷與運(yùn)維需求的提升，基于深度學(xué)習(xí)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與評(píng)估方法成為了飛機(jī)安全運(yùn)行的重要保障。由于航空發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)復(fù)雜，軸承在高溫、高壓等惡劣環(huán)境下高速運(yùn)行，其故障特征信息存在多尺度、非線性等問題，使得故障信號(hào)難以有效識(shí)別及分析診斷。因此，本文提出了一種基于CAE-LSTM的航發(fā)軸承故障診斷方法，首先利用改進(jìn)的卷積自編碼器（Conv...

無人機(jī)場(chǎng)景下多層次特征變換的池化Transformer跟蹤算法————作者：范曉雨;劉明華;李文靜;

摘要：目標(biāo)跟蹤在無人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle， UAV)視角下面臨著目標(biāo)尺寸較小、環(huán)境復(fù)雜，從而引發(fā)特征提取不足、目標(biāo)遮擋等問題，已有的目標(biāo)跟蹤方法在無人機(jī)場(chǎng)景下適用效果不佳。為此，提出一種融合多分辨率特征結(jié)合CNN和Transformer架構(gòu)的無人機(jī)跟蹤器（MFTPT）。該模型結(jié)合CBAM注意力機(jī)制和特征金字塔網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一個(gè)新的骨干網(wǎng)絡(luò)，以增強(qiáng)模型對(duì)上下文關(guān)系的捕捉能力。并將...

多語言機(jī)器翻譯驅(qū)動(dòng)的復(fù)述生成————作者：閻子悅;昝紅英;許鴻飛;

摘要：復(fù)述（Paraphrase）使用不同的詞匯、句子結(jié)構(gòu)或表達(dá)方式，傳達(dá)相近的語義。復(fù)述可以有效地?cái)U(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提升低資源自然語言處理（Natural Language Processing， NLP）任務(wù)的性能，現(xiàn)有的工作通常利用機(jī)器翻譯將雙語平行語料中一種語言的語句翻譯到另一種語言，作為相應(yīng)語句的復(fù)述。由于機(jī)器翻譯模型通常在同一個(gè)平行語料庫中訓(xùn)練，利用翻譯模型生成復(fù)述庫再在復(fù)述庫上訓(xùn)練復(fù)述模型，較...

PGCA-RAG：面向大語言模型檢索增強(qiáng)的并行圖緩存架構(gòu)————作者：郭宇豪;陳慶奎;

摘要：目前大語言模型在檢索增強(qiáng)(Retrieval-augmented Generation， RAG)領(lǐng)域大部分工作都著重于提高檢索能力提高召回精度，以及結(jié)合大語言模型對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行構(gòu)建。但是在面對(duì)實(shí)際工程化任務(wù)時(shí)，RAG系統(tǒng)往往會(huì)面臨高并發(fā)場(chǎng)景，目前的RAG系統(tǒng)存在知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)檢索速度慢，系統(tǒng)并發(fā)能力差等問題。為了克服這些局限性，本文提出了一種面向大語言模型檢索增強(qiáng)的并行圖緩存架構(gòu)(PGCA-RAG...

基于模型反演的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)黑盒遷移攻擊————作者：陳晉音;翟建樂;陳思毅;王誠熠;

摘要：近年來，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Deep Reinforcement Learning， DRL)技術(shù)在自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人、金融交易等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用.然而，針對(duì)DRL智能體的黑盒對(duì)抗攻擊仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，例如計(jì)算成本高和遷移性有限等問題.為了解決上述問題，本文提出了一種新型的黑盒遷移攻擊方法.首先，通過行為克隆技術(shù)對(duì)目標(biāo)智能體進(jìn)行模型反演，得到影子智能體；隨后，針對(duì)影子智能體設(shè)計(jì)并生成對(duì)抗樣本；最后，...

一種面向異構(gòu)無人機(jī)群的博弈任務(wù)分配算法————作者：張淳;伍永江;王雪梅;

摘要：多異構(gòu)無人機(jī)的任務(wù)分配是無人機(jī)群協(xié)同工作中的重要問題，尤其在任務(wù)復(fù)雜且資源有限的空域環(huán)境中，如何快速找到高效、穩(wěn)定的任務(wù)分配方案是一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。本文提出了一種基于任務(wù)篩選、偏好計(jì)算與穩(wěn)定匹配理論的多無人機(jī)任務(wù)分配算法。首先，通過任務(wù)區(qū)域篩選機(jī)制，根據(jù)任務(wù)需求和空域環(huán)境篩選出潛在的無人機(jī)候選集合，從而有效減少計(jì)算復(fù)雜度并提高分配效率。隨后，利用無人機(jī)偏好計(jì)算公式，初步分配無人機(jī)到各任務(wù)區(qū)域，并基于 ...

面向隱私保護(hù)的多平臺(tái)移動(dòng)群智感知定價(jià)策略————作者：楊桂松;李嘉才;何杏宇;

摘要：在移動(dòng)群智感知（MCS）研究中，單平臺(tái)MCS中隱私保護(hù)方法由于未考慮平臺(tái)間競(jìng)爭(zhēng)的影響，難以直接應(yīng)用于多平臺(tái)環(huán)境， 而多平臺(tái)MCS中尚未有針對(duì)平臺(tái)隱私保護(hù)的相關(guān)研究。為解決這一問題，本文提出了一種面向隱私保護(hù)的多平臺(tái)定價(jià)策略。具體而言，本文將平臺(tái)定價(jià)問題建模為多領(lǐng)導(dǎo)者-多追隨者的斯塔克爾伯格博弈：平臺(tái)作為領(lǐng)導(dǎo)者設(shè)定價(jià)格，工人作為追隨者根據(jù)價(jià)格優(yōu)化其服務(wù)貢獻(xiàn)。此外，提出了一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的去中...

實(shí)體匹配策略驅(qū)動(dòng)的增強(qiáng)社交網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)框架————作者：溫志鵬;杜航原;王文劍;

摘要：社交網(wǎng)絡(luò)因其建模用戶行為和關(guān)系的能力，被廣泛應(yīng)用于社交挖掘與推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域.然而，僅依賴社交網(wǎng)絡(luò)表示可能因缺乏用戶背景信息而導(dǎo)致描述片面化，從而影響下游任務(wù)的性能.為此，本文引入知識(shí)圖譜作為外部知識(shí)，與社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合以實(shí)現(xiàn)信息補(bǔ)充.針對(duì)融合過程中存在的數(shù)據(jù)異質(zhì)性和嵌入空間不一致問題，本文提出了一種實(shí)體匹配策略驅(qū)動(dòng)的增強(qiáng)社交網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)框架GEMF.GEMF通過獨(dú)立編碼器分別學(xué)習(xí)兩種數(shù)據(jù)的嵌入表示...

基于屬性加密技術(shù)的去中心化跨鏈車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)共享方案————作者：俞惠芳;周雯澤;

摘要：針對(duì)車聯(lián)網(wǎng)中隱私泄露、數(shù)據(jù)易被非授權(quán)訪問及篡改、云存儲(chǔ)系統(tǒng)單點(diǎn)故障等問題，提出一種基于屬性加密技術(shù)的跨鏈數(shù)據(jù)交互方法。傳統(tǒng)單區(qū)塊鏈模式存在數(shù)據(jù)共享壁壘，難以實(shí)現(xiàn)不同品牌車輛鏈間的數(shù)據(jù)互通，存儲(chǔ)模式單一且無法規(guī)避數(shù)據(jù)孤島問題。所提方案通過中繼鏈、云存儲(chǔ)系統(tǒng)和可擴(kuò)展的拜占庭容錯(cuò)共識(shí)機(jī)制的融合，解決了傳統(tǒng)單區(qū)塊鏈模式的可擴(kuò)展性限制和海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題，設(shè)置訪問樹結(jié)構(gòu)和文件訪問有效期進(jìn)行細(xì)粒度訪問控制。分...

面向教學(xué)評(píng)估的圖注意力網(wǎng)絡(luò)情感分析模型————作者：柯昌博;任知臨;張伯雷;

摘要：隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)訓(xùn)練模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，課堂教學(xué)評(píng)價(jià)已成為人工智能和智慧教育領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文提出了圖注意力網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練模型BERT相結(jié)合的細(xì)粒度情感分析模型，其中方面類別情感分析(ACSA)被分為方面檢測(cè)(ACD)和方面情感分析(ASC)且共用同BERT參數(shù)，同時(shí)利用句子依存關(guān)系的圖注意力網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化上下文語義來提升模型性能，實(shí)驗(yàn)證明了在公開數(shù)據(jù)集中，本文的模型具有更高的準(zhǔn)確率...

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