《計算機科學》期刊簡介
　　
　　《計算機科學》由國家科技部主管，西南信息中心主辦，系“中文科技核心期刊”、“中國科技論文統計與分析用期刊”、“中國科學引文數據庫來源期刊”、“中國期刊方陣雙效期刊”。主要報導國內外計算機科學與技術的發展動態，涉及面廣的方法論與技術，和反映新苗頭、能起承先啟后作用的研究成果。內容涉及程序理論、計算機軟件、計算機網絡與信息、數據庫、人工智能、人機界面、國際會議、應用等。

　　《計算機科學》歷年總被引頻次和影響因子兩項指標均列全國（計算技術類）前列，是國內頗具影響力的計算機學術刊物。雜志報導特點是“前沿學科”與“基礎研究”相結合；“核心核術”與“支撐技術”相結合；“倡導”與“爭鳴”相結合。《計算機科學》以其新穎、準確、及時為特色，突出動態性、綜述性、學術性，深受高校教師學生好評。為了開拓信息資源、服務社會，2006年版載內容將緊跟蹤研究熱點、更貼近讀者。

《計算機科學》2013年第01期目錄

　　面向數據庫中關系的描述邏輯.............................眭躍飛
　　一種隨機TBFL方法.......................................王蓁蓁
　　服務流程中的數據流處理.................................陳姣娟
　　基于MapReduce的矩陣分解推薦算法研究....................張宇
　　UDP協議在微小衛星通信上的分析與實現....................于世潔
　　系統級芯片動態溫度響應快速估計方法研究.................黃旻忞
　　無線傳感器網絡MAC層節能廣播協議........................張韜
　　基于人工蜂群算法的DV-Hop定位改進.......................李牧東
　　一種適合于深空星際互聯網的傳輸控制協議.................金鳳林
　　近鄰中繼節點在異構網絡中的分簇部署策略.................黎昂
　　應用驅動的并行程序性能優化研究.........................邸瑞華
　　一種新型的分段Logistic混沌擴頻通信算法.................張薇
　　基于跳數修正的DV-Hop定位的改進算法.....................鄭久虎
　　基于工業無線網絡性能評價的規劃路徑算法.................易秀雙
　　交換超立方網絡的嵌入問題研究...........................梁家榮
　　基于Hadoop的智能電網狀態監測數據存儲研究...............劉樹仁
　　基于時延敏感無線傳感器網絡的最優任播算法...............顧云麗
　　基于模糊邏輯算法的無線醫療體域網MAC協議研究............盧先領
　　 　　 　　

　　計算機科學最新期刊目錄

D-LINet：一種融合雙線性層與雙向歸一化的時間序列預測框架————作者：耿海軍;李東鑫;

摘要：時間序列預測在能源管理、交通流量和氣象分析等多個實際場景中具有重要應用價值。然而，時間序列數據中存在的分布漂移（distributionshift）與長程依賴（long-termdependency）仍限制了傳統方法與現有深度學習模型在長期預測中的表現。為此，本文提出了一種名為 D-LINet（Dual-Normalization and Linear Integration Network）的創...

多簇NOMA-UAV網絡的節能軌跡與資源優化————作者：李志坷;徐涴砯;

摘要：針對無人機（Unmanned Aerial Vehicle， UAV）輔助多簇非正交多址（Non-Orthogonal Multiple Access， NOMA）下行網絡中有限資源下的服務質量（Quality of Service， QoS）保障問題，提出了一種優化方案。UAV作為空中移動基站，向地面用戶提供通訊業務。由于能量有限，為使更多能量用于通信，將通信（懸停）時間作為優化變量，通過分別優...

基于結構化知識蒸餾的輕量級偽裝目標檢測模型————作者：宋建華;劉淳;張龑;

摘要：偽裝目標檢測在自然場景分析與安全監控中發揮著重要作用，但偽裝目標的復雜性和多樣性對檢測模型的性能提出了嚴峻挑戰。現有知識蒸餾方法多用于模型壓縮，通過對教師網絡與學生網絡的輸出層特征對齊，實現輕量化。然而，知識蒸餾現有方法通常忽略了教師網絡中間特征的豐富語義信息。此外，固定學習率策略難以適應教師和學生模型規模差距過大的情況，導致蒸餾過程不穩定。為此，設計了一種基于結構化知識蒸餾的輕量級偽裝目標檢測模...

基于大語言模型的業務流程長尾變化應變方法————作者：邵欣怡;朱經緯;張亮;

摘要：業務流程應變是業務流程管理的重要任務，旨在通過調整流程模型和實例行為以響應不斷變化的環境，從而提高其柔韌性并實現業務目標。建模時因殘留不確定性所導致的長尾變化無法避免，給傳統的業務流程應變技術帶來了挑戰。目前針對長尾變化最為有效的應變方法基于一種三方協作框架，即由負責感知長尾變化和提出應變策略的前端業務人員、負責提供服務接口和合規性要求的后端技術人員和管理層，以及輔助應變實施的工具系統共同協作來應...

面向并發圖分析的局部性感知的緩存管理策略————作者：李漢橋;趙苑君;

摘要：隨著圖計算技術蓬勃發展，現有圖平臺上通常運行著大量并發圖分析任務以獲得數據背后價值，廣泛應用于智能教育、公共管理和新聞媒體等領域。然而，目前圖計算系統大多為執行單個圖分析任務設計，在支持并發圖分析任務時面臨大量冗余數據訪問。盡管有一些工作已經觀察到并發圖分析任務執行時內存中存在大量冗余圖數據，并試圖利用其中的時間和空間局部性共享底層圖數據減少冗余數據訪問，然而忽視了私有狀態數據更新訪問的數據局部性...

基于YOLOv8增強的目標檢測算法及其應用規范————作者：徐永偉;任好盼;王棚飛;

摘要：目標檢測是計算機視覺領域的關鍵技術之一，旨在從圖像或視頻中定位目標位置并識別所屬的類別，廣泛地應用在智能交通、安防監控、工業檢測等領域。YOLOv8目標檢測方法在檢測精度和實時性方面取得了優異的結果，但是在復雜背景干擾、小目標檢測、遮擋等方面存在嚴峻挑戰，容易出現誤檢或漏檢的情況。為了提高目標檢測的精度，本文提出了一種基于YOLOv8增強的目標檢測算法，并探討了相應的應用規范。在技術層面，首先，在...

基于組合上下文提示的大型語言模型領域知識問答研究————作者：方全;張金龍;王冰倩;胡駿;

摘要：近年來，大型語言模型的快速發展引起了社會各界的廣泛關注。雖然大型語言模型已經天然適應各種自然語言處理任務，然而在特定領域的問答任務中，由于缺少針對垂直領域的訓練，生成答案的可靠性和適用性往往不盡如人意。為提升領域知識問答系統的性能，文中提出了一種新的基于組合上下文提示的大型語言模型領域知識問答方法。組合上下文提示包括了領域知識上下文和問答示例上下文兩部分。領域知識上下文由采用基于對比學習的密集檢索...

基于Transformer架構的RNA二級結構預測方法————作者：喻定;李章維;

摘要：RNA二級結構預測是生物信息學中的核心問題，近年來，深度學習技術的發展為該領域帶來了顯著進步。然而，現有方法在預測精度和對外部先驗模型的依賴性方面仍存在不足，這些限制可能對模型的魯棒性和泛化能力造成影響。針對上述問題，本文提出了一種基于Transformer架構的RNA二級結構預測模型。該模型設計了兩條特征編碼通路，通過線性嵌入和獨熱編碼生成序列特征，并利用交叉注意力機制高效融合兩種特征表示。在特...

基于可控偏好抽樣的復雜網絡度分布推斷方法————作者：池藝妍;祁明澤;黃彭奇子;段曉君;

摘要：隨著大數據時代的到來，復雜網絡的規模和復雜性日益增長。受網絡規模、動態性和隱私保護等限制，獲取網絡的完全信息難以實現。網絡抽樣作為一種有效的解決方案，可以通過獲取網絡的局部信息來估計整體屬性和特征。然而，現有的網絡抽樣方法在獲取節點的過程中往往存在不同程度的度偏置，導致樣本網絡度分布相較真實度分布出現顯著偏差。針對這一問題，本文提出了一套基于可控偏好抽樣的度分布推斷框架，該框架包含一種單向邊抽樣方...

基于雙層注意力網絡的強化學習方法求解柔性作業車間調度問題————作者：王皓焱;李崇壽;李天瑞;

摘要：柔性作業車間調度問題作為作業車間調度問題的一種變體，因其廣泛的適用性成為現代制造業智能化轉型中的重要研究內容。近年來，深度強化學習被用于求解柔性作業車間調度問題，然而，允許將操作分配給具有不同處理時間的多臺兼容機器的特點給決策和狀態表示帶來了額外的復雜性。本文提出了一種基于改進的注意力機制和近端策略優化算法的端到端深度強化學習框架以解決柔性作業車間調度問題。基于異構析取圖結構的特點，設計了一種基于...

PKHOI:利用先驗知識增強人-物交互檢測算法————作者：趙文豪;梅萌;王小平;羅航宇;

摘要：人-物交互檢測在視覺場景理解中起著至關重要的作用，隨著深度學習技術的發展，基于視覺的交互檢測模型已經能夠獲得良好的性能。然而，現有方法大多缺乏對于先驗的邏輯知識的運用，有時會推導出不合理的結果。其次，一些方法將空間信息和人體姿態信息用于推理，但它們僅在推理結果和標注之間構造損失，導致解碼器無法學習到準確的隱含關系。因此，提出一種利用先驗知識增強現有人-物交互檢測算法的方法PKHOI，能夠有效增強現...

解決聯邦學習Non-IID問題的基礎模型方法綜述————作者：王鑫;陳坤;孫凌云;

摘要：聯邦學習因為有隱私保護的天然特性，已經逐漸成為一個被廣泛認可的分布式機器學習框架，但由于參與方數據分布的差異性，特別是呈現非獨立同分布(Non-Independent and Identically Distributed，Non-IID)時，面臨著泛化性能不足，收斂性能下降以及數據傾斜等嚴峻挑戰。用預訓練基礎模型緩解Non-IID問題作為一個新穎的方法，演變出了各種各樣的解決方案。從預訓練基礎模...

結合性別信息的多任務語音情感識別————作者：姚佳;李冬冬;王喆;

摘要：現有的語音情感識別方法通常依賴深度學習模型提取聲學特征，但大多僅關注通用特征的建模，未能充分挖掘數據中與情感密切相關的先驗知識。為此，本文提出了一種端到端的多任務學習框架，利用自監督預訓練模型 WavLM 提取包含豐富情感信息的語音特征，并將性別識別作為輔助任務，以捕捉性別差異對情感識別的潛在影響。針對傳統多任務學習框架中固定權重計算損失所導致的學習不均衡問題，進一步提出了一種自適應溫度系數的動態...

智能嵌入式系統專題序言————作者：郭兵;鄧慶緒;陳銘松;張凱龍;謝國琪;周俊龍;

摘要：<正>作為數字與物理、信息與應用交叉融合的重要基石,嵌入式系統技術在近十年被廣泛應用于社會生產、生活、國防等諸多領域,并快速推動了這些領域的數字化、網絡化和智能化發展。目前,隨著人工智能技術和嵌入式芯片技術的發展,人工智能開始逐步向嵌入式系統遷移,尤其是隨著機器人、無人機、無人車等智能設備的技術成熟,越來越多的應用需要在嵌入式系統上實現,嵌入式人工智能迎來嶄新機遇

空天地一體化網絡的無人機軌跡和計算卸載聯合優化————作者：陳奕天;童英華;

摘要：空天地一體化網絡作為一種新興的網絡架構，近年來引起了廣大研究者的關注，它能夠很好地提高網絡整體的服務質量。針對偏遠地區的網絡覆蓋不全面，缺乏基本的網絡基礎設施的問題，提出了一種無人機和衛星共同收集任務的偏遠地區空天地一體化網絡框架，其中無人機與衛星為地面傳感器提供邊緣計算服務，云服務器為地面傳感器提供云服務。由于無人機覆蓋率、任務完成率和任務延遲都是影響系統性能的關鍵因素，因此對無人機軌跡和計算卸...

基于解釋Petri網的新型CPS分解方法————作者：陳宇浩;屠翰乾;相東明;

摘要：Petri網被廣泛應用于信息物理系統(Cyber-Physical Systems, CPS)的建模與分析，這些系統通常包含多個并發任務。為了簡化CPS的實現過程，可將其分解成為若干獨立組件。現有的CPS分解方法，如基于整數線性代數的算法，面臨高時間復雜度問題；而依賴監控器的分解方法則存在較大的通信開銷。為解決這些問題，綜合現有分解方法的優勢，提出了一種基于解釋Petri網的CPS分解方法。該方法...

基于多核異構操作系統的動態冗余可靠機制研究————作者：何瑞琦;張凱龍;吳金飛;于強;張家銘;

摘要：針對當前嵌入式系統的混合部署需求和功能安全需求，提出了一種動態異構冗余的操作系統架構DHR-OS。面向混合部署需求，該架構設計了異構操作系統的混合部署模式，即在多核CPU上以Linux為主操作系統，動態部署RTOS從操作系統鏡像。同時，為了操作系統間的協同工作，利用OpenAMP(Open Asymmetric Multi-Processing)實現了主從操作系統間的通信，并基于OpenAMP進一...

面向邊緣智能應用的多出口深度神經網絡隨機優化方法————作者：李洲誠;張毅;孫晉;

摘要：邊緣智能作為一種新型的智能計算范式，能夠有效提升智能推理任務在嵌入式邊緣設備中的響應速度。而信息年齡(AoI)作為衡量數據時效性的重要指標，對于邊緣智能應用的計算資源開銷和實時響應至關重要。針對多出口深度神經網絡(DNN)的資源配置優化問題，考慮出口退出概率造成的AoI隨機不確定性，引入系統AoI的概率約束，基于隨機優化理論對出口設置進行決策，以最小化多出口DNN的資源開銷。文中提出了一種基于布谷...

基于雙分支小波卷積自編碼器和數據增強的深度聚類方法————作者：安瑞;魯進;楊晶晶;

摘要：基于自編碼器的深度聚類是無監督學習的代表算法，近年來在計算機視覺領域獲得了諸多關注。相較于傳統算法，自動編碼器隱藏層緊湊的表示空間為聚類任務提供了更為靈活的條件。現有的自編碼器聚類大多使用單分支編碼器網絡，而采用多個網絡結合的雙編碼器結構還有較大的探索空間。為此，提出了一種基于雙分支小波卷積自編碼器和數據增強的深度聚類方法DB-WCAE-DA(Deep Clustering Method Base...

基于虹膜紋理感知的自適應關聯學習方法————作者：孔佳琳;張琪;衛建澤;李琦;

摘要：虹膜中的微結構具有較高的個體區分度，使得虹膜識別成為實現身份驗證的理想選擇。除了微結構本身的特征外，其間的關聯性也是用于身份驗證的有效判別線索。針對虹膜微結構之間的關聯性，提出了一種基于虹膜紋理感知的自適應關聯學習方法，該方法在關聯測度模型的雙分支結構基礎上進行改進，融入了通道注意力和高效多尺度注意力機制來自適應地動態調整特征圖，從不同細節層次的分布中捕捉特征，提高了對虹膜微結構的敏感度。為了深入...

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