【雜志簡介】

　　《計算機工程》是中國電子科技集團公司第三十二研究所(華東計算技術(shù)研究所)主辦的學(xué)術(shù)性刊物，是上海市計算機學(xué)會會刊。主要特點：以最快的速度、科學(xué)求實的精神，精選刊登代表計算機行業(yè)前沿科研、技術(shù)、工程方面的高、精、尖優(yōu)秀論文。貫徹黨的“雙百”方針，繁榮科技創(chuàng)作，促進國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流，探討和傳播計算機科學(xué)的理論和實踐，加速和促進我國計算機事業(yè)的發(fā)展。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　工業(yè)和信息化部門精品期刊

　　全國中文核心期刊

　　英國《科學(xué)文摘》收錄用刊

　　俄羅斯《文摘雜志》收錄用刊

　　中國科技論文統(tǒng)計與分析用刊

　　中國科技引文數(shù)據(jù)庫來源期刊

　　美國《劍橋科學(xué)文摘》收錄用刊

　　“萬方書庫-數(shù)字化期刊群”全文上網(wǎng)

　　中國學(xué)術(shù)期刊綜合評價數(shù)據(jù)庫來源期刊

　　日本《科學(xué)技術(shù)文獻社數(shù)據(jù)庫》收錄用刊

　　【欄目設(shè)置】

　　主要欄目：博士論文、軟件技術(shù)與數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)與通信、安全技術(shù)、人工智能及識別技術(shù)、圖形圖像處理、多媒體技術(shù)及應(yīng)用、工程應(yīng)用技術(shù)與實現(xiàn)等。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　1. 自由空間光通信中的PPM迭代軟解調(diào)算法 張鼎臣，周小林，杜建洪，ZHANG Ding-chen，ZHOU Xiao-lin，DU Jian-hong

　　2. 二次函數(shù)混沌特性分析及其圖像加密應(yīng)用 于萬波，楊靈芝，YU Wan-bo，YANG Ling-zhi

　　3. 帶硬時間窗模糊車輛路徑問題的多目標(biāo)優(yōu)化 王連鋒，宋建社，曹繼平，葉慶，WANG Lian-feng，SONG Jian-she，CAO Ji-ping，YE Qing

　　4. 基于HCSIPA的中英文混合語音合成 徐英進，蔡蓮紅，SO Yong-jin，CAI Lian-hong

　　5. WSN中一種自適應(yīng)功率控制及調(diào)度算法 張震，石志東，單聯(lián)海，周潔，房衛(wèi)東，ZHANG Zhen，SHI Zhi-dong，SHAN Lian-hai，ZHOU Jie，F(xiàn)ANG Wei-dong

　　6. 基于改進輪廓模型的單板缺陷圖像快速識別 王阿川，曹琳，曹軍，WANG A-chuan，CAO Lin，CAO Jun

　　7. 數(shù)據(jù)層可配置任務(wù)生成方法及其應(yīng)用研究 劉明銘，程仁洪，LIU Ming-ming，CHENG Ren-hong

　　8. 基于固態(tài)硬盤的云存儲分布式緩存策略 李東陽，劉鵬，丁科，田浪軍，LI Dong-yang，LIU Peng，DING Ke，TIAN Lang-jun

　　9. 一種分布式非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)副本管理模型 林菲，張萬軍，孫勇，LIN Fei，ZHANG Wan-jun，SUN Yong

　　10. 基于區(qū)分矩陣與區(qū)分函數(shù)的同元轉(zhuǎn)換約簡算法 徐寧，章云，周如旗，XU Ning，ZHANG Yun，ZHOU Ru-qi

　　11. 基于x-tuple的概率閾值top-k查詢算法 黃冬梅，舒博，王建，熊中敏，HUANG Dong-mei，SHU Bo，WANG Jian，XIONG Zhong-min

　　12. 基于CACC的連續(xù)數(shù)據(jù)離散化改進算法 劉小龍，江虹，吳丹，LIU Xiao-long，JIANG Hong，WU Dan

　　13. 基于分布式BLUE的多雷達數(shù)據(jù)融合方法 付瑩，孫永健，湯子躍，F(xiàn)U Ying，SUN Yo

　　sci論文投稿：潞新公司工會圖書館信息共享服務(wù)模式

　　摘 要：通過了解信息共享的意義，提出潞安圖書館信息共享的服務(wù)構(gòu)造，探討其服務(wù)模式和服務(wù)內(nèi)容。

　　關(guān)鍵詞：sci論文投稿,信息共享,框架結(jié)構(gòu),服務(wù)模式

　　首先，我們了解一下新疆潞安圖書館信息共享中心的生存背景。潞安新疆煤化工(集團)有限公司(簡稱潞安新疆公司)位于天山南麓的三道嶺礦區(qū)，西距烏魯木齊市520公里，東距哈密市74公里，312國道由礦區(qū)北側(cè)通過，蘭新鐵路在柳樹泉與礦區(qū)鐵路專用線接軌。礦區(qū)總面積900平方公里，是一個遠離中心城市、多民族的獨立工礦區(qū)。正因為其地理位置獨特，所以信息傳遞工作一直處于重要環(huán)節(jié)。而新疆潞安圖書館信息共享也是基于特殊性而建立。

　　計算機工程最新期刊目錄

一種面向軟件成分分析的輕量化依賴分析方法————作者：李天然;樸勇;孔子涵;

摘要：大部分開源軟件存在安全漏洞。在我國，針對開源軟件的成分分析和驗證在軟件開發(fā)及評測中嚴(yán)重缺失，導(dǎo)致關(guān)鍵領(lǐng)域軟件安全難以保障。因此，軟件成分分析對確保軟件安全不可或缺，其中，準(zhǔn)確的第三方依賴項（Third Party Dependencies， TPDs）識別是軟件漏洞管理與合規(guī)性評估的關(guān)鍵。針對上述問題，本文提出了一種面向軟件成分分析的輕量化依賴分析方法，提高了TPD識別的準(zhǔn)確性和大規(guī)模項目文件處理...

基于參考的兩階段壁畫圖像超分辨率重建————作者：徐志剛;余浩;

摘要：壁畫作為重要的文化遺產(chǎn)，其數(shù)字化保護和修復(fù)在近年來得到了廣泛關(guān)注。然而，在壁畫圖像的超分辨率重建過程中，往往面臨紋理模糊和原有信息丟失的問題。針對這一問題，本文提出了一種基于參考的兩階段壁畫圖像超分辨率重建方法（Reference-based Two-stage Mural Image Super-Resolution Reconstruction， RTMISR）。首先，采用多尺度殘差特征提取模...

音視頻深度偽造與鑒偽綜述————作者：魏方達;劉淼;孫毅;王晶;趙勝輝;

摘要：近年來，深度學(xué)習(xí)在計算機視覺以及語音信號處理等領(lǐng)域取得了重大成功。然而，深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展也帶來了負(fù)面影響，各類偽造視頻，語音在網(wǎng)絡(luò)上泛濫成災(zāi)，一些不法分子利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)替換原始視頻的人臉、編輯面部屬性、合成說話人語音、克隆語音，通過制作色情視頻、虛假新聞、政治謠言等造成社會動蕩、混亂，威脅個人利益、國家安全。為了消除這些負(fù)面影響，眾多學(xué)者從不同的角度提出解決方案。早期偽造主要集中在單模態(tài)偽造，...

基于變分特征解糾纏的銳度感知工業(yè)缺陷分類算法————作者：鐘依慧;馬瑛;江少進;楊豐玉;

摘要：在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，缺陷分類對于保障產(chǎn)品質(zhì)量和安全性扮演著至關(guān)重要的角色。但工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集存在類內(nèi)差異大、類間差異小的特性，加上缺陷樣本數(shù)量有限，致使現(xiàn)有缺陷分類模型在實際工業(yè)環(huán)境中的表現(xiàn)欠佳。針對這一問題，本文創(chuàng)新性地提出了基于變分特征解纏和銳度感知的工業(yè)缺陷分類算法。首先，引入變分自編碼器將缺陷特征解纏為類別判別特征和類內(nèi)方差特征，然后通過重采樣策略增強類內(nèi)方差特征，與原始特征結(jié)合以提升特征表示的...

基于字形和語義的多級中文對抗樣本生成方法————作者：孫宇;王紅杰;杜彥輝;劉楠;

摘要：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型在應(yīng)用過程中容易受到對抗樣本攻擊，通過在原始樣本中添加微小擾動，生成對抗樣本，以誤導(dǎo)模型做出錯誤決策。通過研究對抗樣本的生成方法，可以有效發(fā)現(xiàn)并評估模型的魯棒性缺陷。現(xiàn)有的中文對抗樣本生成方法大多關(guān)注于如何提升對抗樣本的攻擊成功率，而忽略了對抗樣本的隱蔽性等質(zhì)量指標(biāo)。該研究關(guān)注中文文本對抗樣本生成技術(shù)，結(jié)合中文在字形結(jié)構(gòu)和語義特征方面的獨特性，提出了一種結(jié)合漢字字形和語義信息的...

基于多尺度特征融合與極化自注意力機制的實時語義分割算法————作者：劉相濱;方誠;劉帥;

摘要：實時語義分割作為計算機視覺領(lǐng)域的核心任務(wù)之一，在無人駕駛、交通管控等諸多方面均發(fā)揮著極為關(guān)鍵的作用。現(xiàn)有基于編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的實時語義分割算法通常以犧牲分割精度的代價來達到實時性的效果，然而，這類算法為了保證實時性，其感受野通常較小，從而導(dǎo)致對道路場景中的大尺度物體分割效果較差。為此，本文基于編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)提出了一個針對道路場景的實時語義分割算法來解決這個問題。算法首先在特征提取階段設(shè)計了一...

多層超網(wǎng)絡(luò)聚合的個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法————作者：李陽;姜毅;陳帥;閆世超;王磊;馬禮;

摘要：個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法在處理非獨立同分布（Non-IID，Non-Independent and Identically Distributed）數(shù)據(jù)集和客戶端模型個性化方面有著巨大優(yōu)勢。而基于超網(wǎng)絡(luò)的個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)利用客戶端各自的超網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了客戶端模型的個性化訓(xùn)練。然而，針對客戶端超網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和客戶端數(shù)據(jù)的共享對客戶端個性化模型的準(zhǔn)確率的影響相對不明確。因此，本文提出多層超網(wǎng)絡(luò)個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)（pFed...

hoda基于持續(xù)同調(diào)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖像形狀分類算法————作者：魏欣;彭寧寧;

摘要：針對于目前已有的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖像形狀分類算法中復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的穩(wěn)定性不足，在復(fù)雜情形下提取的形狀特征分類性能較差等問題，提出一種基于持續(xù)同調(diào)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖像形狀分類算法。該算法將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與Vietoris-Rips復(fù)形過濾相結(jié)合，在圖像輪廓點云上構(gòu)建持續(xù)性復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，利用持續(xù)同調(diào)計算持續(xù)性復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中不同維度的全局拓?fù)涮卣鳎贿x擇從度分布提取的度特征和相關(guān)度特征作為局部形狀特征，分別融合全局拓?fù)涮卣鞯玫絻山M特...

基于自適應(yīng)張量交換和重算的大模型推理優(yōu)化————作者：梁緒寧;王思琪;楊海龍;欒鐘治;劉軼;錢德沛;

摘要：大語言模型（LLMs）在多種自然語言處理任務(wù)中展現(xiàn)出卓越性能。然而，LLM擁有極高的參數(shù)規(guī)模，使得有限的GPU內(nèi)存容量成為推理任務(wù)的性能瓶頸。面向LLM推理服務(wù)場景提出AdaptiveLLM，根據(jù)推理任務(wù)負(fù)載特征在張量交換和張量重算中實現(xiàn)卸載策略自適應(yīng)選擇。為了評估推理任務(wù)負(fù)載特征，AdaptiveLLM通過算子粒度計算復(fù)雜度分析建立黑盒ML模型實現(xiàn)張量重算開銷預(yù)測，通過細(xì)粒度KV Cache內(nèi)存...

基于大語言模型的API使用約束知識構(gòu)建————作者：劉根壕;張能;鄭子彬;

摘要：API使用約束是開發(fā)者在調(diào)用API時必須遵守的條件或限制，以確保正確使用并避免API誤用。API文檔是提取這些約束的重要來源。現(xiàn)有的基于自然語言處理的API使用約束提取方法通常依賴于句法模式，但對復(fù)雜并列句的處理能力有限，且對語法模式要求嚴(yán)格。為此，本文提出了一種基于大語言模型的API使用約束知識提取方法，記為AUCK。AUCK首先對Java API文檔進行預(yù)處理，提取包含API使用約束的句子；其...

非對稱容差關(guān)系粗糙近似集的GPU加速方法————作者：吳正江;王夢松;武星晨;

摘要：為解決非對稱容差關(guān)系存在冗余容差類問題以及為提高近似集的計算效率。本文通過改進的非對稱容差關(guān)系，介紹了不完備信息系統(tǒng)中上、下近似集的布爾矩陣表示方法，設(shè)計了計算近似集的矩陣分塊算法，并在GPU上實現(xiàn)近似集計算過程的加速。具體來說，本文提出了一種最近容差關(guān)系，構(gòu)建了不完備信息系統(tǒng)中對象之間的層次結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)被轉(zhuǎn)換成多個局部關(guān)系矩陣，以此來快速計算最近容差類。最后，向量化的最近容差類被分批加載到顯存...

一種車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的多階段惡意網(wǎng)站快速檢測方法————作者：毛煜陽;徐崇鈞;楊華雨;翟溪林;張華;

摘要：車載第三方服務(wù)訪問惡意網(wǎng)站的數(shù)量迅速增加，已成為車聯(lián)網(wǎng)安全的重大威脅。目前，車聯(lián)網(wǎng)惡意網(wǎng)站檢測面臨三大瓶頸：傳統(tǒng)工具處理大規(guī)模網(wǎng)站數(shù)據(jù)時存在較長的檢測時延，惡意網(wǎng)站統(tǒng)一資源定位符（URL）混淆問題影響識別準(zhǔn)確性，且惡意網(wǎng)站數(shù)據(jù)集的獲取困難，這些因素均嚴(yán)重制約了檢測的效率和準(zhǔn)確性。針對這些問題，本文提出了一種基于邏輯回歸的多階段惡意網(wǎng)站快速檢測方法。使用搜索引擎對合法網(wǎng)站進行初步過濾，減少計算資源的...

基于國產(chǎn)GPGPU非一致控制流的分支優(yōu)化————作者：吳藝鵬;霍志坤;韓孟之;

摘要：目前，通用圖形處理單元（GPGPU）因其強大的并行處理能力而被廣泛應(yīng)用于各種計算任務(wù)。然而，采用單指令多線程（SIMT）并行執(zhí)行模型的GPGPU在程序執(zhí)行時，核函數(shù)會產(chǎn)生非一致控制流行為，從而引發(fā)線程束分化，降低加速器的整體性能。針對核函數(shù)執(zhí)行過程中因非一致控制流引起的性能下降問題，提出一種特定場景下的分支編譯優(yōu)化方法——連續(xù)分支合并（MergeCFG）。在編譯器中間代碼優(yōu)化階段，通過控制流分析，...

面向某國產(chǎn)加速器的卷積算子代碼生成器————作者：王小龍;王家梁;吉青;侯豐堯;

摘要：近年來某國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)加速器發(fā)展迅速，硬件資源持續(xù)變化并引入一系列張量核心指令，使得開發(fā)者在該加速器進行卷積算子的手工適配和優(yōu)化面臨巨大挑戰(zhàn)。為此，本文提出了一種面向該國產(chǎn)加速器的卷積代碼生成器，以簡化卷積算子的適配與優(yōu)化過程。該生成器提供配置參數(shù)作為對外接口，用戶僅需配置參數(shù)即可生成特定的卷積算子。生成器本身由三層架構(gòu)組成：指令層封裝底層指令，并根據(jù)硬件架構(gòu)進行區(qū)分；組件層根據(jù)預(yù)設(shè)的硬件架構(gòu)信息組...

基于交叉注意力擴散模型的對手建模研究————作者：何明研;李斯源;劉鵬;黃劍華;

摘要：對手建模作為多智能體博弈對抗的關(guān)鍵技術(shù)，其目的為學(xué)習(xí)對手的行為以減少環(huán)境的不確定性并幫助決策。而現(xiàn)有的對手建模方法大多采用離線訓(xùn)練加在線適應(yīng)的結(jié)構(gòu)，在離線訓(xùn)練中采用傳統(tǒng)神經(jīng)動力學(xué)模型對智能體進行一步一步地預(yù)測，容易形成單步誤差進而形成累計誤差，且在在線適應(yīng)中面對未知對手時，亦會導(dǎo)致受控智能體計劃狀態(tài)偏離數(shù)據(jù)集分布。為解決上述問題，提出基于擴散模型并利用交叉注意力和對手建立關(guān)聯(lián)的框架，其利用擴散模型...

基于大型多模態(tài)模型的街景圖像典型場景要素提取————作者：潘可悅;咼維;程湘;劉異;

摘要：場景要素是理解城市地理信息的核心，準(zhǔn)確提取場景要素對于智慧城市建設(shè)和地理信息系統(tǒng)發(fā)展至關(guān)重要。為應(yīng)對街景圖像場景的復(fù)雜性、現(xiàn)有視覺深度學(xué)習(xí)模型在理解復(fù)雜場景和要素方面的局限，以及視覺信息與上下文關(guān)聯(lián)的挑戰(zhàn)，提出了一種基于大型多模態(tài)模型的典型街景場景要素提取方法。首先，基于LLaVA模型引入多層感知機和高分辨率視覺編碼器，構(gòu)建GeoLLaVA模型；其次，針對街景場景要素提取任務(wù)構(gòu)建街景視覺-指令跟隨...

基于對比學(xué)習(xí)和重排序的實體鏈接方法研究————作者：劉軍平;王潤鵬;胡新榮;彭濤;王幫超;楊華利;朱強;

摘要：實體鏈接是一項將自然文本中的實體提及鏈接到知識庫中相應(yīng)實體的任務(wù)，在信息檢索和問答系統(tǒng)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。實體鏈接的挑戰(zhàn)在于如何利用提及的上下文和知識庫中實體的特征信息，生成候選實體并選擇其中正確的實體。盡管一些方法依靠某種策略生成了相關(guān)的候選實體，并結(jié)合特征信息選擇了合適的實體。但是這些方法往往未能學(xué)習(xí)更深層次的語義信息，導(dǎo)致不能得到高質(zhì)量的候選實體，甚至正確的實體不包含在候選實體中。同時，...

SAM及其改進模型在圖像分割中的應(yīng)用綜述————作者：馬依拉木·木斯得克;高雨欣;張思拓;馮珂;阿布都克力木·阿布力孜;哈里旦木·阿布都克里木;

摘要：隨著通用人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，基礎(chǔ)模型在多個領(lǐng)域的應(yīng)用日益受到廣泛關(guān)注。在圖像分割領(lǐng)域，“分割一切模型”（Segment Anything Model， SAM）作為一種核心基礎(chǔ)模型，在提升圖像理解和處理效率方面展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢。盡管SAM在圖像分割任務(wù)中表現(xiàn)出色，但在功耗、計算效率以及在不同應(yīng)用場景中的適應(yīng)性等方面，仍然存在一定的優(yōu)化空間。為此，文中從多個維度對SAM的改進方向進行了深入探索，...

基于SIT-TransNET的被動微波海冰厚度反演————作者：韓彥嶺;朱曉俊;王靜;潘海燕;張云;

摘要：海冰厚度是全球氣候變化研究中的關(guān)鍵參數(shù)之一，其在調(diào)節(jié)地球氣候系統(tǒng)、海洋環(huán)流和熱量交換中具有重要作用。但是由于海冰的物理特性高度變化的影響，使得海冰厚度的精確反演面臨巨大挑戰(zhàn)。針對上述問題，本文提出了一種多特征融合和改進Transformer的被動微波遙感海冰厚度反演方法SIT-TransNET，該方法利用AMSR2衛(wèi)星的亮度溫度數(shù)據(jù)，并結(jié)合輔助數(shù)據(jù)（包括雪表面溫度、海面鹽度和1.4GHz亮度溫度）...

無人機場景下基于動態(tài)度量學(xué)習(xí)的跨視角地理定位————作者：王鑫鑫;胡海峰;張索非;周飛飛;龔銳;

摘要：關(guān)于跨視角地理定位的既有研究主要聚焦于判斷查詢圖像是否準(zhǔn)確對應(yīng)于預(yù)定義圖集中某個特定地理位置。然而，這種研究模式往往忽略了地理空間中固有的大量多空間尺度結(jié)構(gòu)信息。為了實現(xiàn)更為穩(wěn)健的定位效果，模型不僅需要捕捉局部建筑細(xì)節(jié)，還需理解通過建筑群和環(huán)境特征體現(xiàn)的目標(biāo)之間的空間關(guān)系，從而在不同空間尺度下提高定位的準(zhǔn)確性。為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，我們提出了一項新任務(wù)，稱為多空間尺度跨視角地理定位，并推出了專門為此任務(wù)...

　　相關(guān)電子信息期刊推薦

• 北大核心武漢大學(xué)學(xué)報工學(xué)版
• 國家級《衛(wèi)星與網(wǎng)絡(luò)》
• 國家級《個人電腦》
• 國家級網(wǎng)絡(luò)新媒體技術(shù)
• 省級計算機時代
• 省級《設(shè)備管理與維修》
• 北大核心《微處理機》
• 省級《計算機周刊》
• 省級《電腦知識與技術(shù)》
• 國家級《電子世界》
• 國家級《電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗》
• 省級家電檢修技術(shù)
• 國家級《通信世界》
• 國家級電子質(zhì)量
• 北大核心電力機車與城軌車輛
• 省級電子技術(shù)
• 國家級家用電器
• 省級《金卡工程》
• 國家級智能計算機與應(yīng)用
• 省級家用電器綠色家電
• 北大核心《計算機科學(xué)》
• 省級《黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報》
• 國家級《全球定位系統(tǒng)》
• 國家級《中國信息界》
• 北大核心《計算機仿真》
• 省級《伊犁師范學(xué)院學(xué)報》
• 省級電器與能效管理技術(shù)
• 省級《江蘇通信》
• 省級電子制作
• 省級廣西化纖通訊

　　核心期刊推薦