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福建電腦

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期刊周期:月刊
期刊級別:省級
國內統一刊號:35-1115/TP
國際標準刊號:1673-2782
主辦單位:福建省計算機學會 福建省計算中心
主管單位:福建省科學技術廳
上一本期雜志:《計算機研究與發展》計算機期刊
下一本期雜志:《中關村》電子科技類期刊

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  【雜志簡介】

  《福建電腦》雜志是《福建電腦》雜志社主辦的綜合性(專業)學術期刊,(月刊,國內統一刊號cn35-1115/TP;國際標準刊號ISSN1673-2782)是福建省科技廳主管,福建省計算中心和福建省計算機學會主辦的計算機學科綜合月刊。

  《福建電腦》雜志主要刊登專業及其相關學科、邊緣學科、交叉學科的最新理論研究成果,福建電腦雜志社編輯部歡迎社會各界人士及作者惠賜佳稿,歡迎各高校、圖書館和院系資源室征訂收藏福建電腦雜志,歡迎社會圖書館和科研院所圖書館征訂和收藏福建電腦雜志期刊

  辦刊宗旨:為廣大高校師生和企事業單位科研人員提供理論探討的平臺和技術交流的渠道。

  福建電腦收錄情況:中國核心期刊(遴選)數據庫收錄期刊,中國學術期刊綜合評價數據庫統計源期刊,中國期刊網數據庫全文收錄期刊,《中文科技期刊數據庫(全文版)》收錄期刊,“萬方數據-數字化期刊群”全文上網,中國學術期刊(光盤版)收錄期刊。

  【欄目設置】

  基金項目論文、研究與探討、應用與開發、教學與管理、教學與管理。

  福建電腦最新期刊目錄

INFLO增強的局部離群感知PU學習算法

摘要:針對ADOA算法在度量未標記樣本的離群程度時僅能識別全局離群點而忽略局部離群現象,導致性能受限,本文提出了一種INFLO增強的局部離群感知PU學習算法(INFLO-PU)。該方法利用影響力函數局部離群檢測算法更精確地計算數據集中未標記樣本的離群程度,并結合k-means聚類相似度評分,實現對未標記樣本的偽標簽生成與加權訓練,使未標記樣本有效參與模型訓練。在10個公開數據集上的實驗表明,INFLO-...

面向青光眼診斷的OCT圖像自動分割方法

摘要:為提高青光眼早期診斷的準確性,本文提出一種融合注意力機制的改進U-Net模型,用于眼底OCT圖像中視盤與視杯的自動分割。該模型引入注意力模塊以增強對病變區域的關注能力,并結合多尺度特征融合策略,提升分割精度。實驗結果表明,所提方法在平均交并比、Dice系數和召回率上分別達到0.9847、0.9769和0.9693,均顯著優于U-Net和FCN-8s模型。本研究為青光眼早期篩查提供了有效的技術支撐

融合局部特征與序列依賴的疾病輔助診斷方法

摘要:為提升電子病歷文本在疾病輔助診斷中的語義表示與特征提取能力,提出融合局部特征與序列依賴關系的診斷混合網絡(DxHybridNet)。模型利用RoBERTa生成上下文詞向量,通過BiLSTM-Attention捕捉長距離序列依賴,并利用TextCNN提取局部語義特征,融合后用于疾病分類。在自建與公開數據集上F1值分別達95.35%與94.33%。在自建數據集上較最優基準模型BERT提升2.74%,在...

高相關姿態角篩選的汽車座椅自適應調節算法

摘要:針對現有算法未充分考慮肢體長度差異及存在冗余計算的問題,本文提出一種基于高相關姿態角篩選的自適應調節算法。依據姿態角與人體特征的相關性剔除冗余參數,采用“自上而下”策略依次調節軀干傾斜角、眼部高度,并通過一維黃金分割搜索法優化座椅前后位置。實驗結果顯示,各關鍵姿態角計算值與最優值無顯著差異(P > 0.05),駕駛員主觀舒適度評分為4.35分(5分制)。該算法可為座椅自適應調節輕量化方案提供...

在線學習課程完成預測與可解釋性分析

摘要:為提升在線學習中學生課程未完成風險的預測能力,本文以在線學習平臺9110條數據為研究對象,提出一種融合特征強化工程與XGBoost的預測方法。通過構造多維度衍生特征并構建預測模型,對課程完成狀態進行預測,并利用SHAP方法進行可解釋性分析。實驗結果顯示,該方法在精確率、召回率和F1分數上分別達到97.5%、94.3%和95.9%,優于Random Forest、SVM等對比模型;所構造的衍生特征對...

數據存儲安全的等保與密評融合實證研究

摘要:針對等保測評中密碼控制項驗證深度不足、過度依賴文檔審查的問題,本文提出等保與密評相融合的技術驗證框架。通過建立等保2.0存儲安全指標與密評技術要求的映射關系,構建“指標對齊—技術適配—實測驗證—結果映射”閉環流程,并引入破壞性篡改測試等實證手段。結果表明,該方法可將測評維度從文檔審查擴展至算法合規性、密鑰管理安全性等六個技術層面,構建從安全要求到技術證據的完整閉環,為密碼控制項有效性驗證提供系統化...

全景圖像版權識別技術研究

摘要:全景圖像正逐漸成為計算機視覺領域的研究熱點,然而其版權保護機制尚不健全,易引發抄襲與侵權認定困難等問題。針對這一現狀,本文提出一種基于特征提取的全景圖像版權保護方法。該方法首先采用等距柱狀投影實現全景圖像從球面到二維平面的轉換,隨后結合Swin Transformer網絡進行特征提取,并引入特征金字塔網絡與自適應特征融合算法,實現多尺度特征融合與信息增強。實驗結果表明,所提方法在全景圖像特征匹配任...

定量下料產線仿真設計與實現

摘要:針對傳統下料人工操作效率低、計數誤差大等問題,本文設計基于FactoryIO的定量下料仿真產線。在FactoryIO中搭建由下料電機、傳送帶、移除電機及傳感器構成的產線,與S7-1200 PLC建立實時通信;設計PLC程序實現系統啟停、定量與正常模式切換、計數及手動清零功能,并通過HMI完成集中控制與狀態監測。該系統支持目標下料數整數設定,可在定量模式下達到設定值后自動停止,實現物料的自動計量與精...

可視化農田滴灌管理系統的設計與實現

摘要:針對傳統灌溉方式存在的資源利用率低、數字化管理欠缺等問題,本文旨在通過構建可視化滴灌管理系統提升農田灌溉精細化水平與用水效率。系統基于Spring Boot后端與Vue前端架構,集成濕度、溫度和流量傳感器,實現農田環境實時監測、灌溉計劃智能制定及數據可視化展示,支持多角色協同操作與遠程監控。測試結果表明,系統運行穩定,可節約灌溉用水約20%,實現了對滴灌流程的精準管控。該系統為推進農業灌溉數字化轉...

融入鴻蒙生態的移動應用開發課程改革與成效

摘要:針對《移動應用開發》課程內容滯后、與國產技術體系脫節的問題,本文提出融入鴻蒙生態的教學改革方案。從課程內容、實訓模式、資源建設三方面展開:構建“Android基礎→技術遷移→鴻蒙特色→工程實踐”四階段課程體系;設計校企協同、項目驅動的30學時專項實訓;建設分層式資源庫并引入國產化工具鏈與過程評價。一學期對比實驗表明:實驗組不及格率由5.3%降至1.1%,平均分由76.9升至81.2,代碼規范達標率...

AI賦能背景下微機原理教學模式探索與實踐

摘要:針對傳統工科微機原理課程教學中存在的問題,本文提出一種“AI賦能、線上線下融合、以學為中心”的混合教學模式。線上依托學習通平臺,引入AI輔助完成課前導入、智能答疑與作業批改等環節;線下采用BOPPPS教學模式,通過課內教學內容引導學生提升課外自主學習能力。以山西工學院2023級36名學生為實驗班,與2022級40名學生的對照班進行比較。結果顯示,實驗班平均成績較2022級提高8.3分,及格率提升1...

《福建電腦》投稿須知

摘要:<正>一、刊物簡介《福建電腦》創刊于1984年,國際標準刊號ISSN 1673-2782,國內統一刊號CN 35-1115/TP,福建省科學技術信息研究所、數字中國研究院(福建)主辦,福建省科學技術廳主管,是國內計算機科學與技術學科領域的一本綜合性學術月刊。《福建電腦》全文收錄到中國知網CNKI中國期刊全文數據庫、萬方中文期刊數據庫、維普中文期刊數據庫、中國核心期刊遴選數據庫、中國學術...

《福建電腦》公告

摘要:<正>經國家新聞出版署批準,自2026年4月9日起,《福建電腦》期刊(CN35-1115/TP)主辦單位由原來的“福建省計算中心、福建省計算機學會”變更為“福建省科學技術信息研究所、數字中國研究院(福建)”。原設立于福建省福州市福州大學城烏龍江北大道2號福州大學計算機與大數據學院(電話:0591-83053686,網址:http://www.jfc19.cn,郵箱:jfc@vip.12...

多尺度特征高位視頻車輛檢測算法研究

摘要:針對機動車激增帶來的管理難題與高位視頻檢測需求,本文以YOLOv8n為基礎,通過替換主干網絡、添加注意力機制、引入可變形卷積和優化損失函數四步改進,構建適用于高位視頻的車輛檢測算法。自采數據集上的實驗表明,改進算法在減少計算量和參數量的同時,顯著提升了檢測效率與精度:幀率達61 FPS,mAP@0.5達0.865,car、bus、van三類檢測精度分別為0.851、0.900和0.844,證明該方...

低壓工業電機兩階段故障診斷的機器學習方法

摘要:低壓工業電機故障易引發非計劃停機與安全事故,現有診斷方法缺乏對國產電機的適配性,算法參數優化不足。本研究構建兩階段診斷方法:采集兩臺國產電機振動數據,階段一采用BPNN、SVM、RF進行異常檢測,階段二基于最優SVM識別4類故障,通過網格搜索與交叉驗證優化參數。結果表明,SVM在B-1、F數據集異常檢測準確率達98.52%、99.17%,故障識別最高準確率96.67%。該方法具有工程價值,未來將擴...

人工智能算法在學業效果預測中的實驗研究

摘要:為探究人工智能算法在學生學業效果預測中的應用效能,本文基于既有研究,將學生課堂表現、課后作業完成情況及歷史階段性成績作為影響學業效果的三個關鍵因素,收集相關數據,并通過實驗對多種傳統預測模型的預測結果進行比較。結果表明,隨機森林、自適應增強與極端梯度提升分類器的預測準確率可達87%;在剔除波動較大的樣本后,預測精度下降至78%以下;而選取最具相關性的預測樣本集則可顯著提升預測效果

帆軟電子手寫簽名在部門信息化管理中的實踐

摘要:針對高頻日常業務場景中傳統線下多方簽名流程周期長、紙質文件管理復雜、歸檔檢索效率低等問題,本文基于帆軟電子手寫簽名與報表工具,提出一種輕量化、低成本的數字化簽名解決方案。通過流程重構實現多方在線協同簽名,支持全流程線上記錄與文件電子歸檔。應用結果顯示,實施后單次簽名流程平均耗時從約60天縮短至2天,邊際成本趨近于零,歸檔檢索效率提升80%以上

電力安全法規智能輔助系統研究

摘要:為應對電力安全法規體系復雜度高、傳統管理模式效率低下的問題,本文構建了基于Langchain框架與向量數據庫的電力安全法規智能輔助系統。系統融合ChatGLM、Qwen2-7B等開源模型,通過電力術語知識注入與動態問答代理優化,實現輕量化私有化部署。測試結果表明,系統綜合準確率達92.3%,響應時間1.2秒,檢索效率較傳統方式提升217%,可穩定支持200以上并發查詢,較大地提升了合規性審查效率

大模型驅動的視覺素材轉代碼系統及實現

摘要:針對傳統人工轉換截圖、設計稿及視頻為代碼過程中存在的效率低下、易出錯及可維護性差等問題,本文提出一種基于人工智能多模態大模型的自動化轉換系統。該系統采用前端交互與后端處理協同架構,支持HTML+Tailwind、React+Tailwind等多種主流技術棧,并通過代碼后處理機制進一步提升生成代碼質量。實驗結果表明,該系統能將單設計稿轉換時間由8小時縮短至30分鐘,代碼錯誤率從15%–20%降至3%...

復雜警務場景下圖像增強與目標檢測系統研究

摘要:針對復雜氣候環境下警務人員在駕車執行任務時面臨的視覺受限與決策困難問題,本文設計并實現了一套面向警務場景的圖像處理系統。系統基于自監督學習與注意力機制的圖像增強模塊,并引入圖像增強與目標檢測的深度耦合機制,采用知識蒸餾技術將算法遷移至輕量化SSD-MobileNetV3模型。實驗結果表明,系統在惡劣環境下能有效提升圖像清晰度,目標檢測平均精度均值(mAP)達到91.5%,在實時性與準確性方面均展現...

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