計算機科學

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計算機科學 關注(): 期刊周期：月刊; 期刊級別：北大核心; 國內統一刊號：50-1075/TP; 國際標準刊號：1002-137X; 主辦單位：國家科技部西南信息中心; 主管單位：國家科學技術部; 查看計算機科學近十年數據入口>>>; 上一本期雜志：《信息安全與通信保密》省級期刊; 下一本期雜志：《微型機與應用》國家級電子期刊

　　　　
《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

使用DDPG和多頭注意力機制的云邊環境協同動態資源調度

摘要：云邊協同計算支持實時處理海量數據，滿足物聯網、智能交通和智慧醫療等對時延敏感場景的高效數據處理需求，但仍面臨資源動態性帶來的挑戰，例如云端與邊緣節點因負載波動而引起的資源可用性變化，進而導致服務質量難以保障等問題。針對上述問題，提出一種基于深度確定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）與多頭注意力機制（Multi-Head Attention，...

基于二階多通道有向圖卷積的基因調控推斷方法

摘要：單細胞RNA(scRNA-seq)測序技術的快速發展使得單細胞基因表達數據呈指數級增長，從而使研究人員獲取了大量的基因表達數據集。因此，需要開發能夠利用這些數據從而發現基因間潛在調控關系的計算方法。近年來，隨著深度學習的發展及已知調控關系數據的增長，大量基于深度學習的有監督推斷方法被提出，尤其是基于圖神經網絡的方法。然而，目前的這些方法大多將先驗調控網絡建模為一個無向圖，忽略了基因間調控關系的有向...

基于元數據語義增強的數據集知識圖譜構建與應用

摘要：隨著數據資源的迅猛增長，如何有效地組織、發現和利用數據集已成為當前研究的一個重要方向。傳統的基于元數據匹配或統計檢索的方法在捕捉復雜語義關聯方面存在局限性，導致數據集檢索的準確性和可解釋性不足。為此，文中提出了一種基于元數據語義增強的數據集知識圖譜構建與檢索方法，旨在提升數據集的語義檢索能力。首先，依據W3C DCAT標準對數據集的元數據進行標準化處理，構建包含標題、關鍵詞、主題分類和數據項等核心...

基于TCN-AttnRNN模型的眼動輸入動態調整技術

摘要：文中提出了一種根據字符預測結果動態調整鍵駐留時間的眼動輸入技術。在本研究中，設計了一種字符級語言模型，命名為TCN-AttnRNN。在該模型中，TCN負責提取序列的全局空間特征和長期依賴關系，RNN增強時間序列的長期記憶性能，而多頭自注意力機制則優化網絡，通過概率分配權重來增強關鍵特征的作用。實驗結果表明，在PTB數據集和DailyDialog數據集上，TCN-AttnRNN模型的BPC值分別為1...

思維鏈與檢索增強結合的Text-to-SQL方法研究

摘要：Text-to-SQL技術可將自然語言自動轉換為SQL,大幅降低非專業人員使用數據庫的門檻，但在財務等垂直領域仍面臨查詢意圖復雜、表述模糊兩大難題。為此，提出“思維鏈+檢索增強”協同框架。首先設計迭代蒸餾算法，利用3B小模型在Spider, BIRD,BookSQL上自動生成并驗證2萬余條含詳細推理步驟的高質量思維鏈種子數據，顯著彌補小模型復雜推理短板；其次，創新提出“問題骨架+SQL骨架”雙向量...

融合知識圖譜嵌入與大模型的事實預測研究

摘要：提出一種融合知識圖譜嵌入與大模型的事實預測算法，旨在應對招投標領域中三元組真實性判斷的挑戰。針對傳統事實預測算法泛化能力不足以及單一大模型在處理結構化知識時存在的局限性，采用TransR模型對招投標文件中抽取的實體和關系進行低維嵌入表示，同時利用Qwen2.5-1.5B大模型，通過LoRa微調提取文本語義特征，并在特征級融合模塊中實現兩種信息的深度整合。在真實招投標數據集上進行的實驗顯示，所提方法...

用于無人機-衛星跨視角視覺地理定位的金字塔池化視覺狀態空間模型

摘要：無人機與衛星圖像之間的跨視角地理定位作為一種替代GNSS-INS的有力手段，在衛星信號弱或受阻的環境下展現出巨大潛力。然而，由于視角、光照和分辨率等差異所帶來的巨大視覺變化，會對圖像匹配造成嚴峻挑戰。為此，提出了一種新型方法P2VSSM(Pyramid Pooling Visual State Space Model),通過將金字塔池化自注意力機制嵌入Mamba架構，提升了跨視角圖像的特征提取能力...

基于標簽松弛多視角特征融合的糖尿病視網膜病變分級

摘要：糖尿病視網膜病變是糖尿病較為常見的并發癥，準確識別糖尿病視網膜病變等級對后續治療非常關鍵。眼底圖像在糖尿病視網膜病變分級中發揮著關鍵作用。隨著人工智能技術的發展，許多研究者已經從眼底圖像中提取深度特征和放射組學特征開展糖尿病視網膜病變分級研究。結合深度特征和放射組學特征，設計了一種特征融合算法。首先，利用卷積神經網絡從眼底圖像中提取深度特征，并使用放射組學方法提取放射組學特征。隨后，設計了一種基于...

基于CTC-Conformer模型的方言精準識別

摘要：隨著語音識別技術的快速發展，方言語音識別在多種應用場景下具有重要意義。針對存在發音多變、語速不一及噪聲干擾等挑戰的方言識別任務，提出了一種基于結合連接時序分類(Connectionist Temporal Classification, CTC)方法和Conformer模型的方言語音識別方法，旨在提升方言語音的識別精度與魯棒性。模型結合了Conformer架構和CTC機制，編碼器通過卷積神經網絡與...

基于改進MobileNetV4的電力設備紅外與可見光圖像單應性估計

摘要：紅外圖像與可見光圖像的單應性估計是提升電力設備定位精度和缺陷檢測準確度的關鍵技術之一。針對現有方法在電力設備紅外與可見光圖像單應性估計中精度不足和模型規模較大的問題，提出了一種輕量化的基于改進MobileNetV4的單應性估計方法。首先，首次將MobileNet應用于單應性估計任務，設計了一種輕量級的估計模型。其次，通過在MobileNetV4的各階段引入CBAM模塊，突出了特征圖中的關鍵特征，從...

基于改進加權引導濾波的立體匹配算法

摘要：為了實現實時有效的立體匹配，在現有的局部立體匹配算法的基礎上，提出了一種基于加權引導濾波的局部立體匹配算法。首先，在代價計算階段采用多測度融合的方法。其次，在成本聚集階段，采用加權引導濾波方法進行濾波，利用Canny算法自適應調整正則化參數，實現了更精確的成本聚集。最后，對WTA優化策略得到的視差圖進行左右一致性檢測(LRC)的致密化處理。通過對Middlebury數據庫的圖像采用該算法進行立體匹...

基于多尺度特征融合注意力與跨層聚合的輸電線路金具缺陷檢測

摘要：在You Only Look Once(YOLO)系列模型通用框架基礎上提出了一種基于多尺度特征融合注意力與跨層聚合的輸電線路金具缺陷檢測方法。針對輸電線路金具在復雜環境下缺陷檢測精度不高的問題，在網絡的特征提取部分引入了多尺度雙分支注意力(MDA)機制，用于捕捉多尺度特征跨維度的交互關系，構建維度間的長距離依賴關系，有效提高檢測性能。同時，針對特征傳輸過程細節易丟失的問題，提出了跨層聚合模塊(C...

基于分階段訓練策略與多尺度特征融合的目標檢測方法

摘要：針對DETR(Detection Transformer)系列目標檢測方法在推理階段存在計算瓶頸、難以兼顧實時性與精度的問題，提出了一種基于分階段訓練策略與多尺度特征融合的改進方法。具體而言，通過簡化DETR的多層編碼器結構降低計算復雜度，并采用分階段訓練策略提升特征表達能力和模型收斂速度。第一階段采用一對多標簽匹配獲取高質量二維多尺度特征，第二階段凍結第一階段的網絡權重，并引入并行注意力卷積融合...

基于多光源圖像融合的避雷器故障識別技術研究

摘要：針對傳統單一模態圖像在避雷器故障檢測中信息表征不完整、小目標特征易丟失的問題，提出一種融合多尺度殘差金字塔注意力網絡(MSRPAN)與輕量化目標檢測模型YOLO11-CGB的避雷器故障識別方法。MSRPAN通過多模態圖像多尺度深層特征提取，結合殘差注意力機制，避免梯度消失，增強特征表達能力，以解決單一模態特征缺陷。設計的YOLO11-CGB模型在主干網絡嵌入卷積塊注意力模塊(CBAM),采用Gho...

HIBA:基于混合索引的區塊鏈可驗證高效查詢架構

摘要：針對區塊鏈系統中復雜查詢效率低、驗證開銷大的問題，提出了一種混合索引區塊鏈架構(HIBA)。該架構融合了動態Bloom過濾器、倒排索引和Merkle樹，并構建了協同驗證機制。該方法利用動態Bloom過濾器對候選區塊進行快速預篩選，將查詢復雜度從線性降低至常數級，有效避免了全鏈遍歷；結合倒排索引技術，可定位區塊內與語義關鍵詞相關的數據，進一步提升查詢效率；此外，引入Merkle樹區間證明機制，使輕節...

Multi-RAG:面向跨域數據的分布式檢索增強生成框架

摘要：隨著大語言模型在自然語言處理任務中的深入應用，檢索增強生成(RAG)技術已成為提升模型事實準確性的關鍵手段。然而，跨域數據的分散存儲導致了數據匯聚障礙、規模擴展性不足以及分布式協同缺失等問題，使得傳統集中式RAG框架難以滿足跨域場景的需求。為此，提出了一種面向跨域數據的分布式檢索增強生成框架——Multi-RAG。該框架允許各節點基于本地數據特性維護獨立的嵌入模型與向量索引，并通過查詢分發模塊并行...

SINDy-GSN:面向社交群體行為的網絡動力學稀疏識別模型

摘要：社交網絡中群體行為的演化過程通常呈現出非線性、多主體耦合與結構異質性等特征，傳統建模方法在揭示其潛在演化規律方面存在局限性。為深入刻畫社交網絡中群體行為的動態演化機制，提出一種結構耦合函數庫驅動的改進型動力學識別模型——SINDy-GSN(Sparse Identification of Network Dynamics for Group Behavior in Social Graphs)。該...

基于不變風險最小化的模型無關跨域小樣本學習框架

摘要：小樣本學習(Few-Shot Learning, FSL)旨在通過少量標注樣本構建高效預測模型，以降低對海量標注數據的依賴，提升模型的學習效率和實用價值。然而，當測試域與訓練域之間存在顯著分布差異時，傳統方法往往因領域偏移(Domain Shift)而性能大幅下降。現有的針對領域遷移場景的小樣本學習的方法大多依賴于特定的模型結構或對齊策略，無法有效與現有的方法結合來提升泛化能力，且難以平衡任務相關...

基于多特征融合與排序優化的圖卷積神經網絡關鍵節點識別

摘要：針對現有復雜網絡關鍵節點識別方法存在的特征融合淺層化、動態適應性不足及節點顯著性差異弱化等問題，提出一種基于多特征融合與排序優化的圖卷積神經網絡(MFR-GCN)關鍵節點識別方法。該方法引入深度特征交互編碼與可學習對比增強機制，通過層級自適應門控和條件化全局信息注入，實現關鍵節點的動態魯棒檢測。首先，從網絡圖中提取涵蓋局部屬性、全局屬性、位置屬性及隨機游走屬性等多維度的8個代表性特征，并結合節點嵌...

基于HAN的GNN-Transformer協同對比學習框架優化研究

摘要：圖神經網絡(Graph Neural Networks, GNNs)因其消息傳遞機制在圖表示學習領域中展現出了強大的性能，但其在處理異構圖時面臨著過平滑問題和多跳鄰居信息捕捉不足的挑戰。GNN-Transformer協同對比學習框架(GTC)利用GNN的局部信息聚合能力和Transformer的全局信息建模能力，采用跨視圖對比學習的方式實現了自監督的異構圖表示學習，有效消除了GNN在聚合鄰居信息時...

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