期刊簡介

　　《計算機科學與探索》是由中華人民共和國工業和信息化部主管、華北計算技術研究所主辦的國內外公開發行的計算機學報級高級學術期刊，中國計算機學會會刊，工業和信息化部優秀科技期刊，中國科技論文統計源期刊(中國科技核心期刊)，中國科學引文數據庫來源期刊，并被“萬方數據--數字化期刊群”、“中國學術期刊網絡出版總庫”、“中文科技期刊數據庫”、“美國《劍橋科學文摘(CSA)》”、“波蘭《哥白尼索引》”收錄。 內容包括高性能計算機，體系結構、并行處理，計算機科學新理論、算法設計與分析、人工智能與模式識別、系統軟件，軟件工程、數據庫、計算機網絡、信息安全、計算機圖形學與計算機輔助設計、虛擬現實、多媒體技術及交叉學科的相互滲透和新理論的衍生等(如：認知科學、神經信息學、量子信息學、生物信息學等)。

　　歷史沿革

　　現用刊名：計算機科學與探索

　　創刊時間：2007

　　該刊被以下數據庫收錄：

　　Pж(AJ) 文摘雜志(俄)(2011)

　　獲獎情況

　　工業和信息化部優秀科技期刊;

　　中國計算機學會優秀會刊

　　國外數據庫收錄：

　　本刊MARC數據 本刊DC數據

　　國家圖書館館藏 上海圖書館館藏

　　辦刊方針

　　本刊堅持“雙百”方針，傳播計算機信息，把握行業動態，探索計算機發展規律，開拓計算機科學技術發展新思路，促進科技交流。

　　刊登內容

　　本刊堅持刊登計算機(硬件、軟件)各學科具有創新性、前沿性、導向性、開拓性及探索性的科研成果�？�登內容提要：高性能計算機，體系結構、并行處理，計算機科學新理論、算法設計與分析、人工智能與模式識別、系統軟件，軟件工程、數據庫、計算機網絡、信息安全、計算機圖形學與計算機輔助設計、虛擬現實、多媒體技術及交叉學科的相互滲透和新理論的衍生等(如：認知科學、神經信息學、量子信息學、生物信息學等)。

　　讀者對象

　　本刊讀者為計算機相關專業科研開發人員、工程技術人員及大專院校師生。

　　主要欄目

　　本刊設有綜述·探索、簡訊、學術研究、專題報導、專題報導等欄目。

　　收錄情況

　　國家新聞出版總署收錄　被列為“中國科學引文數據庫來源期刊”，并被“萬方數據——數字化期刊群”、“中國學術期刊網絡出版總庫”、“美國《劍橋科學文摘(CSA)》”、“波蘭《哥白尼索引》”收錄。

　　雜志優秀目錄參考：

　　1. 《計算機科學與探索》編輯委員會

　　2. 《計算機科學與探索》投稿須知

　　3. 三維形狀特征提取技術研究進展劉璇，李海生，蔡強，曹健，LIU Xuan，LI Haisheng，CAI Qiang，CAO Jian

　　4. 基于GPU平臺的有效字典壓縮與解壓縮技術覃子姍，顧璠，秦曉科，陳銘松，QIN Zishan，GU Fan，QIN Xiaoke，CHEN Mingsong

　　5. 基于圖形信息的HEVC幀間預測快速算法張強，袁春，ZHANG Qiang，YUAN Chun

　　6. HPC機群分布式強制訪問控制技術可行性研究霍建同，李云春，楊秀梅，HUO Jiantong，LI Yunchun，YANG Xiumei

　　7. 歡迎訂閱2014年《計算機科學與探索》、《計算機工程與應用》雜志

　　8. 面向移動機器人應用的跨平臺自適應軟件框架孫輝，洪學志，許暢，馬曉星，SUN Hui，HONG Xuezhi，XU Chang，MA Xiaoxing

　　9. 服務化軟件系統的運行時資源動態分配方法王歡歡，陳碧歡，彭鑫，趙文耘，WANG Huanhuan，CHEN Bihuan，PENG Xin，ZHAO Wenyun

　　10. J2EE應用軟件的架構安全評估方法杜長霄，李曉紅，石紅，馮志勇，DU Changxiao，LI Xiaohong，SHI Hong，FENG Zhiyong

　　11. 滿足原子事務的QoS感知的自適應服務選擇楊榮，李兵，杜寶同，熊偉，何鵬，YANG Rong，LI Bing，DU Baotong，XIONG Wei，HE Peng

　　12. CCA三支決策模型的邊界域樣本處理張燕平，鄒慧錦，邢航，趙姝，ZHANG Yanping，ZOU Huijin，XING Hang，ZHAO Shu

　　13. 多覆蓋近似空間中的粗糙集模型王麗娟，楊習貝，吳陳，WANG Lijuan，YANG Xibei，WU Chen

　　14. 計算文本的情感描述值的算法齊保元，史忠植，QI Baoyuan，SHI Zhongzhi

　　通信技術雜志投稿：信息技術在體育教學中的應用

　　摘 要：隨著科學技術的迅猛發展，信息技術越來越廣泛地應用于各個領域，怎樣把信息技術與體育課程有效整合，達到課堂教學效果的最優化是每位體育教師所面臨的課題。本文結合自身的實踐，做了有益的嘗試。

　　關鍵詞：通信技術雜志,信息技術, 體育

　　在新課標下，如何做到將信息技術合理應用到體育教學中，激發學生興趣，開發教學資源，優化教學過程呢?筆者結合個人教學實際，談談自己的看法。

　　一、運用信息技術可以激發學生的學習興趣

　　由于學生感興趣的體育項目各不相同，面對自己不喜歡的項目教學，部分學生不能積極參與其中，導致教學效果不佳。將信息技術與體育課程相整合，能夠改變傳統的教學方法和學習方法，調節課堂氣氛，有利于創設良好的學習情境，從而激發學生的學習興趣。如：在進行籃球教學時，筆者先播放一段NBA五佳球集錦，學生看后不僅僅是發自內心的贊嘆和驚喜，并且躍躍欲試，這樣提高了他們參與籃球運動的熱情，激發了興趣，變“要我學”為“我要學”，從而充分發揮了學生的主體地位。

　　計算機科學與探索最新期刊目錄

面向醫學問答的檢索增強生成方法綜述

摘要：針對大語言模型（large language models， LLMs）在醫學問答中存在的事實幻覺、知識更新滯后和證據可追溯性不足等問題，對醫學檢索增強生成（retrieval-augmented generation， RAG）相關研究進行了梳理與分析。圍繞醫學 RAG 的關鍵組成，從知識源增強、系統工作流和應用場景三個層面對現有方法進行歸納：在知識源方面，總結了知識圖譜、權威文獻、電子健康記錄...

面向復雜街景盲道分割的頻域感知增強與先驗約束方法

摘要：針對復雜城市場景中盲道分割易受相似高頻紋理背景干擾而產生誤檢、受動態遮擋與破損影響導致邊界退化等問題，提出了一種基于頻域感知增強與先驗約束機制的盲道分割方法。為緩解遮擋破損引起的邊界退化，在中層特征處引入頻域感知小波先驗增強模塊，通過小波分解構造表征盲道規則紋理的高頻顯著先驗M_h，并結合子帶能量路由機制增強中層紋理特征；為抑制相似紋理引發的誤檢擴張，設計頻域先驗約束融合模塊，...

推薦系統的可解釋性研究綜述

摘要：當前大部分推薦系統主要基于深度神經網絡模型構建，其復雜的推理機制缺乏透明度，僅輸出最終推薦結果而無法對推薦原因作出有效解釋，這極易導致用戶對推薦系統的信任度降低。在此背景下，可解釋推薦系統成為學術界的研究熱點，通過為推薦結果生成合理的易懂的解釋依據，能夠顯著提升推薦系統的透明度與可追溯性，進而增強用戶信任。本文系統綜述了可解釋推薦系統的研究進展，對領域研究現狀、數據集、評價方法進行了全面梳理。首先...

融合差分重參數化與幾何注意力的視網膜病變分級網絡

摘要：糖尿病視網膜病變（Diabetic Retinopathy， DR）是目前人類主要致盲疾病之一，其自動分級診斷面臨微小病灶邊緣模糊、血管背景干擾嚴重以及臨床數據類別分布不均衡等挑戰。針對上述問題，提出融合差分重參數化與幾何注意力的視網膜病變分級網絡（Difference-Enhanced Reparameterization and Geometric Attention Network， DER...

隱性情感分析中的對比推理鏈學習

摘要：隱性情感分析的目標是從缺少顯性情感詞的文本中準確識別表述中隱含的觀點極性。目前大語言模型思維鏈的方法雖然能通過多步推理來模擬人類的推理過程，但由于大模型生成的推理鏈存在多樣性和隨機性的問題，不可避免地導致推理鏈在語義空間中呈現松散且難以對齊。因此模型在面對復雜、隱晦的表達時往往會陷入推理歧義，泛化能力存在不足。面對該問題提出了一種對比推理鏈學習框架。首先設計了推理表示編碼器，將離散的符號化推理鏈映...

2026CCF理論計算機科學學術年會相關通知

摘要：<正>CCF全國理論計算機科學學術年會（NCTCS,National Conference of Theoretical Computer Science）已成為國內理論計算機科學最主要的學術平臺之一。至今，NCTCS已在全國二十多個地區成功舉辦，為理論計算機科學及相關領域的研究學者提供一個交流合作場所。由中國計算機學會主辦、中國計算機學會理論計算機科學專業委員會和浙江師范大學承辦的2...

老年障礙步態全局局部時空圖卷積識別模型

摘要：在障礙環境下，老年人的步態變化復雜，身體平衡易受影響，因此障礙步態研究對探索老年人步態變化與障礙關聯有重要意義�，F有基于人體輪廓的步態識別方法易受外部因素影響，而傳統的卷積神經網絡又難以捕捉人體骨架的拓撲結構。因此，研究人體骨架拓撲結構并用于障礙步態識別，對提升復雜場景下的識別性能具有一定意義。為解決上述問題，采用Azure Kinect采集老年人步態數據，應用于障礙場景下的步態識別任務。在此基礎...

面向無人機異常的跨模態時滯魯棒檢測方法

摘要：針對低空經濟場景下無人機網絡鏈路異常與飛控失穩之間存在隱蔽的跨模態耦合風險，且傳統基于固定對齊的多模態融合方法難以應對由隨機時滯引起的模態間時間錯位(即跨模態時滯)問題，本文提出一種時滯魯棒的跨模態異常檢測與關聯解釋框架 TR-CADI。該框架首先采用時序卷積網絡(Temporal Convolutional Network， TCN)分別提取飛控與網絡的高維時序特征，并引入時滯感知雙向注意力機制...

基于量子態編碼量子秘密共享協議綜述

摘要：量子秘密共享是構建分布式量子網絡安全機制的重要基礎，其核心在于利用量子態的非正交性、糾纏關聯與測量擾動特性實現多方協作條件下的秘密安全分發與恢復。隨著相關協議與技術分支日益繁雜，不同技術路線的內在物理聯系在一定程度上被模糊了。從量子態編碼資源的角度出發，系統綜述了當前量子秘密共享協議中典型量子態資源的物理機制、協議構造與安全特性。針對離散變量體系，分析了雙基與多基編碼、Bell態、GHZ態、W態、...

融合自適應變分信息瓶頸的卷積神經網絡圖像分類模型

摘要：卷積神經網絡及其衍生模型在圖像分類任務中表現突出，但往往存在保留任務無關冗余特征、且性能提升常依賴深層堆疊和較大參數規模等問題。本文提出一種融合自適應變分信息瓶頸的輕量化卷積神經網絡（Adaptive Variational Information Bottleneck Convolutional Neural Network，AVIB-CNN）。模型首先利用共享底層卷積完成輸入特征預處理，再構建...

YOLO-IMCF：面向全天候RGBT目標檢測的Mamba-CNN混合交互網絡

摘要：全天候復雜環境下的可見光（RGB）與紅外（Thermal）多模態目標檢測面臨三大核心挑戰：可見光特征退化、跨模態語義不對齊以及微小目標特征提取困難�，F有融合策略多依賴靜態權重分配或簡單的特征拼接，不僅難以適應動態場景下的信噪比變化，且受限于單一感受野，無法兼顧局部細節與全局語義的互補性。為此，本文提出了一種基于模態可靠性感知的高效特征級融合檢測器——YOLO-IMCF。其核心在于創新的雙流混合特征...

YOLO算法在惡劣天氣下的自動駕駛目標檢測技術應用綜述

摘要：惡劣天氣下自動駕駛目標檢測易受到對比度降低、邊緣模糊、噪聲增強、目標遮擋、跨域分布偏移和車載算力受限等因素影響，進而削弱環境感知系統的可靠性與實時性。YOLO（You Only Look Once）系列算法憑借單階段端到端檢測、推理速度快、結構靈活和部署生態成熟等優勢，已成為自動駕駛目標檢測的重要基礎框架；但在雨、霧、雪、低光照、夜間和沙塵等復雜環境中，仍存在小目標漏檢、弱紋理目標定位偏差、分類與...

置信增強對比學習的多視圖聚類方法

摘要：多視圖聚類作為無監督學習領域的研究熱點，而現有多視圖聚類方法仍存在短板：一是忽視數據噪聲、異構性引發的視圖間語義沖突與決策不確定性，導致對比學習的特征表征魯棒性不足；二是采用靜態權重進行特征融合，無法依數據實際分布動態區分視圖貢獻，低質量視圖的負面影響難以抑制，限制了模型泛化能力與聚類性能。針對此，本文提出置信增強對比學習的多視圖聚類方法(C²MVC)，構建融合特征提取、不確...

融合反事實解釋的異質時空網絡交通違法感知

摘要：為合理利用交通監控數據，考慮圖神經網絡與因果推理方法的技術優勢，旨在解決傳統模型在復雜交通場景下面臨的感知精度低、魯棒性差及可解釋性不足等問題。提出基于HSTNN-HCDE-CE交通違法感知模型：首先，采用異質時空圖神經網絡（HSTNN）區分節點與邊類型，通過異質子圖劃分與改進圖注意力機制來學習不同實體間的重要性權重，增強全局語義表征能力。其次，融合目標時空上下文與頻域統計特性，實現高頻成分動態增...

基于PCSI框架與異配圖表示學習的穩定幣反洗錢監管研究

摘要：穩定幣是虛擬貨幣的一種形式，由于無法有效滿足客戶身份識別的要求，存在被用于洗錢、集資詐騙、違規跨境轉移資金等非法活動的風險。本研究重點關注穩定幣交易中洗錢者用以規避監管的兩種關鍵技術手段——“混幣服務”和“鏈跳”，針對洗錢網絡的異配圖特性，提出一種基于可解釋真實數據科學分析框架（PCSI）和異配圖表示學習的穩定幣反洗錢監管新范式。研究發現，洗錢主體不僅擅于創立多重地址混淆交易路徑，還傾向于刻意構造...

面向多表問答的語義列選擇與代數推理方法

摘要：多表問答（Multi-table Question Answering，MultiTabQA）旨在根據自然語言查詢從多張相關表中檢索并推理得到答案。現有基于自回歸預訓練模型的方法通常直接序列化原始多表數據，容易引入無關列噪聲并加重跨表推理負擔。同時，受輸入上下文長度限制，這類方法難以穩定處理復雜查詢。因此，提升MultiTabQA任務性能不僅依賴于模型能力增強，也可以通過優化輸入表示和引入顯式推理...

面向跨粒度交互與注意力融合的電池容量預測方法

摘要：電池容量預測是電池管理系統中的關鍵技術。然而，電池退化過程具有顯著的非線性和多尺度特性，電池固有屬性與實時退化過程之間還存在復雜耦合關系。傳統方法難以充分挖掘靜態特征對退化模式的約束和引導作用。針對上述挑戰，提出跨粒度特征提取框架，通過機理分析與數據擬合提取表征整體退化趨勢的靜態增強特征和細粒度動態特征序列，實現信息粒度與時間尺度的互補。在此基礎上，設計了一種時序漸進交叉注意力融合網絡（TPCAF...

區塊鏈分片技術研究

摘要：傳統區塊鏈架構依賴全網數據副本與全局共識機制，雖在數據安全、交易透明和狀態一致性等方面優勢明顯，但系統整體性能與可擴展性面臨根本性制約。分片技術作為突破可擴展性瓶頸的關鍵路徑，通過將網絡節點、交易負載及系統狀態劃分為多個可并行處理的片段，實現在保持去中心化與安全性的同時，顯著提升系統吞吐量與處理效率。本文首先系統梳理區塊鏈分片技術的基本原理，并重點闡述分片共識協議的概念、類型及其特征。進而，圍繞分...

第43屆CCF中國數據庫學術會議（NDBC 2026）征文通知

摘要：<正>中國數據庫學術會議（NDBC）始創于1977年，是我國數據庫領域規格最高、歷史最悠久的學術盛會。自1999年CCF數據庫專業委員會成立以來，NDBC始終秉承優良傳統，深度鏈接海內外華裔學者、開發者及行業精英，成功搭建起大中華區最具影響力的數據庫技術交流論壇。第43屆中國數據庫學術會議（NDBC 2026）將于2026年10月16日至18日在上海盛大舉行。本屆大會由中國計算機學會（...

面向弱模式場景的結構感知檢索增強Text-to-SQL方法

摘要：為了解決文本到結構化查詢語言(Text-to-SQL)模型在缺失物理外鍵的弱模式場景下拓撲推理失效問題，提出一種面向弱模式場景的結構感知檢索增強方法。采用云邊協同架構，通過隱式邏輯恢復策略，利用邊緣側檢索從歷史查詢日志中挖掘潛在的表連接模式，構建軟模式以動態補全缺失的元數據拓撲結構。為平衡數據隱私與計算效率，設計基于最小特權原則的自適應上下文剪裁算法，利用顯式語義與隱式歷史頻次雙重約束，在物理層面...

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