計算機學報

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計算機學報 關注(): 期刊周期：月刊; 期刊級別：國家級; 國內統一刊號：11-1826/TP; 國際標準刊號：0254-4164; 主辦單位：中國計算機學會中國科學院計算技術研究所; 主管單位：中國科學院; 查看計算機學報近十年數據入口>>>; 上一本期雜志：《數碼世界》電子科技論文發表; 下一本期雜志：《計算機工程》計算機科技期刊

　　【雜志簡介】

　　《計算機學報》是中國計算機領域權威性學術刊物。其宗旨是報道中國計算機科學技術領域最高水平的科研成果。它由中國計算機學會與中國科學院計算技術研究所主辦、科學出版社出版，以中文編輯形式與讀者見面，同時以英文摘要形式向國際各大檢索系統提供基本內容介紹。

　　《計算機學報》始創于1978年,刊期為月刊。

　　《計算機學報》編輯委員會由計算機領域資深專家組成。它一直保持著自己的定位,刊登的文章被國際多種著名檢索刊物所收錄.包括《中國學術期刊文摘》,美國《EI》,英國《SA》、美國《數學評論》,日本《科技文獻速報》,俄羅斯《文摘雜志》等。

　　本刊刊登的內容覆蓋計算機領域的各個學科,以論文、技術報告、短文、研究簡報、綜論等形式報道以下方面的科研成果：計算機科學理論、計算機硬件體系結構、計算機軟件、人工智能、數據庫、計算機網絡與多媒體、計算機輔助設計與圖形學以及新技術應用等。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　中國期刊方陣“雙效”期刊

　　國外數據庫收錄

　　英國物理學、電技術、計算機及控制信息社數據庫

　　美國數學評論

　　【欄目設置】

　　本站已成功發表的論文：

　　1. 基于用戶效用的三網融合演化模型與分析徐恪，林嵩，吳建平，XU Ke，LIN Song，WU Jian-Ping

　　2. 認知無線Mesh網絡中聯合功率控制與信道分配的擁塞避免賈杰，林秋思，陳劍，王興偉，JIA Jie，LIN Qiu-Si，CHEN Jian，WANG Xing-Wei

　　3. 移動Ad Hoc網絡中基于鏈路穩定性預測的組播路由協議夏輝，賈智平，張志勇，Edwin H-M Sha，XIA Hui，JIA Zhi-Ping，ZHANG Zhi-Yong，Edwin H-M Sha

　　4. WiMAX Mesh網絡中基于團劃分的中繼部署算法廖卓凡，王建新，張士庚，LIAO Zhuo-Fan，WANG Jian-Xin，ZHANG Shi-Geng

　　5. 資源受限的機會網絡節點激勵策略研究李云，于季弘，尤肖虎，LI Yun，YU Ji-Hong，YOU Xiao-Hu

　　6. IPv6環境下隧道流量解析安全性增強技術崔宇，張宏莉，田志宏，方濱興，CUI Yu，ZHANG Hong-Li，TIAN Zhi-Hong，FANG Bin-Xing

　　7. 綠色評價模型的互模擬等價及邏輯保持鈕俊，曾國蓀，王偉，NIU Jun，ZENG Guo-Sun，WANG Wei

　　8. Seadown:一種異構MapReduce集群中面向SLA的能耗管理方法林彬，李姍姍，廖湘科，孟令丙，劉曉東，黃訸，LIN Bin，LI Shan-Shan，LIAO Xiang-Ke，MENG Ling-Bing，LIU Xiao-Dong，HUANG He

　　9. 多核結構片上網絡性能-能耗分析及優化方法張帥，宋風龍，王棟，劉志勇，范東睿，ZHANG Shuai，SONG Feng-Long，WANG Dong，LIU Zhi-Yong，FAN Dong-Rui

　　10. 數據中心應用請求級行為特征分析文雨，孟丹，詹劍鋒，WEN Yu，MENG Dan，ZHAN Jian-Feng

　　11. 一種QoS最優的語義Web服務自動組合方法鄧水光，黃龍濤，吳斌，尹健偉，李革新，DENG Shui-Guang，HUANG Long-Tao，WU Bin，YIN Jian-Wei，LI Ge-Xin

　　管理科學投稿：不銹鋼金相檢驗過程中的電解制樣的應用分析

　　摘要：在實際的金相檢驗工作中，通常會采取電解法，將電流通入電解質中，通過發生反應對金屬的內部結構有更好的認識，與機械制樣方法相比，該方法首先可以避免拋光時產生的雜質，其次速度快，消耗時間少，而且能夠節約材料，工作效率大大提高，能取得更好的制樣效果，應用越來越廣泛。本文對其在金相檢驗中的應用進行了簡要分析。

　　關鍵詞：管理科學,不銹鋼金相檢驗,電解制樣,應用分析

　　引言

　　金相指的是金屬內部結構的物理或化學狀態，反映金相的具體形態叫做金相組織，主要包括馬氏體、鐵素體、奧氏體等。在制備金相試樣時，主要采取的方法有手工法、機械法以及電解法等。人工法現在已很少用，機械法因為需要進行拋光，往往會在磨光面上出現一些雜質，而且需要多次拋光，浪費大量時間。電解法是當前較為常見的一種制樣方法，在有色金屬及耐熱不銹鋼等制樣中較為適用，在較短的時間內就能完成制樣工作，減輕了勞動量，提高了工作效率，值得推廣應用。

　　計算機學報最新期刊目錄

低秩張量和主動重構誘導的后期融合多核聚類

摘要：基于后期融合策略的多核聚類通過在聚類決策層面進行融合,將多核聚類的計算效率提高到了線性計算復雜度,取得了良好的聚類性能,但它們仍存在以下兩個局限性:(1)用于融合的基劃分矩陣無法在聚類過程中進行學習優化,因此它們的性能直接受限于基劃分矩陣的簇結構表示能力;(2)通過調整視圖權重來研究視圖間的一致性和互補性,卻忽視了視圖之間固有的高階相關性,導致挖掘多核信息的能力欠缺。為了解決這些問題,本文提出了一...

一種基于頻域內推理計算的長短期記憶神經網絡硬件加速器設計

摘要：長短期記憶神經網絡（Long Short-Term Memory,LSTM）可以捕捉到序列數據間長距離的依賴關系，因此在時間序列預測、自然語言分析和語音識別等領域得到廣泛應用。然而，LSTM網絡獨特的門控機制和狀態更新過程導致其推理計算的復雜度較高，參數量較大，對其在資源受限的邊緣設備上的部署形成挑戰。本文提出一種基于頻域內推理計算的長短期記憶神經網絡硬件加速器設計。采用循環分塊矩陣對網絡的權重參...

基于突觸可塑性延遲和時間注意力的脈沖神經網絡及其語音識別應用

摘要：脈沖神經網絡（Spiking Neural Networks, SNNs）是一種受大腦啟發的計算模型，在處理具有時間和空間維度的數據時具有巨大潛力。研究表明，突觸可塑性延遲能夠提高SNNs在語音識別等時序任務的性能。然而，時序數據通常具有稀疏性和不均勻性，導致不同時間步中的信息分布存在顯著差異。同時，信號中噪聲的動態變化進一步加劇了這一問題，使得現有的可塑性延遲方法難以有效捕獲關鍵時間信息，從而限...

面向具身目標導航的序列擴散規劃器研究

摘要：物體目標導航是具身智能的基礎,其要求智能體根據視覺觀測和用戶指定的目標在一個未知環境中導航到指定的物體。在導航決策中,決策過程是序列化的,即決策結果是一系列最可能的從當前位置到目標的行動序列。然而,現有的物體導航方法,無論是端到端學習方法還是模塊化方法,僅為單步規劃,即僅根據當前模型輸入預測下一步的單步行為,這導致導航規劃結果缺乏在時間上的一致性,從而導致決策短視,進而損失任務的總體效率。為此,本...

基于強化學習的算力網絡管理和調度

摘要：算力網絡作為一種新興的網絡架構，通過整合分散的計算資源，構建一個統一的資源池，實現計算能力的動態按需分配。然而，現有的調度策略在算力資源和網絡資源分配之間解耦合，無法為時延敏感型任務提供穩定的時延保障。針對這一挑戰，本文提出了一種基于強化學習的算力網絡聯合調度優化框架(RLMS-CPN)，通過實時檢測網絡狀態和算力資源分布，智能地進行算力節點選擇與路徑規劃，旨在最小化任務的響應時延。該框架包含多項...

近似最優的分布式博弈論介數中心度算法

摘要：傳統的介數中心度僅依賴通過節點的最短路徑數量度量節點重要程度,但在多節點失效場景下,可能無法準確反映節點對網絡整體功能的影響。相比之下,基于博弈論的介數中心度則能夠考慮節點在不同節點組中的貢獻,從而為多節點失效場景下最小化失效影響提供參考。其中常用的一類中心度為基于半值的介數中心度。然而,基于半值的介數中心度的集中式算法在無權圖中的復雜度可達O（n⁴）,其中n為網絡的節點數,...

基于可解釋貢獻異常檢測與動態裁剪的聯邦學習投毒攻擊防御方法

摘要：聯邦學習允許各參與方在不暴露本地數據的情況下協同訓練模型，但在實際應用中仍面臨投毒攻擊等安全威脅。現有主流方法通常采用異常檢測和魯棒聚合相結合的方法應對這類威脅。然而，這類方法易將迭代訓練中良性客戶端參數更新的正常異質性識別為異常，并且在剔除惡意客戶端時，往往會舍棄其更新中潛在的良性信息，導致全局模型性能損失。為解決這一問題，本文提出了一種基于可解釋貢獻異常檢測與動態裁剪（Contribution...

飛行自組網路由綜述：場景特性、多維分類與前景展望

摘要：飛行自組網的節點主要是分布在空中的無人機，低空平臺的節點由于機動靈敏且續航能力受限，鏈路拓撲會頻繁變化，給網絡共享和數據傳輸帶來挑戰。經過十余年發展，飛行自組網的路由種類不斷豐富，為適應網絡場景特性，逐漸出現關注安全、低能耗、人工智能、生物啟發等新類型的路由技術。這些新類型的路由涉及優化目標和優化策略，按照傳統的分類方法難以刻畫這些新特征。本文梳理了飛行自組網路由分類的發展過程，從組網形態、空間分...

基于能量理論的通用信息抽取框架

摘要：信息抽�。↖nformation Extraction，IE）旨在從非結構化的自然文本中提取實體、關系配對、事件元素、情感極性等結構化信息。主流的基于跨度的方法通過聯合建模目標標簽的語義信息與抽取目標的邊界分布，在不同任務上表現出強大性能，但仍存在局限：(1) 預測跨度起始和結束邊界的策略忽略了跨度邊界之間的配對關聯性。(2) 傳統的微調損失使模型過度依賴目標跨度的精確邊界。(3) 傳統的Tran...

基于元模式挖掘與提示引導的時空預測方法

摘要：時空預測在城市規劃、環境監測等眾多現實場景中有著至關重要的作用。現有時空預測方法過于關注全局平均特性，忽略了時空數據中固有的異質性，難以有效捕捉不同空間區域或時間段內時空模式的局部差異和動態變化，從而導致預測性能不佳。為此，本文提出了一種新穎的基于元模式挖掘與提示引導的時空預測方法STMP2G。本文方法基于簡單的多層感知機作為預測網絡，通過生成時空提示捕獲時空異質性，結合自監督學習挖掘歷史數據中的...

深度強化學習引導的多種群協同進化超多目標優化算法

摘要：超多目標優化問題因高維決策空間與復雜計算成本等特點而極具挑戰。作為求解方法之一，多種群協同進化算法通過協同機制在求解此類問題時有較好的效果，但仍存在計算成本高、搜索效率低等局限性。近年來，強化學習因其卓越的決策能力被引入進化算法框架，成為提升算法性能的關鍵技術。因此，本文提出了一種深度強化學習引導的多種群協同進化超多目標優化算法DQNMaOEA，用于求解復雜的超多目標優化問題。為了有效引導大規模決...

智能溯源分析與入侵檢測:洞察、挑戰與展望

摘要：“構建系統行為全局透明可觀測性，并通過全局行為關聯分析檢測攻擊”的研究思路在網絡空間攻擊檢測和威脅分析領域受到學術界和產業界的廣泛關注和認可。研究者提出利用統一的數據模型對系統行為進行建模，并在此基礎上進行攻擊檢測的方案。方案基于數據流和控制流分析，將系統中的實體和行為抽象為節點和邊，并構建成圖的形式。由于該圖的構造與分析過程類似于數據分析領域的溯源分析(Provenance Analysis)，...

一種基于大語言模型的多來源漏洞影響庫識別方法

摘要：現代軟件以軟件供應鏈的模式進行開發，需要使用大量的第三方組件和軟件庫。第三方軟件庫中可能存在安全漏洞，危害下游依賴該軟件庫的用戶，因此確保依賴軟件庫的安全對于確保企業的軟件安全至關重要。NVD(National Vulnerability Database)等漏洞信息網站會定期發布軟件漏洞報告，幫助安全從業者和用戶及時了解軟件的安全狀況。但這些漏洞報告中并不會清晰準確地提供漏洞影響的軟件庫，需要安...

多視圖聚類研究綜述

摘要：隨著互聯網、社交網絡和醫學圖像等多元化數據源的日益增多，傳統的單視圖聚類方法難以處理來自各種視圖的海量數據。因此，關于多視圖數據上的聚類問題變得越來越重要。本文以多視圖聚類(Multi-view clustering， MVC)為對象，對多視圖聚類常用的技術框架和方法進行綜述。首先對多視圖聚類技術框架進行分析和歸類，并根據其技術特點將其分為三大類：基于啟發式的MVC、基于判別式的MVC和基于生成...

基于鄰域增強的圖自監督推薦

摘要：基于圖自監督對比學習的推薦算法，通過構造輔助任務對用戶項目交互圖（U-I圖）進行擴充，在不同增強視圖中提取監督信號來幫助模型學習節點表示，從而提高模型的魯棒性和泛化能力，是當前的研究熱點。然而，此類方法存在一定的局限性：（1）性能依賴于手工設計的增強策略，這些策略會對圖的底層結構發生不同程度的改變，從而導致模型在捕捉網絡真實特征方面受到限制。（2）未充分挖掘圖結構中的信息，現有方法通常僅從增強視圖...

Token級多模型并聯協作推理

摘要：推理準確率作為大模型的核心評估指標，對模型的實際應用效果和用戶體驗具有重要影響。多模型協作推理是提升推理準確率的有效途徑之一，其主要分為全回復級協作和Token級協作。Token級協作相比全回復級協作在Token開銷和時間成本方面具有顯著優勢。然而，現有Token級協作方法存在低置信度Token噪聲過濾不足以及在聚合過程中平等化模型貢獻等問題。為此，本文設計了一種新型Token級模型并聯協作推理架...

一種改進的基于LWR的零知識證明方案

摘要：格密碼體制因其抗量子攻擊、可并行計算和存在平均情況下困難問題與最壞情況下困難問題之間的安全性歸約等特性，成為后量子密碼學的重要研究方向。然而，基于LWE問題及其變體(如RLWE、MLWE)的密碼方案存在高斯抽樣復雜、公鑰尺寸過大等問題。LWR通過消除高斯噪聲采樣，計算效率更高、公鑰及密文尺寸更小，但在構造基于LWR的零知識證明時，仍面臨計算開銷、存儲需求、通信效率以及噪聲控制等挑戰。本文采用承諾-...

基于自注意力深度學習的硬件代碼缺陷定位方法

摘要：硬件代碼缺陷定位是實現硬件設計可靠性、降低設計開發成本和提高硬件設計質量的關鍵環節。然而，現有缺陷定位方法存在輸出與執行信息不匹配、代碼覆蓋矩陣語義信息不足、可疑值計算方法過于簡單等問題，導致缺陷定位精度受限。為了解決這些問題，我們提出一種基于自注意力深度學習的硬件代碼缺陷定位方法。該方法利用VCD (Value Change Dump)對比技術，匹配特定時鐘周期內硬件程序的仿真結果與語句覆蓋信息...

高效的概率門限隱私集合交集協議

摘要：概率門限隱私集合交集（Probabilistic Threshold Private Set Intersection，PTPSI）是門限隱私集合交集的一種概率變體，當交集數量處于給定區間內時，會以一定概率計算交集，交集數量越多，計算交集的概率越大。相比確定型門限隱私集合交集協議，PTPSI在拼車、聯邦學習等場景中展現了更高的效率。然而，現有針對半誠實敵手的PTPSI協議在門限測試階段依賴昂貴的通...

面向時間序列預測任務的異構聯邦語義通信

摘要：時間序列數據廣泛存在于工業、醫療、交通等諸多物聯網相關領域,蘊含著用戶行為模式、系統運行狀態、未來發展趨勢等重要信息。傳統的數據處理方法通常將終端設備采集的時間序列數據完整傳輸至數據中心,并通過集中分析實現智能決策。然而,隨著時序數據的不斷增多,海量數據傳輸將為傳統通信網絡帶來巨大帶寬壓力,難以滿足智能制造、智慧交通等場景的低時延、高可靠性等需求。為此,本文構建面向時序預測任務的異構聯邦語義通信系...

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