【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(華東計算技術研究所)主辦的學術性刊物，是上海市計算機學會會刊。主要特點：以最快的速度、科學求實的精神，精選刊登代表計算機行業前沿科研、技術、工程方面的高、精、尖優秀論文。貫徹黨的“雙百”方針，繁榮科技創作，促進國內外學術交流，探討和傳播計算機科學的理論和實踐，加速和促進我國計算機事業的發展。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　工業和信息化部門精品期刊

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　　英國《科學文摘》收錄用刊

　　俄羅斯《文摘雜志》收錄用刊

　　中國科技論文統計與分析用刊

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　　美國《劍橋科學文摘》收錄用刊

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　　日本《科學技術文獻社數據庫》收錄用刊

　　【欄目設置】

　　主要欄目：博士論文、軟件技術與數據庫、網絡與通信、安全技術、人工智能及識別技術、圖形圖像處理、多媒體技術及應用、工程應用技術與實現等。

　　雜志優秀目錄參考：

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

　　2. 二次函數混沌特性分析及其圖像加密應用 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優化 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中一種自適應功率控制及調度算法 張震，石志東，單聯海，周潔，房衛東，ZHANG Zhen，SHI Zhi-dong，SHAN Lian-hai，ZHOU Jie，FANG 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. 數據層可配置任務生成方法及其應用研究 劉明銘，程仁洪，LIU Ming-ming，CHENG Ren-hong

　　8. 基于固態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. 一種分布式非結構化數據副本管理模型 林菲，張萬軍，孫勇，LIN Fei，ZHANG Wan-jun，SUN Yong

　　10. 基于區分矩陣與區分函數的同元轉換約簡算法 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的連續數據離散化改進算法 劉小龍，江虹，吳丹，LIU Xiao-long，JIANG Hong，WU Dan

　　13. 基于分布式BLUE的多雷達數據融合方法 付瑩，孫永健，湯子躍，FU Ying，SUN Yo

　　sci論文投稿：潞新公司工會圖書館信息共享服務模式

　　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構造，探討其服務模式和服務內容。

　　關鍵詞：sci論文投稿,信息共享,框架結構,服務模式

　　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，西距烏魯木齊市520公里，東距哈密市74公里，312國道由礦區北側通過，蘭新鐵路在柳樹泉與礦區鐵路專用線接軌。礦區總面積900平方公里，是一個遠離中心城市、多民族的獨立工礦區。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節。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

面向毫米波雷達非視域目標檢測跟蹤的雙階段注意力網絡

摘要：傳統視覺感知方法僅能捕獲視線范圍內的物體信息，無法檢測被場景障礙物遮蔽的物體。非視域（NLOS）方法則通過分析反射或投射到可見中繼表面的光或電磁信號來還原這些被遮擋物體的信息。然而，經過多年研究，現有NLOS方法在戶外環境中捕捉經多次反射的微弱信號成分仍是巨大挑戰，這為復雜動態的戶外真實場景的非視域感知應用帶來了巨大挑戰。為此，本文提出采用高性價比的毫米波雷達實現大規模動態場景中隱藏目標的檢測與追...

融合節點相似性和超圖注意力機制的推薦研究

摘要：針對傳統圖神經網絡在建模高階關系和多元交互作用中的局限性，本文提出一種融合節點相似性關聯與超圖注意力機制的異質超圖推薦模型——HNSGCN。該模型將用戶抽象為超邊、商品抽象為節點，結合用戶與商品的上下文語義特征，利用余弦相似度與Jaccard相似度構建用戶-用戶和商品-商品的相似性矩陣，將普通的二元網絡重構為異質超網絡。在此基礎上，模型引入超圖卷積操作和層級注意力機制，自適應地聚合了不同層次的結構...

基于改進ControlNet的可控水下圖像生成方法

摘要：水下圖像生成技術作為填補海洋探索領域數據缺口的重要途徑，生成圖像的真實性和多樣性將直接影響后續分析研究的可靠性。現有的模型通常參數量龐大，訓練與推理過程耗時較長；生成的水下圖像清晰度不足，圖像主體的結構和邊緣存在畸變現象；推理過程未能充分考慮水下環境獨特的光學特性，生成圖像的真實性有待優化。為此，基于ControlNet模型提出UW-ControlNet (Underwater ControlNe...

基于多尺度混合卷積Mamba網絡的高光譜和LiDAR聯合分類

摘要：高光譜圖像（HSI）與激光雷達（LiDAR）圖像的聯合分類能夠充分發揮兩者在光譜與空間結構信息方面的互補優勢，已成為遙感領域的重要研究方向。然而，由于兩種數據來源的成像機制存在顯著差異，HSI與LiDAR在數據維度構成和特征分布上表現出高度異構性，這對多模態數據的語義表征與高效融合帶來了嚴峻挑戰。為應對上述挑戰，提出了一種用于聯合HSI和LiDAR數據分類的多尺度混合卷積Mamba網絡（MHCMN...

時間間隔增強的多興趣動態演化網絡課程推薦模型

摘要：課程推薦對于提升學習者學習效率和參與度至關重要，而學習者的學習序列建模是課程推薦的關鍵環節，因為這些序列不僅包含了學習者的動態學習興趣，還隱含了學習行為的演化規律。然而，現有方法主要關注序列中的順序關系，未能有效考慮課程之間的時間間隔對學習者興趣動態演化的影響。此外，大多數模型僅用單一向量來表征學習者行為，無法刻畫其多維度學習興趣的動態演化過程以及不同興趣之間的關聯，導致興趣建模存在偏差。針對上述...

基于STL-ARIMA-Prophet-LSTM組合模型的季節性時序預測

摘要：現有模型在季節性時間序列預測中往往難以同時處理趨勢性、周期性及非線性擾動等復雜特征，造成模型在多變場景下的適應性較差。為此，該研究提出了一種新的STL-ARIMA-Prophet-LSTM組合模型。首先，采用STL分解法將原始時間序列拆分為趨勢分量、季節分量與殘差。其次，針對不同分量的特征采用差異化建模，即ARIMA模型捕捉趨勢分量中的線性趨勢，Prophet模型處理季節分量中的周期性和假期效應，...

基于特征交互優化與動態加權集成的居民幸福感預測方法

摘要：隨著社會經濟的快速發展，居民幸福感已成為衡量社會進步的重要指標。準確預測居民幸福感對于政策制定和社會資源分配具有重要意義。但現有方法在跨群體適用性與政策可解釋性方面存在系統性不足。針對此類問題，本文提出了一種特征交互優化與動態加權集成的幸福感預測模型（Feature Interaction-Optimized Dynamic Weighted Ensemble Model，FIO-DWEM）。首先...

全局和局部概念引導的多模態視頻描述方法

摘要：視頻描述旨在深入分析視頻內容，用自然語言準確、流暢的描述視頻內容。概念，對應于視頻內容中的對象、動作和屬性，可以作為視頻描述的媒介。雖然使用概念引導視頻描述已經有部分研究，但是仍然存在著兩個主要的問題，概念檢測精度有限和概念利用率不足。針對這些問題，提出了全局和局部概念引導的多模態視頻描述方法(CGMVC)，來提高生成描述的質量。首先用不同的骨干網絡提取視頻的多模態特征，利用HMMC模型通過分層匹...

視覺語言模型驅動的雙分支異常檢測網絡

摘要：噪聲干擾與低分辨率問題對特征表達的顯著限制，可能導致關鍵細節丟失和語義信息退化，從而限制了模型在復雜場景下的魯棒性與泛化能力。針對這一問題，構建了一個視覺語言模型驅動的雙分支異常檢測網絡MSRA-CLIP（Multi scale and Residual Attention-CLIP）。首先，利用兩個平行分支來處理圖像，上分支設計了一個多尺度注意力的組合注意力單元，它在提高圖像超分辨率質量的同時，...

一種滯后補償與干擾抑制的高速云臺控制方法

摘要：云臺伺服控制系統在追求良好的瞬時響應特性時，往往導致系統穩定裕度的降低；同時，為保證云臺伺服系統的高精度性而在控制器設計中引入的較大積分環節，也限制了系統響應速率，并在系統易受機械干擾的60-120Hz頻段內引入相位滯后問題，這嚴重降低了系統抗干擾能力。為解決上述問題，本文提出一種滯后補償與干擾抑制的高速云臺控制方法，即在傳統串級雙回路比例-積分-微分控制器（PID Controller）基礎上，...

植保無人機多行程路徑優化算法研究

摘要：隨著無人機技術在農業領域的廣泛應用，其高效作業策略的優化問題日益成為研究熱點。針對農業噴灑作業中無人機受電池容量與藥箱容量雙重約束下的路徑規劃問題，引入多行程作業模式，以最小化作業成本為目標，構建了一個集成噴灑作業順序優化、飛行路徑規劃和多機協同調度于一體的整數線性規劃模型。為高效求解該復雜組合優化問題，設計了一種改進自適應大鄰域搜索（ALNS）算法，結合問題特性構造了四種移除算子與三種插入算子，...

基于表情感知與細節增強三維人臉重建方法

摘要：傳統的重建方法雖然能有效擬合人臉全局形狀與基礎拓撲結構，但在捕捉面部復雜表情變化和高頻細節特征時存在一定的局限性。為了解決這一問題，論文提出了一種融合表情感知與細節增強的三維人臉重建方法，旨在通過對表情參數的語義化映射與局部高頻細節提取，實現人臉模型的高保真重建。表情感知模塊基于EfficientViT網絡構建表情編碼器，結合注意力機制與表情基矩陣動態表征不同表情變化下的面部幾何形變，并設計表情交...

基于空頻雙域的可變形三維醫學圖像配準

摘要：由于人體器官的形態變化復雜且多樣，可變形三維醫學圖像配準面臨諸多挑戰。盡管已有多種先進的配準模型被提出，但卷積神經網絡的感受野大小受限且卷積核大小固定，導致其在特征提取過程中對全局上下文信息的感知和捕捉能力仍顯不足。針對這一問題，在可變形三維醫學圖像配準方法中引入頻率域信息，構建了一種基于空頻雙域的可變形三維醫學圖像配準網絡（Spatial-Frequency Deformable Registr...

基于色彩感知約束的物理對抗性偽裝生成方法

摘要：深度學習模型在實際應用中越來越廣泛，但容易受到對抗性示例的攻擊，近年來，物理對抗性示例成為研究熱點。現有的研究方法多專注于提高對抗性示例的攻擊性和針對性，但對于不同模型之間的共性研究仍有不足，忽略了對抗性樣本的通用性與視覺自然性。為此，本文提出一種基于色彩感知約束的物理對抗性偽裝生成方法，提升偽裝的轉移性和自然性。具體來說，首先對給定的3D汽車模型進行預處理生成多層注意力圖，然后利用求得的二進制掩...

FMVM-DFFT：融合因子化VSS與特征頻帶分離的甲狀腺結節分割

摘要：當前的甲狀腺結節分割方法在圖像特征解析中可能導致圖像邊界模糊或細節丟失，且甲狀腺超聲圖像本身還存在質量低、噪點多等問題影響特征精確提取。為此，基于最新的視覺狀態空間模型(VMamba)，提出一種融合因子化VSS與特征頻帶分離的甲狀腺結節超聲圖像分割網絡FMVM-DFFT。該網絡架構的主要創新在于：(1) 結合因子分解機(Factorization Machine， FM)和外部注意力(Extern...

區域多接入邊緣計算節能協同卸載策略研究

摘要：隨著區域智能化的發展，數據密集型與時延敏感型業務逐漸增多，邊緣計算的引入雖然能緩解現有的區域專網壓力，但面對設備能耗、時延等指標日益嚴格的綜合性要求，仍需研究更高性能的邊緣計算卸載策略。針對上述挑戰，基于區域環境，綜合考慮任務截止期限、隊列積壓狀態與帶寬資源約束，結合信道狀況的突變感知提出一種節能的協同任務卸載模型。在構建云端-邊緣-終端三端協同的模型時，對任務完成各階段的時延、多用戶卸載比例和帶...

基于視覺語言大模型的多模態虛假新聞檢測

摘要：隨著社交媒體平臺傳播的信息量指數級增長，虛假新聞檢測成為信息鑒偽領域的關鍵任務。當前研究方法聚焦于單一模態的語義分析，未能有效地解決多模態新聞的跨模態語義矛盾；且現有模型決策過程可信度不足，缺乏可解釋的輔助信息支撐。針對上述問題，本研究提出一種面向多模態新聞的視覺語言大模型檢測框架。首先，引入視覺語言大模型推理新聞內容，通過生成圖文描述集來增強檢測的可解釋性；其次，設計多粒度協同注意力機制，實現文...

融合多尺度注意力與空洞卷積的面波噪聲壓制

摘要：地震數據中的面波作為典型的相干噪聲，因其能量強、傳播方向復雜且波形特征與有效信號高度相似，成為地震數據去噪中的主要難點。現有深度學習方法依賴網絡深度堆疊或單模態特征表征，雖能壓制面波，但存在多尺度特征融合不足和長程依賴建模局限，易導致有效信號模糊或低頻成分丟失。為此，本文提出一種多尺度注意力-空洞卷積融合網絡（MA-DCNet），由方向自適應特征增強模塊（DAFEM）、多尺度特征融合模塊（MSFF...

基于深度強化學習的混合數字孿生邊緣部署

摘要：數字孿生(Digital Twin，DT)技術是基于現實物理實體映射的虛擬模型，為了使DT能夠隨著物理實體的變化而更新，物理實體應定期向DT發送實時的狀態和信息。在數字孿生系統中，實時數據的處理和歷史數據的存儲與分析分別代表了實時數字孿生（實時DT）和歷史數字孿生（歷史DT）。在邊緣計算中，虛擬與物理設備之間的信息交互時延是制約數字孿生實時類業務性能的關鍵因素。在實際部署中，流量大的關鍵邊緣節點面...

面向永磁同步電機的半閉環智能控制優化

摘要：航天伺服系統因其特殊的工作環境，在使用永磁同步電機驅動具有高階非線性運動特性的負載時，其傳感器僅能測得電機角度反饋而無法測得負載位置反饋。在上述工作場景中，不準確的負載位置反饋讓傳統的基于閉環反饋的控制算法，如PID三環控制，表現出了跟蹤精度低、指令適應能力不足的問題。為了解決上述問題，使用雙延遲深度確定性策略梯度算法訓練強化學習智能體，其對位置環中與負載位置近似的電機位置反饋進行調優，以克服半閉...

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