【雜志簡(jiǎn)介】

　　《電腦與信息技術(shù)》1993年創(chuàng)刊，是由中國(guó)電子學(xué)會(huì)、湖南省電子研究所主辦,湖南省電子研究承辦的技術(shù)類刊物,是"中國(guó)學(xué)術(shù)期刊綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)源期刊",已被中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)核心期刊遴選數(shù)據(jù)庫(kù)、中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)收錄。

　　本刊的宗旨是"傳播電腦知識(shí),交流電腦技術(shù),促進(jìn)信息發(fā)展,推動(dòng)信息產(chǎn)業(yè)",特點(diǎn)是"原理應(yīng)用俱備,內(nèi)容深淺相宜,普及提高兼顧,注重技術(shù)廣度"。本刊覆蓋面廣,信息量大,報(bào)道及時(shí),面向廣大科研工程技術(shù)人員、高等院校師生等。

　　【影響因子】

　　國(guó)家新聞出版總署收錄《中國(guó)核心期刊(遴選)數(shù)據(jù)庫(kù)》《中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)》《中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)》《中國(guó)期刊網(wǎng)》等數(shù)據(jù)庫(kù)全文收錄期刊。

　　【欄目設(shè)置】

　　主要欄目：研究與分析、網(wǎng)絡(luò)與通信、開發(fā)與設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)與信息系統(tǒng)。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　1. 網(wǎng)絡(luò)百科全書現(xiàn)狀分析與應(yīng)用研究 姜芳，王明宇，劉淑貞，JIANG Fang，WANG Ming-yu，LIU Shu-zhen

　　2. 工作流執(zhí)行中的資源沖突最小化策略 張忠革，鄭年斌，周澤峰，彭革剛，沈清，封模春，石猛，李仁發(fā)

　　3. 基于SSH2的動(dòng)態(tài)工作流模型的研究 王朋，趙保華，韓仙玉，WANG Peng，ZHAO Bao-hua，HAN Xian-yu

　　4. 基于GDI+技術(shù)的農(nóng)作物缺素葉片瀏覽庫(kù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 吳艷，張麗，WU Yan，Zhang Li

　　5. 紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈干擾信號(hào)的分析 陳彬，曾興志，劉彩虹，CHEN Bin，ZENG Xing-zhi，LIU Cai-hong

　　6. 一種塑料薄膜鏈條拉膜機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì) 羅娟娟，王興國(guó)，LUO Juan-juan，WANG Xing-guo

　　7. 單用戶OFDM系統(tǒng)中自適應(yīng)調(diào)制和功率分配算法 王茜，楊連初，WANG Qian，YANG Lian-chu

　　8. 基于單片機(jī)的駕駛員疲勞實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 胡文博，鄒耀宗，HU Wen-bo，ZOU Yao-zong

　　9. 智能化題庫(kù)管理系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì) 黃建強(qiáng)，HUANG Jian-qiang

　　10. 基于字符串匹配算法的Word閱卷系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 潘夏福，PAN Xia-fu

　　11. 應(yīng)用軟件可信性混合度量的設(shè)計(jì)和應(yīng)用 韓冬冬，韓永飛，張俊華，HAN Dong-dong，HAN Yong-fei，ZHANG Jun-hua

　　12. 基于UML的軟件構(gòu)件內(nèi)聚耦合性度量工具設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 王桐，WANG Tong

　　13. Windows環(huán)境下計(jì)時(shí)定時(shí)技術(shù)研究 費(fèi)明德，F(xiàn)EI Ming-de

　　14. 基于SOA的技術(shù)交易全程服務(wù)系統(tǒng)接口組件研究與設(shè)計(jì) 程靚，CHENG Liang

　　15. 基于數(shù)字水印的可追溯DRM的研究 張俊華，韓永飛，韓冬冬，ZHANG Jun-hua，HAN Yong-fei，HAN Dong-dong

　　16. 服務(wù)器虛擬化在數(shù)字化校園建設(shè)中的應(yīng)用 李敏，劉振宇，許文明，陳文輝，LI Min，LIU Zhen-yu，XU Wen-ming，CHEN Wen-hui

　　能發(fā)表文章的刊物投稿：信息技術(shù)在初中英語(yǔ)新課改教學(xué)中的應(yīng)用

　　【摘 要】通過(guò)分析信息技術(shù)在初中英語(yǔ)新課改教學(xué)中應(yīng)用的現(xiàn)狀，對(duì)如何正確看待以及合理運(yùn)用多嫌體教學(xué)進(jìn)行了重點(diǎn)闡述，并指出合理的多媒體課件制作的要求與理想發(fā)展趨勢(shì)。

　　【關(guān)鍵詞】能發(fā)表文章的刊物,信息技術(shù),多媒體教學(xué),課程整合

　　隨著素質(zhì)教育的深人，英語(yǔ)教學(xué)理念也從以教師為中心轉(zhuǎn)向以學(xué)生為中心，教學(xué)手段也從以教師講授為主轉(zhuǎn)為較大程度地運(yùn)用信息技術(shù)，這使課堂教學(xué)更為生動(dòng)形象，也從另一個(gè)層面印證了“教學(xué)相長(zhǎng)”的真理。信息技術(shù)的運(yùn)用有利于創(chuàng)設(shè)良好的英語(yǔ)交際環(huán)境，提高學(xué)生學(xué)習(xí)英語(yǔ)的興趣，拓展學(xué)生的思維空間.大幅度提高課堂教學(xué)效率，構(gòu)建學(xué)生認(rèn)知圖式。

　　電腦與信息技術(shù)最新期刊目錄

基于大語(yǔ)言模型的AI專業(yè)新生困惑分類框架研究

摘要：大學(xué)新生入學(xué)適應(yīng)問(wèn)題持續(xù)受到教育研究者的關(guān)注，厘清新生困惑的類型結(jié)構(gòu)，是開展針對(duì)性支持服務(wù)的前提。然而，現(xiàn)有研究對(duì)困惑問(wèn)題的分類缺乏系統(tǒng)性整理，大語(yǔ)言模型的快速發(fā)展為這一問(wèn)題提供了新的技術(shù)路徑。以奇克林（Chickering）的學(xué)生發(fā)展理論為基礎(chǔ)，結(jié)合大語(yǔ)言模型的文本理解能力，面向AI專業(yè)新生構(gòu)建了一套困惑識(shí)別的二級(jí)分類框架，涵蓋6個(gè)一級(jí)維度與23個(gè)二級(jí)類目，并設(shè)計(jì)配套提示詞方案。以線下問(wèn)卷與多平...

基于法條原型對(duì)齊損失的語(yǔ)義一致性罪名預(yù)測(cè)模型

摘要：從司法文本中準(zhǔn)確預(yù)測(cè)罪名，始終是法律智能研究的核心挑戰(zhàn)，這主要源于不同法條類別間存在的高度語(yǔ)義相似性。盡管基于Transformer的模型（如BERT、MacBERT與DeBERTaV3）在中文法律自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)突出，但其學(xué)習(xí)過(guò)程仍完全依賴于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，未能有效建模法條定義中概念結(jié)構(gòu)。為彌補(bǔ)這一不足，提出法條-原型對(duì)齊損失（statute-prototype alignment loss,S...

某型平流層飛艇試飛熱特性分析研究

摘要：近期，隨著某型骨架式平流層飛艇的成功試飛，平流層飛艇具備長(zhǎng)時(shí)間駐空能力得到了驗(yàn)證。然而，飛艇的駐空時(shí)長(zhǎng)取決于囊體材料的抗熱性能。若囊體溫差過(guò)大或熱量積累過(guò)多，將導(dǎo)致囊體破裂，從而使其失去滯空能力。為此，提出了一種基于骨架式多氦氣囊體的飛艇設(shè)計(jì)方法。飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，通過(guò)調(diào)節(jié)飛行速度并利用高空風(fēng)機(jī)進(jìn)行大量對(duì)流吹風(fēng)，可在8 h內(nèi)使艇體整體溫度最高下降37℃，從而顯著降低艇體總熱量，使飛艇的熱性能與溫度...

基于遷移學(xué)習(xí)的多CNN模型融合水稻蟲害圖像識(shí)別

摘要：為提高復(fù)雜自然環(huán)境下水稻蟲害的識(shí)別準(zhǔn)確率，提出了一種融合遷移學(xué)習(xí)與多模型特征融合的深度學(xué)習(xí)方法。首先，通過(guò)集成EfficientNetB0、MobileNetV3Large和SE-InceptionV3這3種異構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建多特征提取框架；其次，引入遺傳算法優(yōu)化各模型權(quán)重，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)特征融合；最終構(gòu)建了具有較強(qiáng)環(huán)境適應(yīng)性的水稻蟲害智能識(shí)別系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)采用包含8類常見水稻害蟲的10 289幅...

基于YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械設(shè)備油液磨粒檢測(cè)

摘要：針對(duì)機(jī)械設(shè)備磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)中油液磨粒檢測(cè)效率低、實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題，提出了基于YOLOv5s的輕量化磨粒檢測(cè)（wear debris shape detection,WDSD）模型。首先，構(gòu)建了含5類磨粒形狀的數(shù)據(jù)集，通過(guò)濾膜譜片技術(shù)制備了實(shí)驗(yàn)所需圖像；其次，引入GhostNet模塊替代部分卷積結(jié)構(gòu)，大幅減少參數(shù)數(shù)量和模型體積，并結(jié)合注意力機(jī)制模塊，增強(qiáng)模型的特征提取能力，尤其提升了對(duì)小目標(biāo)的識(shí)別效果。...

基于自適應(yīng)步長(zhǎng)和全域搜索的改進(jìn)果蠅算法

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)果蠅優(yōu)化算法（fruit-fly optimization algorithm,FOA）收斂穩(wěn)定性差、易陷入局域最優(yōu)的缺點(diǎn)，提出了一種基于自適應(yīng)步長(zhǎng)和全域搜索的改進(jìn)果蠅算法（fruit-fly optimization algorithm of self-adaptive step and global search mechanism,FOASAGS）。首先，將果蠅分為搜索果蠅和巡邏果蠅...

改進(jìn)的螢火蟲算法及其在天線優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

摘要：傳統(tǒng)天線優(yōu)化方法通常依靠高頻結(jié)構(gòu)仿真（high frequency structure simulator,HFSS）自帶的參數(shù)優(yōu)化器，不僅工作量大，而且效率低下，難以在短時(shí)間內(nèi)獲得最優(yōu)設(shè)計(jì)方案。為了解決這個(gè)問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的螢火蟲算法。在種群分布方面，引入了Logistic混沌映射初始化種群。為了平衡算法全局探索與局部開發(fā)能力，引入了參數(shù)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)機(jī)制，采用步長(zhǎng)因子的指數(shù)遞減策略與光吸收系數(shù)...

一種基于YOLOv5的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的SLAM算法

摘要：當(dāng)前動(dòng)態(tài)環(huán)境中的同步定位與建圖（simultaneous localization and mapping,SLAM）仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，這是因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)物體的存在會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的特征匹配。傳統(tǒng)的SLAM系統(tǒng)如ORB-SLAM2，其工作場(chǎng)景為假設(shè)靜態(tài)環(huán)境，因此在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中，性能會(huì)顯著下降。為了解決這一問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的SLAM系統(tǒng)，將YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)與ORB-SLAM2相結(jié)合，過(guò)濾出與動(dòng)態(tài)...

融合Pyramid Vision Transformer架構(gòu)的YOLOv8模型老年人跌倒檢測(cè)系統(tǒng)

摘要：隨著老齡化社會(huì)的加劇，老年人跌倒問(wèn)題日益嚴(yán)重，及時(shí)有效的跌倒檢測(cè)對(duì)于保障老年人安全至關(guān)重要。基于此，提出了一種基于金字塔視覺Transformer(Pyramid Vision Transformer,PVT)與YOLOv8融合的老年人跌倒檢測(cè)系統(tǒng)，旨在提高跌倒檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與原始YOLOv8模型相比，提出的PVTYOLOv8模型在遮擋、低光照、復(fù)雜背景等挑戰(zhàn)性場(chǎng)景下的跌倒檢...

基于UCC-Swin的糖尿病視網(wǎng)膜病變分類研究

摘要：針對(duì)現(xiàn)有方法在糖尿病視網(wǎng)膜病變（diabetic retinopathy,DR）分類任務(wù)中存在的挑戰(zhàn)，提出了一種改進(jìn)的UCC-Swin網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。該網(wǎng)絡(luò)在Swin Transformer骨干的基礎(chǔ)上進(jìn)行了3方面關(guān)鍵改進(jìn)：（1）引入U(xiǎn)形特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（U-shaped feature pyramid network,U-FPN）模塊實(shí)現(xiàn)多尺度特征的有效融合，平衡語(yǔ)義信息與空間細(xì)節(jié)，以增強(qiáng)對(duì)不同尺度病灶...

基于CNN-BiLSTM-AM模型的高精度多風(fēng)場(chǎng)大氣污染源定位

摘要：自然界中的風(fēng)場(chǎng)是復(fù)雜的、隨機(jī)變化的，時(shí)常會(huì)出現(xiàn)陣風(fēng)、側(cè)風(fēng)以及局部湍流等現(xiàn)象。這種非穩(wěn)態(tài)的風(fēng)場(chǎng)會(huì)直接干擾污染物的空間擴(kuò)散，給污染源定位帶來(lái)困難。基于此，使用高斯擴(kuò)散模型，在實(shí)際的風(fēng)況下模擬污染氣體的擴(kuò)散，生成多樣化的時(shí)間序列污染濃度數(shù)據(jù)。針對(duì)污染物濃度的時(shí)空演變特性，提出了一種結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network,CNN）、雙向長(zhǎng)短期記憶（bidirection...

基于深度學(xué)習(xí)的智能合約漏洞檢測(cè)模型方法研究

摘要：隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，智能合約廣泛應(yīng)用，但智能合約漏洞的檢測(cè)方法仍然存在精準(zhǔn)性等問(wèn)題。為進(jìn)一步提升漏洞檢測(cè)的準(zhǔn)確性，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的智能合約漏洞檢測(cè)模型方法，首先收集大量智能合約數(shù)據(jù)集，采用SMOTE-TomekLink混合采樣方法解決數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題，然后構(gòu)建支持多漏洞類型檢測(cè)的Solidity預(yù)訓(xùn)練模型，設(shè)計(jì)語(yǔ)法感知掩碼矩陣提升特征學(xué)習(xí)能力，最后融合代碼文本與抽象語(yǔ)法樹結(jié)構(gòu)特征，構(gòu)建端到端...

“鏈智融合”：基于區(qū)塊鏈與AI大模型的下一代去中心化身份驗(yàn)證框架研究

摘要：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展進(jìn)程中，傳統(tǒng)中心化身份管理模式暴露出數(shù)據(jù)主權(quán)缺失、隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)高、單點(diǎn)故障隱患等諸多問(wèn)題，嚴(yán)重制約數(shù)字生態(tài)的健康發(fā)展。提出深度融合中國(guó)移動(dòng)區(qū)塊鏈服務(wù)網(wǎng)絡(luò)（blockchain-based service network,BSN）與“九天”人工智能（artificial intelligence,AI）大模型的去中心化身份（decentralized identity,DID）驗(yàn)證...

基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)威脅實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)研究

摘要：當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)威脅日趨復(fù)雜隱蔽，傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)面臨挑戰(zhàn)。基于此，研究人工智能在網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)中的應(yīng)用，融合流量特征提取、深度學(xué)習(xí)異常識(shí)別和實(shí)時(shí)行為分析技術(shù)，構(gòu)建針對(duì)現(xiàn)代威脅的防御體系。實(shí)驗(yàn)表明該方法在保持高檢出率的同時(shí)，能夠顯著降低誤報(bào)，通過(guò)優(yōu)化算法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)亞秒級(jí)響應(yīng)，為智能化網(wǎng)絡(luò)防御提供了可行技術(shù)路線，對(duì)企業(yè)安全防護(hù)具有重要參考價(jià)值

基于單片機(jī)的高精度步進(jìn)電機(jī)閉環(huán)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)及適應(yīng)性研究

摘要：基于提高步進(jìn)電機(jī)控制精度與系統(tǒng)穩(wěn)定性的需求，設(shè)計(jì)了一種基于單片機(jī)的高精度步進(jìn)電機(jī)閉環(huán)控制系統(tǒng)。在硬件方面，構(gòu)建了以單片機(jī)為核心的控制單元，配套驅(qū)動(dòng)模塊、反饋檢測(cè)模塊及人機(jī)交互接口；在軟件方面，實(shí)現(xiàn)了控制邏輯優(yōu)化與異常處理機(jī)制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)在最大負(fù)載1.5 N·m下位置誤差不超過(guò)±0.10°，速度誤差控制在±6.5 r/min；在±10%電壓波動(dòng)與50 Hz干擾下，相位偏差低于0.018 ra...

面向代碼生成的選擇性示例檢索增強(qiáng)框架研究與實(shí)踐

摘要：為提高大語(yǔ)言模型（large language model,LLM）生成代碼的正確性和規(guī)范性，提出了一種面向代碼生成的示例檢索框架，旨在為教學(xué)和生產(chǎn)提供幫助。該框架通過(guò)基于詞頻-逆向文件頻率（term frequency-inverse document frequency,TF-IDF）結(jié)合余弦相似度的相似度算法和動(dòng)態(tài)相似度閾值，智能地從示例庫(kù)中為L(zhǎng)LM提供數(shù)個(gè)能夠作為參考的示例問(wèn)題和代碼，并將...

基于AI的代碼自動(dòng)生成與優(yōu)化研究

摘要：為了提升代碼生成效率與質(zhì)量安全性，采用多模態(tài)語(yǔ)義建模、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析及強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化策略，研究代碼自動(dòng)生成與性能重構(gòu)方法。分析表明，所構(gòu)建的多模態(tài)模型在CodeBLEU、BLEU及F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)上分別達(dá)到34.6、27.9和61.5，相較傳統(tǒng)Transformer模型提升13.3、9.3和17.8個(gè)百分點(diǎn)，在結(jié)構(gòu)保持性、漏洞識(shí)別率與生成準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)更優(yōu)，展現(xiàn)出良好的實(shí)用性與推廣潛力

基于圖譜可視化的工業(yè)機(jī)器人操作與編程教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘要：針對(duì)工業(yè)機(jī)器人操作與編程教學(xué)中企業(yè)技術(shù)文檔整合困難的問(wèn)題，提出基于知識(shí)圖譜的教學(xué)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)結(jié)構(gòu)化解析上位機(jī)中的技術(shù)文檔及案例PDF文件，提取核心知識(shí)點(diǎn)，構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)圖譜，據(jù)此生成個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑與任務(wù)分配方案。學(xué)員完成學(xué)習(xí)任務(wù)后，教師可將解析所得代碼下發(fā)至機(jī)器人控制系統(tǒng)，學(xué)員通過(guò)示教器查看程序并開展對(duì)比分析。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了企業(yè)PDF文檔向結(jié)構(gòu)化知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)化，為技術(shù)文檔量化分析與教學(xué)資源整合提供有...

基于AIGC的高職Python程序設(shè)計(jì)項(xiàng)目式教學(xué)設(shè)計(jì)與實(shí)踐

摘要：《國(guó)務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》提到，要推行更富成效的教學(xué)方式，把人工智能融入教育教學(xué)全要素、全過(guò)程，創(chuàng)新智能學(xué)伴、智能教師等人機(jī)協(xié)同教育教學(xué)新模式。基于此，依據(jù)市場(chǎng)崗位技能要求，利用人工智能生成內(nèi)容（artificial intelligence generated content,AIGC）創(chuàng)設(shè)有利于學(xué)生開展項(xiàng)目活動(dòng)的環(huán)境，設(shè)計(jì)了基于AIGC的高職Python程序設(shè)計(jì)項(xiàng)目式教學(xué)流...

網(wǎng)絡(luò)暴露面管理技術(shù)在高校網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用

摘要：隨著高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐步加快，高校呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)數(shù)量龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、形態(tài)多樣的特點(diǎn)。同時(shí)，高校移動(dòng)辦公和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增多，導(dǎo)致傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全邊界逐漸模糊。高校網(wǎng)絡(luò)安全面臨嚴(yán)峻復(fù)雜的形勢(shì)。基于零信任基本理論框架，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)隱形技術(shù)降低網(wǎng)絡(luò)暴露面、實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)隱形，可以有效減少網(wǎng)絡(luò)攻擊嗅探行為，也能降低來(lái)自內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)威脅。在高校實(shí)際部署驗(yàn)證表明，該技術(shù)能夠快速實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)隱形，降低各類網(wǎng)絡(luò)攻擊風(fēng)險(xiǎn)，且在不同類...

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