【雜志簡介】

　　《計算機系統應用》是中國科學院主管、中國科學院軟件研究所主辦的、面向國內外公開發行的技術性，應用性強的科技期刊，是《中國核心期刊(遴選)數據庫》收錄期刊，被《中國期刊網》和《中國學術期刊光盤版》全文收錄，是《中國學術期刊綜合評價數據庫》和《中國科學引文數據庫》的來源期刊。

　　本刊的辦刊宗旨是宣傳推廣信息技術在各行各業的應用。

　　重點是宣傳介紹計算機應用系統的建設(包括系統的規劃、設計與開發等方面)、信息技術的應用研究與開發成果以及相關技術的分析，探討與應用。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄　是《中國核心期刊(遴選)數據庫》收錄期刊，被《中國期刊網》和《中國學術期刊光盤版》全文收錄，是《中國學術期刊綜合評價數據庫》和《中國科學引文數據庫》的來源期刊。

　　【欄目設置】

　　主要欄目：IT管理論壇、系統建設、網絡通信、技術研討、開發園地。

　　雜志優秀目錄參考：

　　企業級服務器虛擬化性能評估方法 金俊才，許超超，JIN Jun-Cai，XU Chao-Chao

　　基于MQTT協議IM的研究和實現 賈軍營，王月鵬，王少華，JIA Jun-Ying，WANG Yue-Peng，WANG Shao-Hua

　　基于用戶偏好和項目屬性的協同過濾推薦算法 姚平平，鄒東升，牛寶君，YAO Ping-Ping，ZOU Dong-Sheng，NIU Bao-Jun

　　基于分塊信息熵的彩色圖像融合算法 杜欣宇，陳麗芳，劉淵，DU Xin-Yu，CHEN Li-Fang，LIU Yuan

　　網絡環境下智能產品閉環全生命周期管理系統 徐亭，程健，許宜春，XU Ting，CHENG Jian，XU Yi-Chun

　　一種對象化并行計算框架 唐云善，繆巍巍，TANG Yun-Shan，MIAO Wei-Wei

　　智能統計分析系統 曹占峰，劉海濤，張啟偉，CAO Zhan-Feng，LIU Hai-Tao，ZHANG Qi-Wei

　　業務流程柔性配置的研究和實現 李耀芳，彭慧卿，李保清，乜聚科，LI Yao-Fang，PENG Hui-Qing，LI Bao-Qing，NIE Ju-Ke

　　某型飛機空中加受油訓練模擬器的研制 謝保川，范毅晟，曾鳴，李雪青，陳磊，XIE Bao-Chuan，FAN Yi-Sheng，ZENG Ming，LI Xue-Qing，CHEN Lei

　　基于3G和STM32的現代農業數據采集系統 周繼裕，韋志遠，ZHOU Ji-Yu，WEI Zhi-Yuan

　　基于ZigBee無線傳感器網絡的實驗室智能教學系統 徐向藝，王建璽，XU Xiang-Yi，WANG Jian-Xi

　　基于分布式GPU的彩虹表密碼攻擊系統 李聰，葉猛，江舟，高明，LI Cong，YE Meng，JIANG Zhou，GAO Ming

　　基于J2ME和J2EE的移動醫療咨詢系統 張國平，鄭均輝，李亞麗，ZHANG Guo-Ping，ZHENG Jun-Hui，LI Ya-Li

　　基于網絡的冷軋輥系信息化管理系統 張志軍，曹秀爽，ZHANG Zhi-Jun，CAO Xiu-Shuang

　　基于Robot Framework的MVC GUI模塊自動化測試框架 梁思秋，葛華勇，Liang Si-Qiu，GE Hua-Yong

　　改進的最小鏈接負載均衡調度算法 陳燕升，張贊波，任江濤，CHEN Yan-Sheng，ZHANG Zan-Bo，REN Jiang-Tao

　　改進的多策略的概念相似度計算方法 孫海真，謝穎華，SUN Hai-Zhen，XIE Ying-Hua

　　電子科技論文發表：基于北斗搜尋救助定位系統的定位終端設計

　　摘 要：北斗搜尋救助定位終端是整個系統的核心，該文設計了一套適用于弱勢群體定位終端，重點講述了該終端的定位模塊、單片機模塊以及無線通信模塊的電路設計，并通過硬件電路調試，將終端成功運行起來，北斗接收終端通過串口調試助手進行測試，結果表明北斗接收機能夠正常接收來自北斗衛星和GPS衛星的導航信息，并且能接收和發送短信。

　　關鍵詞：北斗衛星,定位終端,無線通信

　　現今我們在不熟悉的場所唯一依賴的 GPS或衛星電話，這些對老人、兒童以及智障人士來說無疑是毫無用處的，而危險無處不在，如果無法及時掌握這些人的動態信息，可能會導致悲劇的發生。因此設計一套基于北斗衛星導航的搜尋救助系統是非常有必要的。在搜尋救助系統中定位終端需要帶在行人的身上，才可以對其進行實時的監控、跟蹤，因此如何設計較小的定位終端在搜尋救助定位系統中有著至關重要的地位。在終端的設計中，文章采用了體積較小的BD/GPS雙模定位模塊UM220。TC35i模塊作為無線通信模塊。采用C8051F380單片機，一方面可以控制北斗模塊的位置信息的接收，另一方面可以控制無線通信模塊與遠程服務器進行通信。

　　計算機系統應用最新期刊目錄

《計算機系統應用》稿約

摘要：<正>《計算機系統應用》(CN 11-2854/TP,ISSN 1003-3254)創刊于1992年,是中國科學院主管、中國科學院軟件研究所主辦的、面向國內外公開發行的技術性、應用性科技核心期刊.本刊的辦刊宗旨是宣傳推廣信息技術在各行各業的應用.重點是宣傳介紹計算機應用系統的建設(包括系統的規劃、設計與開發等方面)、信息技術的應用研究與開發成果以及相關技術的分析,探討與應用.讀者對象:...

基于CLIP全局-局部嵌入動態融合的弱監督語義分割

摘要：針對CLIP在弱監督語義分割任務中存在的細粒度建模不足與空間敏感性缺失問題,本文提出了一種基于全局-局部嵌入動態融合的弱監督語義分割模型GLE-CLIP.該模型通過雙向交叉注意力模塊(BCA)構建文本語義與圖像局部特征的交互關系,生成鑒別性更強的局部嵌入;同時設計動態注意力融合機制(DAF),以相似度驅動的權重分配策略自適應平衡全局語義與局部細節.具體而言,首先通過定位解碼器提取多尺度像素級嵌入,...

基于圖神經網絡的病理全切片圖像分類

摘要：基于全切片圖像(whole slide image, WSI)的癌癥診斷與分類預測已成為病理學領域的重要研究方向.然而,WSI圖像通常具有極大的尺寸和復雜的結構,現有方法難以捕捉病理圖像中形態各異的圖像塊之間的復雜聯系,特別是兩者之間的空間距離較遠時.為了解決這一問題,本文提出了一個基于圖神經網絡的深度學習模型BiDDRGNN,用于實現精確的癌癥診斷與亞型分類. Bi-DDRGNN的結構包括有向動...

基于隨機抽樣一致性的特征匹配研究進展

摘要：隨機抽樣一致性(RANSAC)算法是一種經典的參數估計方法,常用于影像匹配、影像拼接、三維重建等計算機視覺任務.算法首先通過隨機抽樣最小樣本集生成假設,然后基于此樣本集擬合并評價模型參數,迭代上述步驟,直到滿足迭代停止條件,迭代過程中最優擬合模型即為輸出結果.隨機抽樣一致性算法在處理僅含單模型的數據集時效果顯著,但是模型擬合的速率受采樣過程影響,且模型精度受模型估計子制約.為推進隨機抽樣一致性技術...

面向病理切片的顯微圖像快速拼接算法

摘要：隨著數字病理學的快速發展,病理切片圖像的高分辨率、大視野拼接在臨床診斷、組織分析和研究中具有重要意義.通過圖像拼接技術,可將單視野圖像拼接為全視野數字切片圖像,但現有拼接算法在處理大規模病理切片圖像時,面臨計算復雜度高、拼接誤差大、細節丟失等問題,限制了其在實際醫學應用中的效果.為解決上述問題,設計一種面向病理切片的顯微圖像快速拼接算法,首先基于相位相關法和鄰域搜索進行配準,隨后利用圖論模型優化拼...

基于AMD-YOLOv8的無人機圖像小目標檢測

摘要：無人機航拍圖像目標檢測在實時監控、異常檢測等領域具有重要應用,但航拍圖像中復雜的背景、目標尺度變化大和小目標比例高等問題增加了檢測難度.為此,本文提出了一種改進的目標檢測算法AMD-YOLOv8.首先,該算法采用微小目標檢測頭替代大目標檢測頭,有效保留小目標特征信息;引入動態目標檢測頭Dyhead,通過對水平維度、空間維度以及通道維度進行細粒度的注意力調整,顯著提高了模型對目標細節特征的提取能力....

融合FPN與SFB的Swin Transformer圖像去噪網絡

摘要：為了提升圖像去噪網絡對局部與全局信息的捕捉能力,本文提出一種基于特征金字塔網絡(feature pyramid network, FPN)和空間頻率塊(spatial frequency block, SFB)的Swin Transformer圖像去噪網絡(SwinFPSFNet).該網絡由3個階段組成:在淺層特征提取階段,設計了特征金字塔網絡以增強局部特征提取能力;在深層特征提取階段,結合快速傅...

深度學習在顱內出血CT圖像分割中的應用綜述

摘要：顱內出血(intracranial hemorrhage, ICH)是臨床常見的急危重癥之一,具有極高的死亡率和致殘率.在醫學影像處理領域,深度學習技術的迅速發展為ICH分割任務提供了強大的技術支持.本文系統總結了ICH分割領域的主要公開數據集和評價指標,并對基于深度學習的分割方法進行了全面綜述,涵蓋卷積神經網絡(convolutional neural network, CNN)模型、U-Net...

改進YOLO11n的水下目標檢測

摘要：針對水下環境光照不足、噪聲干擾,以及小目標的聚集導致的遮擋和誤檢、漏檢問題,提出了一種基于YOLO11n改進的水下目標檢測模型.提出小波池化卷積網絡(WPCN),通過小波池化技術分解特征,保留低頻子帶,避免頻率混疊,并且使用剪枝優化,在保持推理速度的同時,提高了檢測精度.引入單頭視覺Transformer(SHSA)與卷積門控線性模塊(CGCM),提升對復雜場景的適應性.提出共享可重參數化卷積檢測...

基于APW-YOLOv8的無人機高空圖像小目標檢測

摘要：無人機高空小目標識別在城市建設、軍事偵察和航海監控等領域具有重要應用價值.針對航拍圖像目標微小、背景復雜及遮擋等難題,本文提出APW-YOLOv8算法,引入自適應空間相關性金字塔注意力機制ASCPA,通過空間金字塔編碼(SPE)提取多尺度空間信息,并利用空間相關特征重標定模塊(SCFM)實現淺層與深層特征的深度融合,顯著增強了模型對多尺度信息的感知能力.此外, APW-YOLOv8在Neck部分新...

基于改進YOLO11的車門海綿條裝配質量檢測

摘要：針對汽車門板裝配環境中海綿條大小不一、與背景色差較小的問題,提出了一種基于改進YOLO11n的檢測模型.本文提出C3k2＿IDWC模塊,通過多分支特征提取機制優化標準卷積,以增強模型的多尺度特征提取能力;同時,提出DSWTCHead檢測頭,利用小波變換卷積提取全局結構特征和細節紋理信息,并通過逐點卷積整合通道間信息,優化全局與細節信息的建模,增強檢測頭的上下文信息;此外,引入ADown模塊進一步提...

基于改進YOLOv8n的輕量化水下目標檢測

摘要：針對水下檢測背景復雜、光線暗淡、目標遮擋重疊等問題,本文提出一種基于YOLOv8n改進的實時水下目標檢測算法.首先,構造特征融合模塊SEHAP,使P2層與P3層融合,再經過EHAPOKM學習全局到局部的特征,以提高識別小目標和低分辨率圖像的準確率.其次,增加一個輕量化的檢測頭SLDH,使用共享卷積,并將其與ASL縮放特征尺度模塊結合,在降低參數量和計算量的情況下,減少精度損失.隨后,增加C2f-E...

基于多尺度卷積的分層-融合特征聚合網絡的超分辨率重建

摘要：傳統深度學習技術在結構光顯微圖像超分辨率重建中往往難以同時兼顧局部細節與全局結構特征,尤其在稀疏輸入和低光照強度條件下表現受限.本研究針對這一問題,開展了不同光照強度下,結構光照射的寬場(widefield, WF)顯微成像實驗,構建了多種光照條件下的顯微圖像數據對.提出了一種基于多尺度卷積的分層-融合特征聚合算法(MSCF-HFNet),通過編碼器-解碼器結構結合多尺度特征提取與融合機制,實現了...

融合自適應雙重注意力和軸向注意力Transformer的多光譜行人檢測

摘要：針對現有的多光譜行人檢測算法存在多模態相互作用不足和融合方法缺乏遠程依賴性,導致在低光照背景下小尺度行人檢測性能不足的問題,提出了一種融合自適應雙重注意力和軸向注意力Transformer的多光譜小尺度行人檢測算法(adaptive dual attention and axial attention Transformer network, ADATNet).采用雙分支CSPDarknet53網...

多視角事件重構的摘要生成

摘要：在當前互聯網信息多元分布的背景下,單文檔信息抽取的傳統范式已難以滿足用戶對事件全局認知的需求.針對多源文本數據中信息冗余與觀點碎片化的問題,本文提出基于過濾機制的多維度文本摘要生成模型(FMMDSG),該框架通過3階段創新架構實現跨源信息的結構化融合,首先采用微調RoBERTa模型構建層次化語義表征,捕獲輸入文本的上下文依賴.其次,設計雙層過濾機制,同步執行基于注意力權重的顯著性檢測與領域自適應的...

基于神經輻射場的多人多目3D人體姿態估計

摘要：多人多目3D人體姿態估計任務旨在從多目視圖中預測多個人體關鍵點的位置,是計算機視覺中的基本問題.深度的缺失和3D計算的巨大成本,導致從RGB圖像中估計多人的姿態變得復雜且不準確,為此研究人員提出了多種有效的解決方法.其中,基于體素表示的方法利用相機參數從多目視圖中獲取3D體素特征,但因為體素的離散設計,不可避免地帶來量化誤差.針對這一問題,本文提出了基于神經輻射場(neural radiance ...

特征-頻域雙判別的對抗樣本遷移性增強

摘要：深度神經網絡極易遭受對抗樣本的攻擊,這些對抗樣本通過施加難以覺察的擾動,便能誤導模型做出錯誤的判斷,盡管在白盒環境下,對抗樣本的攻擊成功率極高,但在黑盒環境中其遷移性會顯著下降.為解決這一問題,本文提出一種特征-頻域雙判別對抗樣本遷移性增強方法.具體而言,特征判別器實現原始圖像和對抗樣本在高維特征空間的語義分離.頻域判別器利用圖像的高頻特征深入分析對抗樣本的細微變化,使其學會有效區分原始圖像和對抗...

ML-ROCKET:基于多層隨機卷積核變換的時間序列分類

摘要：針對現有隨機卷積核變換(random convolutional kernel transformation, ROCKET)方法在特征提取深度和非線性建模能力上的局限性,本研究提出ML-ROCKET.該方法將ROCKET擴展為多層結構,逐層提取非線性特征,豐富特征表示并提高分類精度. ML-ROCKET采用二維卷積結構和順序池化操作,增強對多變量交互關系和時間序列內部特征的捕捉能力.此外,通過引...

結合密集面對齊的三維人臉重建

摘要：針對基于單圖人臉重建,由于模型復雜訓練難度大以及特征提取精度有限導致生成效果不佳的問題,本研究提出一種以MobileNetV2為基礎網絡結構的三維人臉重建精度提升方法.該方法結合三維密集面對齊(3D dense face alignment, 3DDFA)模型,引入自適應空間特征融合(adaptive spatial feature fusion, ASFF)技術和卷積塊注意力模塊(convolu...

融合交并比監督和環形平滑標簽的建筑物檢測

摘要：在遙感圖像中,建筑物的精準識別對于城市規劃和管理至關重要.然而,由于城市區域內建筑物的密集分布以及現有方法對邊界定位精度的不足,建筑物的準確檢測和區分仍然面臨挑戰.為解決這一問題,本文提出了一種基于交并比(IoU)監督的旋轉框建筑物檢測方法.該方法通過設計交并比定位精度監督網絡,有效減弱了復雜場景下鄰近建筑物的干擾,提高了檢測框的定位精度.此外,采用環形平滑標簽來解決因角度周期性變化引發的損失振蕩...

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