【雜志簡介】

　　《計算機學(xué)報》是中國計算機領(lǐng)域權(quán)威性學(xué)術(shù)刊物。其宗旨是報道中國計算機科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域最高水平的科研成果。它由中國計算機學(xué)會與中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所主辦、科學(xué)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(tǒng)提供基本內(nèi)容介紹。

　　《計算機學(xué)報》始創(chuàng)于1978年,刊期為月刊。

　　《計算機學(xué)報》編輯委員會由計算機領(lǐng)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(xué)術(shù)期刊文摘》,美國《EI》,英國《SA》、美國《數(shù)學(xué)評論》,日本《科技文獻速報》,俄羅斯《文摘雜志》等。

　　本刊刊登的內(nèi)容覆蓋計算機領(lǐng)域的各個學(xué)科,以論文、技術(shù)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(xué)理論、計算機硬件體系結(jié)構(gòu)、計算機軟件、人工智能、數(shù)據(jù)庫、計算機網(wǎng)絡(luò)與多媒體、計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)以及新技術(shù)應(yīng)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(shù)據(jù)庫收錄

　　英國物理學(xué)、電技術(shù)、計算機及控制信息社數(shù)據(jù)庫

　　美國數(shù)學(xué)評論

　　【欄目設(shè)置】

　　本刊刊登的內(nèi)容覆蓋計算機領(lǐng)域的各個學(xué)科,以論文、技術(shù)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(xué)理論、計算機硬件體系結(jié)構(gòu)、計算機軟件、人工智能、數(shù)據(jù)庫、計算機網(wǎng)絡(luò)與多媒體、計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)以及新技術(shù)應(yīng)用等。

　　本站已成功發(fā)表的論文：

　　1. 基于用戶效用的三網(wǎng)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(wǎng)絡(luò)中聯(lián)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(wǎng)絡(luò)中基于鏈路穩(wěn)定性預(yù)測的組播路由協(xié)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)節(jié)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(huán)境下隧道流量解析安全性增強技術(shù) 崔宇，張宏莉，田志宏，方濱興，CUI Yu，ZHANG Hong-Li，TIAN Zhi-Hong，F(xiàn)ANG 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(gòu)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(jié)構(gòu)片上網(wǎng)絡(luò)性能-能耗分析及優(yōu)化方法 張帥，宋風(fēng)龍，王棟，劉志勇，范東睿，ZHANG Shuai，SONG Feng-Long，WANG Dong，LIU Zhi-Yong，F(xiàn)AN Dong-Rui

　　10. 數(shù)據(jù)中心應(yīng)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(yōu)的語義Web服務(wù)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(xué)投稿：不銹鋼金相檢驗過程中的電解制樣的應(yīng)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(zhì)中，通過發(fā)生反應(yīng)對金屬的內(nèi)部結(jié)構(gòu)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(chǎn)生的雜質(zhì)，其次速度快，消耗時間少，而且能夠節(jié)約材料，工作效率大大提高，能取得更好的制樣效果，應(yīng)用越來越廣泛。本文對其在金相檢驗中的應(yīng)用進行了簡要分析。

　　關(guān)鍵詞：管理科學(xué),不銹鋼金相檢驗,電解制樣,應(yīng)用分析

　　引言

　　金相指的是金屬內(nèi)部結(jié)構(gòu)的物理或化學(xué)狀態(tài)，反映金相的具體形態(tài)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(xiàn)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(xiàn)一些雜質(zhì)，而且需要多次拋光，浪費大量時間。電解法是當(dāng)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(nèi)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(yīng)用。

　　計算機學(xué)報最新期刊目錄

面向邁創(chuàng)3000異構(gòu)處理器的多頭注意力機制多重并行優(yōu)化————作者：路瑤;欒鐘治;李根;齊家興;韓斌;楊海龍;錢德沛;

摘要：針對邁創(chuàng)3000（MT-3000）異構(gòu)多核處理器在帶寬不足場景下多頭注意力（Multi-Head Attention， MHA）計算效率低的問題，本文提出一套涵蓋算子優(yōu)化、訪存優(yōu)化與調(diào)度優(yōu)化的綜合方案，以加速PyTorch框架中的MHA推理。通過融合MT-3000的VLIW指令集、片上存儲層次和DMA傳輸特性，設(shè)計了三方面的優(yōu)化策略：在算子方面，對Linear和Softmax等算子進行內(nèi)核級優(yōu)化與...

基于國密SM2支持動態(tài)口令恢復(fù)的多因素認證方案————作者：汪定;朱留富;

摘要：多因素認證使用兩種及以上認證因素 (如口令、智能卡或生物特征等) 驗證用戶身份，有效緩解了單一認證因素被攻破所帶來的安全風(fēng)險，增強了身份認證系統(tǒng)的安全性和可靠性，被普遍應(yīng)用于金融交易、政務(wù)建設(shè)和軍事國防等關(guān)鍵領(lǐng)域。當(dāng)前廣泛采用的多因素認證方案主要依賴國外密碼算法標準構(gòu)建，一旦這些已知算法存在潛在缺陷或安全隱患，可能對個人、企業(yè)甚至國家信息安全構(gòu)成重大風(fēng)險，未能順應(yīng)國家在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)自主可控...

秩一專家混合用于多任務(wù)學(xué)習(xí)————作者：楊恩能;唐安科;郭貴冰;姜琳穎;孫福輝;王曉燕;沈力;

摘要：多任務(wù)學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過促進任務(wù)間的知識共享與遷移，能夠同時處理來自不同領(lǐng)域的任務(wù)。近年來，基于任務(wù)算術(shù)的多任務(wù)學(xué)習(xí)方法取得了顯著進展，研究表明，通過在參數(shù)層面直接將多個下游任務(wù)上獨立微調(diào)的專家模型合并到預(yù)訓(xùn)練模型中，可以生成具備解決相應(yīng)下游任務(wù)能力的統(tǒng)一模型，從而為多任務(wù)學(xué)習(xí)提供了一種高效且靈活的解決方案。然而，現(xiàn)有的模型合并方法通常面臨兩個挑戰(zhàn)：一是完全靜態(tài)合并的方法由于難以解決任務(wù)間的潛在干擾和參...

基于ViT語義指導(dǎo)與結(jié)構(gòu)感知增強的藝術(shù)風(fēng)格遷移————作者：潘書煜;趙征鵬;陽秋霞;普園媛;谷金晶;徐丹;

摘要：藝術(shù)風(fēng)格遷移是計算機視覺領(lǐng)域一個長期的研究熱點，該任務(wù)旨在將參考風(fēng)格圖像的藝術(shù)風(fēng)格遷移到內(nèi)容圖像中，同時保持內(nèi)容圖像的語義結(jié)構(gòu)不變。目前基于深度學(xué)習(xí)的藝術(shù)風(fēng)格遷移方法依然面臨一項主要挑戰(zhàn)：現(xiàn)有方法在遷移過程中無法很好地保持內(nèi)容域到風(fēng)格域的語義結(jié)構(gòu)跨域一致性，從而導(dǎo)致風(fēng)格化結(jié)果的內(nèi)容保真度低、風(fēng)格化不一致。針對以上問題，本文提出了一種基于ViT(Vision Transformer)語義指導(dǎo)與結(jié)構(gòu)感...

結(jié)構(gòu)與紋理分解的多尺度3D解耦卷積視頻預(yù)測————作者：鄭明魁;吳孔賢;邱鑫濤;鄭海峰;趙鐵松;

摘要：視頻預(yù)測旨在利用歷史幀預(yù)測未來圖像幀，是一項逐像素的密集預(yù)測任務(wù)。目前的非自回歸模型采用多幀輸入多幀輸出的架構(gòu)，有效避免了誤差累積。針對現(xiàn)有方法在對視頻數(shù)據(jù)降維處理時使用跨步卷積進行下采樣而導(dǎo)致局部細節(jié)丟失的問題，本文采用了特征域結(jié)構(gòu)與紋理分離學(xué)習(xí)的思路，去除細節(jié)后的低頻結(jié)構(gòu)信息具有更強的時間相關(guān)性，有利于局部區(qū)域結(jié)構(gòu)像素時空相關(guān)性的預(yù)測，而高頻細節(jié)特征則采用一個獨立的增強模塊進行學(xué)習(xí)。在此基礎(chǔ)上...

著色（k，l）-中值問題的固定參數(shù)近似算法————作者：陳曉紅;張震;徐雪松;陳杰;袁漢春;石峰;

摘要：給定正整數(shù)k和非負整數(shù)l以及度量空間中的一組設(shè)施和著色用戶， 著色（k，l）-中值問題旨在選取不超過k個開設(shè)設(shè)施、在用戶集合中移除最多l(xiāng)個異常點并為剩余的每個用戶分配一個開設(shè)設(shè)施， 使得顏色相同的用戶對應(yīng)不同設(shè)施， 且用戶與對應(yīng)設(shè)施之間的距離之和最小。本文利用新的隨機采樣方法確定用來選取開設(shè)設(shè)施的引導(dǎo)點集合， 并圍繞引導(dǎo)點為問題實例構(gòu)造小規(guī)模候選解集合。本文基于此為著色（k，l）-中值問題提出了時...

基于生物特征識別的隱私保護可驗證聯(lián)邦學(xué)習(xí)————作者：周浩;戴華;楊庚;黃喻先;王周生;

摘要：本文提出了一種基于生物特征的隱私保護可驗證聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法（Biometric-based Privacy-Preserving Verifiable Federated Learning，BPPVFL），以解決聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning， FL）中隱私保護和驗證效率的雙重挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的FL方法，通常不考慮隱私保護，使其易受數(shù)據(jù)泄露的威脅，而更安全的方法如基于零知識證明或同態(tài)哈希的F...

基于動態(tài)結(jié)構(gòu)相似度的多源指紋配準方法————作者：王海霞;顏詩琪;于洋;陳朋;梁榮華;張怡龍;劉義鵬;

摘要：指紋作為最普遍的身份標識之一，一般采集自手指表皮。近年來，成像技術(shù)的發(fā)展成功實現(xiàn)了皮下內(nèi)部指紋的獲取。通常，外部指紋的圖像質(zhì)量較高，而內(nèi)部指紋完整性較好，內(nèi)外指紋之間具有互補的特性。將外部指紋和內(nèi)部指紋圖像中的有效信息提取并融合，可以生成信息量更完整、對后續(xù)應(yīng)用更有益的新的指紋表達。由于采集方式的差異，內(nèi)外指紋之間存在相對畸變，因此，在融合前必須先進行指紋的配準，恢復(fù)其在空間上的一致性。然而，內(nèi)外...

空天地網(wǎng)絡(luò)中異構(gòu)可靠感知的服務(wù)功能鏈（SFC）嵌入與重嵌入研究————作者：秦凱鑫;郭松濤;劉貴燕;

摘要：隨著5G、6G的快速發(fā)展，在天空地一體化網(wǎng)絡(luò) (Space-air-ground Integrated Network， SAGIN) 中提供可靠服務(wù)需要合適的服務(wù)功能鏈 (Service Function Chain， SFC) 嵌入方案以保證服務(wù)質(zhì)量。然而，如何在SAGIN 復(fù)雜的拓撲結(jié)構(gòu)、有限的基礎(chǔ)設(shè)施資源以及異構(gòu)的硬件和軟件等特征給現(xiàn)有可靠感知的SFC嵌入方案在提供高服務(wù)質(zhì)量時帶來一定挑戰(zhàn)...

融合外部知識與證據(jù)的場景圖注意力網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)謠言檢測————作者：黃學(xué)堅;馬廷淮;榮歡;王根生;廖國瓊;劉德喜;

摘要：社交媒體上謠言的泛濫對社會造成了嚴重的負面影響。隨著多模態(tài)內(nèi)容在社交媒體中的迅速增長，多模態(tài)謠言檢測受到了越來越多的關(guān)注。目前，大多數(shù)方法主要聚焦于學(xué)習(xí)各個模態(tài)的特征，并通過特征融合實現(xiàn)不同模態(tài)信息的互補。然而，這些方法存在兩個關(guān)鍵問題：(1)不同特征空間之間的跨模態(tài)關(guān)聯(lián)難以有效捕捉圖文細粒度語義的一致性；(2)單純依賴圖文內(nèi)容難以識別一些造謠者精心設(shè)計的深層語義不匹配的謠言。為此，本文提出了融合...

數(shù)字孿生架構(gòu)下基于GAN增強的多智能體深度強化學(xué)習(xí)邊緣推理與異構(gòu)資源協(xié)同優(yōu)化————作者：袁曉銘;田漢森;黃錕達;鄧慶緒;康嘉文;李長樂;段續(xù)庭;

摘要：邊緣側(cè)大模型應(yīng)用正成為推動智能健康、智慧城市等領(lǐng)域智能化與數(shù)字化進程的關(guān)鍵驅(qū)動力。然而，大模型海量智能任務(wù)異構(gòu)性和高動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的不可預(yù)測性，使得邊緣設(shè)備有限的算力資源難以滿足復(fù)雜推理任務(wù)對高效且可靠服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service， QoS）的需求。因此本文提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network， GAN）增強的多智能體深度強化學(xué)習(xí)（M...

知識引導(dǎo)的基于錨圖學(xué)習(xí)的多視圖聚類方法研究————作者：梁科;馬慧敏;劉溯源;劉新旺;

摘要：傳統(tǒng)的多視圖聚類方法采用相似度矩陣以刻畫樣本之間關(guān)聯(lián)性，然而樣本間的關(guān)系可以天然地用知識圖譜進行描述。但是現(xiàn)有方法既沒有觀察到這一現(xiàn)象，也沒有設(shè)計有效的機制對其加以利用，以至于使得方法的性能次優(yōu)。為了有效地利用這部分信息，本文首次提出了一種知識引導(dǎo)增強的基于錨圖學(xué)習(xí)的多視圖聚類方法（Knowledge-guided Anchor-graph-based Multi-view Clustering，...

聯(lián)邦遺忘學(xué)習(xí)隱私安全與算法效率研究綜述————作者：唐湘云;王偉;翁彧;沈蒙;張燾;王偉;祝烈煌;

摘要：在數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能應(yīng)用迅猛發(fā)展的背景下，用戶對其個人數(shù)據(jù)安全與隱私保護的需求持續(xù)提升。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種分布式機器學(xué)習(xí)范式，通過共享模型參數(shù)而非原始數(shù)據(jù)來完成模型訓(xùn)練，緩解了用戶數(shù)據(jù)的隱私泄露風(fēng)險。然而，聯(lián)邦學(xué)習(xí)仍難以滿足用戶從已訓(xùn)練模型中刪除其個人數(shù)據(jù)的需求。為此，聯(lián)邦遺忘學(xué)習(xí)被提出，旨在響應(yīng)用戶發(fā)起的數(shù)據(jù)遺忘請求，以擦除其數(shù)據(jù)對模型的影響，同時保持模型的有效性。但目前的聯(lián)邦遺忘學(xué)習(xí)技術(shù)還存在隱...

多智能體風(fēng)險決策理論與方法研究綜述————作者：李鵬;陳少飛;易楚舒;李順;興軍亮;陳璟;

摘要：目前，學(xué)術(shù)界已有眾多關(guān)于多智能體決策的研究，形成了一系列理論與方法，能夠有效表達多個決策主體在合作、競爭等環(huán)境下的交互關(guān)系并求解得到合理的行為策略，在策略游戲、交通控制等諸多方面取得了成功應(yīng)用。然而，在現(xiàn)實世界中，智能體在決策時可能會面臨環(huán)境狀態(tài)變化、自身方法誤差等風(fēng)險因素，使得智能體獲得的損益值往往偏離預(yù)期值，而且其他智能體策略帶來的非平穩(wěn)性、應(yīng)對風(fēng)險的不同態(tài)度也會給該智能體帶來進一步的決策挑戰(zhàn)...

聯(lián)邦學(xué)習(xí)后門攻擊威脅與對抗性防御方法綜述————作者：呂曉婷;劉敬楷;劉芷辰;陳政;許光全;羅文堅;沈蒙;王濱;紀守領(lǐng);陳愷;王偉;

摘要：聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種隱私保護的分布式機器學(xué)習(xí)范式，允許多個參與方在私有數(shù)據(jù)不出本地的前提下協(xié)同訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型。然而，聯(lián)邦學(xué)習(xí)所面臨的安全威脅日益凸顯。后門攻擊，因其具有隱蔽性強和破壞力大等特點，給聯(lián)邦學(xué)習(xí)后門攻擊的檢測和防御帶來了巨大挑戰(zhàn)，成為亟待解決的關(guān)鍵問題。本文全面調(diào)研、分析和總結(jié)了聯(lián)邦學(xué)習(xí)后門攻擊與防御方法，并展望了未來技術(shù)的發(fā)展方向。首先，剖析并總結(jié)了聯(lián)邦學(xué)習(xí)后門攻擊方法。基于不同的攻擊目...

基于類別共享與獨有信息雙向融合的多類別姿態(tài)估計————作者：陳俊杰;陳衛(wèi)龍;方玉明;姜文暉;牛力;

摘要：姿態(tài)估計旨在定位物體各關(guān)鍵點的位置，是一項基本的計算機視覺任務(wù)，具有廣泛的應(yīng)用場景。現(xiàn)有方法聚焦于估計單一類別物體的姿態(tài)（如人體），無法較好地用單個模型為多個類別的物體估計姿態(tài)。鑒于分類、檢測、分割等模型都可為多類別預(yù)測結(jié)果，從單類別拓寬到多類別是姿態(tài)估計領(lǐng)域的必然發(fā)展趨勢。因此，本文研究多類別姿態(tài)估計，其關(guān)鍵問題在于如何融合類別之間的共享信息與獨有信息，使得單個模型可較好地兼容多個類別的信息。為...

LION優(yōu)化器的收斂速度分析————作者：董一鳴;李歡;林宙辰;

摘要：LION（evoLved sIgn mOmeNtum）是Google公司通過啟發(fā)式程序搜索的方式發(fā)現(xiàn)的優(yōu)化器，是一種獨特的基于學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法。LION算法通過在上步動量和本步梯度之間維持兩個不同的插值，并有效結(jié)合了解耦的權(quán)重衰減技術(shù)，實現(xiàn)了超越傳統(tǒng)符號梯度下降類算法的性能。LION算法在許多大規(guī)模深度學(xué)習(xí)問題中展現(xiàn)了較強的優(yōu)勢，得到了廣泛的應(yīng)用。然而，盡管已有工作已經(jīng)證明了LION的收斂性，但尚未...

基于穩(wěn)定替代損失的可泛化平均精度優(yōu)化————作者：溫佩松;許倩倩;楊智勇;黃慶明;

摘要：平均精度（Average Precision，AP）由于其對排序性能的全面度量，已經(jīng)成為多種計算機視覺任務(wù)中廣泛使用的驗證指標，包括長尾分類、圖像檢索和目標檢測等。為縮小訓(xùn)練目標與驗證指標之間的差距，近年研究提出了AP指標的直接優(yōu)化算法。然而，受限于AP風(fēng)險的不可分解性，大多數(shù)現(xiàn)有的AP優(yōu)化方法基于不穩(wěn)定的替代損失，即更改一個樣本可能導(dǎo)致?lián)p失估計大幅波動。受該特性影響，期望風(fēng)險與經(jīng)驗風(fēng)險差距可能受...

基于時序感知潛在擴散模型的人體交互動作生成————作者：石旭;孫運蓮;駱巖林;張鴻文;

摘要：近年來，人體動作生成在計算機視覺和計算機圖形學(xué)領(lǐng)域受到了廣泛關(guān)注。隨著需求的增加，人體交互動作生成逐漸成為一個新的研究熱點。然而，相較于單人動作生成，人體交互動作生成尚處于起步階段，尤其是在生成復(fù)雜的交互動作方面。雖然基于文本條件的人體交互動作生成方法在生成符合文本描述的高質(zhì)量人體交互動作方面已取得一定進展，但現(xiàn)有方法大多在原始動作序列上進行生成模型的學(xué)習(xí)，導(dǎo)致生成速度較慢。此外，它們普遍沿用對比...

基于孿生網(wǎng)絡(luò)和交叉注意力機制的空域和JPEG圖像隱寫分析————作者：張倩倩;李浩;張祎;馬媛媛;羅向陽;

摘要：近年來，深度學(xué)習(xí)在圖像隱寫分析任務(wù)中表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。然而，此類方法在捕獲圖像中微弱的隱寫噪聲時，往往會因下采樣過程中大量關(guān)鍵細節(jié)信息的丟失，導(dǎo)致在檢測空域和JPEG隱寫圖像時難以同時實現(xiàn)高檢測準確率。為此，本文基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像進行分區(qū)域細粒度學(xué)習(xí)，同時利用交叉注意力機制進一步增強模型全局信息感知能力，提出一種跨通道交叉注意力增強的隱寫分析方法(CES-Net)。首先，采用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為...

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