【雜志簡介】

　　《計算機與現代化》雜志成為“中國科技核心期刊”、“中國科技論文統計源期刊”! 《計算機與現代化》系《中國學術期刊綜合評價數據庫來源期刊》;《中國學術期刊(光盤版)》、《中國期刊網》、《中國數字化期刊群》、《中國核心期刊(遴選)數據庫》全文引用期刊。

　　其特點是：時效性強，密切跟蹤計算機科技發展動態，以最快的速度精選刊登計算機專業的新理論、新技術及其在各領域應用成果的論文。既有相當的學術水平，又有實際指導意義。編輯管理規范，系《CAJ-CD規范》執行優秀獎期刊

　　設有欄目：系統分析與設計、軟件工程、網絡與通信、控制技術、計算機輔助設計、中文信息技術、人工智能、信息系統與ERP、信息安全技術、電子商務、圖像處理、應用與實踐等。 《計算機與現代化》于1985年創刊，多年來得到廣大讀者和作者的厚愛和支持，在此表示衷心的感謝，歡迎訂閱投稿。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　1992年評為江西省首屆優秀期刊

　　2000年年榮獲《CAJ-CD規范》執行優秀獎

　　【欄目設置】

　　主要欄目：系統分析與設計、軟件工程、網絡與通信、控制技術、計算機輔助設計、中文信息技術、人工智能、信息系統與ERP。

　　雜志優秀目錄參考：

　　改進的模板匹配顯微細胞圖像分割算法 葛亮，于卡，GE Liang，YU Ka

　　基于三維感興趣區域和模糊聚類的肝臟腫瘤分割 金凱成，王翊，鄭申海，歐陽自鵬，JIN Kai-cheng，WANG Yi，ZHENG Shen-hai，OUYANG Zi-peng

　　基于非經典感受野動態調整機制的圖像表征計算模型 樊一娜，郎波，黃靜，FAN Yi-na，LANG Bo，HUANG Jing

　　基于全景溫度場的電力設備在線自動識別與診斷 呂俊，王福田，湯進，羅斌，LYU Jun，WANG Fu-tian，TANG Jin，LUO Bin

　　基于主成分分析和 Eros 的鄰近傳播算法在金融數據集中的應用 廖洪一，王欣，LIAO Hong-yi，WANG Xin

　　基于 Automation Studio 的造紙機液壓系統設計與仿真 吳新生，陽東山，WU Xin-sheng，YANG Dong-shan

　　基于元模型的 HBase 數據模型轉換方法 覃嗣鳳，顧平，張超，QIN Si-feng，GU Ping，ZHANG Chao

　　基于改進灰色模型和 RBF 優化模型的導彈貯存壽命預測 徐廷學，朱會傳，董琪，XU Ting-xue，ZHU Hui-chuan，DONG Qi

　　基于 Zynq 芯片的圖像處理系統平臺設計 劉宏，符意德，LIU Hong，FU Yi-de

　　基于單片機的太陽能抽油機工作監測系統 陳雪松，張卉雨，趙子豪，CHEN Xue-song，ZHANG Hui-yu，ZHAO Zi-hao

　　一種抵御蟲洞攻擊的 WSN 定位算法 葛潔莉，劉淵，GE Jie-li，LIU Yuan

　　基于聚類合并的局部離群點挖掘算法在入侵檢測中的應用 梅孝輝，龍淵，張健博，MEI Xiao-hui，LONG Yuan，ZHANG Jian-bo

　　基于組合模型的網絡安全態勢估計 張天丹，ZHANG Tian-dan

　　規則引擎在訪問控制中的研究與應用 季開偉，樂紅兵，JI Kai-wei，LE Hong-bing

　　異構環境下 Hadoop 推測執行算法 祁鵬年，朱晉，郝君慧，許豐平，QI Peng-nian，ZHU Jin，HAO Jun-hui，XU Feng-ping

　　電子應用論文：一種數碼相機成像和視頻處理前端的設計

　　摘要：針對數碼相機的成像和視頻處理前端，給出一種基于TI DSP技術的設計方案。詳細介紹單芯片數字視頻解碼器TVP5040和單芯片影像處理器TMS320DSC系列DSP的圖像功能單元CCD控制器的功能和特點，并給出二者的硬件連接和軟件實現方法。

　　關鍵詞：數碼相機 TVP5040 TMS320DSC 系列DSP CCD

　　目前，數字類消費電子產品的需求率增長驚人。在這些產品中，成像和視頻類產品比重很大。在這些影像產品中，無論是數碼相機還是內置數碼相機的可拍照手機，或者其它數字成像和視頻終端產品，都需要成像和視頻處理前端與其協同工作。

　　計算機與現代化最新期刊目錄

基于領域生成和對比學習的人臉活體檢測————作者：張山鹿;張偉;

摘要：人臉活體檢測是保障人臉識別系統安全性的重要手段。現有的人臉活體檢測方法在跨數據集測試場景下泛化性較差，導致性能急劇下降。針對這一問題，本文提出一種基于領域生成和對比學習的人臉活體檢測方法。本文方法主要包含2個新穎的模塊：源域生成模塊和對比學習模塊。前者首先在圖像級將不同源域中人臉圖像的局部區域進行隨機交換以生成偽源域樣本；然后，將上述人臉圖像在特征級進行重組，即交換圖像級重構對應位置的局部特征。通...

基于圖注意力與圖卷積網絡的交通事故預測方法————作者：張金松;袁一博;馬玉鑫;

摘要：交通事故的發生會給人員、社會帶來巨大損失，為了提高交通事故預測準確率，提出一種基于圖注意力與圖卷積網絡的交通事故預測方法（GAGC）。該方法首先通過邊特征提取模塊，提取路網中復雜的邊特征信息；然后引入圖注意力層使網絡快速關注事故頻發的節點，利用疊加的圖注意力層來減少特征信息在傳遞過程中的信息丟失；通過Dropout和批處理歸一化（BN）來平衡特征重要性，提升模型的泛化性和魯棒性。實驗使用現有文獻公...

基于圖神經網絡的多智能體強化學習對抗策略檢測算法————作者：孫啟寧;桂智明;劉艷芳;范鑫鑫;路云峰;

摘要：在多智能體環境中，強化學習模型在應對對抗攻擊方面存在安全漏洞，容易遭受對抗攻擊。其中基于對抗策略的對抗攻擊由于不直接修改受害者的觀測，對其進行防御的難度更大。為解決這一問題，本文提出一種基于圖神經網絡的對抗策略檢測算法，旨在有效識別智能體間的惡意行為。通過在智能體協作過程中采用替代對抗策略訓練圖神經網絡作為對抗策略檢測器，根據智能體局部觀測計算其他智能體的信任分數來檢測對抗策略。本文的檢測方法提供...

基于孿生軸向注意力與雙鑒別器生成對抗網絡的紅外可見光圖像融合————作者：王麗丹;趙懷慈;潘多濤;房建;袁德成;

摘要：紅外與可見光融合圖像能夠同時保留同一場景的前景目標熱輻射信息和背景紋理細節，使得描述更加全面和準確。然而深度學習領域的許多經典融合算法通常存在著信息保留不充分、特征融合不均衡的缺陷。針對上述問題，本文提出一種基于孿生軸向注意力與雙鑒別器生成對抗網絡的圖像融合算法。生成器使用雙密集卷積網絡作為多尺度特征的提取器，引入空間增強分支和孿生軸向注意力捕獲局部信息和長程依賴關系。雙鑒別器分別與生成器構建對抗...

標簽獨立信息壓縮的異質圖表示————作者：馬劍;王怡菲;孟麗;何云飛;楊飛;

摘要：現有異質圖（Heterogeneous Graph,HG）表示方法大都基于強大的圖神經網絡，聚合元路徑內及元路徑之間的語義信息來嵌入節點。然而，現有方法忽視了HG中節點的異質性，導致鄰居節點中的無關信息沿著復雜結構擴散到高階節點，擾動HG表示。為克服該問題，本文提出一種標簽獨立信息壓縮的異質圖表示方法 LICHGR(Label-independent In-formation Compressio...

基于RFECV-XGBoost和SHAP的火電廠電力輸灰預測模型————作者：劉文新;徐文輝;陳朝曄;顧海英;溫聰;姚雨龍;曾晰;

摘要：火電廠電力輸灰系統輸灰產量的準確預測,對于整個火電發電效率的提升具有非常重要的意義。目前火電廠氣力輸灰系統主要依賴人工經驗進行操作，基于此，提出一種基于XGBoost（極端梯度提升）和SHAP（沙普利加法解釋）框架的智能輸灰預測模型。首先，依托火電廠電力輸灰系統的DCS系統，獲取空氣壓力、設備溫度等數據信息。其次，為了提升模型預測值準確度和防止過擬合，采用RFECV（交叉驗證遞歸特征消除法）進行特...

基于云平臺與眼動注視點數據的航空器4D航跡跟蹤算法————作者：陳鵬;

摘要：提出一種基于云平臺與眼動注視點數據的航空器4D航跡跟蹤算法，實時跟蹤航空器航跡，及時發現和糾正潛在安全隱患，減少飛行事故的發生。借助云平臺構建航空器4D航跡跟蹤架構，架構中包含數據采集、傳輸、存儲、處理以及應用服務5個層次。利用采集層中的紅外攝像機和傳感器采集飛行員眼動數據和航空器飛行數據；利用傳輸層將這些數據通過無線傳輸的方式輸送至存儲層中的云存儲區；在數據處理層中對多信息源的航空器飛行數據實施...

基于圖像分割的無人機影像AGP計算方法————作者：李楷;金云鵬;李海洋;孔莎莎;楊鵬;方成梧;黃湘杰;韓耀升;李春梅;

摘要：草地退化是三江源地區一個不容忽視的問題。使用深度學習技術進行三江源草地退化評價是實現草地評價智能化的重要一步。然而，語義分割中的一個挑戰是無人機拍攝的影像可能存在高度不一致，這可能導致毒雜草覆蓋比例的計算結果與實際情況不符，從而引發草地退化評價的誤差。本文針對已知拍攝草地圖像高度和未知拍攝草地圖像高度2種情況，提出一種基于實際地面比例（AGP）的計算方法。對于已知拍攝高度的影像，本文選擇使用拍攝高...

基于XMB-YOLOv5s的無人機小目標檢測————作者：莊瑜;傅曉錦;李莎;吳崢;

摘要：無人機視角下密集小目標檢測存在精度低、對部分目標誤檢、漏檢等諸多不足。針對以上問題，本文提出一種基于XMB-YOLOv5s的無人機小目標檢測技術。首先，采用小目標檢測層，更加有效地提取和利用圖像中的細節信息；其次，用BottleneckCSP和C3TR模塊的結構化嵌入實現C3模塊的更新，降低了運算復雜度，提高了訓練效率；再次，融入CBAM注意力機制使網絡能夠更好地識別和處理特征，提升圖像識別準確率...

基于A3C的車聯網任務卸載和資源分配算法————作者：吳一川;

摘要：移動邊緣計算（Mobile Edge Computing,MEC）作為一項新興技術，為車聯網應用提供新的解決方案。然而車聯網環境中的資源有限，無法滿足接入車聯網的車輛設備的使用需求，這導致任務的服務響應時間和執行能耗增加，極大影響了用戶的體驗質量（Quality of Experience,QoE）。為了減少任務執行的延遲和能耗，提高算法部署的靈活性，本文對車聯網系統模型進行建模并提出一種基于A3...

用于玉米葉片病害分類的輕量級網絡ICS-ResNet————作者：姬正杰;魏霖靜;

摘要：精準識別玉米葉片病害對于預防玉米疾病、提高玉米產量有著十分重要的作用。由于植物葉片圖像易受到復雜背景、氣候、光照和樣本數據不平衡等各種因素影響，因此為提高識別精度，提出一種以ResNet50為主干網絡，引入改進的空間注意力和通道注意力模塊以及深度可分離殘差結構的輕量級卷積神經網絡ICS-ResNet。利用ResNet網絡中的殘差連接防止深層網絡訓練中梯度消失；通過改進的通道注意力模塊（ICA）和空...

基于CNN-KAN的汶川地震災區潛勢泥石流流域識別方法————作者：周靜;劉敦龍;桑學佳;張少杰;楊紅娟;

摘要：針對目前潛勢泥石流流域識別中存在的流域劃分標準不科學、非泥石流流域選取不合理以及分類模型精度不足等問題，本文提出一種結合河網密度法與自組織映射神經網絡（SOM）的新方法，精確確定流域劃分的最佳集水面積閾值并采用SOM生成具有代表性的非泥石流流域。在此基礎上，構建一種基于KAN改進傳統CNN網絡架構的模型(CNN-KAN)，以提升潛勢泥石流流域識別的準確性。實驗結果表明，相比于原始的多層感知機、KA...

基于HA-Net模型的職業性塵肺病篩查————作者：王家樂;宋文愛;富麗貞;

摘要：通過深度學習方法與注意力機制的結合，提高基于數字化X射線攝影的職業性塵肺病篩查的準確率和效率。提出一種改進的深度學習模型HA-Net(Hybrid Attention Network)，融合SEB(Squeeze-and-Excitation Block)和CAB(Coordi-nate Attention Block)，以增強特征表示能力。SEB通過全局平均池化提取通道間的關系信息，利用全連接層...

基于零信任和區塊鏈的跨境電商數據安全共享模型————作者：黎小夢;姜茸;梁志宏;余益民;

摘要：隨著跨境電商行業的飛速發展，跨境電商的相關數據呈爆炸性增長，數據安全問題日益凸顯。傳統的跨境電商平臺通常面臨著數據泄露、篡改和不可信的問題，導致商家和用戶對平臺的信任度下降。為了解決這一問題，本文提出一種基于零信任和區塊鏈的跨境電商數據安全共享模型（EDSM-BZT）。首先，設計基于零信任的多因素身份認證方案，結合時間因素和知識因素對每一個訪問主體進行動態驗證。其次，在方案中加入信任評估策略，計算...

面向營銷系統的零信任架構構建與遷移方法————作者：李志浩;趙聰;吳悠;陳澤純;何行;董重重;

摘要：隨著云服務、物聯網和其他技術的興起，傳統網絡架構的邊界變得更加復雜和模糊。為了更好地適應當今網絡的無邊界化趨勢，提高敏感數據及業務系統的保護能力，首先，本文秉承“從不信任，總是驗證”的原則提出一種基于零信任架構的多維度動態驗證網絡安全架構，以提高系統在無邊界網絡模式下的安全能力；其次，針對大多數零信任研究還停留在理論階段的問題，對企業如何實施業務遷移和工作流分配等零信任實現提出遷移方法；最后，分析...

Cloud-PERM：基于從頭預測法的蛋白質折疊模擬計算————作者：徐勝超;周繼鵬;

摘要：提出基于從頭預測法的蛋白質折疊模擬計算方法 Cloud-PERM。Cloud-PERM采用不基于模板信息的從頭預測法，通過獲得蛋白質所有原子空間位置及能量之間最優關系，構建蛋白質折疊過程的能量函數，通過蛋白質片段組裝技術預測蛋白質折疊結構，采用格點模型將蛋白質結構鏈無重疊地放置在格點模型構建空間上，通過PERM算法找出最低能量的蛋白質結構鏈放置狀態，實現蛋白質折疊模擬計算；依據MapReduce編...

結合特征重標定的SE-BCNN牙形刺細粒度識別————作者：鄧鈺嫣;何月順;何璘琳;陳杰;李娟;鄒志毅;

摘要：牙形刺是古代海洋動物的內殼化石，其種類的準確識別對理解地球氣候歷史和地質變遷至關重要。然而，傳統的圖像識別技術主要聚焦于廣泛的類別分類，對于牙形刺細粒度分類任務的復雜需求存在明顯局限性，難以捕捉細微但關鍵的特征差異。為解決這一問題，本文提出一種基于特征重標定的雙線性卷積神經網絡（Bilinear Convolutional Neural Network,BCNN）模型。通過在BCNN架構中引入Sq...

基于投毒攻擊策略的圖像保護方法————作者：李卓奇;趙利輝;

摘要：針對圖像易被濫用和侵犯用戶權益的問題，本文提出一種基于投毒攻擊策略的圖像保護方法。該方法在圖像數據中嵌入擾動生成中毒數據，在不影響原圖像視覺質量的前提下，顯著降低以此作為訓練數據的深度學習模型性能。利用圖像識別以及特征提取技術，獲取目標圖像類別的主導特征作為模型識別分類的依據，將其作為擾動添加到原始數據集中，從像素和特征2個層面對擾動進行約束。在CIFAR-100和ImageNet-100上的實驗...

InstantMesh:早期胃癌圖像三維重建方法研究————作者：姚敏佳;宋文愛;孫雪;王子鈺;雷毅;王青;趙莉;

摘要：近年來，我國胃癌發病率持續上升，而早期胃癌的診斷率卻相對較低，放大內鏡作為診斷早期胃癌的重要手段，盡管能觀察到微小病灶，但傳統診斷方法難于量化分析，限制了其在臨床實踐中的應用，對患者的治療和預后帶來極大的挑戰。為了輔助早期胃癌的診斷，提高患者的生存率和預后，基于深度學習的放大胃鏡圖像三維重建算法已成為研究熱點。本研究提出利用InstantMesh框架，結合多視圖擴散模型和稀疏視圖重建模型，并基于前...

基于TCN與輕量Autoformer的電力負荷預測————作者：李明;石超山;文貴豪;羅勇航;譚云飛;

摘要：電力負荷預測的精度對節能減排至關重要，更高的精度可以使電力公司做出更合理的規劃，提高經濟效益。雖然基于Transformer架構改進的Autoformer已經在序列預測任務中取得了不錯的結果，但在提取時序特征時沒有充分考慮到時間的因果關系，且注意力層中存在過多冗余信息導致模型精度下降和內存浪費。為了解決這些問題，本文提出一種時間卷積網絡（TCN）和改進的輕量Autoformer模型相結合的電力負荷...

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