- 最新动态
- 推荐文章
- 当期目录
- 优先出版
- 过刊浏览
- 点击排行
- 下载排行
- 综述文章
快速检索
过刊检索
全选反选导出
显示模式：
2025,34(4):1-17, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009839, CSTR: 32024.14.csa.009839
摘要：
近年来, 随着伪造人脸技术的快速发展, 通过伪造人脸技术合成的人脸已经非常逼真, 人眼很难鉴别, 部分不法分子对伪造人脸技术的非法应用已经对社会稳定、个人隐私造成了恶劣影响, 因此伪造人脸检测技术的重要性日益凸显. 本文系统地探讨了伪造人脸检测技术的现状, 主要从伪造人脸图像和伪造人脸视频的检测两个方面进行分析. 在伪造人脸图像检测方面, 重点讨论了基于图像空间域和频率域的方法、身份一致性检测以及人脸区域定位技术的应用. 在伪造人脸视频检测方面, 研究聚焦于时空特征融合、生理特征利用及视听信息的结合. 此外, 本文介绍了常用的评估指标, 系统分析了多种重要数据集, 包括其特点和适用场景. 同时还指出当前文献中的局限性, 例如对抗样本的鲁棒性不足、检测方法对新型伪造技术的适应性差等问题. 基于这些分析, 我们提出了未来可能的研究方向, 包括跨域检测技术的优化、新算法的探索及模型的可解释性研究. 本文不仅为研究者提供了对伪造人脸检测技术的全面了解, 也为后续研究指明了发展方向, 具有重要的理论价值和实际应用意义.
近年来, 随着伪造人脸技术的快速发展, 通过伪造人脸技术合成的人脸已经非常逼真, 人眼很难鉴别, 部分不法分子对伪造人脸技术的非法应用已经对社会稳定、个人隐私造成了恶劣影响, 因此伪造人脸检测技术的重要性日益凸显. 本文系统地探讨了伪造人脸检测技术的现状, 主要从伪造人脸图像和伪造人脸视频的检测两个方面进行分析. 在伪造人脸图像检测方面, 重点讨论了基于图像空间域和频率域的方法、身份一致性检测以及人脸区域定位技术的应用. 在伪造人脸视频检测方面, 研究聚焦于时空特征融合、生理特征利用及视听信息的结合. 此外, 本文介绍了常用的评估指标, 系统分析了多种重要数据集, 包括其特点和适用场景. 同时还指出当前文献中的局限性, 例如对抗样本的鲁棒性不足、检测方法对新型伪造技术的适应性差等问题. 基于这些分析, 我们提出了未来可能的研究方向, 包括跨域检测技术的优化、新算法的探索及模型的可解释性研究. 本文不仅为研究者提供了对伪造人脸检测技术的全面了解, 也为后续研究指明了发展方向, 具有重要的理论价值和实际应用意义.
2025,34(4):18-33, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009865, CSTR: 32024.14.csa.009865
摘要：
随着神经辐射场(NeRF)的提出, 其基于神经隐式表示场景的方法在生成高保真地图方面具有显著优势, 将NeRF应用于同时定位与地图构建(SLAM)中, 即基于NeRF的SLAM方法, 能够在实现高精度的定位的同时进行连续的3D建模, 通过渲染新视角并预测未知区域, 提高场景重建的质量和细节. 为了跟踪该领域的最新研究成果, 对近年来基于NeRF的SLAM的关键算法进行了回顾和综述. 首先介绍了NeRF技术的核心原理并全面概述了基于NeRF的SLAM方法的框架, 其次重点探讨了基于NeRF的SLAM的改进和优化, 包括提高神经隐式表征效率、解决大尺度场景建图问题、增加回环和全局优化实现全局一致性和解决动态干扰问题, 最后对基于NeRF的SLAM方法进行了展望, 为相关研究人员提供有价值的参考, 以促进更多创新研究.
随着神经辐射场(NeRF)的提出, 其基于神经隐式表示场景的方法在生成高保真地图方面具有显著优势, 将NeRF应用于同时定位与地图构建(SLAM)中, 即基于NeRF的SLAM方法, 能够在实现高精度的定位的同时进行连续的3D建模, 通过渲染新视角并预测未知区域, 提高场景重建的质量和细节. 为了跟踪该领域的最新研究成果, 对近年来基于NeRF的SLAM的关键算法进行了回顾和综述. 首先介绍了NeRF技术的核心原理并全面概述了基于NeRF的SLAM方法的框架, 其次重点探讨了基于NeRF的SLAM的改进和优化, 包括提高神经隐式表征效率、解决大尺度场景建图问题、增加回环和全局优化实现全局一致性和解决动态干扰问题, 最后对基于NeRF的SLAM方法进行了展望, 为相关研究人员提供有价值的参考, 以促进更多创新研究.
2025,34(4):34-44, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009819, CSTR: 32024.14.csa.009819
摘要：
针对单目图像中不同深度目标的尺度差异所导致的单目3D目标检测算法精度不佳的问题, 提出一种基于融合采样和深尺约束的检测算法. 首先, 为增强采样特征对不同尺度目标的表征能力, 构建多尺度特征融合模块 (multi-scale fusion module, MFM), 通过分层聚合和迭代聚合对不同层级、不同尺度的特征进行融合采样, 从而提高对目标隐式尺度特征的提取能力. 此外, 构造深度尺度相关化模块 (depth-scale correlation module, DSCM), 利用深度与尺度之间的线性投影约束将不同尺度的目标补偿式放缩至同一特征水平, 以此平衡模型对不同距离目标的关注度. 基于KITTI数据集和Waymo数据集的定量结果表明, 所提出的算法相较于同类算法在多种难度下的整体平均精度AP3D分别提升了1.56个百分点和3.07个百分点, 验证了算法的有效性及泛化性, 同时基于两类数据集的定性结果验证了该算法显著缓解了目标尺度差异对检测性能造成的影响.
针对单目图像中不同深度目标的尺度差异所导致的单目3D目标检测算法精度不佳的问题, 提出一种基于融合采样和深尺约束的检测算法. 首先, 为增强采样特征对不同尺度目标的表征能力, 构建多尺度特征融合模块 (multi-scale fusion module, MFM), 通过分层聚合和迭代聚合对不同层级、不同尺度的特征进行融合采样, 从而提高对目标隐式尺度特征的提取能力. 此外, 构造深度尺度相关化模块 (depth-scale correlation module, DSCM), 利用深度与尺度之间的线性投影约束将不同尺度的目标补偿式放缩至同一特征水平, 以此平衡模型对不同距离目标的关注度. 基于KITTI数据集和Waymo数据集的定量结果表明, 所提出的算法相较于同类算法在多种难度下的整体平均精度AP3D分别提升了1.56个百分点和3.07个百分点, 验证了算法的有效性及泛化性, 同时基于两类数据集的定性结果验证了该算法显著缓解了目标尺度差异对检测性能造成的影响.
2025,34(4):45-54, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009838, CSTR: 32024.14.csa.009838
摘要：
针对现有乡村道路图像数据集数据样本少且类别不均衡的问题, 提出了一种基于改进StyleGAN的数据增强方法. 在原有StyleGAN框架基础上引入了解耦映射网络, 以降低W空间隐编码的耦合度; 综合卷积与Transformer的优点, 设计了一个卷积耦合迁移模块(CCTB), 该模块中的核心十字形窗口自注意力机制增强了网络对复杂上下文和空间布局的捕捉能力. 这两项改进使网络性能大幅提升. 通过消融实验对比改进前后的StyleGAN网络, IS指标从42.38提高到了77.31, FID值从25.09降至12.42, 表明了数据生成质量和真实性得到了显著提升. 为了验证数据增强对模型性能的影响, 采用了2种经典且主流的目标检测算法进行测试, 比较了原数据集与增强后数据集的性能差异, 进一步证实了改进措施的有效性.
针对现有乡村道路图像数据集数据样本少且类别不均衡的问题, 提出了一种基于改进StyleGAN的数据增强方法. 在原有StyleGAN框架基础上引入了解耦映射网络, 以降低W空间隐编码的耦合度; 综合卷积与Transformer的优点, 设计了一个卷积耦合迁移模块(CCTB), 该模块中的核心十字形窗口自注意力机制增强了网络对复杂上下文和空间布局的捕捉能力. 这两项改进使网络性能大幅提升. 通过消融实验对比改进前后的StyleGAN网络, IS指标从42.38提高到了77.31, FID值从25.09降至12.42, 表明了数据生成质量和真实性得到了显著提升. 为了验证数据增强对模型性能的影响, 采用了2种经典且主流的目标检测算法进行测试, 比较了原数据集与增强后数据集的性能差异, 进一步证实了改进措施的有效性.
2025,34(4):55-63, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009825, CSTR: 32024.14.csa.009825
摘要：
目前, 有多种谎言识别方法, 包括使用测谎仪测谎. 然而这些方法执行起来效果有限, 不仅需要与被测谎对象产生接触, 而且要求相关人员具备专业知识, 不便于实行, 且效果有限. 心理学研究表明, 微表情是人脸上的一种持续时间极其短暂的细微肌肉运动, 能反映人在做出此表情时的真实内心状态. 相关研究表明, 人脸上的微表情特征可以作为谎言识别的线索. 本文研究基于微表情特征的谎言识别, 首先构建一个说谎时的微表情数据集, 命名为MED. 其次, 设计一个基于多层自注意力机制的微表情特征学习模型MEDR, 根据学习到的说谎和未说谎时的微表情特征进行谎言识别. 最后, 本文还在新构建的数据集上, 对本文设计的模型与一些现有模型进行实验对比, 实验结果显示, 本模型在自制高质量数据集上取得94.33%的准确率, 表明本模型在谎言识别方面具备出色的性能.
目前, 有多种谎言识别方法, 包括使用测谎仪测谎. 然而这些方法执行起来效果有限, 不仅需要与被测谎对象产生接触, 而且要求相关人员具备专业知识, 不便于实行, 且效果有限. 心理学研究表明, 微表情是人脸上的一种持续时间极其短暂的细微肌肉运动, 能反映人在做出此表情时的真实内心状态. 相关研究表明, 人脸上的微表情特征可以作为谎言识别的线索. 本文研究基于微表情特征的谎言识别, 首先构建一个说谎时的微表情数据集, 命名为MED. 其次, 设计一个基于多层自注意力机制的微表情特征学习模型MEDR, 根据学习到的说谎和未说谎时的微表情特征进行谎言识别. 最后, 本文还在新构建的数据集上, 对本文设计的模型与一些现有模型进行实验对比, 实验结果显示, 本模型在自制高质量数据集上取得94.33%的准确率, 表明本模型在谎言识别方面具备出色的性能.
2025,34(4):64-75, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009808, CSTR: 32024.14.csa.009808
摘要：
随着网络视频平台(network video platform, NVP)应用, 网络视频在不同视频平台分享时常面临被侵权和跨平台版权检测问题, 所以本文提出了一种基于区块链跨平台网络视频版权保护方案(blockchain-based cross-platform network video copyright protection scheme, BCVCP) 旨在通过区块链和利用生成的所有权序列(ownership sequence, OS), 进行所有权序列检测, 来实现跨视频平台的网络视频版权保护. 本方案包括身份认证、提取关键帧、所有权序列的生成和检测、网络视频控制管理等部分. 具体来说, 在对网络视频上传或访问等操作之前, 需要进行身份认证, 确保身份信息的安全. 其次, 上传网络视频过程中会生成所有权序列, 存储在分布式节点中. 然后, 提取视频关键帧, 把生成的所有权序列嵌入到视频关键帧中. 最后, 调用智能合约进行跨平台所有权序列检测和对网络视频的传播控制管理, 避免侵权行为. 在实验中, 验证了跨视频平台传输网络视频时所有权编码质量和所有权识别的鲁棒性, 保护了网络视频的版权.
随着网络视频平台(network video platform, NVP)应用, 网络视频在不同视频平台分享时常面临被侵权和跨平台版权检测问题, 所以本文提出了一种基于区块链跨平台网络视频版权保护方案(blockchain-based cross-platform network video copyright protection scheme, BCVCP) 旨在通过区块链和利用生成的所有权序列(ownership sequence, OS), 进行所有权序列检测, 来实现跨视频平台的网络视频版权保护. 本方案包括身份认证、提取关键帧、所有权序列的生成和检测、网络视频控制管理等部分. 具体来说, 在对网络视频上传或访问等操作之前, 需要进行身份认证, 确保身份信息的安全. 其次, 上传网络视频过程中会生成所有权序列, 存储在分布式节点中. 然后, 提取视频关键帧, 把生成的所有权序列嵌入到视频关键帧中. 最后, 调用智能合约进行跨平台所有权序列检测和对网络视频的传播控制管理, 避免侵权行为. 在实验中, 验证了跨视频平台传输网络视频时所有权编码质量和所有权识别的鲁棒性, 保护了网络视频的版权.
快速检索
过刊检索
全选反选导出
显示模式：
优先出版日期: 2025-04-01
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009802
摘要：
气密封螺纹连接(PTC)上扣质量的智能诊断对于确保油管在高温、高压、酸性气体条件下的稳固性和密封性至关重要. 准确的诊断依赖于分析不同工况下的PTC曲线以反映上扣质量, 但在实际工业检测中获取大量有效数据面临挑战. 本文提出了一种端到端分类模型, 它结合了异步优化的二维深度卷积生成对抗网络(AoT-DCGAN)和用于PTC曲线诊断的二维卷积神经网络(P-CNN), 旨在提高小样本下的分类性能. 本文提出的方法首先利用AoT-DCGAN来识别真实样本的分布模式, 并生成合成样本. 随后利用P-CNN模型在扩增的数据集上进行训练, 实现PTC曲线的智能诊断. 同时, 本文使用了一种新颖的权重优化策略, 即异步优化(AO), 用来缓解生成器优化阶段的梯度消失问题. 本文提出的方法基于不同数据扩增比率下的召回率、特异性、F1分数、精确度和混淆矩阵进行了性能评估, 结果表明, 随着数据集规模的扩增, 模型的分类能力也在增强, 在数据集规模达到1200张时分类效果最佳. 此外, 在相同的训练集中, P-CNN模型的表现优于传统的机器学习和深度学习模型, 在AC、ATI和NDT曲线上的最佳分类准确率分别达到了95.9%、95.5%和96.7%. 最后, 研究证实在DCGAN的训练过程中使用异步优化会使损失函数更稳定地下降.
气密封螺纹连接(PTC)上扣质量的智能诊断对于确保油管在高温、高压、酸性气体条件下的稳固性和密封性至关重要. 准确的诊断依赖于分析不同工况下的PTC曲线以反映上扣质量, 但在实际工业检测中获取大量有效数据面临挑战. 本文提出了一种端到端分类模型, 它结合了异步优化的二维深度卷积生成对抗网络(AoT-DCGAN)和用于PTC曲线诊断的二维卷积神经网络(P-CNN), 旨在提高小样本下的分类性能. 本文提出的方法首先利用AoT-DCGAN来识别真实样本的分布模式, 并生成合成样本. 随后利用P-CNN模型在扩增的数据集上进行训练, 实现PTC曲线的智能诊断. 同时, 本文使用了一种新颖的权重优化策略, 即异步优化(AO), 用来缓解生成器优化阶段的梯度消失问题. 本文提出的方法基于不同数据扩增比率下的召回率、特异性、F1分数、精确度和混淆矩阵进行了性能评估, 结果表明, 随着数据集规模的扩增, 模型的分类能力也在增强, 在数据集规模达到1200张时分类效果最佳. 此外, 在相同的训练集中, P-CNN模型的表现优于传统的机器学习和深度学习模型, 在AC、ATI和NDT曲线上的最佳分类准确率分别达到了95.9%、95.5%和96.7%. 最后, 研究证实在DCGAN的训练过程中使用异步优化会使损失函数更稳定地下降.
优先出版日期: 2025-04-01
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009877
摘要：
道路损坏对道路的使用寿命和安全性构成极大威胁, 及早发现道路损坏有利于进行维护和修理. 传统的道路缺陷检测技术通常依赖于手动视觉检测和车载道路路面监控系统, 然而这些方法在很大程度上受道路维护人员经验的影响. 随着深度学习的发展, 越来越多的研究者将其应用于道路缺陷检测领域, 其中最常见的当属YOLO系列目标检测方法及其各种变体. 但这类方法大多需要进行后处理操作, 这会阻碍模型优化、损害鲁棒性并导致检测器延迟推理. 针对这些问题以及道路缺陷检测中存在的多尺度问题, 本文提出了改进后的RT-DETR模型, 对主干网络的结构进行了微调, 并提出了MSaE注意力机制. 在编码器部分, 使用GhostConv卷积和DySample模块优化了上采样, 使用ADown模块优化了下采样. 本文在公开数据集SVRDD中进行了对比实验. 实验结果表明, 本文提出的改进方法在SVRDD 数据集中的mAP@50指标达到了72.5%, 相较于基准的RT-DETR-R18提高了3.8个百分点, 有效提升了道路缺陷检测能力.
道路损坏对道路的使用寿命和安全性构成极大威胁, 及早发现道路损坏有利于进行维护和修理. 传统的道路缺陷检测技术通常依赖于手动视觉检测和车载道路路面监控系统, 然而这些方法在很大程度上受道路维护人员经验的影响. 随着深度学习的发展, 越来越多的研究者将其应用于道路缺陷检测领域, 其中最常见的当属YOLO系列目标检测方法及其各种变体. 但这类方法大多需要进行后处理操作, 这会阻碍模型优化、损害鲁棒性并导致检测器延迟推理. 针对这些问题以及道路缺陷检测中存在的多尺度问题, 本文提出了改进后的RT-DETR模型, 对主干网络的结构进行了微调, 并提出了MSaE注意力机制. 在编码器部分, 使用GhostConv卷积和DySample模块优化了上采样, 使用ADown模块优化了下采样. 本文在公开数据集SVRDD中进行了对比实验. 实验结果表明, 本文提出的改进方法在SVRDD 数据集中的mAP@50指标达到了72.5%, 相较于基准的RT-DETR-R18提高了3.8个百分点, 有效提升了道路缺陷检测能力.
优先出版日期: 2025-04-01
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009878
摘要：
为解决复杂背景干扰导致的行人检测精度低和漏检率高的问题, 本文提出一种融合改进注意力的自适应双分支密集行人检测算法DACD-YOLO. 首先, 主干网络采用自适应融合双分支结构, 通过动态权重实现不同特征的融合, 并引入深度可分离卷积降低计算量, 有效缓解传统单分支网络中信息丢失的问题; 其次, 提出自适应视觉中心, 通过动态优化增强层内特征提取, 并重设通道数以平衡精度与计算量; 然后, 提出坐标双通道注意力机制, 结合异构卷积核设计轻量化融合模块, 降低计算复杂度并增强对关键特征的捕捉能力; 最后, 采用膨胀卷积检测头, 通过不同膨胀率卷积融合多尺度特征, 有效增强小目标和遮挡目标的特征提取能力. 实验结果表明, 与原版YOLOv8n相比, 改进算法在WiderPerson数据集上的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提高2.3%和2.2%, 在CrowdHuman数据集上mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升3.5%和4.6%. 实验证明, 改进算法在密集行人检测方面相较于原算法具有显著的精度提升.
为解决复杂背景干扰导致的行人检测精度低和漏检率高的问题, 本文提出一种融合改进注意力的自适应双分支密集行人检测算法DACD-YOLO. 首先, 主干网络采用自适应融合双分支结构, 通过动态权重实现不同特征的融合, 并引入深度可分离卷积降低计算量, 有效缓解传统单分支网络中信息丢失的问题; 其次, 提出自适应视觉中心, 通过动态优化增强层内特征提取, 并重设通道数以平衡精度与计算量; 然后, 提出坐标双通道注意力机制, 结合异构卷积核设计轻量化融合模块, 降低计算复杂度并增强对关键特征的捕捉能力; 最后, 采用膨胀卷积检测头, 通过不同膨胀率卷积融合多尺度特征, 有效增强小目标和遮挡目标的特征提取能力. 实验结果表明, 与原版YOLOv8n相比, 改进算法在WiderPerson数据集上的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提高2.3%和2.2%, 在CrowdHuman数据集上mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升3.5%和4.6%. 实验证明, 改进算法在密集行人检测方面相较于原算法具有显著的精度提升.
优先出版日期: 2025-04-01
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009879
摘要：
手语是用手势比量动作, 根据手势的变化模拟形象或者音节以构成的一定意思或词语, 手语是听力障碍者或无法用言语交流的人普遍采用的一种交际工具. 随着计算机视觉和深度学习的不断发展, 手语识别技术随之出现并不断发展, 使普通人与聋哑人士交流成为可能. 然而, 动态手语的复杂性和变化性使得对手语的精确检测和识别仍具挑战. 为了推动该领域的研究, 本文深入调研现有的动态手语识别方法和技术. 首先, 调研了动态手语识别技术的发展历程和研究现状、常用动态手语数据集以及手语识别方法的评价指标. 其次, 重点调研了动态手语识别常用的深度学习模型, 探讨了动态手语识别技术面临的问题以及对应的解决方案. 最后, 基于手语识别现状, 总结了当前动态手语识别面临的问题, 并对下阶段如何提升手语识别性能进行分析和展望.
手语是用手势比量动作, 根据手势的变化模拟形象或者音节以构成的一定意思或词语, 手语是听力障碍者或无法用言语交流的人普遍采用的一种交际工具. 随着计算机视觉和深度学习的不断发展, 手语识别技术随之出现并不断发展, 使普通人与聋哑人士交流成为可能. 然而, 动态手语的复杂性和变化性使得对手语的精确检测和识别仍具挑战. 为了推动该领域的研究, 本文深入调研现有的动态手语识别方法和技术. 首先, 调研了动态手语识别技术的发展历程和研究现状、常用动态手语数据集以及手语识别方法的评价指标. 其次, 重点调研了动态手语识别常用的深度学习模型, 探讨了动态手语识别技术面临的问题以及对应的解决方案. 最后, 基于手语识别现状, 总结了当前动态手语识别面临的问题, 并对下阶段如何提升手语识别性能进行分析和展望.
优先出版日期: 2025-04-01
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009890
摘要：
高清晰、低延时显示中国画纹理是中国画VR展示应用的重要需求, 移动VR头显有限的运行时内存、显存难以实现大量高分辨率中国画纹理同时加载及实时显示. 此外, 受限于移动VR设备的低显示分辨率和纹理mimap管理机制, 用户通过头显直接观察到最清晰纹理细节比较困难. 本文给出一种改进的虚拟纹理方法, 主要对已有虚拟纹理方法的分块请求计算和分块加载两个阶段进行优化. 在分块请求计算阶段, 加入放大辅助视角的分块请求计算, 利用Compute Shader并行加速处理分块请求参数纹理, 通过哈希减少Compute Shader构建结果缓存的计算量. 在分块加载阶段, 采用无锁队列异步加载提高纹理分块加载效率, 使用数量阈值限定的请求分块直接加载策略减少高清晰纹理分块显示延迟. 本文构建包含单幅和多幅中国画的虚拟观赏场景, 通过模拟用户观赏行为来测试本文方法的运行性能及显示效果. 实验结果表明, 本文方法结合放大辅助视角在移动VR设备上可高清晰、低延时呈现多幅超高分辨率中国画纹理. 与Unreal SVT等已有虚拟纹理方法相比, 本文方法可在大量纹理分块条件下保持高帧率运行, 实现更低的高清晰纹理分块显示延迟.
高清晰、低延时显示中国画纹理是中国画VR展示应用的重要需求, 移动VR头显有限的运行时内存、显存难以实现大量高分辨率中国画纹理同时加载及实时显示. 此外, 受限于移动VR设备的低显示分辨率和纹理mimap管理机制, 用户通过头显直接观察到最清晰纹理细节比较困难. 本文给出一种改进的虚拟纹理方法, 主要对已有虚拟纹理方法的分块请求计算和分块加载两个阶段进行优化. 在分块请求计算阶段, 加入放大辅助视角的分块请求计算, 利用Compute Shader并行加速处理分块请求参数纹理, 通过哈希减少Compute Shader构建结果缓存的计算量. 在分块加载阶段, 采用无锁队列异步加载提高纹理分块加载效率, 使用数量阈值限定的请求分块直接加载策略减少高清晰纹理分块显示延迟. 本文构建包含单幅和多幅中国画的虚拟观赏场景, 通过模拟用户观赏行为来测试本文方法的运行性能及显示效果. 实验结果表明, 本文方法结合放大辅助视角在移动VR设备上可高清晰、低延时呈现多幅超高分辨率中国画纹理. 与Unreal SVT等已有虚拟纹理方法相比, 本文方法可在大量纹理分块条件下保持高帧率运行, 实现更低的高清晰纹理分块显示延迟.
优先出版日期: 2025-04-01
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009894
摘要：
本研究提出了一种改进的YOLOv8模型(FCU-YOLOv8), 用于提升水稻病害检测的精度和效率, 以应对水稻病害种类繁多、背景复杂及病害间特征差异小等问题. 在YOLOv8主干网络的C2f模块基础上, 采用了FasterNeXt模块替换. FasterNeXt模块通过优化网络结构减少了计算量和内存访问量, 同时提高了特征提取的效率, 从而降低模型的推理成本. 设计了C3K模块(多尺度卷积模块)和CPSA模块(卷积注意力机制), 以进一步提升模型对病害区域的特征感知能力. C3K模块允许模型通过灵活的卷积核选择适应不同尺度的病害特征, 而CPSA模块利用注意力机制增强模型对关键信息的捕捉. 为了提升检测框的质量和对密集病害目标的检测效果, 模型采用了优化的UIoU (unified intersection over union)损失函数, 该函数在回归阶段通过平衡边界框的精确性与一致性来提升检测性能. 在自制的8种常见水稻病害图像数据集上, FCU-YOLOv8在多个性能指标上相较于原始YOLOv8有显著提升, 其中mAP@0.5指标达到94.7%, 相较于基线模型提升了2.4%, mAP@0.5:0.95指标达到了67.2%, 相较于基线模型提高3.3%, 在轻量化方面, 模型参数相较于基线模型降低了24.2%, 计算浮点数下降28.7%.与主流算法进行对比实验, 所提算法表现优于目前主流算法, 说明了该网络的有效性.
本研究提出了一种改进的YOLOv8模型(FCU-YOLOv8), 用于提升水稻病害检测的精度和效率, 以应对水稻病害种类繁多、背景复杂及病害间特征差异小等问题. 在YOLOv8主干网络的C2f模块基础上, 采用了FasterNeXt模块替换. FasterNeXt模块通过优化网络结构减少了计算量和内存访问量, 同时提高了特征提取的效率, 从而降低模型的推理成本. 设计了C3K模块(多尺度卷积模块)和CPSA模块(卷积注意力机制), 以进一步提升模型对病害区域的特征感知能力. C3K模块允许模型通过灵活的卷积核选择适应不同尺度的病害特征, 而CPSA模块利用注意力机制增强模型对关键信息的捕捉. 为了提升检测框的质量和对密集病害目标的检测效果, 模型采用了优化的UIoU (unified intersection over union)损失函数, 该函数在回归阶段通过平衡边界框的精确性与一致性来提升检测性能. 在自制的8种常见水稻病害图像数据集上, FCU-YOLOv8在多个性能指标上相较于原始YOLOv8有显著提升, 其中mAP@0.5指标达到94.7%, 相较于基线模型提升了2.4%, mAP@0.5:0.95指标达到了67.2%, 相较于基线模型提高3.3%, 在轻量化方面, 模型参数相较于基线模型降低了24.2%, 计算浮点数下降28.7%.与主流算法进行对比实验, 所提算法表现优于目前主流算法, 说明了该网络的有效性.
优先出版日期: 2025-03-31
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009891
摘要：
点击诱饵是指用夸张或惊奇的标题吸引用户点击, 近年来已在新闻门户和社交媒体等在线应用中呈现泛滥趋势, 导致用户的不良体验甚至引起网络欺诈. 大模型由于强大的语义理解和文本生成能力, 已在一系列自然语言处理任务中取得优异的效果. 但是, 大模型在面对如点击诱饵检测这类决策边界不清晰的特定领域问题时很容易产生幻觉, 为此, 我们提出基于双层多智能体大模型的方法, 在不需要微调整个大模型的情况下, 有效提升了点击诱饵检测的准确率. 具体来说, 通过第1层中智能体的内部投票, 和第2层中不同智能体的交叉投票, 最终取得了良好的检测效果. 通过对3个基准数据集进行验证, 本文提出的方法比最先进的大模型和提示学习方法的准确率分别高出近13%和10%.
点击诱饵是指用夸张或惊奇的标题吸引用户点击, 近年来已在新闻门户和社交媒体等在线应用中呈现泛滥趋势, 导致用户的不良体验甚至引起网络欺诈. 大模型由于强大的语义理解和文本生成能力, 已在一系列自然语言处理任务中取得优异的效果. 但是, 大模型在面对如点击诱饵检测这类决策边界不清晰的特定领域问题时很容易产生幻觉, 为此, 我们提出基于双层多智能体大模型的方法, 在不需要微调整个大模型的情况下, 有效提升了点击诱饵检测的准确率. 具体来说, 通过第1层中智能体的内部投票, 和第2层中不同智能体的交叉投票, 最终取得了良好的检测效果. 通过对3个基准数据集进行验证, 本文提出的方法比最先进的大模型和提示学习方法的准确率分别高出近13%和10%.
优先出版日期: 2025-03-31
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009881
摘要：
大型视觉语言模型(LVLM)在理解视觉信息和运用语言表达方面展现出了非凡的能力. 然而, 在LVLM进行问答的过程中, 它通常受到物体幻觉问题的困扰, 具体表现为生成的文本内容看似合理, 但实际上却与图片中的信息不相符, 造成了文本与图片之间的不匹配现象. 为解决这一问题, 本文通过实验发现, 物体注意力的缺失是导致物体幻觉的关键因素. 为缓解此问题, 本文引入了图像对比增强方法(ICE). ICE是一种无需训练、操作简便的方法, 通过对比原始视觉输入与增强视觉输入所产生的输出分布, 有效提升模型对图片的感知能力, 确保生成的内容与视觉输入紧密契合, 从而生成上下文一致且准确的输出. 实验结果显示, ICE方法在无需额外训练或外部工具的情况下, 便能显著减轻不同LVLM的物体幻觉问题, 并在大型视觉语言模型基准MME测试中同样表现出色, 验证了其广泛的适用性和有效性. 本文代码链接: ChangGuiyong/ICE.
大型视觉语言模型(LVLM)在理解视觉信息和运用语言表达方面展现出了非凡的能力. 然而, 在LVLM进行问答的过程中, 它通常受到物体幻觉问题的困扰, 具体表现为生成的文本内容看似合理, 但实际上却与图片中的信息不相符, 造成了文本与图片之间的不匹配现象. 为解决这一问题, 本文通过实验发现, 物体注意力的缺失是导致物体幻觉的关键因素. 为缓解此问题, 本文引入了图像对比增强方法(ICE). ICE是一种无需训练、操作简便的方法, 通过对比原始视觉输入与增强视觉输入所产生的输出分布, 有效提升模型对图片的感知能力, 确保生成的内容与视觉输入紧密契合, 从而生成上下文一致且准确的输出. 实验结果显示, ICE方法在无需额外训练或外部工具的情况下, 便能显著减轻不同LVLM的物体幻觉问题, 并在大型视觉语言模型基准MME测试中同样表现出色, 验证了其广泛的适用性和有效性. 本文代码链接: ChangGuiyong/ICE.
优先出版日期: 2025-03-31
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009846
摘要：
医学图像分割是众多医学临床应用的基础与关键组成. 近年来, 交互式分割方法凭借其在复杂临床任务中的高准确性和鲁棒性受到广泛关注. 然而, 现有基于深度学习的交互式分割方法在用户交互的利用上仍有不足, 特别是在交互编码设计和像素分类等方面. 针对上述问题, 本文提出了一种包含“近中心点”和“外边缘点”的混合交互设计, 以保障交互成本并对用户意图进行精准捕捉; 同时, 通过高斯衰减函数对现有测地线距离编码方法进行加权, 以降低图像噪声干扰, 提高交互编码的鲁棒性和准确性; 此外, 结合基于混合核函数的高斯过程分类方法, 在像素分类过程中对用户交互信息进行充分利用, 提升分割精度并赋予模型一定的可解释性. 实验结果表明, 本文所提方法在MSD数据集4个标志性子集的5项分割任务中均表现出较高的分割精度, 尤其在复杂任务(如Pancreas tumour和Colon图像分割)中, Dice系数和ASSD值显著优于现有方法, 体现了其在精准分割和边界处理方面的优势.
医学图像分割是众多医学临床应用的基础与关键组成. 近年来, 交互式分割方法凭借其在复杂临床任务中的高准确性和鲁棒性受到广泛关注. 然而, 现有基于深度学习的交互式分割方法在用户交互的利用上仍有不足, 特别是在交互编码设计和像素分类等方面. 针对上述问题, 本文提出了一种包含“近中心点”和“外边缘点”的混合交互设计, 以保障交互成本并对用户意图进行精准捕捉; 同时, 通过高斯衰减函数对现有测地线距离编码方法进行加权, 以降低图像噪声干扰, 提高交互编码的鲁棒性和准确性; 此外, 结合基于混合核函数的高斯过程分类方法, 在像素分类过程中对用户交互信息进行充分利用, 提升分割精度并赋予模型一定的可解释性. 实验结果表明, 本文所提方法在MSD数据集4个标志性子集的5项分割任务中均表现出较高的分割精度, 尤其在复杂任务(如Pancreas tumour和Colon图像分割)中, Dice系数和ASSD值显著优于现有方法, 体现了其在精准分割和边界处理方面的优势.
优先出版日期: 2025-03-31
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009861
摘要：
滚动轴承在机械系统中至关重要, 低频率故障通常由于其发生概率低而导致数据样本稀缺, 这使得相关数据的采集和处理面临挑战, 若处理不当可导致严重的安全隐患和经济损失. 为应对这一问题, 本研究提出了一种结合传统信号处理方法与深度学习模型的卷积神经网络(CNN)与多层感知机(MLP)的双路径故障诊断模型. 特征工程提取方面, 本研究采用离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)相结合的方法, 结合平均下采样技术从原始信号中提取多尺度的时频特征和时域特征. 模型包含两条路径: 一条通过将efficient channel attention (ECA)注意力机制嵌入残差CNN中提取特征工程的时频特征, 另一条利用MLP处理下采样的多尺度时域特征, 最后融合两者进行分类. 小样本评估显示, 该特征工程方法在凯斯西储大学(CWRU)数据集上平均诊断准确率达到99.34%, 高于传统方法的98.97%. 混合CNN-MLP双路径模型在CWRU数据集上达到了99.90%的高准确率, 在江南大学(JNU)数据集上取得98.38%的准确率. 表明其在小样本滚动轴承故障诊断中的应用潜力.
滚动轴承在机械系统中至关重要, 低频率故障通常由于其发生概率低而导致数据样本稀缺, 这使得相关数据的采集和处理面临挑战, 若处理不当可导致严重的安全隐患和经济损失. 为应对这一问题, 本研究提出了一种结合传统信号处理方法与深度学习模型的卷积神经网络(CNN)与多层感知机(MLP)的双路径故障诊断模型. 特征工程提取方面, 本研究采用离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)相结合的方法, 结合平均下采样技术从原始信号中提取多尺度的时频特征和时域特征. 模型包含两条路径: 一条通过将efficient channel attention (ECA)注意力机制嵌入残差CNN中提取特征工程的时频特征, 另一条利用MLP处理下采样的多尺度时域特征, 最后融合两者进行分类. 小样本评估显示, 该特征工程方法在凯斯西储大学(CWRU)数据集上平均诊断准确率达到99.34%, 高于传统方法的98.97%. 混合CNN-MLP双路径模型在CWRU数据集上达到了99.90%的高准确率, 在江南大学(JNU)数据集上取得98.38%的准确率. 表明其在小样本滚动轴承故障诊断中的应用潜力.
优先出版日期: 2025-03-31
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009815
摘要：
随着电子健康档案(EHR)的普及, 相似患者检索已成为支持辅助诊断和制定治疗计划等临床决策的重要任务. 然而, EHR 数据具有高维度、异构性且数量大的特点. 为了有效整合多模态临床数据并实现高效检索, 本文提出了一种基于深度哈希的多模态临床数据相似病例检索模型——MCDF. 该模型根据不同模态数据的特性, 将结构化文本数据、非结构化文本数据、和图像数据分别使用多层感知机(multi-layer perceptron, MLP)模型、BioBERT、BioMedCLIP进行特征提取, 并通过自注意力机制模块进行特征融合. 利用三元组损失函数引导模型直接生成能够有效代表样本的哈希码, 通过哈希码快速比对实现样本检索, 不仅能提高检索的准确性, 还能显著提升检索效率. 本文基于公开数据集MIMIC-III, 采用归一化折扣累计收益均值(MNDCG)和均值平均精度(MAP)作为评价指标, 将MCDF模型与传统哈希方法(如spectral hashing)和先进哈希方法(如deep hashing network)进行比较. 实验结果显示, MCDF模型的表现优于所有基线模型, 验证了本文提出模型的优越性.
随着电子健康档案(EHR)的普及, 相似患者检索已成为支持辅助诊断和制定治疗计划等临床决策的重要任务. 然而, EHR 数据具有高维度、异构性且数量大的特点. 为了有效整合多模态临床数据并实现高效检索, 本文提出了一种基于深度哈希的多模态临床数据相似病例检索模型——MCDF. 该模型根据不同模态数据的特性, 将结构化文本数据、非结构化文本数据、和图像数据分别使用多层感知机(multi-layer perceptron, MLP)模型、BioBERT、BioMedCLIP进行特征提取, 并通过自注意力机制模块进行特征融合. 利用三元组损失函数引导模型直接生成能够有效代表样本的哈希码, 通过哈希码快速比对实现样本检索, 不仅能提高检索的准确性, 还能显著提升检索效率. 本文基于公开数据集MIMIC-III, 采用归一化折扣累计收益均值(MNDCG)和均值平均精度(MAP)作为评价指标, 将MCDF模型与传统哈希方法(如spectral hashing)和先进哈希方法(如deep hashing network)进行比较. 实验结果显示, MCDF模型的表现优于所有基线模型, 验证了本文提出模型的优越性.
优先出版日期: 2025-03-24
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009835
摘要：
烟雾检测在早期火灾预警当中非常重要. 现有检测算法基本是基于确定性的卷积神经网络来进行的, 然而确定性的神经网络往往会给出非常自信的预测结果, 即使它完全不知道某些区域当中是否有目标对象, 尤其是烟雾边缘区域有着更加透明的效果, 致使该区域和周围环境极易混淆, 因此检测算法对该区域并不能进行很好的判断, 进而造成大量的假阳性. 因此, 本文提出一种改进的DeepLabV3+算法, 首先, 该算法基于贝叶斯思想优化DeepLabV3+从而输出非确定性的特征编码, 以量化预测图像中不确定性的大小, 校准模型的学习过程. 其次基于预处理思想对特征编码进行预处理, 降低无关干扰特征信息量, 并且强化DeepLabV3+网络中特征融合能力, 充分利用网络提取到的多尺度特征信息. 最后将DeepLabV3+网络中上采样算子优化为CARAFE算子, 降低上采样过程中重要信息的丢失. 模型在公开的SMOKE5K数据集上取得良好的性能, MIoU指标达到了92.41%.
烟雾检测在早期火灾预警当中非常重要. 现有检测算法基本是基于确定性的卷积神经网络来进行的, 然而确定性的神经网络往往会给出非常自信的预测结果, 即使它完全不知道某些区域当中是否有目标对象, 尤其是烟雾边缘区域有着更加透明的效果, 致使该区域和周围环境极易混淆, 因此检测算法对该区域并不能进行很好的判断, 进而造成大量的假阳性. 因此, 本文提出一种改进的DeepLabV3+算法, 首先, 该算法基于贝叶斯思想优化DeepLabV3+从而输出非确定性的特征编码, 以量化预测图像中不确定性的大小, 校准模型的学习过程. 其次基于预处理思想对特征编码进行预处理, 降低无关干扰特征信息量, 并且强化DeepLabV3+网络中特征融合能力, 充分利用网络提取到的多尺度特征信息. 最后将DeepLabV3+网络中上采样算子优化为CARAFE算子, 降低上采样过程中重要信息的丢失. 模型在公开的SMOKE5K数据集上取得良好的性能, MIoU指标达到了92.41%.
优先出版日期: 2025-03-24
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009841
摘要：
对遥感图像进行地表分类对于城市规划、土地利用、环境监测和地表温度反演等工作而言十分重要. 针对相似地表类别存在误检的问题以及遥感图像地表类别不均衡的问题, 本文提出了一种U型Transformer模型U-BiFormer, 该模型在BiFormer的基础上使用U型解码器, 使用所有阶段解码器的输出来预测分割图, 提高了模型捕捉图像中的细节和上下文信息的能力, 使模型能更好分割相似类别. 对U型解码器特有的混合注意力模块进行改进, 增大当前阶段特征在混合特征中所占的比例, 让解码器更注重对当前阶段特征的细化, 提升模型对相似类别的分割效果. 使用CE+Focal混合损失函数替代常规交叉熵损失函数, 应对遥感图像地表类别分布不均的问题. 实验证明在GID大型遥感图像数据集上本文方法能更好地分割相似类别, 并且取得了优于当前主流模型的分割结果(Acc (81.99% )和mIoU (71.04%)).
对遥感图像进行地表分类对于城市规划、土地利用、环境监测和地表温度反演等工作而言十分重要. 针对相似地表类别存在误检的问题以及遥感图像地表类别不均衡的问题, 本文提出了一种U型Transformer模型U-BiFormer, 该模型在BiFormer的基础上使用U型解码器, 使用所有阶段解码器的输出来预测分割图, 提高了模型捕捉图像中的细节和上下文信息的能力, 使模型能更好分割相似类别. 对U型解码器特有的混合注意力模块进行改进, 增大当前阶段特征在混合特征中所占的比例, 让解码器更注重对当前阶段特征的细化, 提升模型对相似类别的分割效果. 使用CE+Focal混合损失函数替代常规交叉熵损失函数, 应对遥感图像地表类别分布不均的问题. 实验证明在GID大型遥感图像数据集上本文方法能更好地分割相似类别, 并且取得了优于当前主流模型的分割结果(Acc (81.99% )和mIoU (71.04%)).
优先出版日期: 2025-03-24
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009866
摘要：
现有基于生成对抗模仿学习(GAIL)的轨迹生成方法多采用马尔可夫决策过程(MDP)建模人类移动规律, 在训练数据有限的情况下, 这些工作难以学习到动作选择与位置间的潜在关系, 并且计算状态转移函数时也没有考虑到位置间的距离约束, 生成的轨迹质量有待提升. 为此, 本文提出了一种基于生成对抗模仿学习的轨迹生成方法, 该方法首先将位置相关的动作分布先验知识融入到生成器中, 帮助模型理解在特定位置上动作的变化模式, 指导模型更好地建模符合真实场景的策略函数. 此外, 将距离约束引入到状态转移函数中, 确保生成轨迹的合理性. 在两个真实数据集上进行了实验, 提出的方法在Rank指标上达到了0.0268, 与最好的基线方法相比提高了39%. 此外, 在下一个位置预测任务中, 预测的准确率比最好的基线高了6%.
现有基于生成对抗模仿学习(GAIL)的轨迹生成方法多采用马尔可夫决策过程(MDP)建模人类移动规律, 在训练数据有限的情况下, 这些工作难以学习到动作选择与位置间的潜在关系, 并且计算状态转移函数时也没有考虑到位置间的距离约束, 生成的轨迹质量有待提升. 为此, 本文提出了一种基于生成对抗模仿学习的轨迹生成方法, 该方法首先将位置相关的动作分布先验知识融入到生成器中, 帮助模型理解在特定位置上动作的变化模式, 指导模型更好地建模符合真实场景的策略函数. 此外, 将距离约束引入到状态转移函数中, 确保生成轨迹的合理性. 在两个真实数据集上进行了实验, 提出的方法在Rank指标上达到了0.0268, 与最好的基线方法相比提高了39%. 此外, 在下一个位置预测任务中, 预测的准确率比最好的基线高了6%.
优先出版日期: 2025-03-24
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009868
摘要：
由于眼底图像背景复杂、毛细血管细小且模糊以及噪声干扰等原因, 传统视网膜血管分割算法容易出现识别不准确和断连等问题. 针对这些问题, 提出一种基于改进U-Net和注意力机制的视网膜血管分割算法(MRAU-Net). 为解决特征提取不充分问题, 设计了多尺度残差卷积模块(MSRCB)来代替U-Net传统的卷积块; 为了减少信息丢失和噪声干扰, 在瓶颈层嵌入双维注意力优化模块(DAOM); 为了减少在编解码过程中造成的信息丢失, 构建了一种新的多尺度密集空洞卷积块(MDCB), 并与传统的跳跃连接相结合. 在DRIVE和CHASE_DB1两个公开数据集上进行了实验, F1-score分别为82.92%、83.75%, AUC分别为98.87%、98.96%, 灵敏度分别为84.50%、83.82%, 准确率分别为97.11%、97.63%. 实验结果表明MRAU-Net较现有优秀算法拥有更优异的性能表现.
由于眼底图像背景复杂、毛细血管细小且模糊以及噪声干扰等原因, 传统视网膜血管分割算法容易出现识别不准确和断连等问题. 针对这些问题, 提出一种基于改进U-Net和注意力机制的视网膜血管分割算法(MRAU-Net). 为解决特征提取不充分问题, 设计了多尺度残差卷积模块(MSRCB)来代替U-Net传统的卷积块; 为了减少信息丢失和噪声干扰, 在瓶颈层嵌入双维注意力优化模块(DAOM); 为了减少在编解码过程中造成的信息丢失, 构建了一种新的多尺度密集空洞卷积块(MDCB), 并与传统的跳跃连接相结合. 在DRIVE和CHASE_DB1两个公开数据集上进行了实验, F1-score分别为82.92%、83.75%, AUC分别为98.87%、98.96%, 灵敏度分别为84.50%、83.82%, 准确率分别为97.11%、97.63%. 实验结果表明MRAU-Net较现有优秀算法拥有更优异的性能表现.
优先出版日期: 2025-03-24
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009872
摘要：
针对腹部CT图像多器官分割面临的不同器官大小形态不一、相邻器官边界难以确认以及低对比度等挑战问题, 提出一种特征增强的双分支多器官分割模型. 模型总体采取编码器-解码器结构: 编码器采取主/从双分支结构, 主分支使用Mamba捕捉多器官全局依赖信息, 从分支使用CNN逐层提取多器官局部信息, 同时设计级联上下文模块将从分支局部细节特征补充到主分支中; 解码器设计多尺度特征融合模块和深度特征增强模块, 多尺度特征融合模块对跨层级特征信息进行融合, 增强多器官边界分割锐度, 深度特征增强模块应用交叉注意机制提高器官前景与背景的对比度, 减少背景信息对分割的干扰. 在Synapse和ACDC两组公开数据集上的实验结果表明, 与近几年主要基线模型相比, 所提模型的Dice、HD95指标均具有一定的提升.
针对腹部CT图像多器官分割面临的不同器官大小形态不一、相邻器官边界难以确认以及低对比度等挑战问题, 提出一种特征增强的双分支多器官分割模型. 模型总体采取编码器-解码器结构: 编码器采取主/从双分支结构, 主分支使用Mamba捕捉多器官全局依赖信息, 从分支使用CNN逐层提取多器官局部信息, 同时设计级联上下文模块将从分支局部细节特征补充到主分支中; 解码器设计多尺度特征融合模块和深度特征增强模块, 多尺度特征融合模块对跨层级特征信息进行融合, 增强多器官边界分割锐度, 深度特征增强模块应用交叉注意机制提高器官前景与背景的对比度, 减少背景信息对分割的干扰. 在Synapse和ACDC两组公开数据集上的实验结果表明, 与近几年主要基线模型相比, 所提模型的Dice、HD95指标均具有一定的提升.
优先出版日期: 2025-03-24
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009873
摘要：
少样本图像分类旨在从有限的标注数据中学习分类器. 尽管现有方法已取得显著进展, 但由于训练样本有限、类内差异过大、类间差异过小, 支持样本与查询样本容易发生混淆, 导致现有方法在提取有用特征和准确区分图像类别方面仍面临挑战. 为了解决这些问题, 我们设计了一种新的多元嵌入增强网络. 该网络轻量且高效, 通过生成一组特征嵌入来表示图像, 而非仅依赖单一的图像级特征. 它能够生成多种层析结构, 从而学习更丰富的特征表示, 减小类内差异并扩大类间差异. 此外, 我们提出了一种基于集合的度量方法, 并结合动态自适应加权机制, 用于衡量查询集和支持集之间的相似度. 实验结果表明, 在miniImageNet、tieredImageNet和CUB数据集上, 模型表现优异. 在使用ResNet-12网络的1-shot设置下, 准确率分别达到了72.22%、75.43%和85.02%, 相较于基准模型分别提升了1.09%、2.93%和1.47%.
少样本图像分类旨在从有限的标注数据中学习分类器. 尽管现有方法已取得显著进展, 但由于训练样本有限、类内差异过大、类间差异过小, 支持样本与查询样本容易发生混淆, 导致现有方法在提取有用特征和准确区分图像类别方面仍面临挑战. 为了解决这些问题, 我们设计了一种新的多元嵌入增强网络. 该网络轻量且高效, 通过生成一组特征嵌入来表示图像, 而非仅依赖单一的图像级特征. 它能够生成多种层析结构, 从而学习更丰富的特征表示, 减小类内差异并扩大类间差异. 此外, 我们提出了一种基于集合的度量方法, 并结合动态自适应加权机制, 用于衡量查询集和支持集之间的相似度. 实验结果表明, 在miniImageNet、tieredImageNet和CUB数据集上, 模型表现优异. 在使用ResNet-12网络的1-shot设置下, 准确率分别达到了72.22%、75.43%和85.02%, 相较于基准模型分别提升了1.09%、2.93%和1.47%.
优先出版日期: 2025-03-24
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009844
摘要：
在个性化可解释推荐系统中, 用户ID是实现个性化的重要标识符. 现有的算法通常采用encoder-decoder架构来生成个性化可解释的推荐, 然而这种方法增加了算法的复杂性和计算成本, 限制了算法的精度表现. 为了解决这一问题, 本文提出了一个融合自注意力机制和提示学习的个性化可解释推荐算法(PERSP). 该算法通过在BERT的输入层引入提示学习并对其进行微调, 以增强算法的可解释性. 为了克服BERT无法直接使用用户ID进行个性化推荐, 该算法利用自注意力机制将用户ID与其他命令进行拼接, 将拼接后的序列输入到BERT的输入层中进行训练和推理. 为了验证该算法的有效性, 在TripAdvisor、Amazon和Yelp等数据集上进行对比实验. 在TripAdvisor数据集上, PERSP算法相比其他基线算法, RMSE和MAE分别提升了3.7%和4.7%; 在Amazon数据集上, 提升了1.05%和4.1%; 在Yelp数据集上, 提升了1%和2.5%. 结果表明该算法在个性化可解释推荐任务中具有较好的性能表现, 有效提升了推荐系统的准确性和可解释性.
在个性化可解释推荐系统中, 用户ID是实现个性化的重要标识符. 现有的算法通常采用encoder-decoder架构来生成个性化可解释的推荐, 然而这种方法增加了算法的复杂性和计算成本, 限制了算法的精度表现. 为了解决这一问题, 本文提出了一个融合自注意力机制和提示学习的个性化可解释推荐算法(PERSP). 该算法通过在BERT的输入层引入提示学习并对其进行微调, 以增强算法的可解释性. 为了克服BERT无法直接使用用户ID进行个性化推荐, 该算法利用自注意力机制将用户ID与其他命令进行拼接, 将拼接后的序列输入到BERT的输入层中进行训练和推理. 为了验证该算法的有效性, 在TripAdvisor、Amazon和Yelp等数据集上进行对比实验. 在TripAdvisor数据集上, PERSP算法相比其他基线算法, RMSE和MAE分别提升了3.7%和4.7%; 在Amazon数据集上, 提升了1.05%和4.1%; 在Yelp数据集上, 提升了1%和2.5%. 结果表明该算法在个性化可解释推荐任务中具有较好的性能表现, 有效提升了推荐系统的准确性和可解释性.
优先出版日期: 2025-03-24
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009845
摘要：
离线到在线强化学习中, 虽然智能体能够通过预先收集的离线数据进行初步策略学习, 但在线微调阶段, 早期过程常常表现出不稳定性, 且微调结束后, 性能提升幅度较小. 针对这一问题, 提出了两种关键设计: 1)模拟退火的动态离线-在线缓冲池, 2)模拟退火的行为约束衰减. 第1种设计在训练过程中利用模拟退火思想动态选择离线数据或者在线交互经验, 获得优化的更新策略, 动态平衡在线训练的稳定性和微调性能; 第2种设计通过带降温机制的行为克隆约束, 改善微调早期使用在线经验更新导致的性能突降, 在微调后期逐渐放松约束, 促进模型性能提升. 实验结果表明, 所提出的结合动态缓冲池和时间递减约束的离线到在线强化学习(dynamic replay buffer and time decaying constraints, DRB-TDC)算法在Halfcheetah、Hopper、Walker2d这3个经典MuJoCo测试任务中, 在线微调训练后性能分别提升45%、65%、21%, 所有任务的平均归一化得分比最优基线算法提升10%.
离线到在线强化学习中, 虽然智能体能够通过预先收集的离线数据进行初步策略学习, 但在线微调阶段, 早期过程常常表现出不稳定性, 且微调结束后, 性能提升幅度较小. 针对这一问题, 提出了两种关键设计: 1)模拟退火的动态离线-在线缓冲池, 2)模拟退火的行为约束衰减. 第1种设计在训练过程中利用模拟退火思想动态选择离线数据或者在线交互经验, 获得优化的更新策略, 动态平衡在线训练的稳定性和微调性能; 第2种设计通过带降温机制的行为克隆约束, 改善微调早期使用在线经验更新导致的性能突降, 在微调后期逐渐放松约束, 促进模型性能提升. 实验结果表明, 所提出的结合动态缓冲池和时间递减约束的离线到在线强化学习(dynamic replay buffer and time decaying constraints, DRB-TDC)算法在Halfcheetah、Hopper、Walker2d这3个经典MuJoCo测试任务中, 在线微调训练后性能分别提升45%、65%、21%, 所有任务的平均归一化得分比最优基线算法提升10%.
优先出版日期: 2025-03-24
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009852
摘要：
精确识别组织器官和病变区域是医学影像分析中最重要的任务之一. 在现有的医学影像语义分割研究中, 基于U-Net结构的模型占据了主导地位. TransUNet结合了CNN和Transformer的优势, 弥补了两者在捕捉长程依赖和提取局部特征方面的不足, 但在提取和复原特征的位置时仍不够准确. 针对此问题, 提出了一种多注意力融合机制的医学影像分割模型MAF-TransUNet. 该模型首先在Transformer层之前增加一个多注意力融合模块(MAF)来增强位置信息的表达; 然后在跳跃连接中再次结合多注意模块(MAF)使位置信息能够有效地传递到解码器一侧; 最后在解码阶段使用深度卷积注意力模块(DCA)保留更多的空间信息. 实验结果显示, MAF-TransUNet相较TransUNet在Synapse多器官分割数据集和ACDC自动心脏诊断数据集上的Dice系数分别提升了3.54%和0.88%.
精确识别组织器官和病变区域是医学影像分析中最重要的任务之一. 在现有的医学影像语义分割研究中, 基于U-Net结构的模型占据了主导地位. TransUNet结合了CNN和Transformer的优势, 弥补了两者在捕捉长程依赖和提取局部特征方面的不足, 但在提取和复原特征的位置时仍不够准确. 针对此问题, 提出了一种多注意力融合机制的医学影像分割模型MAF-TransUNet. 该模型首先在Transformer层之前增加一个多注意力融合模块(MAF)来增强位置信息的表达; 然后在跳跃连接中再次结合多注意模块(MAF)使位置信息能够有效地传递到解码器一侧; 最后在解码阶段使用深度卷积注意力模块(DCA)保留更多的空间信息. 实验结果显示, MAF-TransUNet相较TransUNet在Synapse多器官分割数据集和ACDC自动心脏诊断数据集上的Dice系数分别提升了3.54%和0.88%.
优先出版日期: 2025-03-24
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009853
摘要：
当前多数图对比学习驱动的推荐系统模型倾向于依赖单一视图进行训练, 这种做法不可避免地限制了模型对复杂数据特征的全面捕捉能力. 为此, 提出一种融合多视图对比学习和知识图谱的推荐算法MKCLR (multi-view knowledge contrastive learning recommendation). 首先, 使用了3种视图增强方法, 分别是随机边丢弃, 添加均匀噪声扰动和随机游走算法, 为知识图谱和用户-物品图构建3个对比视图; 其次, 通过LightGCN进行编码, 并为之构建多组对比学习任务, 来最大化地提取和利用多视图数据中的丰富信息; 最后, 将主推荐任务与对比学习结合起来进行联合训练, 在MIND, Last-FM和Alibaba-iFashion这3个基准数据集上进行实验, 结果表明, MKCLR在Recall和NDCG这两个评价指标上分别平均提升5.78%和8.68%, 证明了所提方法的有效性.
当前多数图对比学习驱动的推荐系统模型倾向于依赖单一视图进行训练, 这种做法不可避免地限制了模型对复杂数据特征的全面捕捉能力. 为此, 提出一种融合多视图对比学习和知识图谱的推荐算法MKCLR (multi-view knowledge contrastive learning recommendation). 首先, 使用了3种视图增强方法, 分别是随机边丢弃, 添加均匀噪声扰动和随机游走算法, 为知识图谱和用户-物品图构建3个对比视图; 其次, 通过LightGCN进行编码, 并为之构建多组对比学习任务, 来最大化地提取和利用多视图数据中的丰富信息; 最后, 将主推荐任务与对比学习结合起来进行联合训练, 在MIND, Last-FM和Alibaba-iFashion这3个基准数据集上进行实验, 结果表明, MKCLR在Recall和NDCG这两个评价指标上分别平均提升5.78%和8.68%, 证明了所提方法的有效性.
优先出版日期: 2025-03-24
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009857
摘要：
锥形束计算机断层扫描(cone beam computed tomography, CBCT)因其与现代直线加速器系统的集成而被广泛用于图像引导放射治疗. 然而, 由于其图像质量不如CT, 这给实现最佳治疗计划带来了重大挑战. 本研究提出一个名为DDFGAN (dual-domain feature fusion generative adversarial network)的新模型, 旨在改善CBCT图像质量, 使其接近CT水平. 该模型采用双分支架构: 第1分支通过引入RFB模块来提取空间域中的多尺度特征; 第2个分支则设计了一个专门针对CBCT到CT合成的频率域特征提取模块. 通过将这两个分支的特征融合, DDFGAN显著提升了CBCT的成像质量. 此外, 本模型引入几何一致性损失, 将传统的双向生成网络转变为单向生成网络, 这不仅更符合临床应用需求, 还大幅减少了训练时间. 实验结果显示, DDFGAN在生成少伪影的合成CT图像方面优于其他4种比较方法, 且其合成图像的HU值也更接近于CT图像, 显著提高了自适应放射治疗的准确性.
锥形束计算机断层扫描(cone beam computed tomography, CBCT)因其与现代直线加速器系统的集成而被广泛用于图像引导放射治疗. 然而, 由于其图像质量不如CT, 这给实现最佳治疗计划带来了重大挑战. 本研究提出一个名为DDFGAN (dual-domain feature fusion generative adversarial network)的新模型, 旨在改善CBCT图像质量, 使其接近CT水平. 该模型采用双分支架构: 第1分支通过引入RFB模块来提取空间域中的多尺度特征; 第2个分支则设计了一个专门针对CBCT到CT合成的频率域特征提取模块. 通过将这两个分支的特征融合, DDFGAN显著提升了CBCT的成像质量. 此外, 本模型引入几何一致性损失, 将传统的双向生成网络转变为单向生成网络, 这不仅更符合临床应用需求, 还大幅减少了训练时间. 实验结果显示, DDFGAN在生成少伪影的合成CT图像方面优于其他4种比较方法, 且其合成图像的HU值也更接近于CT图像, 显著提高了自适应放射治疗的准确性.
优先出版日期: 2025-03-07
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009860
摘要：
多维时间序列数据广泛应用于多个领域, 对其有效的表征对下游分析与挖掘任务至关重要. 传统形态元变换方法通过将单维时间序列投影到形态元空间再行融合的方式进行特征提取, 未考虑不同维度时序间的复杂的耦合关系, 同时形态元长度的限制也妨碍了序列上长程依赖关系的获取. 针对这些问题, 提出了一种耦合维度依赖与长程依赖的多维时序表征方法(CDT-ShapeNet). 该方法中维度信息表征模块通过维度注意力机制捕捉不同维度之间的依赖关系, 而长期信息表征模块则利用注意力机制和长短期记忆网络学习长期时间依赖. 在9个UEA数据集上进行验, 结果显示, 较之于对比方法, 平均准确率提高了6.8%, 验证了其在多维时间序列表征方面的有效性.
多维时间序列数据广泛应用于多个领域, 对其有效的表征对下游分析与挖掘任务至关重要. 传统形态元变换方法通过将单维时间序列投影到形态元空间再行融合的方式进行特征提取, 未考虑不同维度时序间的复杂的耦合关系, 同时形态元长度的限制也妨碍了序列上长程依赖关系的获取. 针对这些问题, 提出了一种耦合维度依赖与长程依赖的多维时序表征方法(CDT-ShapeNet). 该方法中维度信息表征模块通过维度注意力机制捕捉不同维度之间的依赖关系, 而长期信息表征模块则利用注意力机制和长短期记忆网络学习长期时间依赖. 在9个UEA数据集上进行验, 结果显示, 较之于对比方法, 平均准确率提高了6.8%, 验证了其在多维时间序列表征方面的有效性.
优先出版日期: 2025-02-28
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009843
摘要：
联邦学习(federated learning, FL)是一种新兴的分布式机器学习框架, 旨在解决数据隐私保护和高效分布式计算的问题. 它允许多个客户端在不共享数据的前提下协同训练全局模型, 但由于各客户端的数据分布存在异质性, 单一的全局模型往往难以满足不同客户端的个性化需求. 针对这一问题, 本文提出了一种结合自蒸馏和解耦知识蒸馏的联邦学习算法, 该算法通过保留客户端的历史模型作为教师模型, 对客户端本地模型的训练进行蒸馏指导, 得到新的本地模型后上传到服务端进行加权平均聚合. 在知识蒸馏中, 通过对目标类知识和非目标类知识进行解耦蒸馏, 实现了对个性化知识的更充分传递. 实验结果表明, 本文提出的方法在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的分类准确率均超过了现有的联邦学习方法.
联邦学习(federated learning, FL)是一种新兴的分布式机器学习框架, 旨在解决数据隐私保护和高效分布式计算的问题. 它允许多个客户端在不共享数据的前提下协同训练全局模型, 但由于各客户端的数据分布存在异质性, 单一的全局模型往往难以满足不同客户端的个性化需求. 针对这一问题, 本文提出了一种结合自蒸馏和解耦知识蒸馏的联邦学习算法, 该算法通过保留客户端的历史模型作为教师模型, 对客户端本地模型的训练进行蒸馏指导, 得到新的本地模型后上传到服务端进行加权平均聚合. 在知识蒸馏中, 通过对目标类知识和非目标类知识进行解耦蒸馏, 实现了对个性化知识的更充分传递. 实验结果表明, 本文提出的方法在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的分类准确率均超过了现有的联邦学习方法.
优先出版日期: 2025-02-28
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009842
摘要：
篇章要素识别(discourse element identification)的主要任务是识别篇章要素单元并进行分类. 针对篇章要素识别对上下文依赖性理解不足的问题, 提出一种基于BiLSTM-Attention的识别篇章要素模型, 提高议论文篇章要素识别的准确率. 该模型利用句子结构和位置编码来识别句子的成分关系, 通过双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)进一步获得深层次上下文相关联的信息; 引入注意力机制(attention mechanism)优化模型特征向量, 提高文本分类的准确度; 最终用句间多头自注意力(multi-head self-attention)获取句子在内容和结构上的关系, 弥补距离较远的句子依赖问题. 相比于HBiLSTM、BERT等基线模型, 在相同参数、相同实验条件下, 在中文数据集和英文数据集上准确率分别提升1.3%、3.6%, 验证了该模型在篇章要素识别任务中的有效性.
篇章要素识别(discourse element identification)的主要任务是识别篇章要素单元并进行分类. 针对篇章要素识别对上下文依赖性理解不足的问题, 提出一种基于BiLSTM-Attention的识别篇章要素模型, 提高议论文篇章要素识别的准确率. 该模型利用句子结构和位置编码来识别句子的成分关系, 通过双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)进一步获得深层次上下文相关联的信息; 引入注意力机制(attention mechanism)优化模型特征向量, 提高文本分类的准确度; 最终用句间多头自注意力(multi-head self-attention)获取句子在内容和结构上的关系, 弥补距离较远的句子依赖问题. 相比于HBiLSTM、BERT等基线模型, 在相同参数、相同实验条件下, 在中文数据集和英文数据集上准确率分别提升1.3%、3.6%, 验证了该模型在篇章要素识别任务中的有效性.
优先出版日期: 2025-02-28
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009840
摘要：
为了提高青光眼疾病的预测和诊断的准确性, 避免人工筛查造成的误差累积, 本文提出了一种位置注意力引导下的青光眼自动筛查方法. 所提出的模型包含了眼底图像注意力预测和青光眼疾病分类两个部分. 首先, 提出了一个基于结合深度理解卷积核和通道激励连接空间金字塔的U型网络进行眼底图像注意力预测, 并将解码过程中的特征图作为空间信息引导青光眼分类. 其次, 提出了在青光眼分类模型中使用的位置注意力机制, 该注意力机制结合不同来源的通道信息与空间信息对来自外部编码器的特征图进行动态调整. 青光眼分类模型的主分支堆叠了多个位置注意力模块和残差模块用于实现分类任务, 同时设计了一个用于分割任务的辅助分支协助模型训练和优化, 提高分类精度. 所提方法基于青光眼LAG数据集测试的精准度、召回率和AUC指标分别达到97.84%、97.75%和98.57%, 表现优于所有对比模型. 通过可视化注意力激活热图得到的模型决策关注区域更加准确, 辅助临床诊断中对病灶的定位, 并为临床诊断的结果提供有效的参考.
为了提高青光眼疾病的预测和诊断的准确性, 避免人工筛查造成的误差累积, 本文提出了一种位置注意力引导下的青光眼自动筛查方法. 所提出的模型包含了眼底图像注意力预测和青光眼疾病分类两个部分. 首先, 提出了一个基于结合深度理解卷积核和通道激励连接空间金字塔的U型网络进行眼底图像注意力预测, 并将解码过程中的特征图作为空间信息引导青光眼分类. 其次, 提出了在青光眼分类模型中使用的位置注意力机制, 该注意力机制结合不同来源的通道信息与空间信息对来自外部编码器的特征图进行动态调整. 青光眼分类模型的主分支堆叠了多个位置注意力模块和残差模块用于实现分类任务, 同时设计了一个用于分割任务的辅助分支协助模型训练和优化, 提高分类精度. 所提方法基于青光眼LAG数据集测试的精准度、召回率和AUC指标分别达到97.84%、97.75%和98.57%, 表现优于所有对比模型. 通过可视化注意力激活热图得到的模型决策关注区域更加准确, 辅助临床诊断中对病灶的定位, 并为临床诊断的结果提供有效的参考.
优先出版日期: 2025-02-26
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009836
摘要：
基于深度学习的人工智能诊断模型严重依赖于高质量的详尽注释数据进行算法训练, 但受到噪声标签信息的影响. 为了增强模型的鲁棒性并防止有噪声的标签记忆, 本文提出了一种基于多维度对比学习的噪声标签图像分类方法, 该方法可以有效地融合多维度对比学习和半监督学习来对抗标签噪声. 具体来说, 提出的方法由3个精心设计的组件组成: 以混合增强图像为输入, 设计了具有动量更新机制的混合特征嵌入模块来挖掘抽象的分布式特征表示. 同时, 通过使用多维度对比学习模块, 结合实例对比学习和类间对比学习, 从不同维度对特征空间中的特征进行调整. 此外, 还利用噪声鲁棒损失函数来确保具有正确标签的样本在学习过程中占主导地位. 在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上进行的实验表明, 我们的方法取得了比现有方法更好的结果.
基于深度学习的人工智能诊断模型严重依赖于高质量的详尽注释数据进行算法训练, 但受到噪声标签信息的影响. 为了增强模型的鲁棒性并防止有噪声的标签记忆, 本文提出了一种基于多维度对比学习的噪声标签图像分类方法, 该方法可以有效地融合多维度对比学习和半监督学习来对抗标签噪声. 具体来说, 提出的方法由3个精心设计的组件组成: 以混合增强图像为输入, 设计了具有动量更新机制的混合特征嵌入模块来挖掘抽象的分布式特征表示. 同时, 通过使用多维度对比学习模块, 结合实例对比学习和类间对比学习, 从不同维度对特征空间中的特征进行调整. 此外, 还利用噪声鲁棒损失函数来确保具有正确标签的样本在学习过程中占主导地位. 在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上进行的实验表明, 我们的方法取得了比现有方法更好的结果.
优先出版日期: 2025-02-26
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009834
摘要：
在目前交通预测中, 基于深度学习的时空分离建模方法难以有效地表达数据中的时空耦合相关性, 时空联合建模方法虽然可以一定程度上弥补时空分离建模的缺点, 但是其在构建时空超图时存在表达能力不足、计算复杂度高等问题, 为此提出一种改进的窗口时空注意力网络 (window spatial-temporal attention network, W-STANet) 的时空联合建模方法. W-STANet 主要由数据嵌入层、时空相关性建模层、预测头 3 部分组成. 时空相关性建模层通过堆叠多个时空注意力块实现对交通数据时空相关性特征的学习; 同时, 通过引入局部窗口计算方式以及数据移位和交换操作, 大幅度降低了建模过程中的计算复杂度, 并实现了在时空图中局部视角和全局视角的建模. 在5个真实交通公共数据集上的实验结果表明, 相比其他时空联合建模方法有着更好的预测性能. 与其他时空分离建模方法相比, 在大规模路网的数据集上的预测性能较优.
在目前交通预测中, 基于深度学习的时空分离建模方法难以有效地表达数据中的时空耦合相关性, 时空联合建模方法虽然可以一定程度上弥补时空分离建模的缺点, 但是其在构建时空超图时存在表达能力不足、计算复杂度高等问题, 为此提出一种改进的窗口时空注意力网络 (window spatial-temporal attention network, W-STANet) 的时空联合建模方法. W-STANet 主要由数据嵌入层、时空相关性建模层、预测头 3 部分组成. 时空相关性建模层通过堆叠多个时空注意力块实现对交通数据时空相关性特征的学习; 同时, 通过引入局部窗口计算方式以及数据移位和交换操作, 大幅度降低了建模过程中的计算复杂度, 并实现了在时空图中局部视角和全局视角的建模. 在5个真实交通公共数据集上的实验结果表明, 相比其他时空联合建模方法有着更好的预测性能. 与其他时空分离建模方法相比, 在大规模路网的数据集上的预测性能较优.
-
全文下载排行(总排行，年度排行，各期排行)
摘要点击排行(总排行，年度排行，各期排行)
快速检索
过刊检索
全选反选导出
显示模式：
2000,9(2):38-41
摘要：
本文详细讨论了VRML技术与其他数据访问技术相结合 ,实现对数据库实时交互的技术实现方法 ,并简要阐述了相关技术规范的语法结构和技术要求。所用技术手段安全可靠 ,具有良好的实际应用表现 ,便于系统移植。
本文详细讨论了VRML技术与其他数据访问技术相结合 ,实现对数据库实时交互的技术实现方法 ,并简要阐述了相关技术规范的语法结构和技术要求。所用技术手段安全可靠 ,具有良好的实际应用表现 ,便于系统移植。
1993,2(8):41-42
摘要：
本文介绍了作者近年来应用工具软件NU清除磁盘引导区和硬盘主引导区病毒、修复引导区损坏磁盘的 经验，经实践检验，简便有效。
本文介绍了作者近年来应用工具软件NU清除磁盘引导区和硬盘主引导区病毒、修复引导区损坏磁盘的 经验，经实践检验，简便有效。
1995,4(5):2-5
摘要：
本文简要介绍了海关EDI自动化通关系统的定义概况及重要意义，对该EDI应用系统下的业务运作模式所涉及的法律问题，采用EDIFACT国际标准问题、网络与软件技术问题，以及工程管理问题进行了结合实际的分析。
本文简要介绍了海关EDI自动化通关系统的定义概况及重要意义，对该EDI应用系统下的业务运作模式所涉及的法律问题，采用EDIFACT国际标准问题、网络与软件技术问题，以及工程管理问题进行了结合实际的分析。
2016,25(8):1-7
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005283
摘要：
从2006年开始，深度神经网络在图像/语音识别、自动驾驶等大数据处理和人工智能领域中都取得了巨大成功，其中无监督学习方法作为深度神经网络中的预训练方法为深度神经网络的成功起到了非常重要的作用. 为此，对深度学习中的无监督学习方法进行了介绍和分析，主要总结了两类常用的无监督学习方法，即确定型的自编码方法和基于概率型受限玻尔兹曼机的对比散度等学习方法，并介绍了这两类方法在深度学习系统中的应用，最后对无监督学习面临的问题和挑战进行了总结和展望.
从2006年开始，深度神经网络在图像/语音识别、自动驾驶等大数据处理和人工智能领域中都取得了巨大成功，其中无监督学习方法作为深度神经网络中的预训练方法为深度神经网络的成功起到了非常重要的作用. 为此，对深度学习中的无监督学习方法进行了介绍和分析，主要总结了两类常用的无监督学习方法，即确定型的自编码方法和基于概率型受限玻尔兹曼机的对比散度等学习方法，并介绍了这两类方法在深度学习系统中的应用，最后对无监督学习面临的问题和挑战进行了总结和展望.
2008,17(5):122-126
摘要：
随着Internet的迅速发展，网络资源越来越丰富，人们如何从网络上抽取信息也变得至关重要，尤其是占网络资源80%的Deep Web信息检索更是人们应该倍加关注的难点问题。为了更好的研究Deep Web爬虫技术，本文对有关Deep Web爬虫的内容进行了全面、详细地介绍。首先对Deep Web爬虫的定义及研究目标进行了阐述，接着介绍了近年来国内外关于Deep Web爬虫的研究进展，并对其加以分析。在此基础上展望了Deep Web爬虫的研究趋势，为下一步的研究奠定了基础。
随着Internet的迅速发展，网络资源越来越丰富，人们如何从网络上抽取信息也变得至关重要，尤其是占网络资源80%的Deep Web信息检索更是人们应该倍加关注的难点问题。为了更好的研究Deep Web爬虫技术，本文对有关Deep Web爬虫的内容进行了全面、详细地介绍。首先对Deep Web爬虫的定义及研究目标进行了阐述，接着介绍了近年来国内外关于Deep Web爬虫的研究进展，并对其加以分析。在此基础上展望了Deep Web爬虫的研究趋势，为下一步的研究奠定了基础。
2011,20(11):80-85
摘要：
在研究了目前主流的视频转码方案基础上,提出了一种分布式转码系统。系统采用HDFS(HadoopDistributed File System)进行视频存储,利用MapReduce 思想和FFMPEG 进行分布式转码。详细讨论了视频分布式存储时的分段策略,以及分段大小对存取时间的影响。同时,定义了视频存储和转换的元数据格式。提出了基于MapReduce 编程框架的分布式转码方案,即Mapper 端进行转码和Reducer 端进行视频合并。实验数据显示了转码时间随视频分段大小和转码机器数量不同而变化的趋势。结
在研究了目前主流的视频转码方案基础上,提出了一种分布式转码系统。系统采用HDFS(HadoopDistributed File System)进行视频存储,利用MapReduce 思想和FFMPEG 进行分布式转码。详细讨论了视频分布式存储时的分段策略,以及分段大小对存取时间的影响。同时,定义了视频存储和转换的元数据格式。提出了基于MapReduce 编程框架的分布式转码方案,即Mapper 端进行转码和Reducer 端进行视频合并。实验数据显示了转码时间随视频分段大小和转码机器数量不同而变化的趋势。结
1999,8(7):43-46
摘要：
用较少的颜色来表示较大的色彩空间一直是人们研究的课题，本文详细讨论了半色调技术和抖动技术，并将它们扩展到实用的真彩色空间来讨论，并给出了实现的算法。
用较少的颜色来表示较大的色彩空间一直是人们研究的课题，本文详细讨论了半色调技术和抖动技术，并将它们扩展到实用的真彩色空间来讨论，并给出了实现的算法。
2022,31(5):1-20
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008463
摘要：
深度学习方法的提出使得机器学习研究领域得到了巨大突破, 但是却需要大量的人工标注数据来辅助完成. 在实际问题中, 受限于人力成本, 许多应用需要对从未见过的实例类别进行推理判断. 为此, 零样本学习(zero-shot learning, ZSL)应运而生. 图作为一种表示事物之间联系的自然数据结构, 目前在零样本学习中受到了越来越多的关注. 本文对零样本图学习方法进行了系统综述. 首先概述了零样本学习和图学习的定义, 并总结了零样本学习现有的解决方案思想. 然后依据图的不同利用方式对目前零样本图学习的方法体系进行了分类. 接下来讨论了零样本图学习所涉及到的评估准则和数据集. 最后指明了零样本图学习进一步研究中需要解决的问题以及未来可能的发展方向.
深度学习方法的提出使得机器学习研究领域得到了巨大突破, 但是却需要大量的人工标注数据来辅助完成. 在实际问题中, 受限于人力成本, 许多应用需要对从未见过的实例类别进行推理判断. 为此, 零样本学习(zero-shot learning, ZSL)应运而生. 图作为一种表示事物之间联系的自然数据结构, 目前在零样本学习中受到了越来越多的关注. 本文对零样本图学习方法进行了系统综述. 首先概述了零样本学习和图学习的定义, 并总结了零样本学习现有的解决方案思想. 然后依据图的不同利用方式对目前零样本图学习的方法体系进行了分类. 接下来讨论了零样本图学习所涉及到的评估准则和数据集. 最后指明了零样本图学习进一步研究中需要解决的问题以及未来可能的发展方向.
2012,21(3):260-264
摘要：
开放平台的核心问题是用户验证和授权问题,OAuth 是目前国际通用的授权方式,它的特点是不需要用户在第三方应用输入用户名及密码,就可以申请访问该用户的受保护资源。OAuth 最新版本是OAuth2.0,其认证与授权的流程更简单、更安全。研究了OAuth2.0 的工作原理,分析了刷新访问令牌的工作流程,并给出了OAuth2.0 服务器端的设计方案和具体的应用实例。
开放平台的核心问题是用户验证和授权问题,OAuth 是目前国际通用的授权方式,它的特点是不需要用户在第三方应用输入用户名及密码,就可以申请访问该用户的受保护资源。OAuth 最新版本是OAuth2.0,其认证与授权的流程更简单、更安全。研究了OAuth2.0 的工作原理,分析了刷新访问令牌的工作流程,并给出了OAuth2.0 服务器端的设计方案和具体的应用实例。
2007,16(9):22-25
摘要：
本文结合物流遗留系统的实际安全状态,分析了面向对象的编程思想在横切关注点和核心关注点处理上的不足,指出面向方面的编程思想解决方案对系统进行分离关注点处理的优势,并对面向方面的编程的一种具体实现AspectJ进行分析,提出了一种依据AspectJ对遗留物流系统进行IC卡安全进化的方法.
本文结合物流遗留系统的实际安全状态,分析了面向对象的编程思想在横切关注点和核心关注点处理上的不足,指出面向方面的编程思想解决方案对系统进行分离关注点处理的优势,并对面向方面的编程的一种具体实现AspectJ进行分析,提出了一种依据AspectJ对遗留物流系统进行IC卡安全进化的方法.
2011,20(7):184-187,120
摘要：
针对智能家居、环境监测等的实际要求，设计了一种远距离通讯的无线传感器节点。该系统采用集射频与控制器于一体的第二代片上系统CC2530 为核心模块，外接CC2591 射频前端功放模块；软件上基于ZigBee2006 协议栈，在ZStack 通用模块基础上实现应用层各项功能。介绍了基于ZigBee 协议构建无线数据采集网络，给出了传感器节点、协调器节点的硬件设计原理图及软件流程图。实验证明节点性能良好、通讯可靠,通讯距离较TI 第一代产品有明显增大。
针对智能家居、环境监测等的实际要求，设计了一种远距离通讯的无线传感器节点。该系统采用集射频与控制器于一体的第二代片上系统CC2530 为核心模块，外接CC2591 射频前端功放模块；软件上基于ZigBee2006 协议栈，在ZStack 通用模块基础上实现应用层各项功能。介绍了基于ZigBee 协议构建无线数据采集网络，给出了传感器节点、协调器节点的硬件设计原理图及软件流程图。实验证明节点性能良好、通讯可靠,通讯距离较TI 第一代产品有明显增大。
2002,11(10):70-73
摘要：
2019,28(6):1-12
,DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006915
摘要：
知识图谱是以图的形式表现客观世界中的概念和实体及其之间关系的知识库，是语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务的基础技术之一.目前，知识图谱的内涵还不够清晰；且因建档不全，已有知识图谱的使用率和重用率不高.为此，本文给出知识图谱的定义，辨析其与本体等相关概念的关系.本体是知识图谱的模式层和逻辑基础，知识图谱是本体的实例化；本体研究成果可以作为知识图谱研究的基础，促进知识图谱的更快发展和更广应用.本文罗列分析了国内外已有的主要通用知识图谱和行业知识图谱及其构建、存储及检索方法，以提高其使用率和重用率.最后指出知识图谱未来的研究方向.
知识图谱是以图的形式表现客观世界中的概念和实体及其之间关系的知识库，是语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务的基础技术之一.目前，知识图谱的内涵还不够清晰；且因建档不全，已有知识图谱的使用率和重用率不高.为此，本文给出知识图谱的定义，辨析其与本体等相关概念的关系.本体是知识图谱的模式层和逻辑基础，知识图谱是本体的实例化；本体研究成果可以作为知识图谱研究的基础，促进知识图谱的更快发展和更广应用.本文罗列分析了国内外已有的主要通用知识图谱和行业知识图谱及其构建、存储及检索方法，以提高其使用率和重用率.最后指出知识图谱未来的研究方向.
2004,13(10):7-9
摘要：
本文介绍了车辆监控系统的组成,研究了如何应用Rockwell GPS OEM板和WISMOQUIKQ2406B模块进行移动单元的软硬件设计,以及监控中心 GIS软件的设计.重点介绍嵌入TCP/IP协议处理的Q2406B模块如何通过AT指令接入Internet以及如何和监控中心传输TCP数据.
本文介绍了车辆监控系统的组成,研究了如何应用Rockwell GPS OEM板和WISMOQUIKQ2406B模块进行移动单元的软硬件设计,以及监控中心 GIS软件的设计.重点介绍嵌入TCP/IP协议处理的Q2406B模块如何通过AT指令接入Internet以及如何和监控中心传输TCP数据.
2008,17(1):113-116
摘要：
排序是计算机程序设计中一种重要操作，本文论述了C语言中快速排序算法的改进，即快速排序与直接插入排序算法相结合的实现过程。在C语言程序设计中，实现大量的内部排序应用时，所寻求的目的就是找到一个简单、有效、快捷的算法。本文着重阐述快速排序的改进与提高过程，从基本的性能特征到基本的算法改进，通过不断的分析，实验，最后得出最佳的改进算法。
排序是计算机程序设计中一种重要操作，本文论述了C语言中快速排序算法的改进，即快速排序与直接插入排序算法相结合的实现过程。在C语言程序设计中，实现大量的内部排序应用时，所寻求的目的就是找到一个简单、有效、快捷的算法。本文着重阐述快速排序的改进与提高过程，从基本的性能特征到基本的算法改进，通过不断的分析，实验，最后得出最佳的改进算法。
2008,17(8):87-89
摘要：
随着面向对象软件开发技术的广泛应用和软件测试自动化的要求，基于模型的软件测试逐渐得到了软件开发人员和软件测试人员的认可和接受。基于模型的软件测试是软件编码阶段的主要测试方法之一，具有测试效率高、排除逻辑复杂故障测试效果好等特点。但是误报、漏报和故障机理有待进一步研究。对主要的测试模型进行了分析和分类，同时，对故障密度等参数进行了初步的分析；最后，提出了一种基于模型的软件测试流程。
随着面向对象软件开发技术的广泛应用和软件测试自动化的要求，基于模型的软件测试逐渐得到了软件开发人员和软件测试人员的认可和接受。基于模型的软件测试是软件编码阶段的主要测试方法之一，具有测试效率高、排除逻辑复杂故障测试效果好等特点。但是误报、漏报和故障机理有待进一步研究。对主要的测试模型进行了分析和分类，同时，对故障密度等参数进行了初步的分析；最后，提出了一种基于模型的软件测试流程。
2008,17(8):2-5
摘要：
本文介绍了一个企业信息门户中单点登录系统的设计与实现。系统实现了一个基于Java EE架构的结合凭证加密和Web Services的单点登录系统，对门户用户进行统一认证和访问控制。论文详细阐述了该系统的总体结构、设计思想、工作原理和具体实现方案，目前系统已在部分省市的广电行业信息门户平台中得到了良好的应用。
本文介绍了一个企业信息门户中单点登录系统的设计与实现。系统实现了一个基于Java EE架构的结合凭证加密和Web Services的单点登录系统，对门户用户进行统一认证和访问控制。论文详细阐述了该系统的总体结构、设计思想、工作原理和具体实现方案，目前系统已在部分省市的广电行业信息门户平台中得到了良好的应用。
2004,13(8):58-59
摘要：
本文介绍了Visual C++6.0在对话框的多个文本框之间,通过回车键转移焦点的几种方法,并提出了一个改进方法.
本文介绍了Visual C++6.0在对话框的多个文本框之间,通过回车键转移焦点的几种方法,并提出了一个改进方法.
2009,18(5):182-185
摘要：
DICOM 是医学图像存储和传输的国际标准，DCMTK 是免费开源的针对DICOM 标准的开发包。解读DICOM 文件格式并解决DICOM 医学图像显示问题是医学图像处理的基础，对医学影像技术的研究具有重要意义。解读了DICOM 文件格式并介绍了调窗处理的原理，利用VC++和DCMTK 实现医学图像显示和调窗功能。
DICOM 是医学图像存储和传输的国际标准，DCMTK 是免费开源的针对DICOM 标准的开发包。解读DICOM 文件格式并解决DICOM 医学图像显示问题是医学图像处理的基础，对医学影像技术的研究具有重要意义。解读了DICOM 文件格式并介绍了调窗处理的原理，利用VC++和DCMTK 实现医学图像显示和调窗功能。
-
全文下载排行(总排行，年度排行，各期排行)
摘要点击排行(总排行，年度排行，各期排行)
快速检索
过刊检索
全选反选导出
显示模式：
2007,16(10):48-51
摘要：
论文对HDF数据格式和函数库进行研究,重点以栅格图像为例,详细论述如何利用VC++.net和VC#.net对光栅数据进行读取与处理,然后根据所得到的象素矩阵用描点法显示图像.论文是以国家气象中心开发Micaps3.0(气象信息综合分析处理系统)的课题研究为背景的.
论文对HDF数据格式和函数库进行研究,重点以栅格图像为例,详细论述如何利用VC++.net和VC#.net对光栅数据进行读取与处理,然后根据所得到的象素矩阵用描点法显示图像.论文是以国家气象中心开发Micaps3.0(气象信息综合分析处理系统)的课题研究为背景的.
2002,11(12):67-68
摘要：
本文介绍非实时操作系统Windows 2000下,利用VisualC++6.0开发实时数据采集的方法.所用到的数据采集卡是研华的PCL-818L.借助数据采集卡PCL-818L的DLLs中的API函数,提出三种实现高速实时数据采集的方法及优缺点.
本文介绍非实时操作系统Windows 2000下,利用VisualC++6.0开发实时数据采集的方法.所用到的数据采集卡是研华的PCL-818L.借助数据采集卡PCL-818L的DLLs中的API函数,提出三种实现高速实时数据采集的方法及优缺点.
2008,17(1):113-116
摘要：
排序是计算机程序设计中一种重要操作，本文论述了C语言中快速排序算法的改进，即快速排序与直接插入排序算法相结合的实现过程。在C语言程序设计中，实现大量的内部排序应用时，所寻求的目的就是找到一个简单、有效、快捷的算法。本文着重阐述快速排序的改进与提高过程，从基本的性能特征到基本的算法改进，通过不断的分析，实验，最后得出最佳的改进算法。
排序是计算机程序设计中一种重要操作，本文论述了C语言中快速排序算法的改进，即快速排序与直接插入排序算法相结合的实现过程。在C语言程序设计中，实现大量的内部排序应用时，所寻求的目的就是找到一个简单、有效、快捷的算法。本文着重阐述快速排序的改进与提高过程，从基本的性能特征到基本的算法改进，通过不断的分析，实验，最后得出最佳的改进算法。
2008,17(5):122-126
摘要：
随着Internet的迅速发展，网络资源越来越丰富，人们如何从网络上抽取信息也变得至关重要，尤其是占网络资源80%的Deep Web信息检索更是人们应该倍加关注的难点问题。为了更好的研究Deep Web爬虫技术，本文对有关Deep Web爬虫的内容进行了全面、详细地介绍。首先对Deep Web爬虫的定义及研究目标进行了阐述，接着介绍了近年来国内外关于Deep Web爬虫的研究进展，并对其加以分析。在此基础上展望了Deep Web爬虫的研究趋势，为下一步的研究奠定了基础。
随着Internet的迅速发展，网络资源越来越丰富，人们如何从网络上抽取信息也变得至关重要，尤其是占网络资源80%的Deep Web信息检索更是人们应该倍加关注的难点问题。为了更好的研究Deep Web爬虫技术，本文对有关Deep Web爬虫的内容进行了全面、详细地介绍。首先对Deep Web爬虫的定义及研究目标进行了阐述，接着介绍了近年来国内外关于Deep Web爬虫的研究进展，并对其加以分析。在此基础上展望了Deep Web爬虫的研究趋势，为下一步的研究奠定了基础。
2025,34(1):1-10, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009782
摘要：
2025,34(1):26-36, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009733
摘要：
2025,34(1):11-25, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009709
摘要：
2024,33(12):1-15, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009708
摘要：
2024,33(11):38-47, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009702
摘要：
2024,33(10):26-36, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009646
摘要：
2024,33(6):16-27, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009559
摘要：
2024,33(6):1-15, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009531
摘要：
2024,33(4):50-59, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009486
摘要：
2024,33(4):26-38, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009466
摘要：
2024,33(3):1-11, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009433
摘要：
2024,33(3):12-23, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009421
摘要：
2024,33(1):37-48, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009377
摘要：
2024,33(1):22-36, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009369
摘要：
2023,32(12):32-42, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009356
摘要：
2023,32(11):36-47, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009269
摘要：
2023,32(9):1-18, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009226
摘要：
2023,32(8):1-18, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009208
摘要：
2023,32(4):1-15, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009038
摘要：
2023,32(4):16-41, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009037
摘要：
2023,32(3):25-47, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008980
摘要：
2023,32(3):1-14, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008976
摘要：
2023,32(2):1-12, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008743
摘要：
2023,32(1):12-28, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008914
摘要：
2023,32(1):29-40, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008909
摘要：
2023,32(1):1-11, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008848
摘要：
2023,32(1):41-49, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008805
摘要：
2022,31(12):20-28, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008838
摘要：
2022,31(12):1-9, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008825
摘要：
2022,31(11):49-59, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008847
摘要：
2022,31(11):31-48, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008811
摘要：
2022,31(10):44-50, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008776
摘要：
2022,31(10):25-35, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008734
摘要：
2022,31(10):36-43, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008711
摘要：
2022,31(9):57-69, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008661
摘要：
2022,31(8):1-16, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008713
摘要：
2022,31(7):12-22, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008641
摘要：
2022,31(7):35-45, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008595
摘要：
2022,31(7):46-54, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008590
摘要：
2022,31(7):23-34, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008566
摘要：
2022,31(7):1-11, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008545
摘要：
2022,31(5):40-51, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008476
摘要：
2022,31(5):1-20, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008463
摘要：
2022,31(5):21-29, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008426
摘要：
2022,31(4):14-32, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008419
摘要：
2022,31(4):1-13, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008418
摘要：
2022,31(4):47-58, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008403
摘要：
2022,31(3):1-8, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008415
摘要：
2022,31(3):48-55, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008377
摘要：
2022,31(2):13-21, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008319
摘要：
2022,31(2):1-12, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008303
摘要：
2022,31(1):1-10, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008323
摘要：
2021,30(12):28-36, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008289
摘要：
2021,30(12):10-17, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008252
摘要：
2021,30(12):1-9, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008245
摘要：
2021,30(10):21-30, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008137
摘要：
2021,30(9):12-23, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008086
摘要：
2021,30(9):24-40, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008079
摘要：
2021,30(9):41-52, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008078
摘要：
2021,30(8):14-21, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008003
摘要：
2021,30(7):13-21, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007992
摘要：
2021,30(7):1-12, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007973
摘要：
2021,30(6):18-27, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007956
摘要：
2021,30(5):21-30, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007916
摘要：
2021,30(3):1-13, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007839
摘要：
2021,30(1):10-18, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007776
摘要：
2020,29(12):13-25, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007701
摘要：
2020,29(11):29-39, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007705
摘要：
2020,29(9):16-25, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007632
摘要：
2020,29(9):26-31, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007617
摘要：
2020,29(9):1-15, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007489
摘要：
2020,29(8):1-8, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007478
摘要：
2020,29(6):56-63, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007460
摘要：
2020,29(6):1-12, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007431
摘要：
2020,29(6):13-21, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007430
摘要：
2020,29(3):29-38, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007315
摘要：
2020,29(3):1-10, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007301
摘要：
2020,29(3):11-19, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007261
摘要：
2020,29(2):1-8, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007275
摘要：
2020,29(2):9-27, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007262
摘要：
2020,29(1):14-21, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007243
摘要：
2020,29(1):22-28, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007237
摘要：
2019,28(12):1-8, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007195
摘要：
2019,28(11):1-9, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007156
摘要：
2019,28(9):1-8, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007037
摘要：
2019,28(7):1-8, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006988
摘要：
2019,28(6):1-12, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006915
摘要：
2019,28(4):205-211, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006739
摘要：
2019,28(3):1-9, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006812
摘要：
2019,28(3):10-17, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006806
摘要：
2019,28(1):1-9, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006720
摘要：
2019,28(1):10-16, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006707
摘要：
2018,27(10):39-45, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006591
摘要：
2018,27(10):33-38, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006560
摘要：
2018,27(9):47-51, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006542
摘要：
2018,27(8):10-18, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006456
摘要：
2018,27(7):1-10, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006451
摘要：
2018,27(5):1-9, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006336
摘要：
2018,27(4):1-9, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006273
摘要：
2018,27(1):1-9, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006169
摘要：
2017,26(12):32-36, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006129
摘要：
2017,26(12):25-31, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006096
摘要：
2017,26(6):36-39, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005807
摘要：
2017,26(4):1-8, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005773
摘要：
2017,26(2):30-36, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005626
摘要：
2016,25(9):17-26, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005354
摘要：
2016,25(9):10-16, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005330
摘要：
2016,25(8):1-7, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005283
摘要：
2016,25(6):9-16, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005173
摘要：
2016,25(6):1-8, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005206
摘要：
摘要：
摘要：
摘要：
摘要：
摘要：
摘要：
摘要：
摘要：
您是第位访问者
版权所有：中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址：北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码：100190
电话：010-62661041 传真： Email：csa (a) iscas.ac.cn
技术支持：北京勤云科技发展有限公司
版权所有：中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址：北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码：100190
电话：010-62661041 传真： Email：csa (a) iscas.ac.cn
技术支持：北京勤云科技发展有限公司
