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【杂志简介】
《小型微型计算机系统》创刊于一九八O年，系中国计算机学会会刊之一，由中国科学院沈阳计算技术研究所主办，是国内外公开发行的计算机类学术性刊物。
本刊在国内入选为：《中文核心期刊》、《中国科技论文统计源期刊》、被《中国科技论文与引文数据库》、《中国学术期刊文摘》、《中国期刊全文数据库》、《中国科技期刊精品数据库》以及《万方数据网》等收录，在 1996 年获中国科学院优秀期刊三等奖。 本刊被英国《 INSPEC 》、俄罗斯《文摘杂志》和美国《剑桥科学文摘》、日本《科技文献社数据库》收录。
本杂志刊登文章的内容涵盖计算技术的各个领域(计算数学除外)。包括计算机科学理论、体系结构、计算机软件、数据库、网络与通讯、人工智能、多媒体、计算机图形与图像、算法理论研究等各方面的学术论文。
【影响因子】
国家新闻出版总署收录
【获奖情况】
中国自然科学核心期刊
中国科学引文数据库来源期刊
中科院优秀科技期刊三等奖(96)
【栏目设置】
主要栏目：计算机网络信息安全、算法理论、人工智能分布式计算、计算机图形与图像、计算机应用等。
小型微型计算机系统最新期刊目录
实现图像描述的超关系知识图谱的实体关系推理模型————作者：袁健;李蓉;胡子豪;
摘要：针对视障人士在日常生活中面临的图像识别困难，研究通过计算机视觉的图像描述技术来改善其生活很有实用价值。现有图像描述方法具有实体关系描述不全面及关系推理不准确的局限性，论文构建了一种新颖的三层超关系知识图谱TH-KG，该图谱通过分层结构，系统地呈现了实体的多维属性与复杂的多元关系，为图像内容的深度理解提供了丰富的语义基础。在此基础上，本文设计了实现超关系知识图谱的实体关系推理模型，其中，提出了一种分...
结合关键字提取和图对比学习的文档版面分析————作者：马晓松;刘杰;李晓辉;郭颖;
摘要：文档版面分析是信息检索和文档理解领域的重要任务和必要前提。传统的文档版面分析方法往往忽略了文本内容与结构之间的深度关联。本文提出了基于图神经网络结合大语言模型和图对比学习的方法，以提高文档版面分析的精确度。首先，通过大语言模型自动提取关键字并融合到图节点中，增强了图神经网络对文档内容与结构的理解。其次，采用图对比学习，通过视图间对比损失优化节点表示，使模型更有效地区分文档布局模式。实验结果表明，在...
基于同态映射的密文计算完整性验证方法————作者：刘泽梅;吴黎兵;霍丽娟;冯佳琪;李春朔;刘芹;
摘要：云计算推动了外包计算发展，使得客户端能将数据存储并委托给云服务器进行计算，但会引发隐私泄露与计算结果错误等隐患。现方案用同态加密保护隐私、可验证计算验证结果，但同时使用两者会出现计算与验证空间不适配及验证低效等问题。针对上述问题，本文提出一种基于同态映射的密文计算完整性验证方案——MRinocchio，设计了一种基于同态映射的密文压缩方法，利用同态映射将密文从高维空间映射到低维空间，提高了验证算法...
利用序列编码及稀疏学习的药物-miRNA关联预测————作者：任鹏飞;柳迪;滕志霞;
摘要：微小RNA（miRNA）在许多人类复杂疾病的发生和发展中起着重要的作用，并被广泛认为是未来治疗疾病的有效药物靶点。然而，现有计算模型主要以基于生物学信息的药物(miRNA)间相似度进行学习，缺少其对应的序列特征；此外，目前的miRNA 与药物的关联数据存在显著的稀疏性和噪声问题，进一步限制了预测模型的性能。针对上述问题，本文提出了一种基于序列特征编码和稀疏学习的药物-miRNA 关联预测模型SES...
ERA-Unet：一种芯片引线键合多特征提取算法————作者：张小国;丁丁;王士强;刘亚飞;
摘要：芯片引线键合X射线图像中引线、焊球和晶粒特征灰度差异小，阈值分割和边缘检测等传统图像处理方法鲁棒性差且操作复杂。目前，已有较多基于深度学习的语义分割方法，但在多类别、小目标和多尺度分割性能方面仍存在挑战和局限，且对高分辨率X射线芯片图像而言，这些网络的模型复杂度较高。针对上述问题，提出了基于U-Net改进的芯片引线键合多特征提取网络（ERA-UNet）算法，首先引入平滑卷积预下采样模块以减少GPU...
微型四旋翼无人机抗扰动高机动飞行控制:理论和实验验证————作者：韦振鸿;季云峰;任善俊;王刚;王朝立;
摘要：微型四旋翼无人机在执行高机动飞行时，产生的复杂高速气流导致旋翼气动力不稳定，引发无人机角速度的震荡，进而影响其飞行稳定性。为解决这一问题，本文分析了由螺旋桨气动系数和扭矩延迟对无人机动力学的影响，提出了一种新的基于非线性扩张状态观测器的抗扰动控制策略。该方法将无人机在高机动飞行时受到的系统扰动视为总扰动，通过扩张状态观测器对其进行估计，并设计控制器对其进行补偿。理论分析和对比实验结果表明，所提出控...
领域知识驱动结合深度学习的调制识别方法————作者：刘高辉;张宇;
摘要：针对数据驱动深度学习调制识别中的数据冗余及低信噪比下训练性能欠佳的问题，提出了一种基于领域知识驱动的双流网络模型，并引入了自适应注意力机制。首先，利用通信信号领域知识和主分量分析算法提取信号关键动态特性，并初始化卷积神经网络，提高训练效率；其次，将信号的I/Q数据送入初始化后的卷积神经网络提取信号时域特征；同时，对具有噪声抑制特性的双谱数据进行对角切片处理，送入结合软阈值降噪算法的深度残差收缩网络...
理想格上的动态前向安全群签名方案研究————作者：王璐;朱晓军;王龙;杨倩倩;
摘要：针对现有的基于格的群签名方案的研究中存在的计算和存储开销大、成员加入与撤销不灵活和密钥暴露后安全性难保证等问题，提出了一种理想格上的动态前向安全群签名方案。首先，理想格的应用能够有效降低签名的计算和存储开销；其次，Ducas-Micciancio签名方案和VLR机制相结合能够实现方案的完全动态性，支持成员灵活加入和撤销，其中针对VLR机制的存在的匿名性问题，利用PKE设置额外密钥对能够实现方案的完...
比特币交易资金合法性证明的隐私池方案————作者：叶丹莲;钟智龙耀;谭良;
摘要：比特币作为点对点数字加密货币，凭借高度匿名性和去中心化特性，广泛应用于全球各领域。然而，由于缺少对交易资金的合法性验证，不法分子常将比特币用于洗钱、非法融资等活动。为此，本文提出基于隐私池的比特币资金合法性验证方案——YT-Bit，以防范非法活动并增强隐私保护。YT-Bit方案在比特币系统中引入用户交易行为评分系统，根据评分通过Merkle树构建合法资金关联集。在交易中附带关联集的Merkle根作...
多样性引导的深度神经网络测试用例生成方法————作者：苏祥;杨志斌;周勇;张海;
摘要：基于覆盖引导的模糊测试 (Coverage-Guided Fuzzing， CGF) 广泛应用于深度神经网络 (DNN) 测试，通过生成覆盖率高的衍生测试样本以提升模型的测试充分性。已有CGF方法侧重覆盖率和对抗成功率，较少考虑样本的多样性和模型鲁棒性提升。本文提出了一种基于多样性引导的深度神经网络测试用例生成方法DeepGA，旨在有限时间内生成多样化的测试用例，并评估和提升模型的鲁棒性。该方法从...
类簇分布引导的标签噪声检测与清洗————作者：姜高霞;张妮;王文剑;
摘要：标签噪声通常会误导分类器训练并对分类性能产生负面影响。利用聚类技术可以实现类簇分布引导的标签噪声辅助检测，但存在特征语义和标签语义不一致的问题，导致噪声识别过于敏感。为了充分挖掘数据分布信息以提升噪声检测准确度，本文提出一种类簇分布引导的噪声检测与清洗方法(Cluster distribution-guided label noise detection and cleaning， CDGDC)。...
自适应动态选择尺度的ViT后训练量化模型研究————作者：裴颂文;彭宇昂;刘方鑫;陈铭松;张波;
摘要：后训练量化方法无需重新训练神经网络，且对数据集的依赖性小，是一种轻量且实用的模型压缩技术。然而，现有的量化范式未能有效地拟合post-Softmax激活的分布特性，并且在重新参数化post-LayerNorm激活后，精度不可避免地出现下降。因此，本文提出了一种自适应动态选择量化尺度的变换器后训练量化框架DAQ-ViT。DAQ-ViT首先提出了一种基于偏度度量的缩放因子分布选择器，解决了post-L...
距离图辅助的蛋白质复合物多种群组装方法————作者：宋自超;崔新月;张贵军;
摘要：自然界中许多蛋白质通过形成复合物来发挥其生物功能，解析这些蛋白质的结构对于理解其功能和相互作用、揭示分子机制极其重要.随着深度学习的发展，蛋白质单体结构预测获得了显著进展，但复合物结构预测依然面临诸多挑战.本文提出了一种基于距离图辅助多种群协同进化的复合物组装方法C-DeepAssembly.首先，运行AlphaFold-Multimer和DeepAssembly，并通过其预测结构提取距离图.随后...
基于特征聚合的轻量化机械通气人机异步检测算法————作者：陈鼎夫;邓子亨;邓庆绪;
摘要：当患者呼吸频率与呼吸机设定不一致，就会出现人机异步，这可能会造成严重的预后问题，因此有必要开发一种可靠的自动识别算法。目前诸多算法受困于小数据集，识别效率低，且参数量庞大，难以在边缘端进行部署。本文提出一种基于特征聚合的多尺度轻量级人机异步识别算法。该算法采用轻量级并行架构，结合卷积与注意力机制的优点，在提取波形图像局部信息的同时，动态学习全局依赖关系。同时，本算法采用相对位置编码以构建空间关联，...
一种基于智能体的G代码生成问答系统设计与实现————作者：郜宇博;何平;周正;迟连攀;陈伟强;于东;
摘要：智能制造与工业自动化的发展使数控加工技术成为现代制造业的关键。G代码作为数控机床的重要指令语言，其生成质量直接影响加工精度、生产效率和制造水平。然而，传统G代码依赖人工编写，效率低下且易出错。为此，本文提出了一种基于智能体的G代码生成系统。系统通过自然语言处理解析用户需求，自动生成精准的G代码。同时，采用领域数据校正方法，有效解决了相似词语识别错误问题。此外，设计了CMT-BERT模型，优化任务识...
面向小程序模板的漏洞挖掘方法研究————作者：杨雲腾;史一哲;杨哲慜;
摘要：小程序模板在开发过程中被广泛使用，但其固有的安全漏洞导致大量模板小程序面临安全风险。由于小程序模板代码闭源且使用情况不透明，现有方法难以对小程序模板固有漏洞以及衍生的小程序漏洞进行挖掘。为此，本文提出了一种面向小程序模板的融合多阶段聚类分析和模板行为分析的漏洞挖掘方法。该方法通过提取代码特征汇总相同模板开发的小程序，采用基于图匹配的启发式方法来识别相似的程序行为，即模板行为，以此构建小程序模板过程...
UGA-SR: 融合U-Net与GAN的加速度计语音恢复模型————作者：沈澍;陈林浩;袁晓博;
摘要：本文提出了一种基于安卓设备内置加速度传感器的语音恢复模型UGA-SR，展示了利用加速度传感器进行语音恢复的可行性。该模型结合生成对抗网络和改进的U-Net架构，引入多尺度卷积的空间注意力模块，优化特征提取和信号重构，将预处理的加速度信号转换为梅尔频谱图，以生成高质量语音信号。在自制六位数字验证码数据集和公开开放词汇数据集的实验中，UGA-SR在限定词汇任务中的语音恢复清晰度指标达到0.731，能够...
基于增强现实的设备状态识别方法————作者：苏谟;赵家绪;郭向坤;刘猛;
摘要：本文提出了一种基于增强现实的设备状态识别方法，在设备状态识别阶段采用Hough圆检测算法进行设备指示灯识别定位，并采用HSV颜色检测技术对所定位的设备指示灯进行状态识别，通过引入形态学膨胀和腐蚀操作，有效消除了标注信息对设备指示灯识别定位的干扰，提高了设备指示灯识别定位的准确性。采用OpenCV与AR相结合，提出了一套图像类型转换方法，以增强现实技术为核心，构建了AR+Hough+HSV的设备状态...
时序向量引导的多特征融合驾驶员疲劳检测方法————作者：裴颂文;谢影;张慧辰;
摘要：疲劳驾驶检测是降低交通事故发生率，提高驾驶安全的关键技术。现有技术主要依赖提取驾驶员面部特征判断疲劳状态。由于光照条件、拍摄角度等复杂的交通场景带来的各类干扰信息，使得驾驶疲劳状态难以准确检测。因此，本文提出了一种时序向量引导的多特征融合驾驶员疲劳视频检测方法。首先，通过局部图像及节点图特征提取模块分别提取对应分支的疲劳特征块，减少低质图像区域对整体检测的负面影响；其次，通过关键点间的变化向量构建...
基于毫米波感知的皮革瑕疵分类方法————作者：张健;关灏文;
摘要：皮革瑕疵分类是确保皮革产品质量的关键环节。传统的人工检测和图像处理方法受限于光照等环境因素，难以满足高效检测需求。近年来，深度学习特别是卷积神经网络（CNN）的应用提高了瑕疵检测的准确性和效率，但仍受到环境影响。毫米波雷达技术作为一种新兴的无损检测方法，因其强穿透性和不受光照等因素影响的特性而逐渐受到关注。文中提出了一种结合毫米波雷达与改进Vision Transformer模型的皮革瑕疵分类方法...
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