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【杂志简介】
《计算机研究与发展》办刊宗旨： 报道我国计算机领域最高水平的学术论文和最新科研成果。
发展历史： 《计算机研究与发展》是中国科学院计算技术研究所和中国计算机学会联合主办的学术性期刊，科学出版社出版，国内外公开发行。她诞生于我国计算机事业的初创时期(1958年)，是我国第一个计算机刊物，它是随着中国计算机事业的发展而成长起来的。四十多年来，该刊始终结合我国计算机事业不同时期的重点和需要，有计划、有组织地进行选题，刊登了大量国内最新科研成果和国家重点支持的研究项目的论文，对我国计算机科学技术的发展和高技术领域人才的培养发挥了巨大的作用。目前她是中国计算机类最有影响的学术期刊之一。
地位及水平： 多年来，该刊一直被评为我国计算机类核心期刊，是国务院学位办指定的评估学位与研究生教育的“中文重要期刊”;已被多个国际著名的检索系统收录，如美国《工程索引》(Ei)、日本《科学文献速报》、俄罗斯《文摘杂志》等;其影响因子和总被引频次在同类学术期刊中名列前茅;连年被评为“百种中国杰出学术期刊”。
读者对象： 具有大学本科以上学历的各行业、各部门从事计算机研究与开发的研究人员、工程技术人员、各大院校计算机专业及其他相关专业的师生和研究生。
【影响因子】
国家新闻出版总署收录
【获奖情况】
2001-2007百种中国杰出学术期刊
2008中国精品科技期刊
2000年获中科院优秀期刊二等奖
中国期刊方阵“双效”期刊
国外数据库收录
俄罗斯文摘杂志
【栏目设置】
刊登内容：计算机科学技术领域高水平的学术论文、最新科研成果和重大应用成果。刊登内容：述评、计算机基础理论、软件技术、信息安全、计算机网络、图形图象、体系结构、人工智能、计算机应用、数据库技术、存储技术及计算机相关领域。
计算机研究与发展最新期刊目录
前言————作者：舒继武;王意洁;
摘要：<正>近年来，随着科技和生产力的飞速更新，AI大模型迈入规模应用的新阶段，人工智能成为助推科技高质量发展、赋能千行百业的重要推手.数据作为核心生产要素，已逐渐成为国家重要战略资源.存储作为承载数据的重要载体，已成为释放数据价值的重要基石，数据潜能的有效激发取决于数据的高效分析处理.那么，大模型及其应用的出现给传统的存储管理带来哪些新的挑战？大模型是否会完全取代传统机器学习模型，并在数据分析处理中取...
大语言模型推理中的存储优化技术综述————作者：葛旭冉;欧洋;王博;赵宇;吴利舟;王子聪;陈志广;肖侬;
摘要：近年来，大语言模型在多个领域展现出卓越的性能，显著改变了人类的生活方式.然而，随着模型规模的不断增长和用户对长上下文推理需求的增加，大语言模型推理系统在存储方面面临诸多问题.首先，庞大的模型参数和键值缓存导致GPU显存资源不足；其次，分布式大语言模型推理系统难以充分利用GPU集群的存储资源，存在资源过度配置和存储容错的问题.因此，从显存优化、异构存储和分布式存储3方面入手，归纳总结了现有研究在解决...
大语言模型对抗性攻击与防御综述————作者：台建玮;杨双宁;王佳佳;李亚凯;刘奇旭;贾晓启;
摘要：随着自然语言处理与深度学习技术的快速发展，大语言模型在文本处理、语言理解、图像生成和代码审计等领域中的应用不断深入，成为了当前学术界与工业界共同关注的研究热点.然而，攻击者可以通过对抗性攻击手段引导大语言模型输出错误的、不合伦理的或虚假的内容，使得大语言模型面临的安全威胁日益严峻.对近年来针对大语言模型的对抗性攻击方法和防御策略进行总结，详细梳理了相关研究的基本原理、实施方法与研究结论.在此基础上...
ScaleFS：面向大语言模型的高性能可扩展元数据设计————作者：尚碧筠;韩银俊;肖蓉;陈正华;屠要峰;董振江;
摘要：近年来，以Chat GPT为代表的大语言模型（large language model,LLM）技术发展迅速.随着模型参数规模的持续增长，构建和应用大模型对数据存储规模和存储访问效率提出了更高要求，这对传统存储系统带来了严峻挑战.首先分析了大模型在数据准备、模型训练和推理阶段的存储访问特征，深入探讨了传统存储系统在大模型场景下面临的主要问题和瓶颈.针对这些挑战，提出并实现了一种高性能、可扩展的分布...
面向SCSI子系统的用户空间存储架构设计————作者：郝栋栋;高聪明;舒继武;
摘要：近年来存储行业经历了巨大的变革，以固态硬盘（solid state drive, SSD）为代表的半导体存储设备迅猛发展，在性能上显著超越了通过磁头移动寻址的机械硬盘（hard disk drive, HDD）.目前支持SSD的2种协议主要包括非易失性内存主机控制器接口规范（nonvolatile memory express, NVMe）协议与串行SCSI(serial attached sma...
时序图流上的快速子图近似计数算法————作者：王晶晶;王延昊;姜文君;曾一夫;祝团飞;
摘要：图数据中包含丰富的时间信息，其拓扑结构随时间动态演变，通常建模为时序图流.时序图流由一组节点和一系列带时间戳的有向边组成，节点、时序边随时间动态增加.其中时序子图是由传统子图模式推广而来，不仅考虑拓扑结构，同时将时序边的顺序和持续时间纳入考量.在时序图流中计算时序子图的出现次数是时序图研究中的一个基础问题.然而，传统流式子图计数方法不支持时序匹配，仅适用于不包含时间信息的简单无向图或有向图；并且，...
《计算机研究与发展》2023年论文高被引TOP10
摘要：<正>~
面向低磨损存内计算的多状态逻辑门综合————作者：赵安宁;许诺;刘康;罗莉;潘炳征;薄子怡;谭承浩;
摘要：通过融合布尔逻辑和非易失存储的功能，忆阻状态逻辑电路可以消除计算过程中的数据移动，实现在存储器中计算，打破传统冯·诺依曼计算系统的“存储墙”和“能耗墙”.近年来，通过构建条件转变到数学逻辑关系之间的映射，已经有一系列存内状态逻辑门被提出，功能覆盖IMP,NAND,NOR,NIMP等多个逻辑运算.然而，复杂计算过程到存内状态逻辑实现的自动化综合映射方法仍处于萌芽阶段，特别是缺少针对器件磨损的探讨，限...
大语言模型和知识图谱协同的跨域异质数据查询框架————作者：吴文隆;尹海莲;王宁;徐梦飞;赵鑫喆;殷崭祚;刘元睿;王昊奋;丁岩;李博涵;
摘要：大语言模型（large language model,LLM）技术热潮对数据质量的要求提升到了一个新的高度.在现实场景中，数据通常来源不同且高度相关.但由于数据隐私安全问题，跨域异质数据往往不允许集中共享，难以被LLM高效利用.鉴于此，提出了一种LLM和知识图谱（knowledge graph,KG）协同的跨域异质数据查询框架，在LLM+KG的范式下给出跨域异质数据查询的一个治理方案.为确保LLM...
基于语义图学习的恶意域名检测技术————作者：付豪;龙春;宫良一;魏金侠;黄潘;林延中;孙德刚;
摘要：恶意域名检测是网络入侵检测系统中重要的组成部分，能够通过域名请求快速发现网络攻击.基于机器学习的恶意域名检测能够克服黑名单机制缺陷，提升对恶意域名的识别精度，然而由于域名构造差异性大，实际环境域名复杂多变，应用过程中检测效率低、鲁棒性差.为此，提出一种基于域名语义图学习的恶意域名检测技术，利用语义图关联分析来实现高效的恶意域名检测.具体而言，首先收集了中国科技网12个月的域名请求数据，共33.3亿...
注意力增强的语义融合知识图谱表示学习框架————作者：郭文斌;王鑫;李钊;陈子睿;赵军;冯锋;杜方;
摘要：当前知识图谱通常存在不完整性的挑战，可以通过链接预测任务对缺失信息进行补全来缓解这一问题.然而，大部分知识图谱补全方法过度关注对嵌入特征的提取，没有充分考虑预测节点邻域信息、全局特征信息和方向特征信息中所包含的复杂语义，难以准确预测出缺失的信息.提出一种通用的表示学习语义增强框架ASFR，利用注意力机制提取知识图谱局部关联信息、知识图谱结构特征，结合位置信息对现有的知识图谱表示学习模型进行增强.将...
一种基于带权有向图的印刷电路板群组布线算法————作者：邓新国;张鑫泓;陈家瑞;刘清海;陈传东;
摘要：布线是印刷电路板设计中的重要一环.现有的印刷电路板设计多依赖于电子设计自动化工具的处理，而传统的自动布线研究多聚焦于总线布线，没有将布线时确定的群组作为研究对象.由于未经总线分组，可能存在群组中线网较多的情况，这将导致群组所占据的线宽与线间距比原先总线布线中各总线组分别占据的线宽与线间距更大，从而给实际布线带来了新的挑战.为此，提出一种基于带权有向图的群组布线算法.首先构建仅含有合并边以及它们之间...
一种带缓冲区的分布式流式图划分算法————作者：史惠康;王泽胜;胡克坤;董刚;赵有健;
摘要：图划分是大图并行处理关键技术之一.现有图划分算法存在划分质量和效率难以平衡的问题，主要体现在离线划分算法划分质量高但耗时长；在线（也称流式）划分算法相对高效但划分质量不理想.为此，提出一种带缓冲区的分布式流式划分算法.它采用多加载器-多划分器架构，多个加载器并行读取图数据，提高图数据加载效率；每个划分器维护一个缓冲区，缓存相应加载器发来的图顶点，并按顶点度数高度排序，为划分器提供更多决策依据.划分...
基于滑动窗口策略的大语言模型检索增强生成系统————作者：毕枫林;张豈明;张嘉睿;王衍童;陈阳;张琰彬;王伟;周烜;
摘要：提出了一种基于滑动窗口策略的检索增强生成系统，旨在提升大语言模型（large language models，LLMs）输出的事实准确性和可靠性.该系统通过在索引阶段应用滑动窗口机制，有效解决了传统固定大小上下文窗口和静态检索方法的局限性.研究提出3种具体的滑动窗口策略以有效处理和分割文本，包括：固定窗口大小和固定步长分割（fixed window size and fixed step leng...
数据治理中的隐私审计研究————作者：许婧楠;王雷霞;孟小峰;
摘要：隐私审计是数据治理中的关键问题，旨在判断数据的隐私是否得到了有效保护.通常，学者们通过对数据添加噪声或扰动实现差分隐私，从而保护个人隐私.特别在机器学习场景下，出现越来越多的差分隐私算法， 并且这些算法均声称自己可以达到较为严格的隐私保护水平.然而，即使这些算法在发布之前会经过严格的数学证明，其实际应用中的隐私保护程度亦难以确定.鉴于差分隐私理论本身的复杂性，隐私算法中证明的错误和编程实现的错误时...
PetS: 针对参数高效Transformer模型的可扩展推理服务系统————作者：魏学超;周哲;徐盈辉;张洁靖;谢源;孙广宇;
摘要：在多任务推理服务场景下使用基于预训练-微调范式的Transformer模型存在很多困难：服务端必须维护每个下游任务的完整模型副本，从而造成很大的存储和显存开销.最近逐渐兴起的参数高效Transformer(PETs)算法在不同的下游任务之间共享预训练模型，仅微调一小部分任务特定的模型参数，从而减少存储的开销.然而，现有的后端服务系统既没有灵活的PET任务管理机制，也不能有效地跨任务进行输入的批量处...
基于区块链索引的可验证布尔搜索加密方案————作者：李宇溪;陈晶晶;周福才;徐剑;纪东;
摘要：针对现有可搜索加密方法中搜索表达能力不足以及验证机制不完善的问题，提出了一种基于区块链索引的可验证布尔搜索加密方案（verifiable boolean searchable encryption based on blockchain index，VBSE-BI）.该方案首先构建了支持可验证布尔搜索的安全模型，并在此基础上设计了一种基于区块链存储结构的增量型安全索引构造方法，在实现高效搜索的同时...
大语言模型安全与隐私风险综述————作者：姜毅;杨勇;印佳丽;刘小垒;李吉亮;王伟;田有亮;巫英才;纪守领;
摘要：近年来，大语言模型（large language model，LLM）作为深度学习网络技术的关键分支，在自然语言处理（natural language processing，NLP）领域取得了一系列突破性成就，并被广泛采用.然而，在其包括预训练、微调和实际部署在内的完整生命周期中，多种安全威胁和隐私泄露的风险相继被发现，引起了学术和工业界越来越多的关注.首先以LLM发展过程中出现的预训练-微调范式...
基于元优化特征解耦的多模态跨域情感分析算法————作者：贾熹滨;李宸;王珞;张沐晨;刘潇健;张旸旸;温家凯;
摘要：多模态情感分析旨在利用多模态点评等数据识别用户情感倾向．为实现存在域偏移的跨域应用，常用无监督领域自适应方法．然而，该类方法着重于领域不变特征提取，忽略了目标领域特定特征的重要作用．为此，提出基于元优化的领域不变及领域特定特征解耦网络．首先，通过嵌入情感适配器对预训练大模型微调，建立图文融合情感特征编码器．进而，构建基于因子分解的特征解耦模块，分别利用领域对抗及领域分类、协同独立性约束，实现知识可...
云存储数据加密重删攻击与防御技术研究进展————作者：吴健;付印金;方艳梅;刘垚;付伟;操晓春;肖侬;
摘要：重复数据删除作为一种面向大数据的高效缩减技术，已经被广泛应用于各种云存储系统和服务中，为了兼容数据重删和加密，通常采用收敛加密.然而，这种云服务商的外包存储方式以及确定性的加密方式会导致一系列数据安全问题.目前，数据加密重删技术已成为云存储领域的研究热点.首先介绍重复数据删除技术的概念、基础加密重删算法和云存储中数据加密重删的安全挑战，其次从攻击和防御的角度阐述当前云存储数据加密重删安全研究现状，...
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