计算机科学与探索

《计算机科学与探索》 关注(): 期刊周期：月刊; 期刊级别：国家级; 国内统一刊号：11-5602/TP; 国际标准刊号：1673-9418; 主办单位：华北计算机技术研究所; 主管单位：华北计算机技术研究所; 查看计算机科学与探索近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：《计算技术与自动化》电子期刊论文; 下一本期杂志：《现代传播》电子科技期刊

　　期刊简介

　　《计算机科学与探索》是由中华人民共和国工业和信息化部主管、华北计算技术研究所主办的国内外公开发行的计算机学报级高级学术期刊，中国计算机学会会刊，工业和信息化部优秀科技期刊，中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)，中国科学引文数据库来源期刊，并被“万方数据--数字化期刊群”、“中国学术期刊网络出版总库”、“中文科技期刊数据库”、“美国《剑桥科学文摘(CSA)》”、“波兰《哥白尼索引》”收录。内容包括高性能计算机，体系结构、并行处理，计算机科学新理论、算法设计与分析、人工智能与模式识别、系统软件，软件工程、数据库、计算机网络、信息安全、计算机图形学与计算机辅助设计、虚拟现实、多媒体技术及交叉学科的相互渗透和新理论的衍生等(如：认知科学、神经信息学、量子信息学、生物信息学等)。

　　历史沿革

　　现用刊名：计算机科学与探索

　　创刊时间：2007

　　该刊被以下数据库收录：

　　Pж(AJ) 文摘杂志(俄)(2011)

　　获奖情况

　　工业和信息化部优秀科技期刊;

　　中国计算机学会优秀会刊

　　国外数据库收录：

　　本刊MARC数据本刊DC数据

　　国家图书馆馆藏上海图书馆馆藏

　　办刊方针

　　本刊坚持“双百”方针，传播计算机信息，把握行业动态，探索计算机发展规律，开拓计算机科学技术发展新思路，促进科技交流。

　　刊登内容

　　本刊坚持刊登计算机(硬件、软件)各学科具有创新性、前沿性、导向性、开拓性及探索性的科研成果。刊登内容提要：高性能计算机，体系结构、并行处理，计算机科学新理论、算法设计与分析、人工智能与模式识别、系统软件，软件工程、数据库、计算机网络、信息安全、计算机图形学与计算机辅助设计、虚拟现实、多媒体技术及交叉学科的相互渗透和新理论的衍生等(如：认知科学、神经信息学、量子信息学、生物信息学等)。

　　读者对象

　　本刊读者为计算机相关专业科研开发人员、工程技术人员及大专院校师生。

　　主要栏目

　　本刊设有综述·探索、简讯、学术研究、专题报导、专题报导等栏目。

　　收录情况

　　国家新闻出版总署收录　被列为“中国科学引文数据库来源期刊”，并被“万方数据——数字化期刊群”、“中国学术期刊网络出版总库”、“美国《剑桥科学文摘(CSA)》”、“波兰《哥白尼索引》”收录。

　　杂志优秀目录参考：

　　1. 《计算机科学与探索》编辑委员会

　　2. 《计算机科学与探索》投稿须知

　　3. 三维形状特征提取技术研究进展刘璇，李海生，蔡强，曹健，LIU Xuan，LI Haisheng，CAI Qiang，CAO Jian

　　4. 基于GPU平台的有效字典压缩与解压缩技术覃子姗，顾璠，秦晓科，陈铭松，QIN Zishan，GU Fan，QIN Xiaoke，CHEN Mingsong

　　5. 基于图形信息的HEVC帧间预测快速算法张强，袁春，ZHANG Qiang，YUAN Chun

　　6. HPC机群分布式强制访问控制技术可行性研究霍建同，李云春，杨秀梅，HUO Jiantong，LI Yunchun，YANG Xiumei

　　7. 欢迎订阅2014年《计算机科学与探索》、《计算机工程与应用》杂志

　　8. 面向移动机器人应用的跨平台自适应软件框架孙辉，洪学志，许畅，马晓星，SUN Hui，HONG Xuezhi，XU Chang，MA Xiaoxing

　　9. 服务化软件系统的运行时资源动态分配方法王欢欢，陈碧欢，彭鑫，赵文耘，WANG Huanhuan，CHEN Bihuan，PENG Xin，ZHAO Wenyun

　　10. J2EE应用软件的架构安全评估方法杜长霄，李晓红，石红，冯志勇，DU Changxiao，LI Xiaohong，SHI Hong，FENG Zhiyong

　　11. 满足原子事务的QoS感知的自适应服务选择杨荣，李兵，杜宝同，熊伟，何鹏，YANG Rong，LI Bing，DU Baotong，XIONG Wei，HE Peng

　　12. CCA三支决策模型的边界域样本处理张燕平，邹慧锦，邢航，赵姝，ZHANG Yanping，ZOU Huijin，XING Hang，ZHAO Shu

　　13. 多覆盖近似空间中的粗糙集模型王丽娟，杨习贝，吴陈，WANG Lijuan，YANG Xibei，WU Chen

　　14. 计算文本的情感描述值的算法齐保元，史忠植，QI Baoyuan，SHI Zhongzhi

　　通信技术杂志投稿：信息技术在体育教学中的应用

　　摘要：随着科学技术的迅猛发展，信息技术越来越广泛地应用于各个领域，怎样把信息技术与体育课程有效整合，达到课堂教学效果的最优化是每位体育教师所面临的课题。本文结合自身的实践，做了有益的尝试。

　　关键词：通信技术杂志,信息技术, 体育

　　在新课标下，如何做到将信息技术合理应用到体育教学中，激发学生兴趣，开发教学资源，优化教学过程呢?笔者结合个人教学实际，谈谈自己的看法。

　　一、运用信息技术可以激发学生的学习兴趣

　　由于学生感兴趣的体育项目各不相同，面对自己不喜欢的项目教学，部分学生不能积极参与其中，导致教学效果不佳。将信息技术与体育课程相整合，能够改变传统的教学方法和学习方法，调节课堂气氛，有利于创设良好的学习情境，从而激发学生的学习兴趣。如：在进行篮球教学时，笔者先播放一段NBA五佳球集锦，学生看后不仅仅是发自内心的赞叹和惊喜，并且跃跃欲试，这样提高了他们参与篮球运动的热情，激发了兴趣，变“要我学”为“我要学”，从而充分发挥了学生的主体地位。

　　计算机科学与探索最新期刊目录

基于时间特征的图卷积新闻推荐模型————作者：杨智勇;陈佳慧;许沁欣;

摘要：针对现有新闻推荐系统在动态特征提取中未能有效挖掘用户交互数据与阅读习惯信息的问题，本文提出一种基于时间特征的图卷积网络模型TimelyGCN。该模型充分考虑用户停留时长、阅读行为的时序特征以及新闻的生命周期属性，以刻画用户兴趣的演化和新闻内容的新鲜度变化。在新闻特征提取阶段，引入阅读时长数据，并结合时态建模与语义分析，深度挖掘用户与新闻内容的动态关联。同时，本文构建用户-新闻交互图，并在预训练阶段...

卫星可见光影像三维信息提取研究综述————作者：邓毅;解文彬;殷宏;张京晶;白玮;

摘要：卫星影像的三维信息提取技术是地理信息科学的重要研究方向，其核心在于挖掘单视图、双视图及多视图中隐含的相似性、几何性、光影模型信息与时序信息，以实现精准的地表三维重建。围绕四大信息类别展开综述：相似性信息、几何信息、光影模型信息以及时序信息。重点探讨的是相似性信息提取，在该技术上聚焦于立体匹配技术，涵盖双视影像的传统方法与深度学习方法和多视影像深度学习方法总结，阐明其在复杂地形中提升三维重建精度的策...

融合多视角信息的朋友关系预测方法————作者：马志慧;陈红梅;杨培忠;王丽珍;

摘要：位置社会网络（LBSNs）是一类融合了朋友关系和用户签到轨迹的社会网络，其广泛应用于兴趣点推荐、活动策划和朋友关系预测等任务。然而，现有的朋友关系预测方法在处理用户签到轨迹时，在空间维度上忽略了用户的兴趣点偏好和空间约束，在时间维度上忽略了用户兴趣点偏好的动态变化。针对上述问题，提出融合多视角信息的朋友关系预测方法（FPIMV），旨在通过捕获用户签到轨迹中的空间、时间信息以及用户间的朋友关系等多视...

三维重排MLP驱动的跨维交互式弱监督视频异常检测————作者：张一帆;严豫;刘特立;陈鹏;

摘要：视频异常检测（Video Anomaly Detection，VAD）已成为计算机视觉领域的一项重要任务。目前，弱监督视频异常检测（Weakly-supervised Video Anomaly Detection，WVAD）已经成为视频异常检测的主流方法之一。然而，现有方法存在将各视频段视为独立同分布的示例，忽略了视频级时空依赖关系的问题。针对上述问题，提出了一种三维重排MLP驱动的跨维度特征交...

基于时空特征融合与序列重构的时间序列异常检测————作者：杨彬;马廷淮;黄学坚;王宇博;王朝明;赵博文;于信;

摘要：异常检测是时间序列分析的关键组成部分，旨在识别时间序列中的异常事件。针对传统方法在融合时空相关性、捕捉序列常态分布以及时变特性方面的局限性，提出了一种基于时空特征融合与序列重构的时间序列异常检测模型（AnomNet）。首先，时空特征融合网络（STF）结合时域卷积网络和图注意力影响网络，分别捕捉时域长期依赖和全局属性关联，实现时空特征的联合建模；随后，时间序列重构网络（TSR）采用多层编码器-解码器...

双重细化门控自适应融合的道路裂缝检测算法————作者：冯永安;张紫扬;张旭;

摘要：道路裂缝存在缺陷类型多样、异常区域复杂等特点，当前的目标检测算法在通道和空间维度存在冗余的特征处理、阶段信息的盲目式融合等问题，导致网络效率低、关键信息丢失。本文提出了一种双重细化门控自适应融合网络(DR-DETR)，在潜在空间中实现特征在通道和空间维度上的双重精细化处理，既解决上述问题的同时，也提高了道路裂缝的检测精度。构建一种通道-空间双重细化的信息蒸馏机制，分别对通道和空间维度内冗余的特征进...

基于成对关系向量卷积的知识图谱补全研究————作者：张宇晨;朱晓旭;李培峰;

摘要：知识图谱补全旨在依据知识图谱中已知三元组推理出缺失的三元组，以解决知识图谱的不完整性问题。现有方法大多将实体和关系直接融合提取特征，忽略了三元组中之间的共性特征和具体属性。为此，该文提出了一种基于成对关系向量的卷积神经网络模型ConvPair，通过成对关系建模、特征融合优化和关系感知卷积操作，提升知识图谱补全的链接预测性能。ConvPair模型的核心思想是将关系r拆分为头关系rh和尾关系rt，rh...

融合生成扩散模型的不完全多模态情绪识别————作者：马飞;王玉婷;杨飞霞;徐光宪;

摘要：人类多模态情绪识别在通过文本、视觉和声音等各种异构模态数据用于感知并理解人类情感。与单一模态相比，多模态数据中的互补信息有助于更稳健地理解情感。然而，在实际多模态场景中常存在不完全或缺失模态信息，严重阻碍对多模态特征的理解，从而导致情绪识别精度下降。针对以往的多模态情绪识别方法未能有效地处理模态在不完全或缺失情况下产生的识别精度下降的问题，提出了一种融合生成扩散模型的不完全多模态情绪识别，通过重构...

空间最近邻及其变体查询研究综述————作者：王璐琦;高继勋;唐昊;李松;赵媛媛;

摘要：空间最近邻查询及其扩展的变体查询是空间数据库研究领域中的重要内容，被广泛地应用于地理信息系统，模式识别，决策支持，城市规划等众多领域。近年来许多空间最近邻及其变体查询算法被提出，对现有的空间最近邻查询工作进行综合分析和梳理。针对最近邻查询索引结构，从基于网格的空间索引结构、基于树的空间索引结构和混合空间索引结构详细介绍目前空间索引结构的研究进展，分析索引结构的优缺点；针对最近邻查询算法的变体查询算...

区块链恶意交易的层次化研究综述————作者：李嘉乐;李雷孝;林浩;杜金泽;史建平;刘哲旭;

摘要：区块链技术虽在去中心化与安全性上具有显著优势，但其分层架构中潜藏的恶意交易威胁日益复杂化，现有研究多聚焦单一层次的安全分析，缺乏对跨层攻击传导机制的系统性探索。提出包括基础协议层、基础链层、扩展解决方案层、应用层的层次化恶意交易分析框架，深入分析了区块链技术中恶意交易的层次化问题，完整地总结了现有恶意攻击的检测与抵御方法研究进展。首先，对上述四层中的恶意攻击进行综述分析，概述了35种恶意攻击类型的...

融合混合注意力机制的局部原型小样本分类模型————作者：周彬;鲜浩;秦艺嘉;周宏斌;

摘要：在数据稀缺的新类别识别任务中，基于原型网络的小样本学习已受到广泛关注。针对传统方法中全局均值计算的原型在样本极为受限时易受复杂背景干扰，且局部特征覆盖不足等问题，本文结合局部特征表示和混合注意力机制提出了一种增强原型的方法。首先通过特征提取网络获得样本特征图，并将其分解为局部描述符，经逐元素均值计算生成融合多尺度细节的原型，能够在保留一定的全局信息的同时，捕捉到丰富的细节和上下文关系，提升原型表示...

图像压缩技术研究综述————作者：周开军;廖婷;谭平;史长发;

摘要：图像压缩是图像处理与通信领域的一项关键技术，一直以来是学术界的研究热点。研究对图像压缩的基本概念和原理进行了系统梳理，区分了无损压缩与有损压缩，介绍了各类编码技术。在传统压缩方法方面，对基于离散余弦变换、离散小波变换、矢量量化和分形压缩的技术进行了全面分析，探讨了它们的优缺点及适用范围。这些方法虽在图像压缩领域发挥了重要作用，但随着技术发展，其局限性也逐渐显现。针对深度学习领域的图像压缩技术，重点...

注意力引导多模态特征融合的虚假新闻检测方法————作者：邓兴宇;王龙业;曾晓莉;叶浩;车熹昊;

摘要：现有多模态虚假新闻检测方法在图像多层次频域信息利用和模态间信息深度交融方面存在局限，难以充分挖掘图像的潜在特征及多模态特征之间的相关性，进而影响检测性能。虚假新闻图像在传播过程中通常经历多次压缩或篡改操作，从而引发频域异常响应，传统方法多依赖傅里叶变换提取频域特征，但其全局频域分析会丢失局部篡改痕迹，且无法实现多尺度特征解耦。为了深入发掘并充分利用这些关键特征及其内在联系，提升虚假新闻检测效能，一...

第二十二届CCF中国信息系统及应用大会（WISA 2025）征文通知

摘要：<正>由中国计算机学会（CCF）主办，CCF信息系统专业委员会承办的旗舰会议——第二十二届CCF中国信息系统及应用大会（WISA 2025）将于2025年10月在西安召开。大会将围绕“智能信息系统”主题，从智能信息系统全生命周期的角度，针对采集、存储、组织、处理、分析、挖掘和服务等环节，关注重点领域数字化转型与智能信息系统自主可控，聚焦智能信息系统体系架构、数据存储管理、大模型与知识图谱、人机融合...

“多模态大模型：理论、技术与应用”专题征文通知

摘要：<正>近年来，随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据，在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeekJanus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现，多模态大语言模型（multimodallargelanguagemodels,MLLMs）方法与技术不仅在视觉内容理解、跨模态检索、文本到图像与视频...

高能效CNN加速器设计————作者：喇超;李淼;张峰;张翠婷;

摘要：当前，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）被广泛应用于图片分类、目标检测与识别以及自然语言理解等领域。随着卷积神经网络的复杂度和规模不断增加，对硬件部署带来了极大的挑战，尤其是面对嵌入式应用领域的低功耗、低时延需求，大多数现有平台存在高功耗，控制复杂的问题。为此，该文以优化加速器能效为目标，对决定系统能效的关键因素进行分析，以缩放计算精度和降低系统频率...

基于密度峰值快速聚类算法的合成过采样方法————作者：冷强奎;李梓涵;

摘要：类不平衡问题，作为分类任务中的一大挑战，源于训练数据集中多数类与少数类样本数量的显著失衡。这种不平衡性不仅影响分类器的泛化能力，还可能导致对少数类样本的识别精度大幅下降。过采样技术，尤其是SMOTE(合成过采样技术)及其变种方法，作为缓解此类问题的有效手段，通过生成额外的少数类样本来平衡数据集。然而，这些方法存在生成样本可能引入噪声、样本多样性不足以及未能充分关注边界区域等局限性。鉴于边界样本在分...

结合图像显著性区域的局部动态干净标签后门攻击————作者：洪维;耿沛霖;王弘宇;张雪芹;顾春华;

摘要：随着深度学习技术的广泛应用，针对深度学习模型的后门攻击也越来越多。研究后门攻击对揭示人工智能领域存在的安全隐患具有重要意义。为改进现有干净标签后门攻击方法在实际场景下可行性较低、隐蔽性不够高、攻击效果不佳等问题，提出了一种结合图像显著性区域的局部动态干净标签后门攻击方法。在仅掌握少量目标类数据的前提下，该方法首先引入代理模型训练方法，并通过隐式语义数据增广（Implicit Semantic Da...

TCTP-YOLO:盲人出行的典型障碍物及交通标识检测方法————作者：李云飞;魏霞;蔡鑫;吕明昱;罗相涵;

摘要：针对机器导盲犬在行进过程中面临的红绿灯等小目标和斑马线等边缘特征不清晰样本目标的检测难题，以及背景多变导致的漏检、错检和重复检测问题，本文提出一种改进的YOLOv8盲人出行的典型障碍物及交通标识检测方法。在YOLOv8的主干网络中引入Triplet Attention注意力机制，通过加强捕捉序列中的时序关系和强化局部区域的相关性，显著提升模型对复杂环境中关键目标的识别能力。此外，算法融合CSFF(...

基于大语言模型的实体关系抽取综述————作者：夏江镧;李艳玲;葛凤培;

摘要：实体关系抽取任务旨在从非结构化文本中识别实体对及其相互关系，是众多自然语言处理下游任务应用的基础。随着大数据和深度学习技术的发展，实体关系抽取的研究取得了显著进展。近年来，将大语言模型应用于实体关系抽取任务已成为新的研究趋势。大语言模型具备自动特征提取和强大的泛化能力，能够显著提升任务性能。本文对实体关系抽取的方法进行综述，并根据所使用的方法和模型的演变将其划分为两大类。首先，本文介绍了命名实体识...

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文章标题：《计算机科学与探索》计算机科技论文

文章地址：http://www.sofabiao.com/qk/dianzi/2937.html

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