全部分类/
科技科普/
计算机时代

计算机时代

2023年08期

《计算机时代》月刊，中国工程院院士潘云鹤主编，1983年创刊，是《中国期刊网》、《中国学术期刊（光盘版）》和《中国核心期刊数据库》收录期刊，丰富的内容使您能够自由地遨游在信息的海洋里，了解最新技术，掌握最新技术，享受精彩纷呈的数字生活。

扫码免费借阅

目录

快速导航

技术广角 | 基于轻量级变形卷积的超分辨率网络研究

技术广角 | 基于轻量级变形卷积的超分辨率网络研究

摘要：目前的超分辨率方法一般是通过加深网络深度或宽度来提高性能，存在运行时间长、计算力资源大幅增加等缺点。因此设计了一种轻量级的变形卷积网络LDCN（Lightweight deformable convolutional network），以普通卷积和变形卷积为基础组件，以改进的知识蒸馏方式进行连接，同时提出一种增强的特征注意力融合模块，能够自适应地为特征分配权重，提高特征融合效率。实验结果表明，所提出的LDCN能够在使用较小参数量的同时提高重建图像的PSNR 和SSIM，主观视觉效果也有所提高。
技术广角 | 基于深度神经网络的人群计数方法

技术广角 | 基于深度神经网络的人群计数方法

摘要：针对人群计数与人群密度估计任务中背景干扰、人群之间遮挡严重、上下文特征提取信息不足以及尺度变化巨大的问题，提出CA-CBAN模型由前端网络、CAN模块、CBAM模块和后端网络组成。将输入的图像传入前端网络进行初级特征提取；通过CAN 模块进行多尺度特征融合；通过CBAM模块生成通道注意图与空间注意图；最后通过后端网络经过1×1 的卷积获得密度图。该方法在ShanghaiTech 数据集，UCF_CC_50 数据集，JHU-CROWD++三个具有挑战的数据集上进行了实验验证，实验结果表明，所提方法的性能相较于CAN和其他的方法取得了较好的准确性和鲁棒性。
技术广角 | 浅析生成对抗网络及其在计算机视觉中的应用

技术广角 | 浅析生成对抗网络及其在计算机视觉中的应用

摘要：大数据技术的飞速发展，促使海量数据的处理成本逐渐降低，因此在图像处理领域，建立在大量数据无监督训练基础上的生成对抗网络具有很大优势。本文围绕生成对抗网络的发展轨迹，对其本身与各类变种网络的研究进展进行追踪，进而对生成对抗网络在图像领域的原理及研究进展进行调研总结。对比分析了目前较为热门的典型生成对抗网络模型，并对其在计算机视觉领域的应用进行了分析和总结。
技术广角 | 面向钢筋工程的参数化设计工具对比研究

技术广角 | 面向钢筋工程的参数化设计工具对比研究

摘要：当前面向钢筋工程的参数化设计工具种类繁多，特点与功能各异。为促进参数化设计工具在钢筋工程中的有效应用，首先根据工具特点对市面上常见的参数化设计工具进行分类，对这些工具的功能进行对比分析。其次从钢筋模型应用场景和建筑形态两个角度，分析了钢筋工程深化设计对参数化设计工具的功能需求。最后为不同项目选择合适的钢筋参数化设计工具提供了建议。
大数据 | 基于校园一卡通和成绩数据的学生画像研究

大数据 | 基于校园一卡通和成绩数据的学生画像研究

摘要：对校园一卡通数据和学生成绩数据进行关联分析，实现学生的精准画像。首先对学生一卡通消费数据和成绩数据进行预处理，通过误差平方和确定最佳聚类数目，然后使用k-means 算法进行聚类；根据聚类结果分析学生学习成绩与消费行为之间的关系，并结合Apriori 算法进行验证；将聚类结果和Apriori 分析形成学生标签，采用词云图构建学生群体画像，为学生精细化管理提供技术支持。
大数据 | 基于BERT-BiGRU-CRF的医疗实体识别方法

大数据 | 基于BERT-BiGRU-CRF的医疗实体识别方法

摘要：为了优化医疗领域的中文实体识别效果，提出一种基于BERT-BiGRU-CRF 的理论模型。首先将原始的问答数据传入到BERT模型中，对原始的问答数据完成词向量表示，词向量表示的数值矩阵被传入到BiGRU模型进行获取语句的上下文特征，最后针对原BiGRU模型标签问题的错误判定使用CRF 模型进行修改。通过试验对比，模型最终得到的F1 值为76.39%，相比较其他模型有所提升。
大数据 | 基于大数据分析与机器学习的OTT设备识别研究与实践

大数据 | 基于大数据分析与机器学习的OTT设备识别研究与实践

摘要：OTT设备通常指网络电视，机顶盒等非手机、电脑设备。如何推动OTT行业领域的高质量发展以及评估该领域的市场潜力，了解OTT设备的市场份额显得十分重要。本文基于标准化数据治理与大数据分析技术，结合机器学习相关技术构建OTT设备识别预测模型，最终利用预测模型去综合评估并给出一种识别OTT设备的方法。
算法研究与应用 | 一种应急通信网加权广播算法

算法研究与应用 | 一种应急通信网加权广播算法

摘要：应急通信网是一种无线自组织网络，用于灾害过后的快速通信保障。广播是应急通信网络不可缺少的路由技术，传统的概率广播无法兼顾网络传输的可靠性和有效性，为了解决两者之间的矛盾，提出一种高效的加权概率广播算法，通过引入加权系数和目标函数取得两者的折中。大量仿真实验得到了各种网络配置下的最优广播概率，实验结果表明，所提出的加权广播算法以很小的可靠性损失换取很大的有效性增益，大大提升了应急通信网的工作效率。
算法研究与应用 | 基于EDA的加权KNN分类算法

算法研究与应用 | 基于EDA的加权KNN分类算法

摘要：针对传统K近邻（KNN）算法对不平衡数据集分类的不足，提出一种基于分布估计算法改进的加权KNN算法EDA-KNN。在没有先验知识的前提下，为了求解最优加权KNN算法的权重向量，构建矩阵结构种群。运用分布估计算法建立概率模型，进行采样、寻优等一系列操作，经过若干次迭代，最终获得使样本分类准确率达到最高的权重向量。通过对多个数据集进行分类，结果表明，EDA-KNN算法能够显著提升对于不平衡数据集分类的准确率，分类器性能稳定。
算法研究与应用 | 基于改进鲸鱼优化算法的资源调度策略

算法研究与应用 | 基于改进鲸鱼优化算法的资源调度策略

摘要：传统云计算在资源调度中存在效率低、计算时间分配不合理的问题；鲸鱼算法(WOA)存在收敛能力不足、容易陷入局部最优等问题。对此提出一种改进的WOA-3 资源调度策略。该策略对WOA三个阶段优化，并对WOA-3 和鲸鱼算法等分别进行性能优化和资源调度实验。性能优化实验表明WOA-3 算法比WOA、PSO和GWO算法具有更好的收敛速度和精度；在资源调度实验中，改进的WOA-3 算法相较于WOA和PSO算法分别提升了5.87%和9.76%。
算法研究与应用 | 多网络和多头注意力融合的场景文本识别算法

算法研究与应用 | 多网络和多头注意力融合的场景文本识别算法

摘要：针对场景文本识别算法忽略整个文本的全局信息内容，提出多网络和多头注意力融合的自然场景文本识别算法。首先使用多网络融合结构，设计多种残差模块在视觉特征中捕获上下文特征和语义特征。其次在字符预测过程中提出多头注意力机制编码器，将位置信息、视觉特征和分类信息拼接成新的特征空间并重新加权。实验结果表明该模型能更好的利用位置特征，全局语义特征和上下文特征更准确地识别到文本内容，提高了模型的准确率。
算法研究与应用 | 基于博弈论-VIKOR的Kubernetes调度策略研究

算法研究与应用 | 基于博弈论-VIKOR的Kubernetes调度策略研究

摘要：针对Kubernetes 调度器在任务调度中出现的集群负载不均衡、节点利用率低等问题，提出一种基于博弈论-VIKOR的Kubernetes 动态资源调度策略。综合考虑节点的计算机资源指标，增加网络带宽、磁盘IO指标，利用层次分析法、熵值法，求解指标权重值，其应用于博弈论权重集化模型求得更客观的组合权重，结合改进的VIKOR算法，动态地计算最优调度节点。实验结果表明，该动态调度机制策略相比默认调度方法使集群资源均衡度提升11%，资源综合利用率提升4%。
算法研究与应用 | 基于非下采样剪切波变换的FSVM图像去噪算法

算法研究与应用 | 基于非下采样剪切波变换的FSVM图像去噪算法

摘要：以非下采样剪切波变换为基础，提出了一种模糊支持向量机图像去噪算法，其中非下采样剪切波变换能够获得噪声图像的高频子带，对高频子带系数进行模糊分类，利用自适应阈值处理含噪子带系数，达到去噪效果。实验结果表明，本文算法在图像去噪方面表现良好。
算法研究与应用 | 一种交通事故风险预测深度学习算法

算法研究与应用 | 一种交通事故风险预测深度学习算法

摘要：提出卷积长短时记忆随机森林神经网络，其属于深度学习算法。该算法由卷积、长短时记忆、随机森林神经网络组成。基于该算法构建道路交通事故风险预测模型，用卷积神经网络、长短时记忆神经网络分别提取具有空间性或时间性诱发道路交通事故因素的特征，结合随机森林神经网络来分类预测。采用公开的UK Car Accident 2005-2015交通事故数据进行训练和测试，得到诱发道路交通事故的重要因素。
人工智能 | 融合自注意力机制和SARIMA-LSTM算法的快消品需求预测模型

人工智能 | 融合自注意力机制和SARIMA-LSTM算法的快消品需求预测模型

摘要：针对市场中Z 企业的快消品存在地区因素影响大、明显的季节性等特点，提出一种更加精准的组合预测模型。首先对Z 企业快消品数据进行平稳化操作，其次考虑需求影响因素如周期节假日、地方经济环境(GDP)、准时交货率等，利用SARIMA模型与LSTM优化模型进行组合预测，最后将预测结果融合自注意机制模块进行处理，得到的预测值与实际值进行比较。实验证明，获得的结果在衡量指标中有最佳性能，验证了本文所提方法的有效性。
人工智能 | 基于改进CNN和LSTM的房颤识别算法研究

人工智能 | 基于改进CNN和LSTM的房颤识别算法研究

摘要：有数据显示，每年约有1500 万人因房颤住院治疗，及时诊断可以有效地降低患病风险。本文提出一种改进CNN和LSTM的深度学习模型，在CNN模块使用了Swish 函数作为激活函数，并在LSTM中引入了点积注意力机制，用于心电信号的特征提取和心律失常的诊断。利用卷积神经网络提取心电信号中的特征，LSTM可以对心电信号中的特征进行深度的挖掘，引入注意力机制，完成房颤的识别。所提模型的准确率为0.9771，F1 为0.9609，精确率为0.9765，召回率为0.9799。
人工智能 | 基于PTA-MTL的园区综合能源系统多元负荷预测

人工智能 | 基于PTA-MTL的园区综合能源系统多元负荷预测

摘要：园区综合能源系统中多异质能流深度融合，精准的负荷预测是实现系统容量配置与优化调度的前提。提出一种基于多任务学习的多元负荷预测方法。首先，采用最大信息系数筛选重要耦合特征作为模型输入，以降低噪声；其次，构建基于改进粒子群算法优化的时间卷积网络和注意力机制相结合的多元负荷预测模型（PTA-MTL），以实现冷、热、电负荷的联合预测；最后，实验分析表明，所提模型不仅具有较高的预测精度，还具备较快的运行速度。
人工智能 | 基于机器学习和Modbus的超薄板微束等离子弧焊控制系统设计

人工智能 | 基于机器学习和Modbus的超薄板微束等离子弧焊控制系统设计

摘要：微束等离子弧焊接超薄板在工业中应用广泛，但焊接难度大、焊缝对中和焊接热输入要求高。焊接过程需要进行参数的超精细调节以获得良好的焊接质量。针对这一问题，提出了超薄板微束等离子弧焊控制系统。系统基于机器学习和Modbus 通讯协议对下位机进行指令输出。利用Visual Studio 2015 开发环境，设计了图像预处理模块、视觉测量模块、电流输出模块和通讯模块，实现了焊缝对中和焊接热输入的精确实时调整，改善了焊缝成型，提升了焊接质量。
人工智能 | 基于注意力机制与残差网络的玉米病害识别

人工智能 | 基于注意力机制与残差网络的玉米病害识别

摘要：为了解决传统玉米病害识别模型识别准确率低、收敛速度较慢、识别耗时长等问题，提出一种基于注意力机制与残差网络的玉米病害识别方法。使用批归一化（BN）加速模型的收敛，提高模型的泛化能力；将捷径连接应用于两个由残差模块与注意力机制SENet 组合而成SE-ResNet 结构上，来提高模型对特征的复用能力和提取能力。实验结果表明，所提模型的识别准确率可达99.08%，收敛速度更快，识别耗时更短，可以为玉米病害的实时检测提供技术支持。
人工智能 | 深度学习视域下中职课程知识图谱构建研究

人工智能 | 深度学习视域下中职课程知识图谱构建研究

摘要：智能时代，中等职业教育人才培养面临更高的质量要求，在“核心素养”指导下，深度学习符合未来中职教育发展目标。知识图谱基于语义网络，可有效整合知识点，是推动深度学习“落地”的重要依托。以“信息技术”课程为例，按前期准备、结构设计和整体建构三个阶段完成知识图谱构建，包括设计图谱结构、本体构建、知识扩充、知识保存等环节，可为教育领域课程知识图谱的构建提供参考。
人工智能 | 基于改进YOLOv5的多目标垃圾分类研究

人工智能 | 基于改进YOLOv5的多目标垃圾分类研究

摘要：针对垃圾分类问题，传统图像识别算法通常只能对单个垃圾图像进行识别，效率低下，且对硬件要求高。本文实现了对YOLO模型改进的多目标实时轻量的目标检测模型，使用RepVGGBlock 模块和结构重参数化技术来改进模型的特征提取结构，使模型轻量，方便移植进嵌入式设备中。使用BiFPN 特征融合技术来融合不同特征图的信息，提高了模型对目标的定位能力。实验表明，改进后的模型比原始模型以及其他多目标检测模型的精度更高，速度更快，体积更小。
人工智能 | 基于深度学习的零件表面缺陷检测与识别

人工智能 | 基于深度学习的零件表面缺陷检测与识别

摘要：金属零件的加工一般采用铣削方式，由于机床振动、刀具磨损、切屑与零件表面碰撞以及零件自身材质不均匀等原因，导致零件表面产生各种缺陷。因此，在零件的生产过程中及时检测缺陷十分必要。针对零件缺陷检测需求，提出基于深度学习的零件表面缺陷检测与识别；利用对抗生成网络DCGAN 扩充数据集并改进目标检测算法，使缺陷检测正确率达98.7%，比原Faster R-CNN算法的缺陷检测正确率有了较大的提高，实现了零件的表面缺陷缺陷检测识别。
应用研究 | 基于多曝光融合与超分辨率的单图像阴影去除

应用研究 | 基于多曝光融合与超分辨率的单图像阴影去除

摘要：在大多数自然图像中，当光源被遮挡时阴影就会出现。阴影去除的研究难点在于所设计的算法不仅关注阴影的去除，还要重建阴影覆盖下的背景亮度、色彩、以及纹理，同时保留非阴影覆盖区域不受影响。本文利用图像多曝光融合（MEF）与图像超分辨率（SR）联合成耦合反馈网络，处理单幅图像阴影去除问题。在ISTD+数据集上进行了大量的实验，证明在阴影去除效果和图像超分辨率重建效果上优于目前的先进方法。
应用研究 | 基于深度学习的图像风格迁移方法研究

应用研究 | 基于深度学习的图像风格迁移方法研究

摘要：为了快速实现图像风格迁移效果，提出基于深度学习的图像风格迁移方法。先将预处理目标内容图像和风格图像输入预训练VGG-19 网络进行特征提取，再对特征损失系数进行设置，进而引入权重因子和平衡损失系数的最小二乘惩罚函数以加权求和方式获取总损失系数，最后依据梯度下降迭代方法进行图像重建，实现图像风格迁移效果。实验采用峰值信噪比（PSNR）和均方误差（MSE）来评价风格迁移图像的性能。结果显示，整体取得了很好的图像风格迁移效果。
应用研究 | 面向海缆弯曲限制器锁合性能测试的上位机软件设计与实现

应用研究 | 面向海缆弯曲限制器锁合性能测试的上位机软件设计与实现

摘要：针对人工测试弯曲限制器锁合性能效率精度低、可靠性差、人力成本高且存在安全隐患等问题，提出一种自动化检测方案。重点阐述了上位机软件的设计与实现。使用HALCON机器视觉软件调试算法程序，与C#联合编程上位机软件。上位机调试运行结果表明：该系统各模块能够协同工作，配合上位机软件操作监控，可以在保障安全前提下，提高检测精度，实现弯曲限制器的弯矩载荷与曲率半径的自动化检测，得出的锁合性能参数可为弯曲限制器的优化改进提供参考。
应用研究 | 基于Alphapose的跑步动作标准化评估

应用研究 | 基于Alphapose的跑步动作标准化评估

摘要：不合理的健身动作可能会带来关节磨损，肌肉拉伤，运动效果下降等负面效果。采用Alphapose 人体姿态估计算法，获取标准动作序列和测试动作序列的人体骨骼关键点的位置，并采用DTW算法求解动作相似度。结果表明：在比较标准跑步动作序列与测试跑步动作序列时，结果有较好的区分度，而两条标准序列间的比较时差距较小，从而验证了该算法的有效性。
应用研究 | 基于模糊层次分析法的人文机场评价体系研究

应用研究 | 基于模糊层次分析法的人文机场评价体系研究

摘要：人文机场建设是我国当前四型机场建设的重要内容之一，评价人文机场建设项目是其中的重要一环。通过建立人文机场评价指标体系，采用模糊层次分析法，对人文机场建设项目进行综合评价，并结合成都天府国际机场人文机场建设项目进行了实例验证。给机场管理者对人文机场建设项目评估和持续改进提供一种评价方法参考。
应用研究 | 基于机理分析的草原放牧策略研究

应用研究 | 基于机理分析的草原放牧策略研究

摘要：草原是世界上最重要的陆地植被类型，在地球上分布广泛，具有涵养水源、保持水土、防风固沙、固碳释氧、调节气候、净化空气、维护生物多样性等重要功能。在放牧过程中，选择合适的放牧策略对保护草原生态环境具有重要意义。本文从机理分析的角度出发，建立不同放牧策略对草原土壤化学性质影响的数学模型，并且结合相关数据采用ARIMA时间序列模型对2022 年土壤中化学成分进行预测，同时可视化预测结果。
应用研究 | 基于多模态传感的交互式手套系统

应用研究 | 基于多模态传感的交互式手套系统

摘要：触觉交互是人感知周围环境的重要途径，如果再现的触觉信息系统不能向使用者传达清晰的含义，使用者就没有了操作的真实感。因此提出了一种基于多模态传感的交互式手套系统，实现了人机交互过程中的触觉再现，向使用者提供完整的触觉信息。系统的触觉再现手套集成了手部运动驱动、振动触感再现、冷热触感再现功能，能够广泛应用于VR/AR、人工智能、医疗手术、机器人、游戏娱乐、特殊教育等领域。
应用研究 | 软件研发人员产出度量方法的研究

应用研究 | 软件研发人员产出度量方法的研究

摘要：在部分企业中，软件研发人员往往存在身兼多职的情况，对于这种情况，尚且没有合理统一的产出评估方法和标准。对此，本文提出了一种软件研发人员产出度量方法，通过不同工作的功能点数，计算得到该人员的总产出。该方法目前已经可以应用于实际软件开发活动中，解决了度量身兼多职的软件研发人员的产出的问题。
应用研究 | 基于在线评论的商品推荐方法

应用研究 | 基于在线评论的商品推荐方法

摘要：商品的在线评论对于消费者的购买决策有显著影响，但海量的评论会让消费者陷入阅读困境。本文提出一种基于在线评论的商品推荐方法。首先利用TF-IDF 算法确定产品特征，再使用情感分析方法确实商品属性评价值，并使用离差最大化方法确定商品属性权重，最后给出一种改进的MULTIMOORA的商品推荐方法，为消费者提供决策支持。该方法经实验分析，表现较好，能够解决实际问题。
信息化建设 | 公益性地质大数据服务平台设计

信息化建设 | 公益性地质大数据服务平台设计

摘要：为落实“数字中国”战略，提高公益性地质数据分级共享效率，促进地质调查业务数字化转型，陕西省地质调查院以多门类多源异构地质数据为基础，采用地质大数据、人工智能、GIS 等技术和私有云、微服务架构，设计了地质大数据服务平台。集成并开发了地质遗迹、遥感监测、项目管理等专业系统。该平台可为政府决策、科学技术研究、社会经济发展提供海量地质专业数据分级共享和地质调查数字化技术服务。
信息化建设 | 基于协同过滤算法的图书推荐系统设计与实现

信息化建设 | 基于协同过滤算法的图书推荐系统设计与实现

摘要：为解决读者面对多种多样图书时选择困难的问题，本文基于协同过滤算法通过对图书信息以及用户评分记录等信息进行分析，获取两者相似的其他图书展示给用户，完成图书推荐，从而满足用户的个性化需求。

过往期刊

更多

猜你喜欢

苏州工业园区教育局电子阅览室