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    基于三维骨架的人体动作识别
    周小坡，张立武，张严
    2024,33(10):1-12, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009659, CSTR: 32024.14.csa.009659
    [摘要] (97) [HTML] (62) [PDF 869.65 K] (772)
    摘要：
    动作识别是计算机视觉领域的一项重要技术, 根据输入数据的不同可以分为基于视频的动作识别和基于骨架的动作识别. 三维骨架数据避免了光照、遮挡等因素的影响, 对动作的描述更准确. 现在, 基于三维骨架的人体动作识别受到重视. 基于三维骨架的人体动作识别方法可以分为端到端的黑盒方法和基于模式识别的白盒方法. 黑盒的深度学习方法参数大, 能从大量的数据中学到分类知识, 但是深度学习方法难解释, 只能给出整体识别结果. 白盒的模式识别法相比黑盒方法, 其识别过程可解释、算法易调整, 但是现有的一些白盒方法主要从算法层面进行改进, 用公式去表示和区分动作, 没有体现动作之间的区别和联系. 所以本文设计一个分类过程可见的白盒方法, 使用树结构将动作数据有层次的组织起来, 根据相同动作之间的差异构建个体分类层次结构, 根据不同动作之间的区别构建动作分类层次结构. 然后将各种衡量算法纳入系统中, 在本文中选择最近邻和动态时间规整算法进行实验. 层次结构的优点是可以根据需求植入各种知识, 这样可以从不同的角度对动作进行分类. 在本文实验中, 向层次结构植入动作关键姿态知识和人体结构知识, 随着知识的植入, 层次结构也会发生变化.
    基于稀疏分位数回归的阿尔茨海默病认知能力研究
    温灿红，张雨，谭海珠
    2024,33(10):13-25, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009662, CSTR: 32024.14.csa.009662
    [摘要] (51) [HTML] (58) [PDF 1.77 M] (552)
    摘要：
    阿尔茨海默病是全球老龄化社会所面临的一项重大公共卫生挑战, 其主要临床症状之一为认知能力的逐步下降. 建立认知表现和神经影像学数据之间的模型, 识别与认知能力改变相关的影像学生物标志物, 已成为阿尔茨海默病研究的重要课题之一. 然而, 脑部影像数据往往呈现高维、重尾分布并伴有异常值存在, 这不仅降低了模型的准确性和稳定性, 也对结果的解释提出挑战. 本文采用稀疏分位数回归方法对阿尔茨海默病神经影像学计划数据库(ADNI)中的数据进行建模和特征选择, 以克服上述问题. 我们深入探究了认知得分在不同分位点下的分布特征, 并成功地识别了与认知能力相关的特定脑区. 实验结果表明, 稀疏分位数回归方法在不同认知得分分位点下, 均能准确识别出与认知能力相关的脑区. 这一研究展示了将稀疏分位数回归方法应用于神经影像数据分析中的潜力, 为神经影像学研究提供了全新的视角和方法.
    综述文章
    基于视频信号的非接触式心率和血氧饱和度检测方法综述
    赵娅，王世铎，贾迪
    2024,33(10):26-36, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009646, CSTR: 32024.14.csa.009646
    [摘要] (109) [HTML] (51) [PDF 652.19 K] (700)
    摘要：
    心率和血氧饱和度是反映人体健康状况极其重要的生理指标. 近年来, 基于成像式光电容积描记技术(imaging photoplethysmography, IPPG)的非接触式心率和血氧饱和度检测方法因为其方便快捷且受约束较少等优点开始逐步成为研究热点. 主要工作如下: 首先, 介绍了非接触式检测方法的背景和研究意义; 其次, 从目标区域检测和感兴趣区域(region of interest, ROI)选取两个方面总结并点明其研究现状以及未来改进方向; 再次, 从传统方法、信号处理结合深度学习方法以及端到端方法3个方面对心率和血氧饱和度检测方法进行了总结, 并梳理了深度学习方法所使用的数据集以及在各个数据集中所展现的检测效果; 最后, 指出该领域所存在的亟待解决的问题以及未来的研究方向.
    基于知识图谱和预训练语言模型的儿童疫苗接种风险预测
    吴英飞，刘蓉，李明燕，季钗，崔朝健
    2024,33(10):37-46, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009635, CSTR: 32024.14.csa.009635
    [摘要] (129) [HTML] (55) [PDF 1.85 M] (619)
    摘要：
    基层医疗机构的医生缺少患病儿童疫苗接种风险的判断能力, 通过学习高水平医院医生的经验来研发儿童疫苗接种风险预测模型, 从而帮助基层医疗机构医生快速筛查高风险患儿, 是一种可行的方案. 本文提出了一种智能化的基于知识图谱的疫苗接种建议推荐方法.首先, 提出了一种基于预训练语言模型的医学命名实体识别方法ELECTRA-BiGRU-CRF, 用于门诊电子病历命名实体抽取. 其次, 设计疫苗接种本体, 定义关系及属性, 基于Neo4j构建了中文儿童疫苗接种知识图谱. 最后, 基于构建的中文疫苗接种知识图谱, 提出了一种基于预训练语言模型进行显著性类别指导的疫苗接种建议分类推荐方法. 实验结果表明, 本文研究方法可以为医生提供辅助诊断, 对于患病儿童能否接种疫苗提供决策支持.
    基于ISAR成像的非合作航天器位姿识别网络
    谭启麟，吴珏，李志辉，杨雷
    2024,33(10):47-55, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009670, CSTR: 32024.14.csa.009670
    [摘要] (72) [HTML] (48) [PDF 969.15 K] (667)
    摘要：
    非合作航天器缺乏合作信息, 无法直接利用传感器获得位姿数据, 提出一种基于ISAR图像的位姿识别网络. 相比于空间摄影卫星拍摄的图像以及仿真数据, 该图像更易获取、成本更低, 但存在分辨率低、面板成像不完整等问题. 因此, 该网络在图像预处理时, 通过对YOLOX-tiny的调整, 将其作为航天器裁剪网络, 避免图像中标记的数据影响后续网络的训练, 使网络仅关注航天器所在区域. 利用增强的Lee滤波滤除图像噪声, 提升图像的质量. 在骨干网络中, 加入STN模块, 使网络选择最相关的区域注意, 将U-Net网络设计成密集残差块结构并结合CBAM模块, 减少下采样期间的特征损失, 提高模型的准确性. 此外, 引入了多头自注意力来捕获更多的全局信息. 实验结果表明, 该模型最小、最大、平均误差较于目前的一些主流模型均有所提升, 误差缩小了0.5–0.6, 从而证明该网络具有更好的位姿识别能力.
    结合相位对称与基于排序LSS的多模态遥感影像匹配
    陈聪鹏，喻国荣，鲍海洲，陈璐莹，边小勇
    2024,33(10):56-65, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009668, CSTR: 32024.14.csa.009668
    [摘要] (65) [HTML] (57) [PDF 5.97 M] (579)
    摘要：
    针对多模态遥感影像存在非线性辐射畸变的问题, 本文提出了一种结合相位对称特征与基于排序局部自相似性的多模态遥感影像匹配方法. 首先, 利用影像的局部相位信息构造相位对称图, 在此基础上利用加速分段测试特征提取算法(features from accelerated segment test, FAST)对相位对称图进行特征提取. 然后结合基于排序的局部自相似性与相位一致性构造一种新的特征描述符RPCLSS (combining rank, phase congruency and local self-similarity descriptor). 最后利用快速抽样一致性算法(fast sample consensus, FSC)进行误匹配点剔除. 将本文方法在公开的多源遥感影像数据集上与现有的5种先进匹配方法进行对比实验. 实验结果表明, 本文方法在正确匹配点数量、匹配精度和匹配正确率方面, 优于现有的先进多模态遥感影像匹配方法.
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    多策略大规模多目标优化算法
    裴倩如，邹锋，陈得宝
    优先出版日期:  2024-09-29 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009672
    [摘要] (23) [HTML] (0) [PDF 2.89 M] (158)
    摘要：
    在解决大规模多目标优化问题(LSMOP)时, 随着决策变量维数的增加会使得MOEA/D算法在决策空间扩展性差且容易收敛于局部最优. 针对这一问题, 提出了一种大规模多策略MOEA/D算法 (MSMOEA/D). MSMOEA/D算法在优化过程中引入了一种基于自动编码器的混合初始化策略, 以改善初始种群的覆盖程度, 从而促进全局搜索. 然后, 提出一种基于聚合函数值的邻域调整策略, 通过调整邻域大小, 能够在搜索过程中更精确地控制搜索范围, 避免因邻域过大或过小而导致的搜索效率低下. 此外, 在优化过程中采用了基于非支配排序的变异选择策略. 不同的子问题根据位于非支配排序第1层的个体数量选择变异策略, 避免种群陷入局部最优, 提高算法的整体性能. 最后, 使用LSMOP和DTLZ测试问题对MSMOEA/D算法和其他已有算法进行了评估. 实验结果证实了MSMOEA/D算法解决大规模多目标优化问题的有效性.
    多尺度融合的轻量级钢材表面缺陷检测
    杨本臣，李世熙，金海波，康洁
    优先出版日期:  2024-09-29 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009678
    [摘要] (18) [HTML] (0) [PDF 14.73 M] (176)
    摘要：
    钢材表面缺陷的检测质量直接影响工业生产安全性和机器性能质量, 现实工厂钢材质量把控受限于设备条件, 在实现高精度强实时的检测效果仍面临着挑战. 为了解决这一问题, 提出一种多尺度融合的轻量级YOLOv8n检测算法. 首先引入一种结合HGNetv2与RepConv的轻量级多尺度融合主干网络(RepHGnetv2), 提高Backbone的特征提取能力与泛化能力同时降低了模型的复杂度; 在Head部分, 利用ADown下采样模块替换原算法的普通卷积(Conv), 降低计算量并提高语义保留能力; 最后将原算法的Loss函数替换为SlideLoss, 改善样本之间不平衡的问题. 在NEU-DET数据集上进行消融与对比实验, 改进算法与原算法相比, mAP@0.5提升6.7%, Precision提升9.3%, 模型大小下降25.5%, 计算量下降了17.2%, FPS也有一定的提升; 并在VOC2012数据集上进行了通用性对比实验, 实验结果表明改进算法可以有效提高缺陷检测精度与效率, 同时具有较好的通用性.
    基于改进YOLOv8n的轻量化柑橘成熟度检测
    肖阳，项明宇，李熹
    优先出版日期:  2024-09-27 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009693
    [摘要] (14) [HTML] (0) [PDF 2.71 M] (165)
    摘要：
    为了实现柑橘采摘的智能化, 果园环境中对柑橘快速而精准的识别成为关键. 针对现有目标检测算法对环境的适应缺陷和效率低下的问题, 提出一种基于YOLOv8n模型的轻量化柑橘成熟度检测算法YOLOv8n-CMD (YOLOv8n citrus maturity detection). 首先, 优化Backbone网络结构, 提高小目标检测能力; 其次, 添加CBAM注意力机制, 改善模型分类效果; 然后, 引入Ghost卷积, 将YOLOv8原模型中的颈部C2f模块与Ghost结合, 减少计算量和参数量; 最后使用SimSPPF模块代替原网络金字塔池化层, 提高模型检测效率. 实验结果表明: YOLOv8n-CMD算法相较于原模型的模型参数量和计算量分别减少了31.8%和7.4%, 精准度提高了3.0%, 更适合果园环境下的柑橘检测研究.
    有监督多视图对比学习和两阶段双线性特征融合的人脸活体检测
    孙文赟，李进，金忠
    优先出版日期:  2024-09-27 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009701
    [摘要] (9) [HTML] (0) [PDF 1.77 M] (162)
    摘要：
    本文提出了一种将多尺度频率特征和生成对抗网络(GAN)训练的深度图特征融合的多分支网络. 具体地, 高频特征中的边缘纹理信息有利于捕捉摩尔纹. 低频特征对色彩失真更为敏感. 作为辅助信息, 深度图在视觉层面上比 RGB 图像更具辨别力. 有监督多视图对比学习的应用进一步增强了多视图特征的学习. 此外, 还提出了两阶段双线性特征融合方法, 以融合来自不同视图的多分支特征. 为了评估该模型, 我们在4个广泛使用的公共数据集(CASIA-FASD、Replay-Attack、MSU-MFSD 和 OULU-NPU)上进行了消融实验, 特征融合对比实验, 单一数据集实验和跨数据集实验. 跨数据集实验结果表明, 本文模型在4种测试协议上的平均HTER比只使用RGB图转换为深度图(DFA)的方法好5% (20.3%减至15.0%).
    边缘计算的安全挑战与解决方法综述
    温木奇，温武少
    优先出版日期:  2024-09-27 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009702
    [摘要] (15) [HTML] (0) [PDF 1.54 M] (158)
    摘要：
    相比集中式的云计算框架, 边缘计算在云中心和现场智能设备之间部署了额外的“边缘服务器”, 支持现场智能设备快速、高效地完成运算任务和事件处理. 边缘计算系统中, 现场智能设备数量庞大、边缘计算服务器繁杂, 它们存储的数据敏感和私密性要求高. 边缘计算系统的这些特点, 给网络安全防护带来困难. 解决边缘计算系统的信息和网络安全是边缘计算技术大规模产业化的关键. 而由于边缘服务器设备和现场智能设备的计算能力、网络能力和存储能力的局限, 传统的计算机网络安全技术不能完全满足要求. 分析适合边缘计算系统的联邦学习、轻量加密、混淆与虚拟位置信息、匿名身份认证等有效的敏感数据保护技术, 以及探讨人工智能和区块链等新技术在边缘计算防范恶意攻击的应用, 助力边缘计算的产业化发展.
    基于多模态数据融合的飞行员注视区域分类
    段高乐，王长元，吴恭朴，王红艳
    优先出版日期:  2024-09-27 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009677
    [摘要] (6) [HTML] (0) [PDF 2.86 M] (167)
    摘要：
    为了解决图像采集过程中眼图消失和头部姿态估计不准确的问题, 利用基于非接触式的眼部信息获取方法采集人脸图像, 从单个图像帧中确定飞行员当前的注视方向. 同时, 针对现有网络忽略头部运动对视线造成遮挡所导致的分类效果不佳问题, 结合人脸图像与头部姿态特征, 通过改进的MobileViT模型提出一种用于飞行员注视区域分类的多模态数据融合网络. 首先提出了多模态数据融合模块解决特征拼接过程中尺寸不平衡导致的过拟合问题, 其次提出一种基于并行分支SE机制的逆残差块, 充分利用网络浅层的空间和通道特征信息, 并结合Transformer的全局注意力机制捕捉多尺度特征. 最后, 重新设计了Mobile Block结构, 使用深度可分离卷积降低模型复杂度. 利用自制数据集FlyGaze对新模型和主流基线模型进行对比, 实验结果表明, PilotT模型对注视区域0、3、4、5的分类准确率均在92%以上, 且对人脸发生偏转的情况具有较强适应力. 研究结果对提升飞行训练质量以及飞行员意图识别和疲劳评估具有实际应用价值.
    基于改进Faster R-CNN的肺结核病原体检测
    鞠瑞文，孙振，李庆党
    优先出版日期:  2024-09-27 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009679
    [摘要] (6) [HTML] (0) [PDF 1.73 M] (156)
    摘要：
    本文提出一种基于Faster R-CNN的肺结核病原体检测方法, 以更高的准确率和更低的漏检率检测肺结核. 首先, 通过Mosaic数据增强方法对数据集进行扩充, 提高模型泛化能力, 同时引入K-means聚类算法, 对所用数据集重新聚类来生成对的锚点初始候选框大小. 其次, 将Faster R-CNN中的原始特征提取网络替换为Res2Net, 并将其卷积核全部替换为空洞卷积, 在与原卷积相比参数量不变的情况下, 增大了感受野. 再者, 引入改进后的GC-FPN模块, 使模型在轻量化的同时更好的关注小目标信息. 最后, 引入ROI Align, 解决候选框和初始回归位置存在偏差的问题. 实验结果表明, 在公开数据集上, 改进的Faster R-CNN模型与原本的Faster R-CNN算法相比, 准确率提高了2.7%, 召回率提升了1.4%, 该算法不仅在结核图像数据集上得到了验证, 而且具有较高的准确率.
    改进YOLOv8的水下目标检测
    周昕，李远禄，吴明轩，范小婷，王键翔
    优先出版日期:  2024-09-27 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009680
    [摘要] (4) [HTML] (0) [PDF 2.77 M] (152)
    摘要：
    针对水下目标检测中的尺度不一、重叠遮挡目标的漏检问题, 提出了一种改进的YOLOv8水下目标检测算法. 首先, 在主干网络中引入可变形卷积 (deformable convolution network, DCN), 通过卷积核自适应形变的机制, 提高模型对重叠遮挡目标的特征提取能力; 其次, 设计了一种空洞卷积空间金字塔模块(atrous spatial pyramid faster, ASPF), 扩大输出特征图的感受野, 提高模型对水下多尺度目标的感知能力; 最后, 对损失函数进行改进, 优化模型的训练过程并提高定位精度. 将改进算法在URPC数据集上进行实验, 结果表明改进算法的检测精度达到了87.3%, 相较于原始算法YOLOv8提高了3.4%, 同时能够精准检测水下多尺度、重叠遮挡目标.
    联合判别性外观和运动线索的行人多目标跟踪
    王军，李迎春，程勇
    优先出版日期:  2024-09-27 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009681
    [摘要] (3) [HTML] (0) [PDF 2.81 M] (156)
    摘要：
    在多目标跟踪任务中, 外界噪声的干扰会导致传统方法的系统建模不可靠, 从而降低目标位置预测的准确性; 而密集人群引起的拥挤和遮挡问题则会严重影响目标外观的可靠性, 导致错误的身份关联. 为了解决这些问题, 本文提出一种多目标跟踪算法Ecsort. 该算法在传统运动预测的基础上, 引入噪声补偿模块, 降低噪声干扰引起的误差, 提高位置预测的准确性. 其次, 引入特征相似度匹配模块, 通过学习目标的判别性外观特征, 并结合运动线索和判别性外观特征的优势, 从而实现精确的身份关联. 通过在多目标跟踪基准数据集上进行的大量实验结果表明, 与基线模型相比, 该方法在MOT17测试集上的IDF1 (ID F1 score)、HOTA (higher order tracking accuracy)、AssA (association accuracy)、DetA (detection accuracy)分别提高了1.1%、0.5%、0.6%、0.3%, 在MOT20测试集上的IDF1、HOTA、AssA、DetA分别提高了2.3%、1.9%、3.4%、0.2%.
    优化双线性ResNet34的人脸表情识别
    吕军，苌婉婷，陈付龙，王志伟
    优先出版日期:  2024-09-27 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009682
    [摘要] (10) [HTML] (0) [PDF 1.21 M] (144)
    摘要：
    为了能够更准确且快速地识别人脸表情, 提出了一种优化的基于ResNet34网络的双线性结构(OBSR-Net)来进行人脸表情识别. OBSR-Net采用双线性网络结构作为整体框架, 主干网络使用ResNet34网络, 通过平移不变的方式对局部成对特征交互进行建模, 从而提取更加完整有效的特征, 同时采用迁移学习的策略来降低人脸表情小样本图像数据集对深度学习方法的限制. 此外, 在训练过程中使用一种新的通用优化技术, 即梯度集中. 该方法通过将梯度向量集中到零均值来直接对梯度进行操作, 可以看作是一种具有约束损失函数的投影梯度下降方法. OBSR-Net在Fer2013和CK+两个公开数据集上进行实验, 分别取得了77.65%和98. 82%的识别准确率. 实验结果表明, 与其他先进的人脸表情识别方法相比, OBSR-Net表现出较强的竞争力.
    S-UNet: 基于U-Net和LSTM的短临降水预报网络
    许梦，杜景林，刘蕊
    优先出版日期:  2024-09-27 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009683
    [摘要] (4) [HTML] (0) [PDF 1.35 M] (144)
    摘要：
    随着深度学习技术的发展, 多数研究工作将短临降水预报视为雷达回波序列的预测任务. 由于降水复杂性的非线性时空变换, 现有的短临预报存在准确性低、外推时效短、难以应对复杂的非线性时空变换等缺点. 为解决以上问题, 本文基于U-Net和LSTM提出了S-UNet短临降水预报网络. 首先本文提出了S-UNet layer (SL)模块, 以帮助网络更好地提取雷达序列特征, 构建时空变化的整体趋势, 从而提高网络效率, 增加网络的外推时长. 其次, 为更好地应对雷达回波的变形、积累和消散的复杂性, 增强网络对复杂的空间关系的捕获能力和运动轨迹的模拟能力, 本文基于LSTM构建了雷达特征模块radar feature (RF). 最后, 将SL模块和RF模块与U-Net框架结合, 提出了S-UNet短临降水预报网络, 并在KNMI数据集上实现了先进的性能. 实验结果表明, 在KNMI的NL-50和NL-20数据集上, 本文所提的方法与主流方法相比, 海德克技能得分和关键成功指数分别提高了5.25% (6.57%)和2.17% (4.75%), 达到了0.30 (0.29)和0.72 (0.58); 准确率提高了2.10% (1.35%), 达到了0.80 (0.80); 假接受率降低了4.27% (1.80%), 达到了0.24 (0.38). 除此之外, 本文通过消融实验证明了所提出模块及结合方法的有效性.
    面向生物医学命名实体识别和规范化的多粒度特征融合
    刘彤，石昌岭，倪维健
    优先出版日期:  2024-09-27 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009640
    [摘要] (14) [HTML] (0) [PDF 1.27 M] (143)
    摘要：
    为了从生物医学文献中提取丰富的实体信息及其规范化表达, 提出了一种面向生物医学命名实体和规范化的多粒度特征融合方法(multi-granularity feature fusion approach for biomedical named entity recognition and normalization, MGFFA). 通过整合字符级、词级、概念级的文本信息, 显著增强了模型的学习能力. 同时还包含一个用于存储和综合不同层次信息的记忆库, 以实现对实体及其规范化标签间复杂关系的深入理解. 通过预训练模型的配合使用, MGFFA不仅捕捉了文本的粗粒度语义表示, 还细致分析了构词层面的特征, 从而全面提升了对长跨度实体的识别准确率. 在NCBI和NC5CDR数据集上的实验结果显示, 该模型在总体上优于其他基线模型.
    优化的协作多智能体强化学习架构
    刘玮，程旭，李浩源
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009636
    [摘要] (16) [HTML] (0) [PDF 2.25 M] (149)
    摘要：
    在现实环境中, 许多任务需要多个智能体的协作来完成, 然而智能体之间通常存在着通信受限和观察不完整的问题. 深度多智能体强化学习(Deep-MARL)算法在解决这类具有挑战性的场景中表现出卓越的性能. 其中QTRAN和QTRAN++是能够学习一类广泛的联合动作-价值函数的代表性方法, 且同时具备强大的理论保证. 然而, 由于依赖于单一联合动作-价值估计量以及忽视了对智能体观察的预处理, 使得QTRAN和QTRAN++的性能受到了影响. 本文提出了一种称为OPTQTRAN的新算法, 其在QTRAN和QTRAN++的性能基础上取得了显著的提升. 首先, 本文引入了一种双联合动作-价值估计量的结构, 利用一个分解网络模块计算额外的联合动作-价值. 为了确保准确计算联合动作-价值, 本文设计了一个自适应网络模块, 有效促进了值函数学习. 此外, 本文引入了一个多元网络结构, 将智能体的观察分组到不同的单元中, 以有效估计各智能体的效用函数. 在广泛使用的StarCraft基准测试中进行的多场景实验表明, 与最先进的多智能体强化学习方法相比, 本文的方法表现出更卓越的性能.
    小程序敏感数据收集行为检测
    花楠，杨哲慜
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009642
    [摘要] (14) [HTML] (0) [PDF 832.51 K] (183)
    摘要：
    小程序近年来被广泛应用, 因承载了大量的敏感用户数据而引发了广泛的隐私安全担忧. 现有的面向传统移动应用的隐私安全分析方法无法直接应用于小程序中. 一方面, 现有方法难以有效分析小程序闭源框架行为带来的隐私流转以及JavaScript闭包特性带来的跨作用域隐私流转, 造成分析结果的缺失. 另一方面, 小程序动态加载子包的机制导致不完整的分析范围, 进一步造成分析结果的缺失. 为此本文提出了动静态混合的小程序隐私收集行为分析方法. 首先, 该方法为小程序中的不同单元边界构建了基于控制流或数据依赖关系的数据传播路径, 即小程序隐私传播流图. 进一步地, 该方法通过学习并迁移传统移动应用端界面设计知识, 并利用UI事件与页面转换行为之间的控制流关联作为指引, 有效地对小程序界面进行探索, 从而触发子包加载过程. 相应的子包代码经分析后与已有分析结果融合, 形成更为全面的小程序隐私传播流图. 本文基于小程序隐私传播流图实现了对小程序内敏感数据的追踪. 本文基于上述方法实现了小程序隐私收集行为分析工具MiniSafe. 评估结果表明, MiniSafe在精确率与召回率上分别达到了90.4%与87.4%, 均优于现有工作. 同时, MiniSafe平均在每个小程序中检测出7项敏感数据收集行为, 通过考虑小程序子包中的敏感数据收集行为使整体检测效果提升了42.9%, 具有较好的检测效果与实际可用性.
    基于多模态融合的移动应用细粒度用户意图理解
    张逸涵，洪赓，杨哲慜
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009653
    [摘要] (13) [HTML] (0) [PDF 2.66 M] (147)
    摘要：
    随着移动应用功能日益复杂, 现有基于用户意图的隐私泄露检测方法面临更大挑战. 一方面, 传统隐私泄露检测基于应用级别的用户意图, 只关注应用的隐私收集行为是否与应用的核心功能需求相符合, 不适用于现如今具有广泛功能和多元用户意图的移动应用安全检测, 亟需粒度更细的用户意图分类; 另一方面, 现行研究大多集中于评估图标等界面小部件触发的隐私收集行为是否与用户意图一致, 然而, 图标不当设计和滥用现象十分普遍, 这限制了仅依赖小部件用户意图进行隐私风险评估的有效性, 因此当前仍需要对整体用户界面的意图进行理解. 针对以上问题, 本文首先从中文隐私政策中提取总结出常见的、适用于隐私合规判断的细粒度用户意图列表; 之后结合移动应用界面设计特点, 设计并实现了多模态特征融合的多分类模型对整个移动界面反应的用户意图进行识别. 评估结果表明, 本文隐私政策意图提取工具精确率与召回率均达到83%, 用户意图识别工具精确率与召回率分别达到了80%与83%, 具有较好的检测效果与实际可用性.
    基于迁移学习的车辆目标识别
    李慧，王艳娥
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009667
    [摘要] (14) [HTML] (0) [PDF 741.04 K] (135)
    摘要：
    为提高车辆识别的准确率及识别的实时性能, 本文提出了一种基于迁移学习的车辆识别方法. 该方法通过卷积神经网络和支持向量机结合并做进一步优化, 提高车辆识别的准确率, 并减少模型训练时间和提高模型的鲁棒性. 该方法首先使用卷积神经网络在CIFAR-10数据集上训练好网络; 然后结合残差优化的思想, 使用更深的预训练网络结构提取细粒度特征; 在模型网络的参数迁移过程中, 只迁移预训练的卷积层参数, 并添加全连接层在车辆数据集上进行微调; 最后将提取的特征直接放入支持向量机中进行分类. 通过详细的模型实验与结果分析, 本方法能够最终达到的最高识别正确率为97.56%, 单张图片识别时间260 ms, 识别时间和正确率均得到了较好的优化.
    基于扩散与时频注意力的时间序列插补方法
    王槃，曾倩欣，杨欢
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009669
    [摘要] (15) [HTML] (0) [PDF 1.19 M] (144)
    摘要：
    时间序列插补旨在根据现有数据填补缺失值以恢复数据的完整性. 目前基于RNN的插补方法存在较大的误差, 并且增加网络层数容易出现梯度爆炸和消失问题, 而基于GAN和VAE的插补方法经常面临训练困难和模式崩溃的挑战. 为解决上述问题, 本文提出了一种基于扩散与时频注意力的时间序列插补模型DTFA (diffusion model and time-frequency attention), 通过反向扩散实现从高斯噪声中重建缺失数据. 具体而言, 本研究利用多尺度卷积模块与二维注意力机制捕获时域数据中的时间依赖性, 并利用MLP与二维注意力机制学习频域数据的实部与虚部信息. 此外, 本研究通过线性插补模块以对现有的观测数据进行初步的数据增强, 从而更好地指导模型的插补过程. 最后, 本研究通过最小化真实噪声与估计噪声的欧氏距离来训练噪声估计网络, 并利用反向扩散实现对时序数据的缺失插补. 本研究的实验结果表明, DTFA在ETTm1、WindPower和Electricity这3个公开数据集上的插补效果均优于近年主流的基线模型.
    基于睡眠脑电信号的抑郁症诊断算法
    杨家豪，张嘉慧，尧韶聪，邱谦，潘家辉
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009671
    [摘要] (357) [HTML] (0) [PDF 1018.28 K] (237)
    摘要：
    抑郁症诊断是医学领域的重要研究方向. 而现有的抑郁症诊断方法存在高成本、低效率、准确率不高以及解释性不强等问题, 为解决该问题, 本文创新的结合睡眠分期技术, 提出一种基于睡眠脑电信号的抑郁症自动诊断算法. 该方法首先通过卷积神经网络与双向长短时记忆神经网络结合, 能够提取睡眠信号的高级特征, 同时结合不同睡眠时期的关联性进行分析, 提升了睡眠分期的准确率与可解释性. 实验结果表明, 这种方法在Sleep-EDF公开数据集中准确率最高能够达到95.82%, 超越了大多数现有方法. 随后, 基于睡眠分期的结果, 结合卷积神经网络提出了DepNet2D (depression net 2 dimension)模型, 对REM期的脑电数据进行特征提取并分类. 该模型能够有效地学习睡眠脑电的时空依赖关系, 捕捉抑郁症患者大脑活动的特征模式, 提高了识别患者频谱特征的准确率. 实验结果表明, 在抑郁症诊断任务中, 本文提出的抑郁症筛查方法准确率达到了88.82%, 与传统抑郁症诊断模型相比, 具有更高的准确率. 该方法增强了抑郁症诊断的可解释性, 对现代抑郁症研究等分析研究具有一定的实用价值, 为精神健康领域的研究和临床实践提供了新的思路和方法.
    基于深度生存分析与SHAP的电梯风险预测
    曾倩欣，王槃，杨欢，杨勇
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009685
    [摘要] (9) [HTML] (0) [PDF 1.35 M] (201)
    摘要：
    为解决低频、不规则时间周期的基于统计的电梯预测性维护问题, 本文提出了结合深度生存分析与数据切割、补偿的综合方案. 本文通过建立动态静态生存状态向量, 捕捉影响大型故障风险的因素; 此外, 针对记录型数据中存在的左删失问题, 本文采用数据补充的方式解决, 并探究不同补充方式与分割策略对深度生存模型精度的影响. 最后, 研究对电梯场景下的深度生存模型使用SHAP分析, 揭示各因素对故障风险的动态影响. 研究结果显示, 采用数据粗分割与Cox填充方式组合的模型具有强预测能力和准确性, DeepSurv模型在预测能力和稳定性上表现突出, 梯龄、提升高度对大型故障风险的贡献随特定条件的变化会发生转折.
    基于VE-GEP算法的PM2.5浓度预测
    王超学，邹飞
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009688
    [摘要] (6) [HTML] (0) [PDF 809.02 K] (196)
    摘要：
    准确预测PM2.5浓度对于公众健康和环境保护具有重要意义, 但其非线性、多变性以及复杂性的特点导致难以准确预测. 基于此, 本文针对传统GEP存在的不足, 提出了一种基于病毒进化的基因表达式编程算法(VE-GEP)来预测PM2.5浓度. 该算法在GEP的基础上引入了复活机制与诱变重启机制. 复活机制能去除种群中的劣质个体, 改善种群中个体的质量; 诱变重启机制通过引入优质基因和新的个体, 提高种群的多样性, 增强算法的寻优能力. 实验结果表明, VE-GEP算法相较于GEP、DSCE-GEP和CNN-LSTM在春季、夏季和秋季中的预测模型均有不同程度的提高, 拟合度分别提高1.28%/0.1%/0.13%、1.86%/1.29%/0.42%、0.57%/0.24%/0.29%, 为PM2.5浓度预测研究提供了新的思路和方法.
    基于MCGAN模型的降水临近预报
    刘蕊，杜景林，许梦
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009673
    [摘要] (8) [HTML] (0) [PDF 2.92 M] (194)
    摘要：
    在降水临近预报领域中, 现有基于深度学习的雷达回波外推方法存在一些缺点. 在图像质量方面, 预测图像模糊并缺乏小尺度细节, 在预测精度方面, 降水结果不够准确. 本文提出了一个多尺度生成对抗(MCGAN)模型, 该模型由多尺度卷积生成器和全卷积的判别器组成. 生成器部分采用编码器-解码器架构, 主要包含了多尺度卷积块和下采样门控单元. MCGAN模型使用动态时空变异性损失函数在生成对抗网络(GAN)框架下训练, 以达到更精准和更清晰的回波强度和分布预测效果. 模型的性能在上海市公共雷达数据集上进行了验证, 与主流深度学习模型相比, 本文所提模型在图像质量评估中的MSE指标上下降了11.15%, 在SSIM指标和PSNR指标上分别增加了8.99%、2.95%; 在预测精度评估中, CSI指标、POD指标、HSS指标上平均提高了11.92%、15.89%、9.01%, FAR指标平均降低了14.81%. 此外, 本文通过消融实验证明了MCGAN模型每个部件的作用.
    基于深度强化学习的四旋翼无人机抗扰控制
    徐博洋，时宏伟
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009675
    [摘要] (10) [HTML] (0) [PDF 1.81 M] (203)
    摘要：
    随着无人机应用需求不断拓展, 为了保证无人机能够按要求完成预定任务, 抗干扰控制器的设计受到了诸多关注. 目前广泛使用的传统控制算法稳定性较好但抗干扰能力较差. 针对上述问题, 提出了一种基于改进双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法的混合抗干扰控制器, 该方法使用非线性模型预测控制(NMPC)作为基础控制器, 并引入了一个基于改进TD3的干扰补偿器进行混合控制. 该方法结合了NMPC控制器的优点的同时解决了传统控制算法在抗干扰方面的不足. 本文将多头注意力机制(MA)以及长短期记忆网络(LSTM)引入TD3的Actor网络中, 提高了TD3对于空间管理信息以及时间关联信息的捕捉能力, 同时引入一种连续型对数奖励函数来提高训练稳定性和收敛速度, 并使用带随机干扰的随机任务场景进行训练以提高模型泛化性. 在实验中将NMPC-MALSTM-TD3架构与使用DDPG、SAC、TD3、PPO算法作为干扰补偿器的架构进行对比, 实验结果表明, NMPC-MALSTM-TD3架构的综合表现最好, 而且对NMPC的稳定性和实时性影响较小.
    边缘增强结合多尺度信息融合的皮肤病变分割
    齐向明，张志伟
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009676
    [摘要] (9) [HTML] (0) [PDF 2.16 M] (217)
    摘要：
    针对皮肤病灶大小不一、与周围皮肤对比度低、边界模糊不规则、存在伪影及毛发干扰等问题, 本文提出一种边缘增强结合多尺度信息融合的皮肤病变分割算法, 该算法由编码器、多尺度感知模块、边缘增强模块、轻量化解码器组成. 首先在编码器中构建Transformer模块以提取全局信息, 使用卷积操作以提取局部信息; 其次设计多尺度感知模块, 采用密集连接结构的门控空洞卷积金字塔模块来融合多尺度特征; 接着构建边缘增强模块, 利用深层特征促进对边缘特征的探索以更好的保留细节和边缘信息; 最后设计轻量化解码器, 采用CARAFE轻量化算子进行上采样, 在使用相对较少参数的情况下保持较高的分割精度. 在公开数据集ISIC2016和ISIC2018上做对比实验, 结果表明, 本文算法分割精度高于其他流行算法.
    基于变形卷积和多重注意力的零售商品检测
    王添，刘立波
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009695
    [摘要] (8) [HTML] (0) [PDF 5.13 M] (206)
    摘要：
    针对零售商品旋转和变形导致难以准确提取全局特征及无关特征干扰的问题, 提出一种基于改进YOLOv8s的零售商品检测算法. 首先, 利用归一化可变形卷积替代部分标准卷积, 通过充分捕获长距离依赖关系以及突出通道关键特征, 增强对全局特征的提取能力; 其次, 使用改进的动态检测头, 使用基于空间感知、尺度感知和任务感知的多重注意力机制来捕获更具区分性的商品局部特征, 以抑制无关特征干扰; 最后, 采用InnerEIoU损失函数替换CIoU, 以降低商品漏检率. 实验结果表明, 所提算法在RPC零售商品数据集上的mAP@0.5:0.95达到93.3%, 较原始算法提升了1.5%, 并优于其他主流检测算法; 同时模型参数量和计算量分别下降了10.0%和6.5%, 能够在存储和计算资源受限的实际场景中, 准确地进行零售商品检测.
    基于注意力与量化感知的航拍红外目标检测
    周进，裴晓芳
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009699
    [摘要] (6) [HTML] (0) [PDF 1.76 M] (187)
    摘要：
    针对航拍场景下红外目标对比度低、识别精度差、检测难度大等问题, 提出一种基于注意力与量化感知的航拍红外目标检测算法. 首先, 利用DCNv2替代ELAN模块中的3×3卷积, 创新性地构建了DC-ELAN模块, 有效提升了模型捕捉局部和全局特征的能力, 进而强化了网络的特征表达能力; 其次, 通过巧妙地将SE注意力机制融入SPPCSPC模块和ELAN模块中, 设计出了SE-SPPCSPC模块和SE-ELAN模块, 有助于增强特征图的空间自注意力, 模型能够更好地关注目标区域; 此外, 引入QARepVGG模块, 提升模型的量化感知能力并增强其对量化误差的鲁棒性; 最后, 引入DyHead模块, 该模块可以根据输入图像的不同动态调整检测头, 提高模型对不同大小、形状目标的检测能力, 从而进一步提高红外目标检测的准确性和鲁棒性. 实验结果表明, 相较于原模型, 改进后的YOLOv7-tiny模型在计算量未增长的情况下, mAP@0.5值提升了3.4%, mAP@0.5:0.95值提升了4.8%, 显著提高了模型检测精度.
    融合注意力机制的SegFormer遥感影像道路识别
    王晓杰，陈少康，闫皓炜，杨鹤猛，燕正亮，王森
    优先出版日期:  2024-09-24 , DOI: 10.15888/j.cnki.csa.009641
    [摘要] (11) [HTML] (0) [PDF 1.87 M] (136)
    摘要：
    道路信息在遥感影像中具有重要意义和价值, 因此准确提取道路对于许多应用非常关键. 然而, 在进行道路识别时存在两个主要问题. 首先, 卫星影像的背景复杂多变, 而道路的形态也是复杂多样的, 这给道路的自动识别带来了挑战. 其次, 道路像素只占整个影像的很小一部分, 导致类别不平衡的问题. 为了解决上述问题, 本文提出了一种基于改进的SegFormer模型的卫星影像道路自动识别算法. 该算法采用了两个主要策略来改进识别效果. 第一, 在SegFormer编码器的各个阶段的输出端添加了空间注意力模块. 这个模块有助于减弱复杂背景的干扰, 同时增强对道路区域的关注. 通过引入空间注意力机制, 模型能够更好地捕捉到道路的特征, 从而提高识别准确性. 第二, 采用了一种混合损失函数, 结合了像素对比损失和交叉熵损失. 这样的损失函数能够更好地处理类别不平衡的问题, 使得模型更加关注道路类别的训练. 通过优化训练过程, 模型能够更好地学习到道路的特征表示, 从而提升识别准确率. 通过对比实验分析, 改进后的模型在测试集上的mIoU指标提升了约3.3%.
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    VRML与外界数据交互的技术实现
    王硕, 周昕宇
    2000,9(2):38-41, DOI:
    [摘要] (12678) [HTML] (0) [PDF ] (21713)
    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。
    清除磁盘引导区病毒和修复磁盘的方法
    邓长根, 曾康康
    1993,2(8):41-42, DOI:
    [摘要] (9739) [HTML] (0) [PDF ] (31518)
    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。
    海关EDI自动化通关系统
    杨国勋
    1995,4(5):2-5, DOI:
    [摘要] (9273) [HTML] (0) [PDF ] (13725)
    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。
    深度学习中的无监督学习方法综述
    殷瑞刚, 魏帅, 李晗, 于洪
    2016,25(8):1-7, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005283
    [摘要] (8798) [HTML] () [PDF 1167952] (38232)
    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.
    深层网络爬虫研究综述
    曾伟辉, 李淼
    2008,17(5):122-126, DOI:
    [摘要] (7895) [HTML] (0) [PDF ] (47961)
    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。
    分布式系统Hadoop 平台的视频转码
    杨帆, 沈奇威
    2011,20(11):80-85, DOI:
    [摘要] (7653) [HTML] () [PDF 863160] (42312)
    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
    图像抖动技术的原理及实现
    何志强
    1999,8(7):43-46, DOI:
    [摘要] (7300) [HTML] (0) [PDF ] (23390)
    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。
    基于OAuth2.0 的认证授权技术
    时子庆, 刘金兰, 谭晓华
    2012,21(3):260-264, DOI:
    [摘要] (6525) [HTML] () [PDF 336300] (44667)
    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。
    基于AOP的物流遗留系统安全进化
    杨晓燕, 雷霞
    2007,16(9):22-25, DOI:
    [摘要] (6509) [HTML] (0) [PDF ] (6251)
    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.
    基于CC2530 及ZigBee 协议栈设计无线网络传感器节点
    章伟聪, 俞新武, 李忠成
    2011,20(7):184-187,120, DOI:
    [摘要] (6368) [HTML] () [PDF 731903] (33047)
    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。
    零样本图学习综述
    支瑞聪，万菲，张德政
    2022,31(5):1-20, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008463
    [摘要] (6273) [HTML] (3502) [PDF 2584043] (4927)
    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.
    Inf引导安装中快捷方式的自动建立方法
    杜青, 丁志斌, 丁健, 张居正, 聂永平, 张万军
    2002,11(10):70-73, DOI:
    [摘要] (6245) [HTML] (0) [PDF ] (13441)
    摘要：
    (), DOI:
    [摘要] (6110) [HTML] (19) [PDF ] (14)
    摘要：
    基于GPS/GPRS/GIS的车辆监控系统的设计
    唐运虞, 刘向东, 修春波
    2004,13(10):7-9, DOI:
    [摘要] (6044) [HTML] (0) [PDF ] (11347)
    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.
    知识图谱研究综述
    黄恒琪, 于娟, 廖晓, 席运江
    2019,28(6):1-12, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006915
    [摘要] (5968) [HTML] (18582) [PDF 672566] (22190)
    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.
    浅析C语言快速排序算法的改进
    刘娜, 佟冶
    2008,17(1):113-116, DOI:
    [摘要] (5966) [HTML] (0) [PDF ] (49433)
    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。
    基于模型的软件测试方法研究
    吴艳, 张惠
    2008,17(8):87-89, DOI:
    [摘要] (5896) [HTML] (0) [PDF ] (41548)
    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。
    企业信息门户单点登录系统的设计与实现
    陈观林, 张泳
    2008,17(8):2-5, DOI:
    [摘要] (5778) [HTML] (0) [PDF ] (32232)
    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。
    在VC++中文本框控件如何通过回车键转移焦点
    蔡伟丰, 朱彦华, 郑少慧, 赵益建, 陈泽铭
    2004,13(8):58-59, DOI:
    [摘要] (5725) [HTML] (0) [PDF ] (27744)
    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.
    基于DCMTK 的DICOM 医学图像显示及其调窗方法研究
    姜睿智, 岳秀艳, 史廷春, 邱建辉, 索海瑞, 蔡建辉
    2009,18(5):182-185, DOI:
    [摘要] (5694) [HTML] (0) [PDF ] (33658)
    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。
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    基于.NET的HDF光栅图像数据的读取与处理
    焦飞, 黄天文
    2007,16(10):48-51, DOI:
    [摘要] (4825) [HTML] (0) [PDF 0.00 Byte] (88012)
    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.
    基于Windows 2000的多通道实时数据采集方法
    邵奇可, 陈国定, 张琦
    2002,11(12):67-68, DOI:
    [摘要] (4088) [HTML] (0) [PDF 0.00 Byte] (59186)
    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.
    浅析C语言快速排序算法的改进
    刘娜, 佟冶
    2008,17(1):113-116, DOI:
    [摘要] (5966) [HTML] (0) [PDF 0.00 Byte] (49419)
    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。
    深层网络爬虫研究综述
    曾伟辉, 李淼
    2008,17(5):122-126, DOI:
    [摘要] (7894) [HTML] (0) [PDF 0.00 Byte] (47937)
    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。

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