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　　【雜志簡介】

　　《小型微型計算機系統》創刊于一九八O年，系中國計算機學會會刊之一，由中國科學院沈陽計算技術研究所主辦，是國內外公開發行的計算機類學術性刊物。

　　本刊在國內入選為：《中文核心期刊》、《中國科技論文統計源期刊》、被《中國科技論文與引文數據庫》、《中國學術期刊文摘》、《中國期刊全文數據庫》、《中國科技期刊精品數據庫》以及《萬方數據網》等收錄，在 1996 年獲中國科學院優秀期刊三等獎。 本刊被英國《 INSPEC 》、俄羅斯《文摘雜志》和美國《劍橋科學文摘》、日本《科技文獻社數據庫》收錄。

　　本雜志刊登文章的內容涵蓋計算技術的各個領域(計算數學除外)。包括計算機科學理論、體系結構、計算機軟件、數據庫、網絡與通訊、人工智能、多媒體、計算機圖形與圖像、算法理論研究等各方面的學術論文。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　中國自然科學核心期刊

　　中國科學引文數據庫來源期刊

　　中科院優秀科技期刊三等獎(96)

　　【欄目設置】

　　主要欄目：計算機網絡信息安全、算法理論、人工智能分布式計算、計算機圖形與圖像、計算機應用等。

　　小型微型計算機系統最新期刊目錄

《小型微型計算機系統》期刊簡介

摘要：<正>《小型微型計算機系統》創刊于1980年，中國科學院主管，中國科學院沈陽計算技術研究所主辦的學術刊物，為中國計算機學會會刊(月刊),國內外公開發行.《小型微型計算機系統》面向國內從事計算機研究和教學的科研人員與大專院校師生，始終致力于傳播我國計算機研究領域最新科研成果，發表高水平學術論文，堅持嚴肅、嚴謹的辦刊風格，受到計算機業界普遍歡迎

征稿簡則

摘要：<正>一、征稿范圍:《小型微型計算機系統》雜志所刊登的文章內容涵蓋了計算機學科的各個領域(計算數學除外).包括計算機科學理論、體系結構、軟件、數據庫、網絡與通訊、人工智能、網絡與信息安全、多媒體、計算機圖形與圖像等.二、稿件類型:1.學術論文：科研成果有創新、有見解的完整論述.對該領域的研究與發展有促進意義

第二屆CCF中國數字金融大會(CDFC 2025)征文通知

摘要：<正>數字金融，作為數字經濟時代的核心驅動力，正推動著金融與科技、產業深度融合，成為培育新型生產力、促進經濟高質量發展的關鍵力量.為響應國家對數字經濟與數字金融發展戰略的部署，推動金融行業與技術創新的深度融合，CCF中國數字金融大會(CCF Digital Finance Conference, 簡稱CDFC)將于2025年8月15日-17日在上海舉辦

基于集成自監督的工業視覺大模型算法研究————作者：林而賢;張潮;周雄圖;張永愛;

摘要：針對工業視覺檢測場景多樣，模型遷移相較其他計算機視覺任務頻繁更多，同時工業質檢領域還存在小樣本，缺乏異常數據的問題，本文將掩碼自編碼器(Masked Autoencoders, MAE)與對比自監督相結合，提出了一種適用于工業大模型訓練的集成自監督算法(Integrated Autoencoders, IAE),在工業場景下開發原創的工業視覺大模型訓練方法以幫助工業視覺大模型在工業圖片上抽取更好的...

多三元組網絡攻擊本體半自動化構建方法————作者：王麗;李華;劉玉林;張培龍;李明月;

摘要：網絡攻擊對信息安全、社會穩定和國家安全等方面都構成了極大的威脅.針對現有網絡攻擊本體構建方法過度依賴領域專家且無法全面提取關鍵信息的問題，本文提出了一種基于自然語言處理技術的網絡攻擊本體半自動化構建方法.該方法包括將非結構化網絡攻擊文本通過段落拆分方法拆分為簡單句，從而降低數據處理難度并減少信息丟失；設計三種類型的三元組以捕捉網絡攻擊的方式、目的、特征和后果等關鍵信息；以及基于這些三元組手工構建網...

《小型微型計算機系統》征訂啟事

摘要：<正>《小型微型計算機系統》創刊于1980年，由中國科學院主管，中國科學院沈陽計算技術研究所主辦，中國計算機學會會刊(月刊),國內外公開發行.《小型微型計算機系統》內容涵蓋計算機學科各領域，包括：計算機科學理論、體系結構、數據庫理論、計算機網絡與信息安全、人工智能與算法、服務計算、計算機圖形與圖像等

本刊檢索與收錄

摘要：<正>~

圖像擴頻水印技術綜述————作者：郭慧娟;牛保寧;賀藝斌;趙鵬;

摘要：隨著網絡和多媒體技術的飛速發展，數字圖像的傳輸、復制和編輯更加方便，數字圖像的版權保護成為研究熱點。數字水印將版權信息作為水印隱藏于數字圖像中，在發生版權糾紛時，提取水印以確定所有權。擴頻水印技術將擴頻通信原理應用于水印領域，嵌入和提取策略簡明，不可見性和魯棒性好，一直是圖像水印研究的一個熱點，有大量的研究和應用。全面總結圖像擴頻水印技術，梳理存在的問題十分必要。首先，在水印嵌入部分，對擴頻水印嵌...

目標解耦驅動的在線深度網絡————作者：郭虎升;申聰;夏浩森;王文劍;

摘要：概念漂移是數據流挖掘中不可避免的難點問題，其典型特征是數據分布隨時間可能發生改變。針對現有模型處理數據流分類任務時出現過擬合的問題，本文提出了一種目標解耦驅動的在線深度網絡(Online Deep Network driven by Target Decoupling， ODNTD)。首先，該模型從歷史數據流中學習一個任務未知型特征提取器，實現了對任務的無偏見表示學習，從而增強了模型的泛化能力；其...

基于分治策略和頻域調制的輕量級多元長時序預測方法————作者：張亞浩;周曉鋒;張宜弛;李帥;劉舒銳;

摘要：多元長時序預測的主流框架是編碼器-解碼器結構，然而關于解碼器結構的研究略顯不足。采用簡單的全連接層作為解碼器不僅導致模型參數量過大，且忽略了多元時間序列的通道異質性和時序依賴性。針對上述問題，本文提出了一種基于分治策略和頻域調制的輕量級多元長時序預測方法。首先，頻域分段編碼器將歷史時間序列劃分為時間片段并映射至頻域，利用頻域混合器提取時間片段內部特征和片段間相關性；然后，基于分治策略將長時序預測任...

基于CAE-LSTM的航發軸承故障診斷方法————作者：尹震宇;劉思宇;張飛青;徐光遠;宋丹;

摘要：隨著計算機深度學習理論的發展及航空領域對關鍵裝備智能化故障診斷與運維需求的提升，基于深度學習的航空發動機運行狀態的監測與評估方法成為了飛機安全運行的重要保障。由于航空發動機機械結構復雜，軸承在高溫、高壓等惡劣環境下高速運行，其故障特征信息存在多尺度、非線性等問題，使得故障信號難以有效識別及分析診斷。因此，本文提出了一種基于CAE-LSTM的航發軸承故障診斷方法，首先利用改進的卷積自編碼器（Conv...

無人機場景下多層次特征變換的池化Transformer跟蹤算法————作者：范曉雨;劉明華;李文靜;

摘要：目標跟蹤在無人機(Unmanned Aerial Vehicle， UAV)視角下面臨著目標尺寸較小、環境復雜，從而引發特征提取不足、目標遮擋等問題，已有的目標跟蹤方法在無人機場景下適用效果不佳。為此，提出一種融合多分辨率特征結合CNN和Transformer架構的無人機跟蹤器（MFTPT）。該模型結合CBAM注意力機制和特征金字塔網絡構建了一個新的骨干網絡，以增強模型對上下文關系的捕捉能力。并將...

多語言機器翻譯驅動的復述生成————作者：閻子悅;昝紅英;許鴻飛;

摘要：復述（Paraphrase）使用不同的詞匯、句子結構或表達方式，傳達相近的語義。復述可以有效地擴充訓練數據，提升低資源自然語言處理（Natural Language Processing， NLP）任務的性能，現有的工作通常利用機器翻譯將雙語平行語料中一種語言的語句翻譯到另一種語言，作為相應語句的復述。由于機器翻譯模型通常在同一個平行語料庫中訓練，利用翻譯模型生成復述庫再在復述庫上訓練復述模型，較...

PGCA-RAG：面向大語言模型檢索增強的并行圖緩存架構————作者：郭宇豪;陳慶奎;

摘要：目前大語言模型在檢索增強(Retrieval-augmented Generation， RAG)領域大部分工作都著重于提高檢索能力提高召回精度，以及結合大語言模型對知識圖譜進行構建。但是在面對實際工程化任務時，RAG系統往往會面臨高并發場景，目前的RAG系統存在知識圖譜數據檢索速度慢，系統并發能力差等問題。為了克服這些局限性，本文提出了一種面向大語言模型檢索增強的并行圖緩存架構(PGCA-RAG...

基于模型反演的深度強化學習黑盒遷移攻擊————作者：陳晉音;翟建樂;陳思毅;王誠熠;

摘要：近年來，深度強化學習(Deep Reinforcement Learning， DRL)技術在自動駕駛、智能機器人、金融交易等領域得到了廣泛應用.然而，針對DRL智能體的黑盒對抗攻擊仍然面臨諸多挑戰，例如計算成本高和遷移性有限等問題.為了解決上述問題，本文提出了一種新型的黑盒遷移攻擊方法.首先，通過行為克隆技術對目標智能體進行模型反演，得到影子智能體；隨后，針對影子智能體設計并生成對抗樣本；最后，...

一種面向異構無人機群的博弈任務分配算法————作者：張淳;伍永江;王雪梅;

摘要：多異構無人機的任務分配是無人機群協同工作中的重要問題，尤其在任務復雜且資源有限的空域環境中，如何快速找到高效、穩定的任務分配方案是一個關鍵挑戰。本文提出了一種基于任務篩選、偏好計算與穩定匹配理論的多無人機任務分配算法。首先，通過任務區域篩選機制，根據任務需求和空域環境篩選出潛在的無人機候選集合，從而有效減少計算復雜度并提高分配效率。隨后，利用無人機偏好計算公式，初步分配無人機到各任務區域，并基于 ...

面向隱私保護的多平臺移動群智感知定價策略————作者：楊桂松;李嘉才;何杏宇;

摘要：在移動群智感知（MCS）研究中，單平臺MCS中隱私保護方法由于未考慮平臺間競爭的影響，難以直接應用于多平臺環境， 而多平臺MCS中尚未有針對平臺隱私保護的相關研究。為解決這一問題，本文提出了一種面向隱私保護的多平臺定價策略。具體而言，本文將平臺定價問題建模為多領導者-多追隨者的斯塔克爾伯格博弈：平臺作為領導者設定價格，工人作為追隨者根據價格優化其服務貢獻。此外，提出了一種基于多智能體強化學習的去中...

實體匹配策略驅動的增強社交網絡表示學習框架————作者：溫志鵬;杜航原;王文劍;

摘要：社交網絡因其建模用戶行為和關系的能力，被廣泛應用于社交挖掘與推薦系統等領域.然而，僅依賴社交網絡表示可能因缺乏用戶背景信息而導致描述片面化，從而影響下游任務的性能.為此，本文引入知識圖譜作為外部知識，與社交網絡進行融合以實現信息補充.針對融合過程中存在的數據異質性和嵌入空間不一致問題，本文提出了一種實體匹配策略驅動的增強社交網絡表示學習框架GEMF.GEMF通過獨立編碼器分別學習兩種數據的嵌入表示...

基于屬性加密技術的去中心化跨鏈車聯網數據共享方案————作者：俞惠芳;周雯澤;

摘要：針對車聯網中隱私泄露、數據易被非授權訪問及篡改、云存儲系統單點故障等問題，提出一種基于屬性加密技術的跨鏈數據交互方法。傳統單區塊鏈模式存在數據共享壁壘，難以實現不同品牌車輛鏈間的數據互通，存儲模式單一且無法規避數據孤島問題。所提方案通過中繼鏈、云存儲系統和可擴展的拜占庭容錯共識機制的融合，解決了傳統單區塊鏈模式的可擴展性限制和海量數據的存儲問題，設置訪問樹結構和文件訪問有效期進行細粒度訪問控制。分...

面向教學評估的圖注意力網絡情感分析模型————作者：柯昌博;任知臨;張伯雷;

摘要：隨著深度學習的發展，預訓練模型、圖神經網絡等技術的廣泛應用，課堂教學評價已成為人工智能和智慧教育領域的研究熱點。本文提出了圖注意力網絡和預訓練模型BERT相結合的細粒度情感分析模型，其中方面類別情感分析(ACSA)被分為方面檢測(ACD)和方面情感分析(ASC)且共用同BERT參數，同時利用句子依存關系的圖注意力網絡強化上下文語義來提升模型性能，實驗證明了在公開數據集中，本文的模型具有更高的準確率...

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