《計算機研究與發展》(月刊)創刊于1958年，由中國科學院計算技術研究所、中國計算機學會主辦。辦刊宗旨： 報道我國計算機領域最高水平的學術論文和最新科研成果。 刊登內容：計算機科學技術領域高水平的學術論文、最新科研成果和重大應用成果。刊登內容：述評、計算機基礎理論、軟件技術、信息安全、計算機網絡、圖形圖象、體系結構、人工智能、計算機應用、數據庫技術、存儲技術及計算機相關領域。《工程索引》Compendex 數據庫(核心)收錄。

　　計算機研究與發展欄目設置綜述、計算機技術、計算機網絡、人工智能、計算機軟件、計算機應用

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　　閱讀推薦：計算機自動測量與控制

　　計算機技術、自動測試技術和自動控制技術的研究成果及發展方向的綜述與評論;先進的總線技術、故障診斷技術、系統集成技術以及控制理論在工業領域和軍事中的應用邊緣掃描測試技術、遙測遙控技術和自動測試系統的設計與開發;動態數據采集與信號處理系統;現場總線與接口技術;機電一體化技術;嵌入式系統軟件、軟件測試以及工控組態軟件的開發與應用;集散/分布控制系統，自控/監控系統的開發與應用;計算機網絡與通信、樓宇自動化技術的開發與應用;先進的測控部件及傳感器技術在工業自動測試和控制中的應用;基于總線技術的智能儀器儀表的設計與開發。

　　計算機研究與發展最新期刊目錄

結合卷積增強窗口注意力的雙分支語音增強神經網絡————作者：張晨輝 ;原之安 ;錢宇華 ;

摘要：在復雜環境以及突發背景噪音條件下，語音增強任務具有極大的困難和挑戰.主要原因是現有的語音增強方法未能有效捕獲語譜圖特征，尤其是局部信息.在過去的研究中，Transformer模型更專注于音頻的全局信息，而忽略了局部信息的重要性.在音頻經過短時傅里葉變換（STFT）處理后，多數模型僅使用幅值信息，而忽略了相位信息，導致它們未能有效捕獲語譜圖特征，從而影響了語音增強的效果.基于此設計出一個帶有卷積增強...

GroupUCP：按需動態調節的細粒度緩存劃分策略————作者：張傳奇;王卅;孫凝暉;包云崗;

摘要：隨著現代計算機技術的進步，內存墻問題越發嚴重.在此背景下，多級緩存中的末級緩存成為了影響性能的關鍵資源.近年來各項研究通過拓展尺寸，以及動態資源管理的手段優化末級緩存.路劃分技術是緩存資源管理的主要方法，通過將緩存按路為單位劃分后分配給各個應用使用，實現系統性能優化.然而路劃分粒度較粗，要求緩存的所有組（set）都遵循同樣的路劃分方案.實際上，應用在不同組可能會有不同的空間需求，路劃分技術限制了緩...

《計算機研究與發展》2023年論文高被引TOP10

摘要：<正>~

MB-HGCN：基于層次圖卷積的多行為推薦方法————作者：嚴明時;陳慧臨;程志勇;韓亞洪;

摘要：基于協同過濾的單行為推薦系統在實際應用中經常面臨嚴重的數據稀疏性問題，從而導致性能不理想．多行為推薦(multi-behavior recommendation，MBR)旨在利用輔助行為數據來幫助學習用戶偏好，以緩解數據稀疏性問題并提高推薦精度．MBR的核心在于如何從輔助行為中學習用戶偏好(表示為向量表征)，并將這些信息用于目標行為推薦．介紹了一種旨在利用多行為數據的新型推薦方法（hierarch...

基于容錯學習問題的全同態加密算法和硬件優化綜述————作者：河人華;李冰;杜一博;王穎;李曉維;韓銀和;

摘要：隨著云計算、量子計算等技術的飛速發展， 數據隱私面臨嚴峻威脅. 越來越多的用戶將數據和應用程序存儲在云端，但傳統的安全技術難以保障云計算環境中的數據安全.在此背景下，引入全同態加密算法成為有效的解決方案之一.同時，基于格理論的全同態加密技術具有天然的抗量子攻擊能力，能夠在加密狀態下對數據進行任意計算，有效為量子計算時代數據安全提供保障. 盡管全同態加密有廣闊的應用前景， 但它存在計算和存儲巨額開銷...

基于梅爾譜與壓縮激勵加權量化的語音神經編解碼方法————作者：周俊佐;易江燕;陶建華;任勇;汪濤;

摘要：目前，以SoundStream 等為代表的端到端語音神經編解碼器在重建語音感知質量方面展現了優異性能.然而，這些方法需要大量的卷積計算，從而導致較長的編碼時間消耗.為緩解上述問題，提出基于梅爾譜和壓 縮激勵加權量化的神經語音編解碼方法.該方法旨在保持較高語音感知質量的同時降低計算代價，加快運行速度，從而減少時延.具體而言，采用梅爾譜特征作為輸入，借助梅爾譜提取過程中時域壓縮的性質，并結合低層卷積...

工業物聯網零信任安全研究綜述————作者：王航宇;呂飛;程裕亮;呂世超;孫德剛;孫利民;

摘要：工業物聯網（industrial Internet of things，IIoT）正面臨著日益嚴峻的安全威脅，傳統邊界型安全模型已無法應對復雜多變的需求.零信任作為一種新興的安全模型，以“絕不信任，始終認證”為核心原則，逐漸受到關注.然而，零信任在IIoT中的研究與應用仍處于起步階段，亟需更加全面且系統的探索.系統綜述了近年來工業領域零信任的發展與應用，重點分析其核心技術與實踐場景，并明確當前研究...

面向智算中心的細粒度流量控制技術綜述————作者：許晶;王展;元國軍;馬振龍;楊帆;孫凝暉;

摘要：隨著人工智能生成內容技術的迅猛發展和大語言模型廣泛應用，智算中心的網絡面臨著嚴峻挑戰，流量控制是優化網絡性能的重要方法.綜述細粒度流量控制領域的關鍵問題及解決方案，重點梳理了自適應負載均衡機制、主動式擁塞控制機制和亂序包重排機制3個方面的研究進展.自適應負載均衡能夠有效規避網絡內部的擁塞，主動式擁塞控制用于預防自適應負載均衡無法避免的最后一跳擁塞問題，而亂序包重排解決了自適應負載均衡過程中可能引發...

ECG-QGAN：基于量子生成對抗網絡的心電圖生成式信息系統————作者：瞿治國;陳韋龍;孫樂;劉文杰;張彥春;

摘要：據統計，我國心血管疾病患病人數約達3.3億，每年因為心血管疾病死亡的人數占總死亡人數的40%.在這種背景下，心臟病輔助診斷系統的發展顯得尤為重要，但其開發受限于缺乏既不含患者隱私信息又由醫療專家標注的大量心電圖(electrocardiogram， ECG)臨床數據.作為一門新興學科，量子計算可通過利用量子疊加和糾纏特性，能夠探索更大、更復雜的狀態空間，進而有利于生成同臨床數據一樣的高質量和多樣化...

面向天河系統的回旋動理學模擬代碼異構性能優化————作者：李青峰;李躍巖;欒鐘治;張文祿;龔春葉;鄭剛;康波;孟祥飛;

摘要：磁約束核聚變粒子網格法（particle in cell，PIC）回旋動理學模擬代碼VirtEx具備研究聚變產物Alpha粒子約束及輸運的能力，該研究是聚變能實現的關鍵. Alpha粒子回旋動理學模擬相比電子模擬，訪存量更大、更復雜，同時包含非規則訪問和原子寫操作，對訪存性能依賴較高，在面向高計算密度特征的天河新一代超算平臺異構處理器MT-3000進行移植及性能優化時具有巨大挑戰. 考慮到異構加速...

面向大語言模型安全部署的可信評估體系————作者：葉文濤;胡家齊;王皓波;陳剛;趙俊博;

摘要：最近，大語言模型（large language model，LLM）的流行在眾多領域帶來了重大影響，特別是它們的開放式生態系統，如應用程序接口、開源模型和插件. 然而，盡管大模型已經廣泛部署，對其潛在風險進行深入討論與分析的研究仍然普遍缺乏. 在這種情況下，針對大模型系統的魯棒性、一致性和可信性進行一項初步但具有開創性的研究. 由于大模型時代的許多文獻都尚未實證，提出了一個自動化的工作流，用以應對...

基于序貫三支掩碼和注意力融合的Transformer解釋方法————作者：成曉天;丁衛平;耿宇;黃嘉爽;鞠恒榮;郭靜;

摘要：Transformer逐漸成為計算機視覺任務的首選方案，這推動了其可解釋性方法的發展.傳統解釋方法大多采用Transformer編碼器的最終層生成的擾動掩碼生成可解釋圖，而忽略了掩碼的不確定信息和上下采樣中的信息丟失，從而造成物體區域的定位粗糙且不完整.為克服上述問題，提出基于序貫三支掩碼和注意力融合的Transformer解釋方法（SAF-Explainer），SAF-Explainer主要包含...

面向多層級區塊鏈架構的輕量級高效驗證資產跨鏈轉移方法————作者：牛翔宇;孔蘭菊;蔣亞麗;錢進;崔立真;李慶忠;

摘要：多層級區塊鏈架構是一種將多個區塊鏈組織成樹形的架構，其中每層的區塊鏈可以通過跨鏈技術控制和管理與其連接的下一層區塊鏈的部分功能和鏈上數據.然而，這種架構下的資產跨鏈轉移是一個多跳跨鏈問題，證明跨鏈交易成功執行的證據需要沿源鏈到目標鏈路徑進行多跳的傳遞與驗證，導致跨鏈事務的執行時延較長、證據傳輸開銷與驗證開銷較大的問題.為此，提出一種面向多層級區塊鏈架構的輕量級高效驗證資產跨鏈轉移方法，該方法引入頂...

基于混合模式路由的腦啟發片上網絡架構————作者：王智超;陳亮;李千鵬;陳奧新;劉昕;宋文娜;

摘要：大規模神經形態平臺的興起和發展要求片上網絡具備高效的數據傳輸機制．現有工作在開發高性能路由拓撲架構和設計路由策略方面已經做出了許多努力，但它們仍然受限于單一傳輸模式或擴展性差的問題，這導致神經形態計算的效率低．受人腦網絡小世界特性的啟發，提出了一種高效的片上網絡路由方案——區域廣播（region-broadcast，ReB），能夠直接支持單播、多播和廣播的混合傳輸模式．此外，部署了一種突觸連接索引...

前言————作者：舒繼武;王意潔;

摘要：<正>近年來，隨著科技和生產力的飛速更新，AI大模型邁入規模應用的新階段，人工智能成為助推科技高質量發展、賦能千行百業的重要推手.數據作為核心生產要素，已逐漸成為國家重要戰略資源.存儲作為承載數據的重要載體，已成為釋放數據價值的重要基石，數據潛能的有效激發取決于數據的高效分析處理.那么，大模型及其應用的出現給傳統的存儲管理帶來哪些新的挑戰？大模型是否會完全取代傳統機器學習模型，并在數據分析處理中取...

大語言模型推理中的存儲優化技術綜述————作者：葛旭冉;歐洋;王博;趙宇;吳利舟;王子聰;陳志廣;肖儂;

摘要：近年來，大語言模型在多個領域展現出卓越的性能，顯著改變了人類的生活方式.然而，隨著模型規模的不斷增長和用戶對長上下文推理需求的增加，大語言模型推理系統在存儲方面面臨諸多問題.首先，龐大的模型參數和鍵值緩存導致GPU顯存資源不足；其次，分布式大語言模型推理系統難以充分利用GPU集群的存儲資源，存在資源過度配置和存儲容錯的問題.因此，從顯存優化、異構存儲和分布式存儲3方面入手，歸納總結了現有研究在解決...

大語言模型對抗性攻擊與防御綜述————作者：臺建瑋;楊雙寧;王佳佳;李亞凱;劉奇旭;賈曉啟;

摘要：隨著自然語言處理與深度學習技術的快速發展，大語言模型在文本處理、語言理解、圖像生成和代碼審計等領域中的應用不斷深入，成為了當前學術界與工業界共同關注的研究熱點.然而，攻擊者可以通過對抗性攻擊手段引導大語言模型輸出錯誤的、不合倫理的或虛假的內容，使得大語言模型面臨的安全威脅日益嚴峻.對近年來針對大語言模型的對抗性攻擊方法和防御策略進行總結，詳細梳理了相關研究的基本原理、實施方法與研究結論.在此基礎上...

ScaleFS：面向大語言模型的高性能可擴展元數據設計————作者：尚碧筠;韓銀俊;肖蓉;陳正華;屠要峰;董振江;

摘要：近年來，以Chat GPT為代表的大語言模型（large language model,LLM）技術發展迅速.隨著模型參數規模的持續增長，構建和應用大模型對數據存儲規模和存儲訪問效率提出了更高要求，這對傳統存儲系統帶來了嚴峻挑戰.首先分析了大模型在數據準備、模型訓練和推理階段的存儲訪問特征，深入探討了傳統存儲系統在大模型場景下面臨的主要問題和瓶頸.針對這些挑戰，提出并實現了一種高性能、可擴展的分布...

大語言模型和知識圖譜協同的跨域異質數據查詢框架————作者：吳文隆;尹海蓮;王寧;徐夢飛;趙鑫喆;殷嶄祚;劉元睿;王昊奮;丁巖;李博涵;

摘要：大語言模型（large language model,LLM）技術熱潮對數據質量的要求提升到了一個新的高度.在現實場景中，數據通常來源不同且高度相關.但由于數據隱私安全問題，跨域異質數據往往不允許集中共享，難以被LLM高效利用.鑒于此，提出了一種LLM和知識圖譜（knowledge graph,KG）協同的跨域異質數據查詢框架，在LLM+KG的范式下給出跨域異質數據查詢的一個治理方案.為確保LLM...

面向低磨損存內計算的多狀態邏輯門綜合————作者：趙安寧;許諾;劉康;羅莉;潘炳征;薄子怡;譚承浩;

摘要：通過融合布爾邏輯和非易失存儲的功能，憶阻狀態邏輯電路可以消除計算過程中的數據移動，實現在存儲器中計算，打破傳統馮·諾依曼計算系統的“存儲墻”和“能耗墻”.近年來，通過構建條件轉變到數學邏輯關系之間的映射，已經有一系列存內狀態邏輯門被提出，功能覆蓋IMP,NAND,NOR,NIMP等多個邏輯運算.然而，復雜計算過程到存內狀態邏輯實現的自動化綜合映射方法仍處于萌芽階段，特別是缺少針對器件磨損的探討，限...

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