最新刊期
      2022 年 第 21 卷 12 期

        人工智能

      • 王广颖,尹钟
        2022, 21(12): 1-6. DOI: 10.11907/rjdk.212646
        摘要：利用脑电信号能客观连续地评估人在语言理解任务下的脑力负荷水平，提高人机系统整体工作绩效。然而在实际应用中，部分脑电通道对脑力负荷识别的贡献较小，仅增加了机器学习模型的计算复杂度，因此对多导联脑电进行通道选择十分必要。首先基于包裹型通道选择算法，采用SMOTETomek策略对每个通道脑电数据的训练数据进行过采样；然后使用随机森林训练得到分类器的3个预测性能指标，分别为宏F1分数、G-mean和AUC值；最后对3个指标融合排序得到通道权重贡献度，通过逐步消除法删除冗余通道。与传统的过滤型通道选择算法相比，新建方法最终使用最少9个通道便达到了较好的分类效果。此外，所选通道与已有的语言理解和脑力负荷的脑区位置相一致，验证了该通道选择方法的可重复性。  
        关键词：脑力负荷;通道选择;非平衡数据;随机森林;SMOTETomek;脑电图   
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        发布时间：2023-01-19
      • 袁佩瑶,宋斌,毛岳恒,张志勇
        2022, 21(12): 7-13. DOI: 10.11907/rjdk.212738
        摘要：针对传统人脸表情识别研究中存在的模型训练、应用落地以及小样本学习困难等关键技术问题和挑战，提出一种基于注意力机制的轻量级面部情绪识别方法。该方法对Xception网络进行改进，增加了注意力模块作为辅助块，分别通过通道注意力模块和空间注意力模块使模型注意力集中在有意义的图像输入和表情强度更大的区域中。利用Switchable Normalization（SN）归一化，为处在神经网络不同位置、不同深度的归一化层选择不同操作，赋予有利于网络层的归一化方式更大权重。通过在FER2013数据集上与其他经典模型进行实验对比，该方法准确率可达到86%，其中在生气、开心、惊讶和自然的识别率较高，均能达到90%以上。另外针对不受约束的人脸表情场景，该模型对传统卷积神经网络进行了改进，弥补了传统卷积神经网络参数量大、训练难、落地难、梯度消失以及梯度爆炸等缺陷。  
        关键词：面部情绪识别;深度学习;注意力模型;轻量级网络;辅助块   
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      • 李大硕,张宏军,廖春林,徐有为,王航,李逸林
        2022, 21(12): 14-20. DOI: 10.11907/rjdk.221907
        摘要：深度学习技术迅速发展，在中医药材推荐任务中被大量使用。针对传统神经网络模型在中医药材推荐应用中推荐精度不高、模型参数量较大等问题，提出一种多层次特征融合的轻量级药材推荐方法。在TextCNN模型参数量少、特征抽取全面等特点的基础上，进一步融合症状语义特征和序列特征，从而获取更全面的症状药材特征完成中医药材推荐任务，并将其在中医药材公开数据集上进行验证。实验表明，该方法对药材推荐的F5得分达到0.241 9，相较于基线模型具有显著提升，模型大小仅为4.26M。并且，通过消融实验分析不同模型组件对推荐任务的影响，验证了所提方法的有效性，以期为中医药材推荐提供新的方法。  
        关键词：药材推荐;机器学习;Glove;TextCNN;特征融合   
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      • 陶杭宇,姜晓燕
        2022, 21(12): 21-25. DOI: 10.11907/rjdk.212684
        摘要：为改善现有人体姿态估计网络对尺度多样的人体关键点定位效果不佳的问题，提出用于特征融合的多尺度瓶颈层，并基于该瓶颈层进行人体姿态估计。多尺度瓶颈层舍弃了常规特征融合模块中常用的单个大卷积，采用多个小卷积并以级联分层方式进行连接，这使得其能在更细粒程度上获得多尺度信息并反复进行特征融合，从而让网络有更强的多尺度特征提取能力以自适应人体关键点尺寸的动态变化。实验结果表明，基于多尺度瓶颈层的人体姿态估计网络在COCO数据集上的mAP、APM和APL分别达76.2%、73.0%和81.2%，证明多尺度瓶颈层能提升网络尺度鲁棒性，从而有效定位尺度多样的人体关键点。  
        关键词：深度学习;卷积神经网络;人体姿态估计;多尺度瓶颈层;级联分层结构   
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      • 周涛,刘超
        2022, 21(12): 26-32. DOI: 10.11907/rjdk.212693
        摘要：为解决深度学习算法在交通标志检测识别方面存在模型参数量大、实时性弱、识别准确率较低等问题，提出一种基于DPPC-YOLO的交通标志检测算法。该算法在YOLOv3算法基础上，利用深度可分离卷积（DSC）减少特征提取网络参数，引入金字塔池化模块（PPM）和路径聚合网络（PaNet）优化小目标预测结果，采用完备交并比损失函数（GIoU）提高预测框定位精度，有效提升了算法的检测准确率和实时性。实验结果表明，DPPC-YOLO算法识别精度均值为89.73%，检测速度为11.8 FPS，模型容量为49.5 MB，相较于传统算法更精准、快速，以期为智能识别交通标志提供参考与借鉴。  
        关键词：交通标志识别;YOLOv3;深度可分离卷积;金字塔池化模块;路径聚合网络;完备交并比   
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      • 陈闯
        2022, 21(12): 33-37. DOI: 10.11907/rjdk.212726
        摘要：为进一步优化智能语音产品使用过程中的用户体验，基于文献研究并借助唐纳德·诺曼的用户体验理论，以智能语音产品使用过程为出发点，分析当下使用智能语音产品过程中用户体验方面的问题。结合用户体验原则、智能语音产品发展形势等，提出相关的用户体验提升对策，促进智能语音产品升级，为用户提供更好的使用体验。通过对智能语音产品使用过程中的用户感知、服务场景与服务生态3个层面的研究，提出多模态智能化体系、多维协同体验与数字化服务生态等智能语音产品用户体验提升对策，可有效的改善智能语音产品的用户体验，从而提升智能语音产品的市场竞争力、用户满意度与忠诚度。  
        关键词：语音交互;用户体验;智能产品   
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      • 孙雪姣,肖诗斌,都云程
        2022, 21(12): 38-45. DOI: 10.11907/rjdk.212664
        摘要：基于深度学习技术对机械领域的专利附图进行研究，充分发掘与利用专利附图信息，寻求专利检索的补充手段，提出一种基于改进CRNN算法的专利附图标记识别方法CRNN_Eca。将特征提取的骨干网络改为ResNet34，融合ECA-Net中的ECA模块构成Eca-ResNet特征提取网络，其中的ECA模块是一种极轻量级且高效的通道注意力机制，原始图像经过Eca-ResNet网络特征提取后，经过序列转换生成对应的特征序列，通过深度双向GRU网络与CTC预测输出附图标记识别结果。该算法在附图标记的验证集与测试集上准确率分别达到了90.15%和88.27%，相比原CRNN算法提高了4.09%、4.17%，同时检测速率得到大幅提升。实验结果表明，CRNN_Eca算法可以使专利附图标记识别实现较高的识别准确率和较快的识别速度，是一种有效的专利附图标记识别算法。  
        关键词：专利附图标记;文本识别;注意力机制;自然语言处理;深度学习   
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        发布时间：2023-01-19
      • 陈枭宇,陈骅桂,随力
        2022, 21(12): 46-52. DOI: 10.11907/rjdk.212607
        摘要：为了提高抗乳腺癌候选药物特征筛选与模型预测的准确性，提出一种新的多种组合特征筛选方法对抗乳腺癌候选药物——雌激素受体α亚型（ERα）的分子描述符进行特征筛选，并根据筛选的分子描述符构建化合物活性预测（QSAR）模型。采用1DCNN算法模型预测化合物活性，该模型的RMSE、MAE、MAPE评价指标值分别为0.40、0.41和0.08，相比传统随机森林和支持向量机算法的预测效果提高了10%。基于多种组合的特征筛选方法和1DCNN模型预测为药物化合物特征筛选与活性预测提供了新思路，后续可用于其他药物化合物的预测。  
        关键词：机器学习;乳腺癌;激素受体α亚型;药物预测;组合特征筛选;1DCNN   
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      • 徐峥匀,钱松荣
        2022, 21(12): 53-57. DOI: 10.11907/rjdk.212633
        摘要：桥梁往往会随时间推移而退化，为避免造成生命财产安全问题，对桥梁结构上监测到的数据进行识别、预测与分析，有利于尽早发现损伤部位并判断其损伤类型。因此，构建BP神经网络对桥梁监测数据进行特征提取，对多类数据进行识别与分类；采用贝叶斯算法进行超参数优化，同时使用经超参数优化后的决策树、邻近算法、随机森林和支持向量机4种机器学习算法进行对照实验。结果证明，所构建的BP神经网络具有更优异的性能，预测正确率达到0.930 2，并且精确率、召回率和F1指数指标也表现较好。  
        关键词：BP神经网络;机器学习;损伤识别;贝叶斯优化;超参数优化   
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      • 万泽宇,龚庆悦,李铁军,王红云,鲍剑洋
        2022, 21(12): 58-62. DOI: 10.11907/rjdk.221726
        摘要：为了解决中文医疗命名实体识别任务中语义缺失、命名实体嵌套等问题，提升名中医临床病历中的实体识别效果，提出基于自适应词嵌入RoBERTA-wwm的名中医临床病历命名实体识别模型。病历中原始文本经过RoBERTa-wwm预训练模型得到的初始向量采用Soft-lexicon方法动态融合词典信息，进行词汇增强，生成文本语义向量经过下游双向长短期记忆（BiLSTM）学习序列依赖关系，最终经过条件随机场（CRF）解码提取出实体。该模型在名中医李铁军治疗心血管疾病的临床病历数据集上取得86.88%的F1值，较RoBERTa-wwm-CRF、Bert-CRF模型分别提高5.93%、5.87%，在速度上也有所提升。在常规RoBERTA-wwm模型中引入自适应词嵌入进行词汇增强，使模型更好地学习文本语义信息，相较于其他基线模型，其在名中医临床病历命名实体识别任务方面具有显著优势。  
        关键词：信息抽取;命名实体识别;名中医临床病历;RoBERTa-wwm;词汇增强   
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        发布时间：2023-01-19

        计算机软件与理论

      • 朱颖,曾庆军,安家乐,夏楠
        2022, 21(12): 63-68. DOI: 10.11907/rjdk.212724
        摘要：针对水下含伤含噪信号的降噪问题，提出一种以CEEMDAN分解为基础的采取小波包分析综合降噪的新方法。该方法首先利用小波包去噪对初始的含噪信息进行预处理，借助CEEMDAN分解的方式得到多个特征模态分量，并通过自相关函数选择包含主导噪声的模态分量；然后采用渐进半软阈值对主导噪声的模态分量进行去噪，再通过信号重构得到最终纯信号。通过对经典测试信号和模拟水下探伤Mk4小型多回波测量仪测量的探伤噪声信号进行去噪，验证了该降噪方法的可行性。该方法具有CEEMDAN分解和渐进半软阈值综合性能的优点，与一般CEEMDAN和小波包去噪方法相比降噪效果更好，可应用于类似含噪探伤信号的降噪处理。  
        关键词：信号处理;水下探伤;小波包变换;CEEMDAN;降噪   
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      • 陈荣虎,方红丽
        2022, 21(12): 69-75. DOI: 10.11907/rjdk.212657
        摘要：针对传统订单分配时因主导地位的制造商决策时会忽略其他供应链成员利益的问题，提出决策者应站在合作的角度作出能够使供应链成员共赢的决策。对供应链中的两个重要环节进行联合优化，结合实际企业情况，以单制造商—多分销商组成的供应链成员总利润最大为目标，建立订单分配与车辆路径联合优化数学模型，并利用双层遗传算法求解，通过案例仿真，验证了模型与算法的有效性。供应链成员之间相互合作，为了共同的目标努力，有助于在激烈竞争中发挥巨大优势。  
        关键词：订单分配;车辆路径优化;联合优化;双层遗传算法   
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      • 丁浩,王联国
        2022, 21(12): 76-83. DOI: 10.11907/rjdk.221040
        摘要：针对鲸鱼优化算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，提出一种基于极值个体引导的鲸鱼优化算法。首先采用非线性方式动态调整参数C，以平衡全局搜索能力与局部搜索能力；然后在包围捕食阶段，利用群体最优个体和邻域最优个体共同引导鲸鱼进行搜索，以当前位置为基点，使鲸鱼个体向群体最优鲸鱼游动的同时，在邻域最优个体周围形成小范围聚拢，以增强算法的全局搜索能力，防止算法陷入局部最优；在搜索猎物阶段，采用邻域最优个体引导鲸鱼进行搜索，提升算法收敛速度和优化精度；最后选取23个包括单峰、多峰及固定维度在内的测试函数对改进算法进行测试。仿真实验结果表明，改进算法具有更高的寻优精度，且秩和检验验证结果具有显著性差异，即改进算法具有更佳的寻优性能。  
        关键词：鲸鱼优化算法;极值个体引导;动态调整   
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      • 丁晓鑫,张科,胡文军,高俊
        2022, 21(12): 84-91. DOI: 10.11907/rjdk.212750
        摘要：对复杂网络中的节点进行重要性度量有助于提高网络的鲁棒性和可靠性，然而一些单一性的经典指标不可避免地存在一定的局限性和片面性。综合节点局部特征和网络全局特性，提出一种相较节点删除法更加精准的重要节点评估方法。该法以节点邻域拓扑相似度定义节点的局部重要性，以移除节点后网络连通性的变化程度表征节点的全局重要性。为验证所提方法的有效性和适用性，在不同类型的网络中进行了比较实验。实验结果表明，该方法能有效识别网络中的重要节点，在Jazz网络中的精细程度相较于节点删除法提升了16%。该方法优化了节点删除法，克服了节点删除法在区分不同“桥”节点重要性时的缺点，同时对于移除后具有相同连通性的节点，根据其周围邻居拓扑的相似度可以进一步细分重要性。  
        关键词：复杂网络;生成树;节点相似性;拓扑结构;重要节点   
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      • 陈俊丰,郑中团
        2022, 21(12): 92-97. DOI: 10.11907/rjdk.221171
        摘要：针对DNA微阵列数据高维、类别不平衡的特点，为提高分类准确性，提出一种基于谱聚类特征选择与闵可夫斯基度量相结合的过采样算法SCFSO-MD。该算法使用谱聚类对特征进行聚类，分别定义特征区分度和特征独立性，并将二者的乘积作为特征子簇中代表性特征的选择依据以构造特征子集，特征区分度使用特征标准差度量，特征独立性使用斯皮尔曼系数度量，同时在SMOTE过采样中分别使用不同阶数下的闵可夫斯基距离度量方法计算K近邻样本。实验结果表明，SCFSO-MD-S算法在SRBCT、Leukemia、Colon Tumor和Ovarian Cancer数据集上的F-value值分别最高可达0.99、0.95、0.90和 0.97。当最优特征子集数量仍旧较大时，基于曼哈顿距离度量的SMOTE算法效果比使用欧氏距离所获得的分类效果鲁棒性更强。  
        关键词：DNA微阵列数据;高维数据;不平衡分类;谱聚类;相关性系数;闵可夫斯基距离   
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      • 于芳,毕文彬
        2022, 21(12): 98-103. DOI: 10.11907/rjdk.222047
        摘要：针对深度层级效能评估效果难以达到预期的问题，提出一种基于情境感知的学生深度层级效能评估框架。该框架引入学生所处环境中的情境因素，深入挖掘出学生、所处情境以及学生深度层级效能评估特征之间的关系。同时该框架利用三角函数对混合蛙跳算法的调节作用，避免了局部最优和收敛速度较慢的问题，从而提高了特征选择中的维度约简和预测泛化能力。实验结果表明，基于情境感知的学生深度层级效能评估框架能有效应用于学生效能倾向预判，从而为高校学生教学管理工作提供有力预警和及时干预。  
        关键词：情境感知;效能评估框架;教学管理;预警;干预   
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      • 王阳,刘正捷,柳晓芳,赵煜
        2022, 21(12): 104-109. DOI: 10.11907/rjdk.221027
        摘要：当用户通知交互行为和运动状态关系较差时会降低用户体验，传统面对面的研究方式难以满足当今需求。为此，借助情境感知用户数据采集工具CAUX自动化处理数据，对数据进行定性、定量分析。通过8个月基本建立了通知任务模型，从模型的各阶段探索关于用户通知交互行为和运动状态关系的研究方法，并将该方法应用于实际案例中来探讨两者之间的关系。实验结果表明，该方法在通知交互行为和运动状态关系的发现数量、重要程度方面存在优势，提高了研究人员的分析效率，具有独特的实际价值。该方法为研究用户通知交互行为和运动状态关系提供了新的思路。  
        关键词：通知交互行为;运动状态;数据采集工具;定性分析;定量分析   
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        软件设计、开发与应用

      • 李登奎,徐大明,孙传恒,罗娜,魏玉冉,陈霄鹏
        2022, 21(12): 110-115. DOI: 10.11907/rjdk.221999
        摘要：甘薯生产过程环节众多，一旦出现问题将无法准确追踪问题来源。为此，分析传统追溯信息化技术的优缺点，结合甘薯从生产到销售的实际需求，构建基于区块链的甘薯质量安全追溯系统。通过扫描系统生成的二维码标签，对甘薯进行种苗保存—种苗脱毒—种苗种植—甘薯销售的全流程动态追溯。实验结果表明，该系统能准确追溯甘薯出厂的各种留存，规范企业甘薯种植标准，提升甘薯安全监管信息化管理能力和品牌价值，以期为甘薯质量安全追溯提供新的方法。  
        关键词：追溯系统;区块链;甘薯质量;质量安全;二维码   
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      • 张书绘,孙磊,王加刚,何坚强,张春富
        2022, 21(12): 116-121. DOI: 10.11907/rjdk.221930
        摘要：未来战场上，无人战车能够发挥重要作用，包括侦察、打击、运输等，面对日益复杂的国际局势以及局部区域内不间断的军事对抗，真实的战场环境对士兵的生命安全会带来巨大威胁，因此无人战车指控系统对于战场生存尤为重要。中型无人战车适用于城市或野外突击侦察、掩护、运输、打击等作战场景。基于QT和Bigmap地图API设计中型无人战车指控系统，采用协同控制理论对指控系统各模块进行控制，通过UDP通信协议使指控系统与无人车进行信息交互，实现对无人战车进行指令控制。  
        关键词：无人战车;指控系统;通信协议;协同控制;信息交互   
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        发布时间：2023-01-19
      • 晏庆玉,苗玉,王冠学,高秀敏
        2022, 21(12): 122-127. DOI: 10.11907/rjdk.221135
        摘要：为实现涡旋光束在小型设备中的应用，提出一种圆柱孔光栅蚀刻硅微环谐振腔结构，器件半径仅为4.1μm。建立一个理论模型，利用偶极子点表示沿微环腔内壁的光栅元件散射辐射，推导输出光场表达式，建模结果验证该结构可在不同波长下选择性地产生各种拓扑数的涡旋光束。此外，对器件进行性能分析与参数优化，结果表明，微环波导宽度过小会大大增加微环的辐射损耗。当微环波导宽度为450nm、耦合间距为100nm时，1 579nm波长附近的谐振峰输出功率为16.3dB，Q值为15 800。以上研究可为后续实验测试和涡旋光束在自由空间光通信、光学成像、传感、原子磁强计光源系统等领域的实际应用提供有价值的参考。  
        关键词：时域有限差分;涡旋光束;发射器;微环谐振腔;光栅;集成光学器件   
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        发布时间：2023-01-19
      • 罗中杉,李健,刘丹丹
        2022, 21(12): 128-132. DOI: 10.11907/rjdk.221049
        摘要：为提升餐厅送餐系统的智能化程度，依托NVIDIA Jetson Nano b01的ROS移动机器人平台，设计用于室内餐厅的AI送餐软件系统。该系统基于轻量级深度学习框架Darknet，采用C++和Python进行系统编程，包含控制器、语音、运动控制和AI视觉处理4个模块。通过语音启动送餐机器人，在识别顾客订餐信息二维码后，自主导航至目标餐桌进行送餐。同时，基于YOLOv3-tiny深度学习对送餐沿途上的人物进行视觉识别，当识别到顾客时语音播报欢迎词。实验结果表明，该系统能有效完成送餐任务，二维码识别时间约0.003s，人物识别准确率高达99%以上。系统能够自动进行语音启动和播报，设计方案合理有效，可为AI送餐领域提供参考与借鉴。  
        关键词：人工智能;送餐系统;Jetson Nano平台;机器人操作系统   
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        发布时间：2023-01-19

        大数据与信息处理

      • 张锦,陈谏滔,郭芊,龚文安,阮昌
        2022, 21(12): 133-139. DOI: 10.11907/rjdk.212666
        摘要：当前中国大部分城市的公交车实行“一卡通制”模式，导致乘客的下车数据无法记录在数据字段中，因此对乘客下车点进行预测成为当下的研究热点。但在公交车的实际运营中，硬件设备的更换、路线的实时变化、司机随意改变行车路线的情况屡见不鲜，导致后续对乘客下车情况的预测误差较大，从而影响管理部门对城市公共交通的整体规划。因此，如何对前期数据来源的准确性进行核查是推动公交车数据信息化应用亟待解决的问题。以长沙市为例，依托长沙市交通综合运营协调与应急指挥中心系统，解决系统中字段不匹配问题，从技术角度出发提出一种面向城市公共交通的异构数据匹配方法。该方法首先找出不同字段在时间点上的对应关系，利用阈值分析整合公交IC卡刷卡数据与公交GPS的到离站数据，获得初始匹配率；然后，将不匹配的车辆信息作为实验结果报送相关部门进行数据审核，责令其反馈下一个月的车辆关系对应表；最后，将上月反馈的对应关系表与当月实验结果进行汇总，最终得到完整的车辆关系对应表。在将该策略应用到公交系统5个月后，长沙市公交数据匹配率从最初的61%提高到86%。  
        关键词：公共交通;数据匹配;异构数据;IC卡数据;GPS数据;TOCC   
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        发布时间：2023-01-19
      • 郑俊华,刘荣,陈星,梁思捷,李华磊
        2022, 21(12): 140-145. DOI: 10.11907/rjdk.222016
        摘要：广东烟草商业系统已建成营销、专卖、内管、物流、财务等应用系统，积累了大量业务数据。如何有效利用数据、充分释放数据价值，助力企业业务创新、推动数字化转型，为国有企业提质增效，是行业高质量发展的重大课题。对目前烟草企业客户服务所面临的数字化困境进行分析，发现在处理数据规范、数据复用等数据治理方面的任务时需建立两套计算平台分别处理实时流式计算和离线批处理计算。针对当前问题，采用能同时兼容实时流式计算与离线计算的流批一体计算架构，设计出适合广东烟草商业系统的数据治理方案，实现了客户360度全景及违规预测的应用，提升了服务水平。  
        关键词：流批一体;数据治理;数据规范;复用能力;客户服务   
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      • 陆衍升,陈梅
        2022, 21(12): 146-152. DOI: 10.11907/rjdk.221899
        摘要：随着总体国家安全观的提出，面向不同专业大学生系统地普及网络安全知识需求迫切。为解决当前高校对大学生网络安全科普教育中内容单一、零散、缺乏系统性等问题，提出构建网络安全科普知识图谱以梳理网络安全科普知识，帮助大学生系统地掌握网络安全知识体系，并在该知识图谱基础上加以应用，建立问答系统，辅助学生学习相关知识、解决相关问题。介绍知识图谱相关知识背景，提出网络安全科普知识图谱构建整体思路，在此基础上构建基于网络安全科普知识图谱的问答系统，辅助网络安全科普教育，帮助大学生建立良好的网络安全观。  
        关键词：总体国家安全观;大学生网络安全科普教育;知识图谱;问答系统   
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        图形图像处理

      • 袁赛杰,郭心悦,王伟
        2022, 21(12): 153-161. DOI: 10.11907/rjdk.221058
        摘要：针对灰度图像增强过程中易发生细节丢失且易产生噪点的问题，提出一种基于拉普拉斯金字塔的Riemann-Liouville分数阶微分图像增强算法。对传统Riemann-Liouville分数阶微分算子进行改进，使其适用于灰度图像，并将其像素值严格控制在0~255之间，以大幅减小失真，再引用拉普拉斯金字塔对原始图像进行分层增强，进一步提升图像的增强效果。鉴于该算法对细节有较强的保护作用，且对噪声有明显的抑制效果，故应用于医学超声图像中效果良好。实验结果表明，该算法提高了图像对比度，增强了图像边缘信息，且没有产生明显噪点，最大程度上保留了图像细节，在灰度图像尤其是超声图像领域有较好的应用前景。  
        关键词：拉普拉斯金字塔;分数阶微分;灰度图像;超声图像;图像增强;抑制噪声   
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      • 鲁大营
        2022, 21(12): 162-167. DOI: 10.11907/rjdk.221644
        摘要：传统空气污染浓度可视化方法无法显示完整的视觉结果，且容易导致可视化感知问题，如出现遮挡或杂乱无章甚至伪像等。针对上述问题提出一种高效的可视化方法，基于图形硬件的可编程性，统计分析大气风场区域特性进行种子点预采样，通过四面体点定位算法快速构建场线，结合箭头跟踪和等值面绘制与分析污染物的可扩散运动。同时利用聚类算法实现场线抽取，设计光照模型以减少场线与等值面之间的相互遮挡，有效解决了三维流场中出现的感知问题，呈现出清晰的流场模式、空气污染物浓度分布及区域性变化，大大提高了空气污染物浓度数据的可读性。  
        关键词：多变量可视化;GPU;空气污染;场线;等值面   
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      • 倪波,沈天马,周桢凌,裴颂文
        2022, 21(12): 168-173. DOI: 10.11907/rjdk.221032
        摘要：面向复杂交通路况图像的快速目标检测和实例分割技术是实现无人驾驶的关键，现有两阶段分割方法通过多步骤执行检测分割任务，耗时长且在目标定位后存在大量特征处理。为此，提出一种结合生成对抗网络和目标检测的快速实例分割模型（FISAT）。首先在目标检测网络中引入并行分支生成掩码，对每个交通实例对象进行分割；然后加入ROI类损失对每类掩码进行学习并用感知损失保存掩码图像信息；最后使用谱归一化解决生成对抗网络训练过程中的慢收敛问题。在MSCOCO基准测试上，FISAT目标分割每秒帧（FPS）可达到47.0，为MNC和FCIS的5倍。在分割优化上，使用Darknet提取器的FPS达到43，相较于Resnet提取器提高8.0。在平均精度（AP）上，FISAT相较于两阶段Mask-RCNN提高7%，相较于一阶段方法平均提高24%。  
        关键词：自动驾驶;实例分割;目标检测;生成对抗网络   
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      • 王钊,解文彬,文江
        2022, 21(12): 174-181. DOI: 10.11907/rjdk.221654
        摘要：由于传统融合检测方法未能较好地解决双模态融合中冗余信息带来的误检、漏检问题。为了更有效地利用双模态信息，提出一种光照感知和卷积块注意模块相结合的双模态特征融合行人检测网络（IWFC-Net）。首先根据可见光图像提取光照感知值，将其作为融合权重指导双模态图像特征融合；然后加强融合特征进行卷积块注意力机制加强，强化特征表示；最后将加强后的融合特征送入YOLO目标检测层进行多尺度行人预测，得到多尺度行人检测结果。在KAIST、LLVIP多光谱数据集上的实验结果表明，所提方法既能有效融合双模图像互补信息提升目标检测精度，又能显著降低冗余信息造成的漏检和误检率，还能达到35 FPS左右的检测速度，以期为行人检测提供新的解决方法。  
        关键词：可见光与红外图像;双模图像融合;行人检测;光照感知;卷积块注意模块   
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      • 陶叶辉,赵寿为
        2022, 21(12): 182-186. DOI: 10.11907/rjdk.212686
        摘要：针对现有高斯混合模型对初始值敏感并容易陷入局部最优值的情况，提出一种基于改进EM算法的高斯混合模型图像聚类方法。该方法首先使用惯性权重先增后减的粒子群完成高斯混合模型参数初始化；然后引入近似骨架理论对EM算法进行改进优化，求解出高斯混合模型的最终参数；最后在图像聚类应用中进行仿真实验。基于改进EM算法的高斯混合模型图像聚类方法，结构相似度相较于标准EM算法、RSEM算法和PSOEM算法分别提升6.31%、4.20%和1.38%；余弦距离值相较于标准EM算法、RSEM算法和PSOEM算法分别提升4.12%、2.69%和0.94%。实验结果表明，该方法能够有效提升局部像素区域的聚类效果，获得聚类边界更加清晰的输出图像。  
        关键词：粒子群;近似骨架;初始化;EM算法;图像聚类   
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        发布时间：2023-01-19

        计算机人才与教育

      • 乔文豹,李宁,曾铮,梁旭
        2022, 21(12): 187-192. DOI: 10.11907/rjdk.221790
        摘要：过去20年，开源技术迅猛发展，至今已深入影响每个人的日常生活，例如Android手机操作系统，Tensorflow、Caffe人工智能深度学习平台，Hadoop、OpenStack、Docker云计算大数据技术。目前，中国企业对开源技术的接受程度较高，使用开源技术已成为主流，自发开源项目覆盖全栈技术领域，逐步走向国际前列。由此产生社会对开源人才的巨大需求，开源人才严重短缺。人才培养离不开教育，然而开源人才能力有别于传统教育体系培养的能力。为了更好地构建培育开源人才的土壤，通过分析近20年国内外开源教育发展，浅析国内开源教育存在的问题并对未来开源教育进行思考。  
        关键词：开源;开源教育;开源软件;创客教育;高校教育   
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        发布时间：2023-01-19
      • 陈兴国,徐鹤,杨尚东,徐康,陈志
        2022, 21(12): 193-197. DOI: 10.11907/rjdk.222212
        摘要：计算机专业实践类课程存在课题难度低、覆盖知识点单一、缺乏启发性等问题，学生的编程能力和求解问题能力很难得到有效锻炼。为了提升学生的学习兴趣，引入NPC游戏课题，提出一套集兴趣培养、知识拓展、工作足量、团队合作于一体的因材施教方案。与传统课程相比，最近3年的编程实践效果验证了基于NPC和兴趣驱动的计算机专业实践类课程教学改革的有效性。  
        关键词：计算机专业;实践课程;计算复杂度;NPC 游戏;兴趣驱动   
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        发布时间：2023-01-19
      • 徐俊俊,肖岚岚,李欣,闾纲峰,张腾飞
        2022, 21(12): 198-203. DOI: 10.11907/rjdk.221958
        摘要：受益于互联网与信息通信技术的不断革新，“互联网+”已成为新工科背景下前沿交叉学科的发展趋势。考虑到信息工程专业课程受限于传统教学模式，难以激发学生的创新能力与爱国情怀，以能源互联网导论课程为例，提出融合思政元素的“三式一线”混合式金课改革方案。基于教学大纲设计以适宜的思政元素贯穿始终的教改框架，充分利用网络云端、线下教学、翻转课堂3种模式优势互补，并增加分组演讲互评机制。通过具体案例验证，该教改方案相比现有方案得到了更好的考核结果，可为互联网、能源两大国民支柱产业更好地培养创新人才。  
        关键词：信息工程专业;能源互联网;课程思政;混合式金课;传输控制协议/网际协议   
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        发布时间：2023-01-19
      • 曹腾飞,牛国清,刘薇,刘志强
        2022, 21(12): 204-208. DOI: 10.11907/rjdk.221092
        摘要：为进一步培养学生的爱国主义情怀和提高计算机专业学生的网络安全及责任意识，教师要积极挖掘网络攻防课程中的思想内涵，在授课过程中将思政教育与网络安全知识点进行有机融合，通过思政教育引导学生树立正确的世界观、人生观、价值观，提高学生专业素养。以网络攻防课程为例，通过提出如何在抽象化的网络安全知识点中融合思政教育方法，使学生在掌握网络安全知识的同时，树立网络安全家国情怀，进一步有效提升教师的教学效果和教学质量，可为其它课程融合思政元素提供参考与借鉴。  
        关键词：网络攻防;网络安全;课程思政;课程改革;实验教学   
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      • 许娟,李鑫,郑洪源,皮德常,宫丽娜,张彤
        2022, 21(12): 209-213. DOI: 10.11907/rjdk.221786
        摘要：开展课程思政是落实立德树人根本任务、推进“三全育人”综合改革的重要举措。学习压力给学生们带来了压抑焦虑的情绪，因此课程思政除了要引领价值，也要发挥振奋精神的作用。以C++程序设计课程为例，首先提出该课程的整体思政教学设计，阐述如何将思政元素融入到教学目标中，以缓解学生的心理压力；然后以C++程序设计的发展与特征为教学单元，结合后疫情时代学生和老师的切身体验，以疫情万象为线索设计思政案例，加深学生对C++面向对象思想的理解，最终实现知识传授、价值引领与精神激励相结合的育人目标。  
        关键词：C++程序设计;课程思政;案例设计;后疫情时代;面向对象   
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        发布时间：2023-01-19
      • 亓小涛
        2022, 21(12): 214-220. DOI: 10.11907/rjdk.221180
        摘要：在网络组建与管理课程实验教学中，真实实验具有不可替代性，而虚拟仿真实验可有效解决综合、设计及创新型实验无法开设的现实难题，因此只有虚实结合才能为学生创建最佳实验教学环境。基于此，经过多年实践探索，提出虚实实验在网络组建与管理课程教学中的应用策略、虚拟仿真实验环境构建方法与资源开发策略、实验教学项目设计与实施方法。实践证明，虚实结合的实验教学能有效提升教学质量和效果。  
        关键词：网络组建与管理;真实实验;虚拟仿真实验;虚实结合   
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      • 陈广明,侯跃恩,陈生庆
        2022, 21(12): 221-225. DOI: 10.11907/rjdk.222054
        摘要：程序设计类竞赛是高校加强人才培养的重要手段。提出通过计算机程序设计竞赛助力地方高校创新型人才培养的有效模式。根据成果导向教育理论，在剖析大学生程序设计竞赛特点、地方院校学生水平和师资条件的基础上，构建适合地方高校的程序设计竞赛体系，进一步优化竞赛团队和人才培养模式，并形成贯穿全年的竞赛组织和培训机制。在此竞赛体系下，学生在ACM-ICPC和其他重要竞赛中不断取得突破，总体成绩位列同类院校前茅。计算机程序设计竞赛也促进了程序设计课程群教学改革，教学质量稳步提高，人才培养效果显著。实践证明，该模式是地方院校创新型人才培养的有效手段和重要途径。  
        关键词：计算机程序设计竞赛;创新型人才培养;教学改革   
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        发布时间：2023-01-19
      • 段瑞枫,赵洪博,赵岭,高宝,蒲思慧
        2022, 21(12): 226-231. DOI: 10.11907/rjdk.221791
        摘要：面向新工科建设探索数字通信课程中的思政教育融入方法，分别从教学内容、实验课程、教学模式及学术前沿介绍等方面提出“4个思政融合”的理念，并在实施过程中采用“3个思政带入”的方法。介绍整个教学过程中思政教育的实施方案，课堂效果反馈与学生取得的成果均表明，融入思政后，学生的爱国情感与创新强国的信念不断被激发，学习兴趣大幅提升，学习效果显著改善。  
        关键词：数字通信;课程思政;FPGA;新工科建设   
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      • 单纯,周斯译,刘晓初
        2022, 21(12): 232-237. DOI: 10.11907/rjdk.221840
        摘要：针对计算机专业理论和实践强、发展迅速的特点，以及硕士研究生培养模式与企业实际需求结合不够紧密的不足，提出一种“问题导向+三对接式产学研协同育人”模式。通过搭建校企合作实践平台，面向企业存在的问题，以项目为抓手，建立研究生校企联合培养方案，并通过多级评价的质量监督和保障体系，推进产学研协同创新育人。经与广州数控公司合作表明，该模式育人效果显著，对计算机工程应用型研究生培养具有重要现实意义。  
        关键词：计算机类研究生;产学研协同;培养模式;问题导向式;双导师制   
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        发布时间：2023-01-19
      • 叶佩,展慧,陈枫哲
        2022, 21(12): 238-241. DOI: 10.11907/rjdk.222193
        摘要：OBE教学模式受到多所高校重视，逐渐发展成一种主流教育方式。以微机接口技术课程为例，以应用技能、项目开发能力和职业道德素养为人才目标，革新教学内容、加大实践比重、全面与课外竞赛对接，以任务驱动的形式最终实现能力递增。同时重视课程思政，提升人才的道德素养。课程改革有效提升了学生学习的积极性和主动性。  
        关键词：OBE;微机原理与接口;Emu8086;Proues   
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        发布时间：2023-01-19

        研究综述

      • 郑义桀,罗健欣,陈卫卫,潘志松,孙海迅
        2022, 21(12): 242-251. DOI: 10.11907/rjdk.221016
        摘要：单目视觉SLAM因单目相机体积小、功耗低、信息获取丰富受到了广泛使用。为了深入分析单目视觉SLAM的优势，首先，简述单目视觉SLAM的基本原理，从特征点检测、相机姿态估计、选取关键帧、创建地图、地图及相机姿态优化、闭环检测等方面总结SLAM的关键环节技术。然后，基于特征方法、直接法和混合半直接法对当前主流单目视觉SLAM系统的设计框架进行详细介绍，分析20余种较为流行的系统性能特点和适用场景。最后，介绍深度学习在相机姿态估计、创建地图、闭环检测等环节中的应用，并与传统方法进行比较，以讨论单目视觉SLAM的发展趋势。  
        关键词：计算机视觉;单目视觉;SLAM;同步定位与地图创建;视觉里程计   
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        发布时间：2023-01-19
      • 钱杨舸,秦小林,张思齐,廖兴滨
        2022, 21(12): 252-261. DOI: 10.11907/rjdk.212661
        摘要：文本的语义匹配任务旨在计算文本在语义上的相似度，进而衡量两段不同文本的匹配程度。作为自然语言处理中的重要基础，文本匹配可用于众多具体任务，如文本蕴含、信息检索、对话系统、机器翻译等。深度学习的应用使文本语义匹配模型能更充分地挖掘文本语义信息，在匹配任务中取得更好效果。基于此，从不同的语义组合结构对多种深度语义匹配模型进行了综述，并介绍了近年来广受关注的预训练语言模型在语义匹配任务上的应用。鉴于文本匹配任务和原始文本的多样性，还简要介绍了长文本的匹配任务和中文的语义匹配发展现状，概述有代表性的模型。最后结合下游实际应用，对深度文本语义匹配的未来发展方向进行了探讨。  
        关键词：文本匹配;自然语言处理;深度学习;文本语义信息;预训练语言模型   
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        发布时间：2023-01-19
      • 孙悦,李智,高励,袁文瀚,杨帆
        2022, 21(12): 262-265. DOI: 10.11907/rjdk.221934
        摘要：随着机器学习和深度学习模型的发展，人工智能正被应用于医学领域。在肿瘤学中，人工智能在医学图像中的诊断评估、基因组数据组学分析中的应用一直在增加。人工智能可通过机器学习在大数据中挖掘事物发展的规律，找到可以利用的医学信息，产生新的数据，有助于医务工作者更客观地认识和掌握各种疾病的发展规律。子宫内膜癌是女性生殖系统三大恶性肿瘤之一，发病率正在持续上升。关于人工智能在子宫内膜癌中应用的报道越来越多，对这些研究进行回顾分析，发现研究主要集中在影像学诊断方面，在预测深肌层浸润、淋巴血管间隙侵犯、淋巴结转移等方面初见成效，但很少有研究成果可以在临床中实践，未来还需要进一步探索。  
        关键词：人工智能;子宫内膜癌;机器学习;深度学习;神经网络   
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        发布时间：2023-01-19
      • 刘志锋,叶志伟,蔡敦波,钱岭
        2022, 21(12): 266-271. DOI: 10.11907/rjdk.212568
        摘要：RDMA技术是一种直接内存访问技术，其可以实现将数据从一台计算机直接传递到另一台计算机而无需操作系统的介入，从而实现高吞吐、低延迟的网络通信。近年来，为了充分发挥RDMA的优势，RDMA通常与各类技术相结合以提升其可扩展性。将RDMA技术应用于数据库中，有助于提升数据库的高可用性。基于RDMA的新型存储技术可提高网络性能、存储扩展能力及易用性。在介绍RDMA实现原理的基础上，针对当前RDMA技术行业应用的最新研究进展，分析其实现的具体思路以及存在的优势，探索未来RDMA可进一步拓展的方向。  
        关键词：RDMA;分布式存储;数据库;新型存储   
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      • 丁思吉,丁皓,阚孟菲,庄逸,夏冬阳,盛诗梦,徐欣茹
        2022, 21(12): 272-278. DOI: 10.11907/rjdk.221014
        摘要：心脏听诊相较于心脏超声、磁共振成像等诊断方式，具有快速、低成本的特点。通过心音对心脏瓣膜病进行诊断需要丰富的临床经验，学习周期长，且主观性较强。随着计算机技术以及机器学习算法的发展，利用机器学习模型对心脏瓣膜病进行诊断受到了越来越多关注。利用机器学习模型分类心音信号的4个主要步骤是：心音信号数据收集、信号预处理、特征提取和模型训练。对主流心音数据库以及心音信号分类步骤进行介绍，阐述分类算法的效果及优缺点，并对未来进行展望。  
        关键词：心音信号;机器学习;神经网络;信号分割;特征提取;分类算法   
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      • 王萌,谢瑜阳,惠恭健
        2022, 21(12): 279-284. DOI: 10.11907/rjdk.221464
        摘要：为揭示自然语言处理技术教育应用的主题结构与演化态势，对计算机领域国际顶级会议NAACL开设的BEA专题工作坊2003-2021年论文数据，采用LDA主题模型进行语义分析，自动识别智能教学系统、阅读支持、语法错误检测、母语识别、文本自动评分等5个主题。基于识别结果对主题强度、主题新颖度、主题的演化过程进行分析，深入挖掘自然语言处理技术教育应用的研究热点。研究发现，丰富应用场景促进自然语言处理技术发展、数据驱动模型和算法研究、深度学习模型和文本表示方法等方面是研究者重点关注的内容，以期为行业人员把握最新的研究动态提供参考。  
        关键词：自然语言处理;教育应用;LDA主题模型;研究热点   
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        发布时间：2023-01-19
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