最新刊期
      2023 年 第 22 卷 12 期

        专题：软件工程实践教学改革及人才培养模式

      • 沈立炜,彭鑫
        2023, 22(12): 1-6. DOI: 10.11907/rjdk.231844
        摘要：软件技术不断发展，软件工程课程教学也需要充分反映工程实践的最新进展并突出相关实践能力的培养。为此，探索以实践能力为中心的软件工程教学方法，以交付可运行软件的构造活动为中心开展实践化教学；同时通过一种增量、迭代的过程融入软件开发与交付过程中关键能力的培养。在教学设计方面按照编码、设计、需求等层次编排课程内容，并组织基于团队协作的开发项目。教学实践表明，该教学方法能使学生体验到较为完整的复杂软件系统开发过程，以一种循序渐进且具体可见的方式使其理解与掌握软件工程相关知识与能力。  
        关键词：软件工程教学;实践能力;团队协作项目实践   
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        发布时间：2023-12-28
      • 谭鑫,史泽宇,吴际
        2023, 22(12): 7-13. DOI: 10.11907/rjdk.231821
        摘要：我国计算机行业对专业化软件人才的需求十分迫切，因此许多高校都设置了软件工程课程培养相关专业人才。由于不同领域、不同行业对软件工程专业人才的需求具有一定差异性，提升软件工程人才的多元化水平和综合素质非常重要。为此，许多高校的软件工程课程设置了不同方向，尽管这一课程的设置可很好应对多元化的需求，调动学生个人兴趣，发挥授课教师专业背景，但存在课程内容、实践难度、考核标准等不一致的问题。以北京航空航天大学计算机学院2022年春季学期软件工程课程为例，首先对软件工程课程的安排进行概述，介绍软件工程课程互联网软件方向、智能软件方向、嵌入式软件方向的实践内容与考核标准，通过分析3个方向的成绩分布差异、成绩指标差异，根据NASA任务负荷量表，从6个负荷因素对学生在课程3个方向的脑力负荷、工作量等进行理论计算与分析。然后，分析与总结对学生的相关建议，给出3个方向目前存在的突出问题和重点建议。最后，分析课程实践与考核标准出现差异性的原因，提出解决方法，为软件工程课程的科学改革提供思路与建议。  
        关键词：软件工程;课程实践;评估方法;一致性;NASA任务负荷量表   
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        发布时间：2023-12-28
      • 黄浩炜,姚卫,张锦
        2023, 22(12): 14-18. DOI: 10.11907/rjdk.231859
        摘要：软件工程是高等院校计算机科学教育中的一门重要学科，旨在帮助学生建立对软件工程领域的全面认识，使他们具备必要的理论和实践基础。传统软件工程教学主要通过课堂授课、实验实践和项目作业相结合等方式进行，在当前软件研究和软件开发迅速变化的新时期存在一定局限性。长沙理工大学在软件工程概论课程实践中着重强化学生理解开源软件思想，将开源软件案例贯穿于需求分析、软件设计基础、软件体系结构设计、用户界面设计和软件详细设计等各阶段理论学习，同时引入虚拟仿真实验培养学生软件需求分析的真实能力，让学生从项目需求分析、设计、开发到测试各阶段都能全面深入地理解软件工程，着重培养学生软件工程综合能力，总体上取得了良好的教学成效。  
        关键词：软件工程;开源软件;案例教学;软件需求分析;虚拟仿真实验   
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      • 雷晏,付春雷,金世锋,张毅
        2023, 22(12): 19-24. DOI: 10.11907/rjdk.231836
        摘要：卓越工程师教育培养计划是我国工程教育改革的重点和突破口，而实训是高校软件工程专业教学重点。以重庆大学软件工程专业为例，研究卓越工程师教育培养计划背景下的实训教改方案，阐述了重庆大学大数据与软件学院软件工程专业本科实训教学中的教改实践，包括实训实践框架、实训结构设计、实训过程与实施、教学服务、考核评价等。通过调查研究发现，新教学模式提高了学生们的专业能力和团队合作能力，有助于达到卓越工程师培养最终目标。  
        关键词：软件工程;卓越工程师计划;教学改革;实训   
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      • 姜瑛,王红斌,丁家满,毛存礼
        2023, 22(12): 25-29. DOI: 10.11907/rjdk.231820
        摘要：为了提升学生解决复杂工程问题的能力，基于软件工程的课程目标，以实践为导向，遵循工程教育认证标准，从混合式教学、翻转课堂、课程思政、学生学习能力培养、课程评价等方面进行系统化的课程建设。教学实践表明，所提方法能较好地提升课程的教学效果和教学质量。  
        关键词：软件工程;实践导向;能力提升;混合式教学;课程评价   
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        发布时间：2023-12-28
      • 刘波,TYSZBEROWICZ Shmuel,罗欣
        2023, 22(12): 30-37. DOI: 10.11907/rjdk.231863
        摘要：国家“信创”战略与新工科建设对信息技术领域卓越工程人才培育提出了更高要求。为此，西南大学构建了软件工程创新人才培养体系，并打造了“新工科信创化”课程群。系统分析与设计作为其中的核心课程，其课程改革在新型软件工程人才培育中发挥着重要作用。针对课程教学中存在的思政元素融入难、理论实践结合难、高阶能力培养难、学习过程监管难等问题，修改了课程目标以适应“新工科信创化”的要求，打造了融合新案例、新流程、新模式、新技术的“四新课堂”：基于软件定义与信创视角从切身事件以及时事热点中剖析凝练新案例，结合知识点，实现思政自然融入；打造“MOOC—课堂—SPOC—CodeArts”线上线下一体化、课程教学与软件生产一体化的新流程，实现理论学习与工程实践相结合；创设趣味课堂活动与多维评价机制相融合的新模式，激发学生高阶学习动力；研发基于面部表情的情感计算智慧教学辅助系统（iTAS）新技术，针对教学薄弱环节及时进行预警并予以强化。实践结果表明，该课程的OBE课程目标达成度较好，学生的复杂问题求解能力及系统构建综合能力明显提升。  
        关键词：软件工程教育;系统分析与设计;信创;新工科;智慧教学辅助系统   
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      • 徐超,王肖燕
        2023, 22(12): 38-43. DOI: 10.11907/rjdk.231909
        摘要：在数字经济背景下，智能审计将取代传统审计并对审计人才培养提出新要求。以微专业为建设载体，从人才培养定位、师资建设、课程体系、实践平台、教学组织和考核等方面，构建助力数字经济发展的智能审计人才培养新路径。数字化智能审计微专业作为审计育人的新模式，有助于培养快速适应审计工作变化的智能型人才，为数字经济的发展提供有力支持。  
        关键词：智能审计;微专业建设;人才培养;课程体系   
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      • 刘江珅,王洪元,姚娟
        2023, 22(12): 44-50. DOI: 10.11907/rjdk.232115
        摘要：针对中国式现代化建设对研究生教育高质量发展的迫切需求，探索深化产教融合的研究生协同培养模式，破解制约国家创新体系建设中的技术转移专业人才匮乏难题。通过分析我国技术转移人才培养的现状与问题，以“多主体、跨学科、项目制、复合型”为基础开展技术转移领域研究生培养实践探索，构建了工程与商科融通的跨学科研究生协同培养模式，形成了专业学位+技术转移能力的复合型人才培养特色，为推动产教深度融合的研究生协同培养模式变革和体制机制创新，提升研究生的工程意识、实践经验和创新能力，积累了实践经验。  
        关键词：跨学科;研究生;协同培养;技术转移;培养模式   
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      • 唐贵进,沈建华
        2023, 22(12): 51-55. DOI: 10.11907/rjdk.231606
        摘要：产教融合机制能有效提升课程质量。以数字图像处理与图像通信课程为例，探讨电子信息类专业课程如何实施产教融合策略，提出“理论奠基、学企融通、提升素养”的教学理念，通过建立产教融合长效机制、实施项目式实践教学模式、打造从理论到应用的立体式教材体系、推行基于过程化管理的多元评价和践行基于课程目标达成评价的持续改进等措施，促进了图像知识链、图像人才链与图像产业链之间的联动。最后从课程目标达成情况、学生对课程的认可度、教师和学生取得的成果等方面展示了实践效果。  
        关键词：产教融合;三链联动;项目式教学   
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        人工智能

      • 张佳奇,郭宣,李魏然,王胜科
        2023, 22(12): 56-62. DOI: 10.11907/rjdk.231712
        摘要：随着无人机应用日益广泛，无人机应用场景下的目标检测技术已在诸多领域有着重要的应用价值和迫切的应用需求。在无人机边缘设备实时检测的场景中，由于无人机高分辨率图像存在大量的微弱目标实例，将直接降低图像分辨率，从而造成微弱目标丢失，因此输入网络时保持高分辨率信息至关重要。为此，将高分辨率图像裁成多个图像块，将其作为网络输入，以保持网络精度的同时使其能在边缘智能设备上运行。同时，为了加快模型推理速度，使用分组卷积与通道混洗策略对检测算法的主干网络进行轻量化设计，并使用通道注意力机制提升网络精度。实验表明，所提方法相较于YOLOv5，在无人机数据集VisDrone与自建数据集OUC-UAV-DET上的精度分别提升2%、4%，在英伟达硬件（Xavier）上推理速度减少1 ms。在网络剪枝层面，结合具体数据集对检测模型进行通道剪枝，能在维持算法精度的前提下将推理速度减少2 ms。此外，对于无人机单类别检测任务，针对其目标实例尺寸相对固定的特点优化输出部分，能减少30%的模型参数量，使推理速度最多减少2 ms。  
        关键词：无人机;高分辨率图像;目标检测;轻量化网络;网络剪枝;模型部署   
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      • 郭沛,王会勇,张晓明
        2023, 22(12): 63-70. DOI: 10.11907/rjdk.222499
        摘要：教育领域通常将学科中的知识体系联系起来构建学科知识图谱，但由于其知识体系并非一成不变，因而学科知识图谱的更新显得尤为重要，而实体链接作为构建和更新知识图谱的一项基础技术尤为关键。为了实现计算机学科领域多模态知识图谱的更新，提出一种视觉实体链接方法。首先利用YOLOV5识别图像中的视觉实体，结合视觉实体提取并筛选图像文本描述中的三元组；然后面向计算机学科领域提出一种视觉实体链接规则（VELR），为了有效完成链接，依次利用图像视觉实体和筛选后的三元组中头尾实体以寻找最佳链接点，并为不同的链接点设置不同的链接策略，且规则中充分利用图像视觉实体和筛选后的三元组对链接后的实体进行扩展。三元组分类实验表明，提出的方法在计算机学科领域多模态知识图谱实现链接后产生的三元组是正确的，证明了所提方法的有效性。  
        关键词：计算机学科;多模态知识图谱;实体链接;视觉实体;文本描述   
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      • 汤程皓,梅颖,卢诚波
        2023, 22(12): 71-77. DOI: 10.11907/rjdk.222480
        摘要：目前多数针对不平衡数据流的分类算法需要大量保存历史数据，并在训练过程中反复扫描以提升分类准确率，这与数据流的单通道特征不符，且数据流的无穷性需要消耗大量的内存空间。为此，提出一种基于集成欠采样与在线序列超限学习机（EU-OS-ELM）的不平衡数据流分类方法。首先基分类器选择一种适用于数据流的在线学习算法OS-ELM；然后使用不放回随机欠采样构建训练集提升算法的鲁棒性；最后使用一个固定大小的矩阵保存历史数据的特征信息，在提高数据流分类准确率的同时，所需的额外内存空间最小。将EU-OS-ELM与主流算法在一些数据集上的对比实验结果表明，所提算法在所有数据集上的额外内存空间只需0.890 6 KB，证明了算法的有效性。  
        关键词：不平衡数据流;在线序列超限学习机;分类;存储;集成   
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      • 党伟超,王飞,高改梅,刘春霞
        2023, 22(12): 78-83. DOI: 10.11907/rjdk.222474
        摘要：弱监督动作定位仅利用视频级标签信息检测动作实例的类别和时间边界，由于缺乏帧级分类标签，部分特征不明显的动作帧难以识别，且容易混淆动作帧和上下文帧。针对这两个问题，提出一种基于注意力机制上下文建模的弱监督动作定位方法。该方法在动作—背景注意力的基础上加入半软注意力，引导模型关注动作特征不明显的视频帧；通过上下文注意力对视频上下文信息建模，使模型可以区分动作帧和上下文帧。实验结果表明，所提方法的动作定位效果较好，当交并比（IoU）为0.5时，在公共数据集THUMOS14和ActivityNet1.3上的平均检测精度（mAP）分别达到32.6%和38.6%，优于现有弱监督动作定位模型。  
        关键词：弱监督;动作定位;注意力机制;半软注意力;上下文建模   
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      • 鞠维欣,赵希梅
        2023, 22(12): 84-91. DOI: 10.11907/rjdk.231123
        摘要：针对传统神经网络泛化性弱、识别率低、参数量大，且特征提取质量不高等问题，提出一种新的模型结构STN-GResnet卷积神经网络。引用部分Resnet18网络结构，加入Ghostmodule模块，并结合空间变换网络，使提取到的特征具有空间不变性，增强卷积特征，同时在网络模型中加入附加角裕度损失函数（ArcFace）对Loss进行训练优化，通过优化类别的特征来增强超声肝CT影像纹理与颗粒度的差别。此外，使用迁移学习预训练模型参数，再通过数据增强来扩充超声肝CT影像中的样本集，避免因样本量不足而造成的模型过拟合现象，最终达到了95.7%的客观识别率，且模型较小，运行效率较高。  
        关键词：深度学习;医学图像识别;迁移学习;数据增强   
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      • 周川,秦蕾,毛小薇,文佳洛,王张车儿,李聪
        2023, 22(12): 92-98. DOI: 10.11907/rjdk.231758
        摘要：针对传统体育测试方式需要专业的测试设备和人员，存在人工成本较高和人工计数不准确的问题，研究一套智能体育测试系统以帮助高校更精准、更高效地得到体育测试结果。为了提高识别精度，提出一种基于OpenPose算法改进的人体运动空间融合姿态识别分析模型Pos-RSF，从而实现了对体育测试人体运动姿势估计的快速准确识别，提高了模型运行效率。实验表明，该模型具有更高的准确性和实时性，其总体得分PCKh@0.2为91.2%，与当前先进技术相比有显著提高，能够满足体育测试基本要求。  
        关键词：体育测试;人体运动姿势;实时识别;姿势特征;图像识别   
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      • 李卓敏,卢敏,马圣雨,宋逸杰
        2023, 22(12): 99-104. DOI: 10.11907/rjdk.222422
        摘要：为了解决传统协同过滤算法（CF）的热门项目无法突显个性化和用户可靠度以及时间相关性低的问题，提出一种基于动态时间权重的混合协同过滤算法（HCFADT）。首先，针对用户和项目，分别计算观测时间内目标用户的评论量和用户评论数，在基于项目和用户算法中引入动态时间权重。然后，将两个算法相结合，通过调节因子调整两个算法的依赖程度。实验结果表明，混合算法相较于传统协同过滤算法和基于动态时间权重的算法波动较小，平均推荐预测的偏差分别降低了3%、2%。  
        关键词：协同过滤;时间权重;混合算法;推荐算法   
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      • 殷锡亮,张琳琳,罗洋,杨兴全,周德云
        2023, 22(12): 105-110. DOI: 10.11907/rjdk.222470
        摘要：当前，线上教学在高职信息通信技术类课程教学中越发普遍，学生在线学习成绩预测也愈发重要。虽然教师缺失了线下教学可监督性的优势，但其受益于在线教学平台提供的丰富教学数据，客观性的数据可较大程度地帮助教师掌握学生学习情况。在分析客观性数据的基础上，针对学习效果不佳的学生提前预警，对于改善学生线上学习效果具有重要意义。在ICT类课程在线教学过程中，将现有模型与已有模型在该类课程中的性能指标进行对比分析，并基于投票提出一种新颖的学生在线学习成绩预测模型。通过实验证明，该模型性能优于其他已有预测模型。  
        关键词：信息通信技术类课程;线上教学;成绩预测模型;投票模型   
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        计算机软件与理论

      • 王勇,李肖肖,邹成祥,李亚萍
        2023, 22(12): 111-116. DOI: 10.11907/rjdk.222400
        摘要：具有多决策点的人员密集场所存在多条疏散路径，合理规划疏散路径可以避免长时间的局部拥堵，降低踩踏事故发生概率。人员应急疏散仿真工程软件Pathfinder的局部最快算法不能解决多步决策场所中路径利用率不均衡的问题，为此提出一种以总疏散时间最短为目标的路径优化方法，基于决策点构建可行路径模型及路径优化模型，基于Bellman原理对优化模型进行求解，得到较优路径方案。依照该方案推演疏散过程，更新较优路径直至重复多次无更优路径出现，最终确定最优路径及其疏散时间。以某学生公寓人员疏散为例论证该方案的优化效果，结果表明与Pathfinder模拟结果相比，该方法总疏散时间从330.3 s减少至292.3 s，东、西侧一楼楼梯出口的利用时间差从75 s缩减为1.5 s，通过人数差从138人降为0人。该路径优化方法可用于改进疏散模拟软件。  
        关键词：人员密集场所;多决策点;疏散路径优化;Bellman原理;Pathfinder   
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      • 曹焱,邢志明,赵斌,董祥美,史以珏,高秀敏
        2023, 22(12): 117-123. DOI: 10.11907/rjdk.222496
        摘要：为提高近红外光谱技术的脑血氧检测装置测量精度，需要选择最优的光源—探测器（SD）距离。传统的脑血氧检测装置，其传感器探头部分的SD距离是固定的，且在选择SD距离时没有经过研究，多根据经验进行选择，因而会造成实际使用中测量结果的不准确。根据光在头部组织中的传输特性，选定一组颅脑组织的特性参数，利用蒙特卡罗方法对5层颅脑组织模型进行仿真，研究光在头部组织中的传输特性，根据光子传输路径分析光子在组织中传输的最大可达深度和散射传输距离。通过分析有效深度比（EDR）和灰质层信息比（GMLIR），选择出适合此组选定颅脑参数的一组最优距离SD=1cm和SD=3.5cm。与传统检测装置相比，通过优化光源—探测器之间的距离，为脑血氧检测装置的传感器设计及装置测量精度优化提供了一个新思路。  
        关键词：脑血氧检测;光源—探测器距离;传感器;蒙特卡罗方法;组织模型   
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        发布时间：2023-12-28
      • 练金栋,陈志,岳文静,赵培,吕伟初
        2023, 22(12): 124-131. DOI: 10.11907/rjdk.232028
        摘要：传统的单一数据库模式难以适应如今多样化的数据管理需求。如何将多个异构独立的数据库进行集成，对数据库系统进行整体控制和协同操作成为研究热点。针对此问题进行面向多源异构数据库的SQL解析与转换方法研究，通过建立通用的中间表示模型，对异构数据库请求进行语法树解析、语义分析与模型转换，实现了不同数据库之间的互操作。在基于TPC-H基准测试数据集的功能测试中，测试系统对数据类型和语法操作的支持度达到100%。在性能测试中，测试系统在跨平台的增删改查操作时间上，较官方工具分别快了13.1 ms、8.8 ms、22.5 ms与2.3ms。实验验证了该方法的正确性与可行性。  
        关键词：异构数据库;中间表示;语法解析;语法转换   
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        发布时间：2023-12-28
      • 陈小斌,杨利华,汤可宗
        2023, 22(12): 132-138. DOI: 10.11907/rjdk.222375
        摘要：粒子群优化算法实现简单、便于操作，近年来已被广泛应用于资源分配等大规模复杂问题，但算法收敛速度慢、求解精度低等问题也制约着其进一步应用。针对以上问题，引入遗传算法的染色体交叉特性，结合广泛学习粒子群优化算法，提出一种基于最优交叉的广泛学习粒子群优化算法。通过全局最优粒子位置与个体历史最优位置执行最优交叉操作得到更优个体，加快算法收敛速度，提高对问题的求解精度。基准测试函数实验结果表明，该算法相较原算法具有更快的收敛速度和优化精度，同时Friedman检验和Wilcoxon符号秩检验结果表明，基于最优交叉的广泛学习粒子群优化算法具备较好的稳定性，优化精度和收敛速度有了较大提升。  
        关键词：粒子群优化;遗传算法;广泛学习策略;最优交叉;Friedman检验;Wilcoxon符号秩检验   
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        发布时间：2023-12-28

        软件设计、开发与应用

      • 黄静旋,林怡坤,邓志敏
        2023, 22(12): 139-146. DOI: 10.11907/rjdk.222458
        摘要：众测作为一种软件测试新方法，将分散的公众资源进行集合配置。公众在线接受任务后完成特定的软件测试，以发现传统测试发现不了或者无法实现相应功能的软件缺陷。针对众测过程中众测工人能力水平参差不齐、等级划分不够准确，以及在实际项目中众测工人积极性不高等问题，首先分别对影响众测工人能力水平和参与任务积极性的因素进行分析，提出计算众测工人能力水平的指标和方法，构建有效的众测工人管理模式；然后在计算出的众测工人能力水平值基础之上对工人等级进行划分，以便于更好地对众测工人和测试任务进行管理，提高众测工人参与测试任务的积极性。基于群智众测平台50个真实测试任务的人员和任务数据，利用SPSS工具对数据进行分析，并将分析结果应用于该方法中。结果显示，该方法能够有效计算工人能力水平值，提升工人参与任务的积极性。  
        关键词：众测;数据驱动;软件测试;人员管理   
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        发布时间：2023-12-28
      • 袁晓敏,吴德操,万君,谭必玉,陈洪余
        2023, 22(12): 147-153. DOI: 10.11907/rjdk.231180
        摘要：网络问卷调查以其简单、快速、跨地域的优势，为教育教研机构获取教师信息提供了更为快捷的方式。为获得准确客观的评价结果，需要对不同情况下的受试群体设计相应问题进行涵盖，以形成巨大的储备题库。现有网络调查模式采用不分角色的全题库测评，加之多学科联合调查，极易造成受试者疲劳，降低调查效率，阻碍网络问卷教育监测的大规模推广应用。根据答题情况对受试者进行动态分组，并进行针对性选题派发是一种较好的解决思路。为此，提出一种基于Angular框架且支持多组合逻辑跳转和多题联合校验的实现方法，可在测试过程中依据受试者已有的答案组合自动进行逻辑判断，并动态跳转至后续题组，同时增加对存在逻辑关系的多道题的联合约束校验功能，以提升测评的针对性、实效性和精确性，节省测验时间。该方法在2020年和2022年重庆市基础教育监测教师问卷调查中得到良好应用。  
        关键词：Angular;MongoDB;问卷调查;题目分维度管理;多组合逻辑跳转   
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        发布时间：2023-12-28
      • 张战炳,于潇雪,高亦沁,周芸,周衍晓,林新华
        2023, 22(12): 154-160. DOI: 10.11907/rjdk.231873
        摘要：为响应国家掌握核心技术，加快推进国产自主可控替代的号召，上海交通大学在国内高校中率先建设基于华为鲲鹏处理器的高性能计算平台，面向校内广泛的科学计算用户和师生提供服务。平台采用华为鲲鹏920处理器所建设，通过与π2.0超算平台配置相同的SLURM作业调度系统和共享统一的Lustre并行文件系统，确保用户的一致性体验。通过Spack编译部署和Singularity镜像部署两种软件管理方式，丰富了平台的科学计算软件列表，对常用的科学计算软件LAMMPS、GATK等进行测试，证明了平台的可用性和性能指标优越。同时，基于平台构建了计算课程教学支撑环境，可支撑线上线下混合式教学和大规模虚拟仿真实验教学。平台的建设为兄弟高校建设和使用ARM超算积累了经验，通过教学支撑的实践提升了教学质量，为学生的学习和发展提供了更好的条件和机会。  
        关键词：高性能计算;华为鲲鹏;ARM架构;性能测试;课程教学   
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        发布时间：2023-12-28
      • 颜宗强,薛萌,朱亮庆,郭汉明
        2023, 22(12): 161-166. DOI: 10.11907/rjdk.222491
        摘要：针对近红外拉曼光谱检测，设计了一种以InGaAs图像传感器为核心，基于FPGA主控的光谱采集驱动系统。该系统相较于单通道输出传感器的不同之处在于，输出特点为奇偶交错双通道信号，首先利用FPGA完成系统内部时序的驱动控制；然后经过ADC模数转换芯片模拟系统输出信号并进行采集转换，Dpram模块对数据进行存储排序；最后利用串口实时传输光谱数据。实验表明，系统采集效果良好，积分时间可调，硬件电路与软件集成度较高，在近红外拉曼光谱采集系统中具有较高的应用价值。  
        关键词：InGaAs图像传感器;奇偶交错信号;模数转换;FPGA;Dpram   
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        发布时间：2023-12-28

        网络空间安全

      • 王志英,孙得到,葛世伦
        2023, 22(12): 167-172. DOI: 10.11907/rjdk.222396
        摘要：鱼叉式网络钓鱼邮件具有较强的针对性和欺骗性，其高易感性值得关注。基于启发式—系统式模型，采用功能性近红外光谱技术探究启发式线索和系统式线索对鱼叉式网络钓鱼易感性的影响。认知神经实验数据分析结果表明，启发式线索和系统式线索均会导致较高的鱼叉式网络钓鱼易感性。相较于启发式线索，个体在面对系统式线索时投入的认知努力程度更高，认知努力和鱼叉式网络钓鱼易感性之间不存在显著相关性。研究结果为鱼叉式网络钓鱼的易感性影响机理研究与防范实践提供了参考。  
        关键词：鱼叉式网络钓鱼;易感性;启发式—系统式模型;功能性近红外光谱技术   
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        发布时间：2023-12-28
      • 李卓文,邓在辉,叶彩瑞,彭涛
        2023, 22(12): 173-177. DOI: 10.11907/rjdk.222225
        摘要：针对网络入侵检测中存在标签真实样本稀缺，准确率偏低、泛化能力较差的问题，提出一种结合域间距离的ICNN-MMD的迁移学习网络入侵检测方法，通过减小源域与目标域的分布差异实现域适应与特征迁移。首先，利用改进卷积神经网络（ICNN）在源域数据上预训练最优模型；然后，利用最大均值差异（MMD）衡量源域、目标域距离，以无监督方式进行二次训练达到域适应并共享网络权值。在NSL-KDD数据集上的实验表明，本文所提模型相较于ICNN在KDDTest+、KDDTest-21的准确率分别提升1.5%与2.96%，提高了网络入侵检测模型的总体指标，为检测网络入侵提供了新方法。  
        关键词：网络入侵检测;迁移学习;ICNN-MMD;域适应;网络安全   
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        发布时间：2023-12-28
      • 顾俊卿,施伟斌,余俊男,荣佳乐
        2023, 22(12): 178-184. DOI: 10.11907/rjdk.231001
        摘要：代码分发技术是对无线传感器网络进行后期软件维护的关键技术，针对其易受干扰的特点，提出基于喷泉码的代码分发协议自适应机制，通过理论分析与仿真得到给定丢包率下使数据通信量最小的最佳冗余长度；根据实时估计的链路质量分别采用动态调整冗余分组数量和更换数据信道的方法减少总通信量，降低时延。实验结果表明，与固定冗余长度的代码分发协议相比，当丢包率小于0.1时，具有动态冗余长度机制的代码分发协议DRD可以减少约20.45%的通信量以及37.39%的分发时间；当丢包率介于0.1~0.25之间时，结合多信道与动态冗余长度机制的分发协议DRD&MCN可以减少约53.08%的通信量以及64.05%的分发时间。所提方法可使通信量与分发时间显著减少，提高了分发效率，有利于延长无线传感器网络的生存时间。  
        关键词：无线传感器网络;代码分发协议;动态冗余长度;多信道   
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        发布时间：2023-12-28
      • 王振东,王思如,王俊岭,李大海
        2023, 22(12): 185-191. DOI: 10.11907/rjdk.222219
        摘要：恶意攻击类型及形式不断变化，攻击量逐渐增加，传统神经网络模型架构在提高模型精度、减少模型计算量、提高推理速度等方面起着重要作用，然而，传统模型架构搜索时需消耗大量计算资源，且泛化能力不高。对此，需提出针对大数据背景下网络攻击的解决方案。基于深度学习在网络安全方面的应用，在入侵检测领域结合主成分分析方法（PCA）并使用深度极限学习机（DELM）进行研究，设计一种轻量级神经网络PCA-DELM，在保留传统神经网络模型架构优点的同时，减小计算资源，提升泛化能力。仿真结果表明，相较于其他算法，优化后的轻量级神经网络模型PCA-DELM在不同的数据集上能显著提高入侵检测能力，加快检测速率。  
        关键词：入侵检测;网络安全;深度极限学习机;主成分分析;深度学习   
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        发布时间：2023-12-28

        图形图像处理

      • 孙宁康,杨洋,郑好
        2023, 22(12): 192-199. DOI: 10.11907/rjdk.231875
        摘要：边缘感知图像处理是计算机图形学领域的一个重要课题，在图像细节增强和色调映射中应用颇多，然而现有处理方法常常受到光晕及梯度反转伪影的影响。为此，提出一种新颖的映射函数，其可在保持边缘的同时对图像细节进行灵活处理，从而适用于多种应用。同时提出一种基于梯度域L2正则化的重构模型，用于边缘感知图像处理。该模型从映射的梯度中重建处理后的图像，可以显著减轻光晕以及梯度反转伪影的影响；且该模型可基于傅立叶变换快速有效求解，在Intel i7-6700 CPU上处理一幅100万像素图像耗时0.46 s。定性定量实验结果表明，该图像处理方法在图像增强和色调映射中取得了较好结果，细节增强指标SSEQ为11.39， ILNIQE为27.52；色调映射指标SSEQ为14.88， ILNIQE为22.78。  
        关键词：边缘感知图像处理;映射函数;L2正则化   
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        发布时间：2023-12-28
      • 张学典,王文明
        2023, 22(12): 200-208. DOI: 10.11907/rjdk.222402
        摘要：为解决可见光成像设备采集的图像细节特征识别困难的问题，结合两种不同方法提出一种主成分分析和改进型的各向异性扩散滤波器的模糊裁剪对比度受限自适应直方图均衡化（ADFS-CLAHE-FC）图像增强技术，从图像中提取有意义的信息。首先通过PCA对图像进行降噪处理，然后利用ADFS-CLAHE-FC对降噪后的图像作增强处理，最后基于ADFS-CLAHE-FC进一步降低图片的噪声，保持对比度和亮度。实验表明，该方法在增强图像对比度的同时消除了图像噪声，在视觉上效果更好，相较于直方图均衡化（HE）、对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）方法及其他方法在提升图像质量和保持图像细节方面性能更优，有助于提升图像分割和提取的准确性。  
        关键词：图像增强;CLAHE;主成分分析;对比度增强;直方图均衡化   
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        发布时间：2023-12-28
      • 史爱武,高睿杨,黄晋,盛鐾,马淑然
        2023, 22(12): 209-214. DOI: 10.11907/rjdk.222513
        摘要：针对新冠肺炎CT片病灶部分分割检测困难、背景干扰多以及小病灶点易被忽略的问题，提出一种基于注意力机制改进U-Transformer的分割方法。利用注意力机制提升分割精度，修改U-Transformer网络卷积层中间的注意力模块，并提出十字注意力机制，使网络对病灶边缘的分割更为精确。在网络结构中添加全局—局部分割策略，使得对小病灶点的提取更加准确。实验结果表明，改进方法较U-Transformer的精度提高了5.96%，召回率提高了7.11%，样本相似度提高了6.49%，说明改进方法对小病灶点提取具有较好效果。拓展深度学习方法到医疗影像诊断中，有助于放射科医生更快捷、有效地进行病情诊断。  
        关键词：新冠肺炎;影像分割;U-Transformer;注意力机制;全局—局部策略   
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        发布时间：2023-12-28
      • 许振楠,沈洋,许浩,包艳霞,刘江
        2023, 22(12): 215-222. DOI: 10.11907/rjdk.222442
        摘要：针对TreeGAN生成点云产生的不均匀性及模型训练效率低等问题，设计一种基于点云概率分布学习的高效树结构生成对抗网络Probability-TreeGAN，用以改善点云位置的准确性。该方法在生成器训练时分别学习了点云的概率分布信息以及树型生成网络中点云的特征信息，通过映射网络中学习的概率分布改变了点云的位置分布，不仅生成的点云分布更加均匀，而且点云的形状更具结构性。通过改变映射网络中初始的潜码，可以改变生成点云的局部特征。在ShapeNet Part数据集上的实验结果显示，该方法在飞机、椅子等单类及总体16类的JSD指标评估上均优于以往点云生成方法，与传统三维点云生成模型相比，生成的点云更加均匀，模型训练效率更高。  
        关键词：点云;生成对抗网络;概率分布;树型生成网络;映射网络   
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        发布时间：2023-12-28
      • 田赢,陈裕汉,吴学群,刘洋,韩啸,张豫宁
        2023, 22(12): 223-231. DOI: 10.11907/rjdk.222443
        摘要：为解决传统点云精简算法精简的点云特征易丢失、空洞较多等问题，提出基于邻域法向夹角和二分K-means聚类特征提取的点云精简算法。该算法利用点云邻域法向夹角提取出模型的整体特征点，将点云曲率作为二分K-means聚类算法的聚类特征，初步提取出模型的局部特征点；然后计算初步局部特征点的平均曲率，将大于平均曲率的点提取为最终的局部特征点，对模型进行特征保留，对非特征点则利用改进的体素精简法进行下采样；最后将提取出的整体特征点、局部特征点与非特征点合并，从而完成点云的简化。该算法与传统的精简法、其他文献中的方法相比，可获得更高的精度。  
        关键词：点云精简;特征提取;邻域法向夹角;二分K-means聚类;点云曲率   
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        发布时间：2023-12-28
      • 刘豹,李翌,李峰,鲍煦
        2023, 22(12): 232-237. DOI: 10.11907/rjdk.222447
        摘要：针对温室现场采集的害虫粘虫板图像易受光照不均匀、灯光反射等干扰，从而影响识别精度的问题，基于图像分割算法与线性支持向量机构建一个温室害虫智能识别系统。该系统利用Prewitt边缘检测二值图、Canny边缘检测二值图融合全局阀值分割的方法实现粘虫板图像中害虫区域的精准分割。基于分割的害虫图像人工构建线性支持向量机的训练数据集，并根据飞虱、蓟马特征将单个样本特征提取扩充至12个；基于扩充的训练数据集构建基于线性支持向量机的害虫识别分类器，并使用梯度下降法进行模型训练。实验结果表明，该系统可快速准确地实现粘虫板图像中害虫目标区域的分割，平均准确率为96.3%；针对分割后的图像，该系统可准确实现害虫识别，平均准确率为96.1%，其中飞虱、蓟马的识别准确率分别为95.4%、96.8%。  
        关键词：边缘检测;支持向量机;温室害虫;害虫识别   
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        发布时间：2023-12-28

        研究综述

      • 李莉,朱江文,杨春艳,谢绒娜
        2023, 22(12): 238-244. DOI: 10.11907/rjdk.222469
        摘要：为了确保数据文件和用户隐私安全，最直接的保护措施是通过加密数据文件实现，只有授权用户才可以使用解密密钥获取所需内容。但该方式存在叛逆者（或恶意的授权用户）将解密密钥泄露或直接参与盗版解密器的构造以获取非法利益的情况，造成数据文件的非法访问和泄露，因此发现并找到叛逆者尤为必要。通过技术手段保证叛逆者身份的真实性和可追踪性是属性基加密的重要研究方向之一。在分析和研究国内外可追踪的属性基加密方案的基础上，介绍叛逆者追踪的基本概念和模型，分别从黑盒追踪和白盒追踪两类主流追踪技术出发，对其叛逆者追踪方案的追踪流程、优缺点、追踪开销、安全性等问题进行深入研讨。最后，总结了基于属性加密的叛逆者追踪技术整体概况，并提出了现阶段存在的问题以及未来可能的研究方向。  
        关键词：叛逆者追踪;属性基加密;黑盒追踪;白盒追踪   
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        发布时间：2023-12-28
      • 彭亚男,尹华,贺敏伟
        2023, 22(12): 245-252. DOI: 10.11907/rjdk.231006
        摘要：法律条文推荐是判决预测的关键任务，旨在根据法律文书的案情描述和事实预测案件所涉及的法律条文。传统的基于机器学习的方法难以提取案情描述的深层特征，近年来基于深度学习的方法取得了较好的推荐效果。从中文法条推荐模型的构建模式、深度学习方法以及复杂应用场景等多个视角系统梳理现有研究成果，重点以卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络以及混合模型为索引，分析其在中文法律条文推荐中的应用，并在公开数据集上比较中文法律条文推荐深度学习算法的性能。通过分析现有研究，总结出数据集构造、复杂场景及可解释性问题是未来中文法律条文推荐研究面临的挑战。  
        关键词：中文法律条文推荐;深度学习;判决预测;文本表示   
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