最新刊期
      2023 年 第 22 卷 9 期

        研究综述

      • 汪红松,李嘉展,曾碧卿
        2023, 22(9): 1-8. DOI: 10.11907/rjdk.222071
        摘要：方面级情感分析（ABSA）作为细粒度情感分析领域的子任务，旨在分析给定目标中方面术语的情感极性。近年来，随着社交媒体的反馈信息增多，ABSA引起了许多研究者关注。为了适应不同场景下的ABSA，研究人员不断设计新的方法和技术来处理不同问题。首先对方面级情感分析进行概述，然后针对细粒度情感分析子任务，阐述不同场景下ABSA的研究方法及特点，最后通过回顾ABSA新出现的话题，展望ABSA研究的发展趋势，以期为该领域的研究提供一定的参考借鉴。  
        关键词：方面级情感分析;情感分类;深度学习;机器学习   
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        发布时间：2023-09-15
      • 孙海迅,罗健欣,张艳艳,郑义桀,潘志松
        2023, 22(9): 9-24. DOI: 10.11907/rjdk.221275
        摘要：三维重建是计算视觉的重要方面，近年来快速发展并在自动驾驶、虚拟现实等方面得以广泛应用。其中，基于图像的三维重建方法发展较为成熟，算法流程清晰，备受研究者关注。主要技术包括：特征点检测与匹配、稀疏点云重建、稠密点云重建、三维表面重建、纹理图像创建等。梳理图像三维重建完整流程，选取重点环节介绍典型技术，并进行分析比较，最后对基于图像的三维重建技术进行总结和展望。  
        关键词：图像三维重建;稀疏点云重建;稠密点云重建;典型技术   
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      • 吴之沫,马琳茹
        2023, 22(9): 25-31. DOI: 10.11907/rjdk.231213
        摘要：面对日益庞大的网络用户需求，传统的TCP/IP体系架构早已不堪重负，暴露出服务质量难以保障、路由故障恢复效率低下、可拓展性差等弊端。为应对这些挑战，提高网络的容灾性，科学家们将覆盖网络引入网络灾后恢复研究中。覆盖网络可以在保留当前互联网结构的基础上通过合理选择连接节点构建新的逻辑网络，从而提供路由、组播、内容分发等基础性服务。首先介绍覆盖网络的发展现状和网络容灾性的含义，然后对相关文献进行整理与分类，围绕覆盖网络在灾后恢复方面的应用讨论灾难损毁故障建模方案和受损网络连接恢复策略，同时指出当前基于覆盖网络的灾后恢复研究存在的不足之处，并对未来发展方向进行展望。  
        关键词：覆盖网络;网络故障;灾后恢复   
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      • 丁文郁,单美贤
        2023, 22(9): 32-44. DOI: 10.11907/rjdk.222144
        摘要：虚拟现实学习环境是基于某种教学模式的包括一个或多个教学目标的虚拟环境，学习者根据虚拟形象和情感参与构建虚拟现实学习环境中的沉浸式情感体验。随着VR学习环境的普及，VR学习环境中情感体验相关研究增长迅速，但多为实证研究，缺乏系统性梳理，不利于推进更深层次的研究。利用系统文献综述法对国外近10年的38篇实证研究论文进行分析，将VR学习环境中的情感体验因素归纳为沉浸感、存在感、具身感和心流感。其中，沉浸感和存在感与学习者从技术实现中的感知特征相关；具身感和心流感则与学习者从身体和情境中的感知特征有关。VR学习环境中情感体验的测量主要通过生理行为观测和感知体验询问的方法实现，问卷调查是目前最常用的情感体验测量方法。系统文献综述的成果可为虚拟现实学习环境中情感体验的设计与应用勾勒研究框架。  
        关键词：虚拟现实学习环境;情感体验;系统文献综述;沉浸感;存在感;具身感;心流感   
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      • 李红岩,郎许锋,李灿,周作建
        2023, 22(9): 45-51. DOI: 10.11907/rjdk.222116
        摘要：在全球数字化浪潮的推动下，基于数字孪生技术的智慧医疗开始得到广泛关注。结合相关文献分析，分别在中国知网（CNKI）和Web of Science（WoS）中检索基于数字孪生技术的智慧医疗研究文献，采用CiteSpace进行可视化分析，探索基于数字孪生技术的智慧医疗现状和趋势。结合数字孪生技术在航空航天、智能制造、车辆船舶和西方医学等领域的应用模式，探讨并设计数字孪生技术在中医诊疗领域的四层技术体系，探索中医诊疗数字孪生基于五维模型的应用方法。通过深入分析与探索数字孪生技术在中医诊疗领域的应用，以期为中医传承创新提供新的思路和方向。  
        关键词：数字孪生;智慧医疗;中医诊疗   
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        发布时间：2023-09-15

        人工智能

      • 王中磐,袁野,李清都,万里红,刘娜
        2023, 22(9): 52-58. DOI: 10.11907/rjdk.221993
        摘要：现实垃圾数据集通常呈现严重的类别不平衡的长尾分布现象，导致传统深度学习模型在进行垃圾分类和识别任务时存在泛化性不高的问题。为此，提出一种新的数据重标记算法与框架以提升保洁机器人识别、分类垃圾的泛化程度与精确度。该算法包含特征提取、特征聚类、标签映射模块，在训练常用的分类模型时，通过分析数据集的数据分布情况，将特征提取模块的特征向量输入特征聚类模块后为每个类别生成几个子类，并为之分配一个相应的伪标签，以缓解标签层面的数据不平衡问题。同时，在预测时通过标签映射模块，将伪标签转换为真实标签。实验表明，所提算法能在不损失头部类性能的前提下，显著提升垃圾长尾数据集中尾部类的性能，重标记算法能显著提升baseline中不同类别不平衡学习方法在长尾垃圾数据集上的分类精度。  
        关键词：垃圾分类;深度学习;类别不平衡学习;数据重标记;数据集分析;特征聚类;图像处理;计算机视觉   
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      • 万铮,王芳,黄树成
        2023, 22(9): 59-64. DOI: 10.11907/rjdk.222051
        摘要：为了解决单一深度学习模型提取信息不充分、分类效果不佳的问题，提出一种混合多神经网络的BA-InfoCNN-BiLSTM模型。该模型使用BERT作为词嵌入层，获得词的向量表示，再使用注意力机制让词获得不同权重；然后一方面将其送入改进的文本卷积神经网络（InfoCNN）中获取文本的局部信息特征，另一方面送入双向的长短时记忆网络（Bi-LSTM）中获得文本的全局信息特征；最后将提取到的局部信息和全局信息进行拼接融合，送入softmax函数中进行分类，得到分类结果。通过与其他模型进行对比实验，该模型获得了较好的分类效果，在新浪新闻和搜狐新闻数据集上分别取得了95.07%和84.95%的准确率，在一定程度上解决了单一模型捕获信息不充分的问题。  
        关键词：文本分类;词嵌入;注意力机制;卷积神经网络;循环神经网络   
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      • 胡乙丹,张俊芳
        2023, 22(9): 65-72. DOI: 10.11907/rjdk.222165
        摘要：城市用电负荷的精准预测对电力系统的运行和规划至关重要，可产生巨大的经济价值和社会效益。城市中长期用电需求预测不仅需要考虑长期经济趋势和季节周期因素，而且需要考虑诸多不确定性和非线性问题，而现有预测方法仅考虑了其中部分因素，因而无法实现精准预测。针对上述问题，提出一种面向城市用电负荷预测的混合机器学习（HML）模型。该模型首先对影响城市用电负荷的各因素进行特征选择，筛选出重要特征；其次利用指数平滑（ETS）捕捉用电负荷时间序列的季节分量和水平分量；然后利用长短期记忆（LSTM）网络发掘用电负荷时间序列的非线性趋势；最后利用集成学习实现各学习模块性能的有效聚合。实验选择中国两个城市的月度用电量作为标准数据集，实验结果表明，该HML模型在月度用电量预测精度方面优于其他同类模型。  
        关键词：深度学习;指数平滑;长短期记忆;用电负荷预测;递归神经网络;时间序列预测   
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      • 刘司摇,周艳玲,兰正寅,张龑,曾张帆
        2023, 22(9): 73-78. DOI: 10.11907/rjdk.222108
        摘要：现有大多数深度学习模型结构单一，通常会降低文本语义特征提取能力。为此，提出一种融合双通道语义特征（FDSF）的情感分析研究模型。首先，采用BERT预训练语言模型获取文本的动态特征向量表示。然后，将BiGRU-Attention通道提取的全局语义信息经注意力动态权重调整后，与CNN通道提取的局部语义信息进行特征向量融合。最后，将融合特征经过全连接层与Softmax函数，输出最终情感极性。在ChineseNLPcorpus的online_shopping_10_cats、中科院谭松波学者整理的数据集上与现有主流情感分析方法进行比较实验，结果表明，FDSF模型在F1值与准确率方面均最优，证明了该模型在情感分析任务中的有效性和可行性。  
        关键词：情感分析;深度学习;双向门循环控制单元;语义向量;双通道   
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      • 张润秀,许志伟,云静
        2023, 22(9): 79-85. DOI: 10.11907/rjdk.222309
        摘要：视角无关是人体动作识别中的关键要素，从不同角度收集人体动作信息，可以避免遮蔽，极大提升动作识别准确率。为了高效分析现实生活中有限数量视角下的各类视频数据，提供高可用行为识别模型，提出一种基于对比学习的自监督多视角人体行为表示学习方法（MAR-NET），为边缘智能的实际部署提供技术支持。首先，输入来自不同视角的多个短视频片段，采用多视角数据输入方式将视频映射到特征嵌入空间；然后提出全新的对比损失函数，最大化同一动作特征在不同视角上的一致性表示，约束不同动作在特征空间的分布；最后将对比学习到的特征用于实际边缘设备的人体行为自监督识别任务。提出的行为识别模型通过对比学习，在嵌入空间中拉近来自同一视频的两个不同视角片段的表示距离，同时区别不同动作间的表示，为边缘设备自监督行为识别提供了高性能解决方案。在真实边缘设备搭建的实验环境中，验证了MAR-NET在自监督的多视角行为识别中的有效性。结果表明，该方法与现有仅使用RGB模态的自监督行为识别方法相比，准确度提升了18.7%。  
        关键词：深度行为识别;边缘计算;视角无关;对比学习;端到端自监督视频学习   
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        发布时间：2023-09-15

        软件设计、开发与应用

      • 刘锦屏,蔡思奇,刘思源,任晓莉,谢振平
        2023, 22(9): 86-95. DOI: 10.11907/rjdk.222196
        摘要：随着资产体量的增长，传统以人工进行资产管理的方式受到挑战，因此迫切需要将资产管理系统应用于企业，实现智能化高效管理。现存的资产管理系统大多侧重于基本功能实现，较少关注如何借助可视化技术更好地辅助资产管理。鉴于此，提出兼顾视觉效果与实用性的可视化管理，通过可视化RFID终端智能读写资产数据，实现场景可视化、业务可视化、数据可视化的交互，并从数据集的交互能力、可配置场站布局、人性化交互方案3个方面创新了可视化交互模式，并设计实现了场站资产的可视化管理系统，现已成功应用于长宁天然气公司。该系统通过可视化技术更好地服务于资产管理，可有效提升资产管理效率，具有较高推广价值。  
        关键词：数据可视化操作;场站资产管理;可视化交互;资产管理系统;RFID   
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      • 魏梦林,严荣国,梅竹松,徐涛
        2023, 22(9): 96-102. DOI: 10.11907/rjdk.222178
        摘要：为了让医护人员尽早了解临床脑损伤患者术后的脑血氧变化情况，及时做出诊断和治疗，研究一款无创、实时、连续的监测脑血氧装置。基于近红外光谱技术（NIRS），设计了一款双波长光源（730 nm、850 nm）和双探测器的脑血氧监测装置；选取小巧、便携的贴片发光、光电二极管作为光源与探测器，设计跨阻放大电路、模拟滤波电路、光源驱动电路等硬件系统；编写简洁的GUI界面，利用脑血氧监测基本原理将脑血氧的实时变化值显示在上位机上。在前臂阻断实验中，组织血氧饱和度随阻断后呈现下降趋势，释放压力后又逐渐恢复至静息水平。在不同体位脑血氧实测实验中，倒牵状态下的脑组织血氧饱和度显著大于静息坐姿的值。实验结果表明，该装置可实时监测局部脑组织血氧的变化情况，初步验证了装置的可行性。  
        关键词：近红外光谱技术;脑血氧;光源;探测器;信号处理;前臂阻断   
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      • 郭博健,魏霖静
        2023, 22(9): 103-107. DOI: 10.11907/rjdk.222320
        摘要：马铃薯是我国重要的主粮之一，在收获期因机械损伤造成的损失是影响其高质量收获的重要原因。目前，相关损伤机理已存在较多研究，但直接应用于收获场景的监测研究却鲜有提及。为此，通过制作马铃薯块茎的高仿真模型，采用传感器与数字孪生技术构建一个收获期马铃薯块茎的数字孪生系统。通过实时采集、传输马铃薯块茎模型在真实收获过程中承受的外力数据，以三维数字孪生体与数据看板形式直观地呈现马铃薯承受的冲击与碰撞，并进行表皮破损预警。研究表明，所提方法可应用于调整协助收获机械，减少各类磕碰冲击对马铃薯造成的损失，为农产品在收获阶段的损伤监测与数据采集提供了解决思路，为数字孪生技术在农产品收获阶段的应用提供了一个可行方案。  
        关键词：数字孪生;马铃薯收获期;损伤;监测系统;Unity3D   
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      • 丁晓进,朱晓荣
        2023, 22(9): 108-112. DOI: 10.11907/rjdk.222149
        摘要：云计算课程具有知识点多、难度大、学生专业基础参差不齐的特点，需要学生投入更多时间进行自主学习。考虑到目前尚无专门针对云计算课程的学习平台，并且该平台不仅要满足学生学习需求，还需具备在Windows、Andriod、iOS等系统上运行的能力。为此，基于微信的普及性且微信小程序可跨系统运行，开发了一个云计算学习平台，对学习、答题、复习等环节构建了登录、答题、课件管理、教材管理、统计分析5个功能模块。实践表明，该平台不仅可跨系统稳定运行，还能通过提升学生学习体验来激发学习兴趣，从而明显降低课程的不及格率。  
        关键词：云计算;学习平台;微信小程序;跨系统;学习兴趣   
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        大数据与信息处理

      • 管雨涵,刘勘
        2023, 22(9): 113-123. DOI: 10.11907/rjdk.221983
        摘要：构建面向突发公共卫生事件的政府应急管理政策知识图谱，利用知识互联及可视化优势，分析梳理各管理部门的应急政策发布、传递及部署措施，建立多元输入协调联动机制，提高突发公共卫生事件的应急治理效率。以新冠疫情为例，通过本体模式构建、BiLSTM+CNN-CRF算法进行实体关系抽取、数据填充，基于规则和表示进行知识推理，以及基于Neo4j进行可视化图谱构建。对图谱的抽检结果表明，图谱构建质量良好，推理情况均符合逻辑。基于该图谱，可以构建出信息传递网络，改进突发公共卫生事件中政策信息传递混乱无序、政策措施缺少关联、政策发布部门缺少协调等常见问题，提供应急管理政策制定、发布与流转的快速应急通道，为克服特殊时期应急管理的不足带来新的途径。  
        关键词：突发公共卫生事件;知识图谱;应急管理;可视化图谱构建   
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      • 郭晓宇,沈宇麒,崔衍
        2023, 22(9): 124-131. DOI: 10.11907/rjdk.222087
        摘要：针对传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏、推荐效率低等问题，提出一种基于模糊聚类与用户兴趣的协同过滤推荐算法。首先，分别构建用户—物品评分矩阵和用户—兴趣偏好矩阵；其次，使用粒子群优化的模糊聚类算法对用户兴趣进行聚类，将具有相似偏好的用户对该物品评分的平均值填充用户—物品评分矩阵，缓解了用户数据的稀疏性；最后，该算法综合考虑了用户—物品评分矩阵以及用户—兴趣偏好矩阵计算用户相似度，并引入物品类型惩罚因子，进一步改善用户偏好的准确度。实验结果表明，该算法能有效缓解数据的稀疏性，提高推荐算法的准确度。  
        关键词：协同过滤;模糊聚类;粒子群优化算法;兴趣偏好   
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      • 白尚旺,达泓宇,高改梅,刘春霞,党伟超
        2023, 22(9): 132-137. DOI: 10.11907/rjdk.222261
        摘要：针对联盟链共识算法不能同时实现低时延、高吞吐量、高安全性的问题，提出适用于联盟链的可容错Raft共识算法——BRaft（PBFT-Raft）。BRaft利用RSA签名解决拜占庭Leader节点篡改日志的问题，并在PBFT算法三段协议的基础上，引入标识位W，解决拜占庭Follower节点恶意响应Leader节点的问题，确保在拜占庭节点发送错误消息的情况下日志项依然能够被正确提交。实验结果表明，BRaft在保证算法可理解性和共识效率的同时，提高了算法安全性。  
        关键词：Raft算法;PBFT算法;拜占庭节点;数字签名;标识位   
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        网络通信与信息安全

      • 包嘉琪,胡畅,赵国强,黄俊杰,崔傲叠
        2023, 22(9): 138-146. DOI: 10.11907/rjdk.222216
        摘要：视频流应用场景虽然广泛，但存在传输质量低、视频质量较差的问题。为此，利用软件定义网络（SDN）对网络的可编程特性结合快速UDP Internet连接（QUIC），设计了一种针对视频流的基于SDN的分段路由多路径QUIC传输框架（SDNMQS）。该框架可根据网络条件动态分配路由，实现高质量传输服务。在仿真平台的模拟试验结果表明，SDNMQS在各项性能测试上优于其他传统方法，能提升视频传输质量，可为优化视频传输提供参考与借鉴。  
        关键词：QUIC;软件定义网络;分段路由;多路径传输;视频流   
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      • 王梦瑶,杨婉霞,王巧珍,赵赛,熊磊
        2023, 22(9): 147-153. DOI: 10.11907/rjdk.222304
        摘要：各国信息系统等重要设施的高级持续性威胁（APT）攻击愈发频繁，且APT具有针对性强、隐蔽性好、破坏性大等特点。为了高效检测APT攻击，提出一种基于知识库的APT攻击检测方案。首先，通过搜集大量开源APT威胁数据，提出一种基于深度学习级联模型结构的新型APT知识获取方法。然后，针对数据的多源异构性，提出一种半监督Bootstrap的知识融合方法，以自动构建APT知识图谱。接下来，针对APT攻击检测识别的准确性，提出一种基于Bert+BiLSTM+Self-Attention+CRF模型的APT攻击检测方案，Bert模型提取文本特征，BILSTM提取输入语句与上下文之间的关系，融合Self-Attention机制关注上下文中的语义及APT实体间的关系，CRF模型根据标签间的依赖关系提取全局最优的输出标签序列，以得到APT攻击命名实体。实验表明，Bert+BiLSTM+Self-Attention+CRF模型的准确率、召回率、F1值分别达到88.69%、77.13%和82.5%，整体性能相较于现有方法更优。  
        关键词：知识图谱;高级持续威胁;深度学习;APT 攻击   
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        发布时间：2023-09-15
      • 杨珊,吴崔屏
        2023, 22(9): 154-158. DOI: 10.11907/rjdk.222048
        摘要：信息物理系统是在环境感知的基础上，融合计算、通信与控制功能的网络化物理设备，通过计算过程和物理进程相互影响的反馈循环，不断完成现实世界和虚拟世界动态的交互与协作。目前信息物理系统研究领域的网络攻击大体上分为3种，其中拒绝服务攻击利用网络传输协议的弱点，大量消耗系统资源，严重威胁着网络安全。基于分布式网络系统，针对不可靠无线传输信道存在的固有量测数据自然丢失和恶意干扰攻击问题，结合卡尔曼滤波与多传感器融合算法，提出一种基于最优状态估计与恶意攻击检测结合的异常检测模型。最后，通过MATLAB进行数值仿真，验证了所提出融合结构和检测模型的有效性。  
        关键词：信息物理系统;卡尔曼滤波;分布式;拒绝服务攻击;KL检测   
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        发布时间：2023-09-15

        图形图像处理

      • 郑义桀,陈卫卫,罗健欣,潘志松,张艳艳,孙海迅
        2023, 22(9): 159-166. DOI: 10.11907/rjdk.222214
        摘要：为解决视频帧数量多、易出现模糊帧造成的三维重建计算量过大、三维模型误差较大问题，提出一种自适应步长视频关键帧提取算法。该算法基于多通道直方图欧式距离计算图像相似性，利用拉普拉斯梯度函数计算图像清晰度，根据视频帧之间的相似性动态确定关键帧提取步长，通过清晰度检测规避模糊帧。在高清匀速视频和变速模糊视频上进行实验，并与当前多种视频关键帧提取算法进行比较。实验表明，该算法显著缩短了关键帧的提取时间，重建的三维模型精度更优。  
        关键词：三维重建;关键帧;自适应步长;图像相似性;图像清晰度   
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        发布时间：2023-09-15
      • 郑云柯,王俊霖,张世涛
        2023, 22(9): 167-173. DOI: 10.11907/rjdk.231267
        摘要：选用云南省大理市洱海的Landsat-8 OIL影像作为基础数据，将Canny算子与遥感常用的水体指数法相结合，以自动提取出湖泊边界的矢量数据，再经高分影像目视判别和空间缓冲区分析对比各水体指数法的提取精度。针对传统Canny边缘检测算法需要人为设定阈值的情况，在分析水体影像的灰度直方图呈明显双峰分布后，利用类间方差最大阈值分割法优化Canny算子中的高阈值设定原则，以保证高低阈值的自适应性。结果表明，将类间方差最大阈值分割法应用于Canny算子的门限选择能有效提高信噪比。基于遥感影像，利用归一化差分水体指数、改进的归一化差分水体指数、增强型水体指数与Canny算子相结合所提取的湖泊边界均达到了较理想的效果，其中改进的归一化差分水体指数的提取精度相较于其它两种水体指数更优。  
        关键词：多源遥感影像;Canny算子;大津法;水边界提取   
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        发布时间：2023-09-15
      • 安昭先,魏霖静
        2023, 22(9): 174-181. DOI: 10.11907/rjdk.222100
        摘要：以陕西省延安市志丹县中西部地区16级卫星遥感图像为研究对象，提出一种作用于土地植被低分辨率遥感卫星图像的语义分割方法GFormer。GFormer以MixTransFormer为主干编码器，并使用一种全新设计的具备递进式特征融合结构的解码器。在研究对象数据集上，GFormer表现出极强的分割能力和分割稳定性。与以卷积为主干的DeepLabV3+、Unet相比，GFormer表现出了以注意力机制为主干的语义分割算法极强的鲁棒性；与同样使用以MixTransFormer为主干编码器的SegFormer相比，GFormer全新设计的递进式融合结构编码器在遥感图像分割中具有更强的解码能力。相较于SegFormer上表现最好的模型B5，在模型规模更小的情况下，MIoU、Kappa分别提高了3.25%、3.04%；相较于使用相同规模MixTransFormer编码器的SegFormer-B4，GFormer得益于全新设计的递进式解码器，MIoU、Kappa分别提高了5.01%、4.81%。实验结果证明了GFormer在地被覆盖遥感图像分割上具备有效性和鲁棒性。  
        关键词：计算机视觉;深度学习;语义分割;自注意力机制   
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        发布时间：2023-09-15
      • 南亚会,华庆一,刘继华
        2023, 22(9): 182-189. DOI: 10.11907/rjdk.231549
        摘要：人脸表情识别是智能人机交互研究的基础问题之一，面部情绪变化与嘴、眼睛、眉毛、鼻子等区域密切相关，这些特征对识别表情非常重要。为此，提出一个由4个Gabor滤波卷积层、注意力模块和两个全链接层组成的注意力Gabor卷积网络，同时使用不平衡损失focal loss对网络进行优化。首先，通过Gabor核与传统卷积滤波器调制的Gabor定向滤波器相较于传统卷积滤波器能更好地捕获感兴趣区域的信息，然后利用通道注意力、空间注意力模块提取区域中更关键的特征。在FERPlus和RAF-DB数据集上的实验表明，该模型结构简单、易于训练、计算成本低，识别精度分别达到88.39%、87.22%。  
        关键词：人脸表情识别;Gabor 方向滤波器;Gabor 卷积网络;通道注意力;空间注意力   
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      • 罗家梅,王敏
        2023, 22(9): 190-195. DOI: 10.11907/rjdk.222184
        摘要：水果品质检测与分类对于水果生产、加工、运输和销售具有重要意义。基于传统深度学习技术的水果品质检测方法的精确度和速度有待提高，为此提出基于YOLOv5目标检测算法的水果品质检测与分类方法。首先采集苹果、橘子、香蕉和梨4种水果图像，通过LabelImg工具对其进行标注，从而构建水果图像数据集；然后给出YOLOv5s训练方法，得到性能优异的水果品质检测与分类网络模型。结果表明，YOLOv5s算法对水果品质检测与分类的平均准确率可达95.3%，与YOLOv3、YOLOv3-spp、YOLOv3-tiny和YOLOv4-tiny相比，分别提高了3.7%、0.2%、13.1%和8.73%。算法单幅图像推理时间为10.5 ms，具有一定的先进性。采用YOLOv5算法检测水果品质可为实际农业场景下的水果等级分类提供新思路。  
        关键词：水果品质检测;深度学习;YOLOv5;目标检测;水果数据集   
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        发布时间：2023-09-15
      • 魏雄,乐鸿飞,余锦露
        2023, 22(9): 196-201. DOI: 10.11907/rjdk.222463
        摘要：跨域服装检索由于域间差异大难以准确检索，是一项具有挑战性的任务。现有基于卷积神经网络的跨域服装检索算法缺少对服装局部特征信息的利用，导致性能不佳。针对该问题，提出一种结合特征融合的跨域服装图像检索方法。该方法以深度卷积神经网络提取为基础，利用多尺度卷积和自我注意提取具有代表性的局部信息，利用Gem池化提取全局信息，并将局部信息与全局表示进行聚合，生成更适用于跨域图像检索的特征嵌入。同时采用三元损失、中心损失、分类损失、质心损失联合的损失函数约束训练过程，在检索阶段使用质心损失缩短检索时间。该方法在 DeepFashion数据集中取得了良好的检索性能，top-50检索精度达0.864，与CTL方法相比提高了1.4%。实验结果表明，全局与局部特征融合的跨域服装检索方法能在保证较高检索效率的情况下有效提高检索精度。  
        关键词：服装检索;特征融合;跨场景;质心损失   
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      • 何海玲,刘晓娟,刘文兰,魏丽琴
        2023, 22(9): 202-208. DOI: 10.11907/rjdk.222140
        摘要：通过空间句法Depthmap软件对张掖大佛寺进行建模，从可视层与可行层对该寺空间的连接值、整合度值、深度值、集聚系数、可理解度进行量化分析，研究其结构特征。结果表明：①张掖大佛寺入口区域植物阻隔了视线渗透，增加了神秘感、庄严感；②张掖大佛寺整体空间分布呈发散式，视线从中心空间向四周辐射；③道路及花园分割了空间，对游客起到引导作用，增加了游玩情趣。张掖大佛寺空间的可理解度值高，空间特质以人为因素为主导，缺少寺庙的神秘空间特征，没有体现出与自然环境的有机融合。 以上结论可为张掖大佛寺的建设、修缮提供参考依据。  
        关键词：张掖大佛寺;空间句法;空间特征;量化分析   
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        发布时间：2023-09-15

        计算机人才与教育

      • 王海泉,孙龙
        2023, 22(9): 209-213. DOI: 10.11907/rjdk.222093
        摘要：针对国内外软件工程专业创新创意创业类课程对创新创意创业能力定义不明、实践环节薄弱等问题，梳理构建新工科背景下的软件工程创新创意创业能力要求指标体系，并依据此体系从建设思路、课程实践等方面详细阐述课程改革探索与实践过程，最后介绍了上述改革措施的实践成效。  
        关键词：新工科;软件工程;创新创意创业;课程建设;教学改革   
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      • 易华玲,熊庆宇,文俊浩,蔡斌,高旻,黄晟,杨正益,廖军
        2023, 22(9): 214-218. DOI: 10.11907/rjdk.222249
        摘要：针对“软件定义汽车”背景下汽车产业数智化转型升级过程中复合创新型人才梯队建设的迫切需要，分析汽车行业就业情况和车企的人才需求，探索一种面向汽车产业的软件工程人才培养新模式。分别从新工科课程体系针对性优化、教师资源配置、校地企协同育人3个方面进行分析探讨，以培养对接产业需求的复合创新型人才，适应汽车产业发展需要，更好地服务于国家智能汽车创新发展战略。  
        关键词：新工科;汽车产业;软件定义汽车;软件工程;复合创新型   
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      • 谢小魁,魏金占,林卉
        2023, 22(9): 219-226. DOI: 10.11907/rjdk.222105
        摘要：伴随着空间数据采集手段的迅速发展，多项国家级地理信息项目大规模实施，产生了巨量的空间数据，亟需利用GIS二次开发进行批量、快速的空间数据挖掘。而传统的GIS二次开发技术难度大、效率低，难以胜任大数据分析，导致GIS二次开发教学亟需改革。分析空间大数据背景下GIS二次开发模式和语言变革，讨论开发环境，设计教学内容，针对GIS二次开发的痛点，提出自动式代码生成、探索式程序开发、模板式框架代码片段3个对策，最后对2个实际的正反项目教学案例进行对比分析。研究表明，以地理大数据分析为核心的GIS二次开发教学改革可以显著提升测绘和地理信息科学专业学习效果，提高项目研发科技含量，最终取得较好的科研效益、经济效益和社会效益，提高“一流专业”建设能力。  
        关键词：GIS二次开发;地理信息科学;大数据;项目教学;程序设计   
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        发布时间：2023-09-15
      • 徐康,蒋凌云,黄海平,陈兴国
        2023, 22(9): 227-231. DOI: 10.11907/rjdk.231631
        摘要：针对计算机专业留学生存在的语言障碍和编程能力薄弱等方面问题，提出一种基于ChatGPT的编译原理交互式实践环节改革方法。ChatGPT因其具有强大的跨语言、内容生成和上下文感知能力，针对留学生在编译原理实践环节不同任务中遇到的问题，设计不同的Prompt模版辅助其从大模型中获取个性化的解决方案，从而帮助留学生克服语言障碍，更好地理解和应用编译原理专业知识。基于ChatGPT的编程实践环节对于提升留学生的学习和编程实践能力具有积极影响。  
        关键词：编译原理;ChatGPT;留学生;编程实践;Prompt   
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      • 李冬霞,任诗雨,贾云飞
        2023, 22(9): 232-237. DOI: 10.11907/rjdk.222215
        摘要：针对数据通信与计算机通信网课程当前在教学内容与教学方式中存在的突出问题，面向高阶性、创新性、挑战度（“两性一度”）的课程建设目标，探索有效的课程建设方法。以学生为中心，制定了知识、能力、素质相融合的课程目标，以扩展教学内容的广度和深度，提升课程的高阶性；基于智慧学习空间平台，实施线上线下混合式教学，开展多种教学活动促使学生进行个性化学习；设计定性与定量考核、过程性与终结性考核相结合的多维考核评价方法，增加了课程的挑战度。实践结果表明，面向“两性一度”的课程建设取得了初步成果，得到了多数学生的认可。  
        关键词：两性一度;数据通信与计算机通信网;混合式教学;课程评价   
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      • 任会峰,陆松,董庆超
        2023, 22(9): 238-242. DOI: 10.11907/rjdk.222289
        摘要：为及时了解计算机导论课程学生的学习状况，通过正确引导学习方法，适时调整授课策略，提出学习行为四段分析法。依托学习通智慧教育平台获取学习数据，将不同量纲的学习行为数据归一化至4个区间，并以气泡图形式挖掘其中蕴藏的规律，剖析行为原因，开展针对性干预，根据课程前期学习行为画像对课程后期学习行为进行干预、指导。实践表明，该方法显著改善了学生各项学习指标，期末考试成绩优秀率、及格率同比提高6.19%和10%，证实了该方法能揭示混合式教学中的学习行为规律，有效指导学生学习行为、提高教学效果，对计算思维导论、计算机文化基础等课程同样具有借鉴意义。  
        关键词：学习行为;行为画像;学习画像;学情分析;行为干预;数据可视化;四段分析法   
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      • 许向东
        2023, 22(9): 243-247. DOI: 10.11907/rjdk.231617
        摘要：随着人工智能技术的发展，教育形态由“互联网+教育”升级为“人工智能+教育”。人工智能在教育中的应用场景十分广泛，包括个性化学习、自适应评估、智能辅导和虚拟现实教学等。然而，这些技术的应用也引发了一系列伦理危机，如削弱教师地位、侵犯学生自由、加深教育不公平等。通过审视人工智能教育应用中的伦理困境，如算法桎梏与数字鸿沟的不公、数据所有权归属隐患以及人机—人人交互的情感危机，对伦理困境的根源进行深入剖析，包括工具理性僭越、职业素养失守以及伦理规约与监管缺失。为防范和规避这些伦理问题，提出以人为本的原则、科技向善的价值取向、法律保障的伦理规约等规避路径，助力人工智能技术更加合乎伦理地应用于教育领域。  
        关键词：人工智能;教育应用;伦理困境;规避路径   
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      • 曾丹,杨颖
        2023, 22(9): 248-252. DOI: 10.11907/rjdk.222256
        摘要：随着经济与社会全球化发展，不同领域人员有效合作、协作解决问题尤为重要，协作问题解决能力已成为21世纪公民必备的关键技能之一。目前，对协作问题解决的主要研究通常为能力测评、培养和影响因素等，在混合学习环境下如何培养大学生协作问题解决能力的研究相对较少。为此，结合课堂学习与在线学习优势，设计混合学习环境下协作问题解决活动模式，依托现代教育技术课程进行实践研究，以完善、修正教学模式，探究混合学习环境下大学生协作问题解决能力培养的途径。  
        关键词：协作问题解决;混合学习;教学设计;在线教学;课程设计   
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