最新刊期
      2024 年 第 23 卷 2 期

        人工智能

      • 周泽清,於跃成,顾宙瑜
        2024, 23(2): 1-8. DOI: 10.11907/rjdk.222466
        摘要：针对因数据集中小目标样本数量不足且分布不均衡，导致算法对小目标检测精度低的问题，在多尺度目标检测模型YOLOv4的基础上，提出一种融合动态损失反馈与数据增强的多尺度目标检测算法YOLOv4-Balance。首先，提出一种基于图像组合拼接的数据增强算法U-Mix，均衡小目标样本的分布，提高数据集中的小目标学习样本质量。其次，基于模型训练迭代时的Loss反馈，提出一种利用动态损失反馈的多尺度模型训练算法DLF，以提高训练过程中小目标样本损失对模型学习的贡献度。实验结果表明，该算法在MSCOCO数据集上的平均精度较基线模型YOLOv4提升了约2.1%，对小目标样本的检测精度提升了约2.8%。该算法不会引入额外的计算开销，且模型收敛快速，有助于高效进行训练。  
        关键词：目标检测;样本均衡;数据增强;反馈驱动;多尺度   
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        发布时间：2024-02-22
      • 廖雪超,程轶群
        2024, 23(2): 9-16. DOI: 10.11907/rjdk.231073
        摘要：为了实现风电场用能管理的高效调度，充分提取多站点间时空特征的潜在联系，提出一种基于动态图卷积和图注意力的多站点短期风电功率时空组合预测模型。使用图卷积实现多站点间时序特征的邻居聚合，并使用图注意力机制加强其对空间特征的提取能力。同时，针对传统模型无法处理图节点关联性实时变化的问题，先在图卷积过程中依据站点间的相关系数和距离动态构建邻接矩阵，再使用门控循环单元处理动态图卷积输出的上下文信息，最后完成风电功率预测。实验结果表明，所提出的组合模型在预测精度、稳定性和多步预测性能方面均最优。  
        关键词：短期风电预测;动态相关性;图卷积神经网络;注意力机制;门控循环单元   
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        发布时间：2024-02-22
      • 刘家威,郑军红,何利力
        2024, 23(2): 17-24. DOI: 10.11907/rjdk.231114
        摘要：针对企业营销活动中未充分考虑客户情感特征，导致营销效果达不到预期的问题，提出一种融合多特征的ALBERT-SA-BIGRU模型。首先，基于企业营销活动弹幕数据构建表情符号词典及相关语料库。其次，将弹幕文本与弹幕属性共同输入ALBERT模型中提取弹幕文本的特征表示，并与GloVe预先训练好的表情符号特征融合。再次，利用自注意机制捕捉表情符号与弹幕文本、弹幕属性之间的关系，将捕获的词语特征输入BiGRU中从前向、后向捕获信息，加强语义依赖，提取情感特征。最后，用Softmax逻辑回归进行情感倾向性分类，构建情绪监测图。以某互联网营销平台163 253条弹幕数据对模型进行性能验证的结果表明，模型准确率、精确率、召回率分别为88.8%、88.7%、88.9%，相较于其他模型均有一定提升，可为企业在营销活动中实现用户情绪监测智能化精准营销提供支持。  
        关键词：多特征;ALBERT模型;GloVe模型;自注意机制;BIGRU模型;情绪监测   
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        发布时间：2024-02-22
      • 李新,董璐语,宋刘广,孙钰琦
        2024, 23(2): 25-31. DOI: 10.11907/rjdk.231112
        摘要：点云配准对机器视觉、人工智能等领域的发展起到了重要作用。针对传统点云配准算法与现有深度学习点云配准算法精度低和鲁棒性差的问题，提出一种基于偏置交叉注意力的点云配准网络模型OCADGCNN。该模型在动态图卷积神经网络（DGCNN）中插入偏置注意力模块用于提取全局特征向量，充分利用点云的局部结构信息和空间语义信息以减少信息损失；在特征提取中加入残差连接以提高网络性能；使用交互注意力模块实现全局特征之间的信息交换，以增强相关信息，抑制非重叠区域信息的干扰。实验结果显示，OCADGCNN模型在无噪和少量噪声的ModleNet40数据集中配准效果均优于ICP、PointNetLK、PCRNet、OMNet和DOPNet等配准方法，配准精度较高。在未知类别的实验中，OCADGCNN模型泛化能力较高，通用性良好，在点云完整度降低的情况下能够较好地处理低重叠度点云。  
        关键词：点云;配准;深度学习;注意力机制;动态图卷积;特征交互   
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      • 姜博文,冯子健,黄伟鸿
        2024, 23(2): 32-39. DOI: 10.11907/rjdk.231054
        摘要：准确识别DNA 序列中的转录因子结合位点对于基因表达解析和药物设计等具有重要意义。基于深度学习的各种预测方法已被应用于转录因子结合位点任务中，但预测性能尚有提升空间。为此，提出一种新的深度学习方法ResNest-TFBS，用于预测690个 ChIP-seq 数据集上的转录因子结合位点。该方法首先在序列One-hot编码的基础上通过引入DNA的分子动力学特征与静电势能特征提取DNA的空间结构特性；其次利用分裂注意力机制与残差结构组成ResNest模型进行训练，从而将通道注意力机制应用于不同通道分支，以捕获其在全局数据集上学习到的特征间交互与多通道表示；最后将上述先验知识迁移至690个ChIP-seq 数据集上，并进行广泛测试。实验结果表明，ResNest-TFBS性能优异，平均AUC为0.929。此外，通过SHAP工具验证不同特征在该任务中的贡献程度，证实所引入的特征为转录因子结合位点预测提供了更具价值的生物学线索。  
        关键词：DNA;转录因子结合位点;深度学习;迁移学习;分裂注意力机制   
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        发布时间：2024-02-22

        计算机软件与理论

      • 谢嘉成,蒋建民,陈华豪,唐国富
        2024, 23(2): 40-47. DOI: 10.11907/rjdk.231964
        摘要：在面向对象开发过程中，UML类图作为表达系统静态结构的最主要方式，蕴含着大量结构信息，使得软件开发阶段各种层次类图之间的一致性难以得到保证。为保证UML类图的一致性，通常将形式化方法与UML类图结合起来对类图精化过程进行分析验证。然而在形式化过程中往往存在UML类图模型信息丢失或增加的问题。引入形式化模型统一结构不会丢失或增加信息，为此首先将UML类图描述为统一结构，给出精化函数的定义；其次给出验证精化函数有效性的算法；最后在开发的原型工具上进行实例验证。对精化过程的验证实验结果表明，该方法可以帮助设计人员及时发现并处理类图中存在的不一致现象。  
        关键词：UML;类图;一致性;精化;形式化   
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      • 胡家威,郭亮,周宇
        2024, 23(2): 48-54. DOI: 10.11907/rjdk.231217
        摘要：针对电动汽车电机PI控制系统易因系统内部饱和限制而产生积分饱和现象，从而引发超调和振荡问题，提出一种参数自适应抗饱和滑模控制策略。采用基于幂次—指数混合趋近律的平滑非奇异终端滑模控制器代替传统滑模控制，降低稳态误差，加快响应速度。设计参数自适应抗饱和积分器通过限幅前后误差计算和速度环补偿，减小永磁同步电机物理受限系统饱和效应对系统超调的影响。为保证新控制系统的稳定性，利用Lyapunov理论进行了稳定性证明。仿真和实验结果表明，该策略在电机速度控制中能够有效改善系统超调，同时削弱滑模控制存在的抖振问题。  
        关键词：电动汽车;永磁同步电机;非奇异终端滑模控制;抗积分饱和器;Lyapunov;DSP   
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      • 张馨予,张颖超,薛伟莲
        2024, 23(2): 55-65. DOI: 10.11907/rjdk.232063
        摘要：针对RFID网络中阅读器冲突问题，在NSGA-II算法的基础上提出G_NSGA-II算法。对RFID网络规划问题进行数学建模，引入全局存档机制存储精英解，保留性能最佳个体；采用精英保留策略的锦标赛选择方法，确保选择出的个体具有较优秀的性能；同时，引入高斯变异算子，以增加种群多样性，从而避免算法陷入局部最优解。仿真结果表明，G_NSGA-II算法所产生的解集质量较好，相较于NSGA-II、AW_GA和MOEA/D等3种算法，其在解集的分布性和收敛性上具备明显优势，在解决RFID问题上具备有效性和可行性。  
        关键词：RFID;网络规划;NSGA-II算法;G_NSGA-II算法;阅读器碰撞   
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      • 蔡晓楠,郑中团
        2024, 23(2): 66-73. DOI: 10.11907/rjdk.222201
        摘要：识别网络中的重要节点对研究网络的拓扑结构及功能特性具有重要的实际应用价值。为了更好地挖掘复杂网络中的重要节点，考虑到节点核心位置和网络拓扑结构变化对节点重要性评估的影响，基于节点收缩法提出两类改进的复杂网络重要节点评估方法，并进行仿真实验与比较分析。一方面，k-shell值对节点位置可进行粗粒化评估，将节点的k-shell值与网络中所有k-shell值之和的比作为节点收缩法得到的节点重要度（IMC）系数，提出基于新的节点重要度K-IMC的改进算法；另一方面，利用网络结构熵刻画网络拓扑结构的变化，结合收缩前后网络标准结构熵的变化，提出基于又一新的节点重要度E-IMC的改进算法。在此基础上，对两类改进的重要节点评估算法进行仿真实验，运用SIR模型和鲁棒性测试对算法性能进行评价与分析。实验结果表明，相较于原始节点收缩法，K-IMC算法和E-IMC算法的重要节点排序结果均表现出更高的准确性。其中，E-IMC算法相较K-IMC算法的准确性更高，K-IMC算法相较E-IMC算法的运算效率更高。  
        关键词：复杂网络;节点收缩法;k-shell;标准结构熵   
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      • 唐存花,汤可宗
        2024, 23(2): 74-83. DOI: 10.11907/rjdk.231752
        摘要：为解决旅行商问题，依据蚁群系统在蚁群算法中的优化，提出一种基于幂律变换的优化蚁群算法。首先，利用幂律变换优化蚁群算法以改善信息素局部更新公式；然后，在状态转移中使用幂律变换种群走过每条路径的次数，并通过归一化处理来分析信息素局部更新所造成的影响，以加快模型收敛速度；最后，随机加入莱维飞行对全局信息素进行扰乱，防止模型过早陷入局部最优。经过TSPLAB数据库提供的大量实例验证，幂律变换优化蚁群算法在保持较快收敛速度的基础上，能有效避免模型过早陷入局部最优。  
        关键词：旅行商问题;蚁群算法;幂律变换;莱维飞行   
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      • 宁方华,黄丙齐,周晓敏
        2024, 23(2): 84-91. DOI: 10.11907/rjdk.222473
        摘要：针对多品种小批量混流生产模式中生产计划调度复杂的特点，提出解决批量问题的等量分批策略，实现工件在不同工序上同时加工，缩减机器等待时间；以最大完工时间为优化目标，建立混合流水车间批量调度问题数学模型；设计求解模型的改进遗传算法，使用NEH启发式算法和随机生成结合的方式生成优质初始解，采用二元锦标赛进行选择操作，采用二元交叉法进行交叉操作，采用插入变异生成新个体，并使用贪婪插入的领域搜索算法进行局部搜索，解码时采用“子批优先+先空闲先加工”策略。发动机连杆生产案例应用结果表明，混合流水车间批量调度问题模型与改进的遗传算法正确有效。  
        关键词：混合流水车间;批量流;遗传算法;分批策略   
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        发布时间：2024-02-22

        大数据与信息处理

      • 石怀明,曾浩洋,梁国泉,张国飞,谢妍
        2024, 23(2): 92-98. DOI: 10.11907/rjdk.222459
        摘要：在互联网和大数据背景下，药品安全舆情因其影响力广、突发性强的特点日益受到政府监管部门的高度重视。然而，不少药品安全舆情数据的数据质量未得到充分保证，业务部门难以直接使用。为了更好地发挥舆情数据的价值，基于数据中台的概念，面向药品安全舆情领域，研究数据分析和处理的解决方案，设计一个具有数据抽取转换、数据存储、数据自动统计分析与可视化功能的数据中台，既提高了数据质量，又便于药品安全舆情分析与决策。  
        关键词：药品安全;舆情数据;数据中台;数据仓库;数据可视化   
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      • 楼泽瑶
        2024, 23(2): 99-105. DOI: 10.11907/rjdk.231202
        摘要：碳排放预测对我国的碳排放规划和政策颁布具有一定的参考价值。使用小波阈值去噪模型对碳排放数据建模能够有效缓解其存在的非线性和波动性问题，筛选得到数据的有效增长趋势。在此基础上，利用碳排放数据的时间序列特征建立其投影寻踪自回归（PPAR）模型，从而对碳排放进行预测分析。将该模型与未进行去噪的PPAR、BP、LSSVM、SVR、LSTM模型进行对比，发现WTD-PPAR模型的预测精度更高，预测结果更准确。分析结果显示，我国碳排放将在2029年达到峰值，约为1 081.89 mt，能够实现碳达峰的目标。  
        关键词：碳排放;小波阈值去噪;投影寻踪;寄生捕食算法;自回归   
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        发布时间：2024-02-22

        网络空间安全

      • 徐精诚,陈学斌,董燕灵
        2024, 23(2): 106-112. DOI: 10.11907/rjdk.231070
        摘要：分布式拒绝服务攻击（DDoS）是网络安全的主要威胁之一。近年来，基于多种不同DDoS攻击方式的混合攻击数量大幅增长，如何在保证精度的前提下同时检测多种类型的DDoS攻击成为亟待解决的问题。为此，提出一种基于深度森林的多类型DDoS攻击检测方法。该方法首先使用基于平均不纯度的特征选择算法对多类型异常流量数据集进行特征排序与特征筛选；然后使用多粒度扫描对DDoS训练集进行特征提取，并使用级联森林分层训练模型，最终生成可用于DDoS恶意流量检测与分类的深度森林模型。实验结果表明，与6种主流树类集成学习模型相比，基于改进深度森林的DDoS攻击检测方法训练得到的分类器准确率最低提升了0.8%，召回率最低提升了0.9%；与改进前相比，改进后模型准确率提升了1.3%，加权召回率提高了1.3%，训练时间减少了29.7%。模型整体性能有明显提升。  
        关键词：多类型攻击检测;分布式拒绝服务攻击;深度森林;多粒度扫描;级联森林;平均不纯度   
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      • 方旺盛,陈小冬
        2024, 23(2): 113-119. DOI: 10.11907/rjdk.231266
        摘要：为确保医学图像的完整性与安全性，提出一种基于奇异值分解的分块半脆弱水印医学图像算法，具备定位图像篡改区域以及图像自恢复两种功能。该算法将图像按4×4大小分块，并将水印嵌入位置分为块认证位和自恢复位两种，其中块认证位用于认证每个块，确保该块被篡改时能被识别出来；自恢复位则用于实现图像被篡改后的自恢复。将分块通过奇异值分解生成块认证位，同时将块划分为2×2的块，计算它们的5MSB平均值以生成自恢复位。仿真实验结果表明，所提算法的PSNR指标均在50 dB以上，大部分篡改攻击的Rfa和Rfd接近于0，且自恢复图像PSNR指标在30 dB以上。所提算法具有较好的透明性，能准确检测大部分篡改攻击，且自恢复图像质量良好。  
        关键词：图像安全;脆弱水印;篡改检测;自恢复;医学图像   
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      • 张瑶,王希胤
        2024, 23(2): 120-128. DOI: 10.11907/rjdk.231059
        摘要：针对图像加密方案中密钥敏感性弱、相邻位置像元相关性强等问题，提出一种基于超混沌系统置乱、扩散及DNA编码的彩色图像加密算法。首先，将原图像经R、G、B通道分层得到的3个二维灰度图像矩阵进行补零操作后划分为16个子块；然后，对各模块进行扩散得到一个随机矩阵，利用多混沌系统产生的4条混沌序列值确定DNA编码与运算规则，分别对补零后的矩阵和随机矩阵进行DNA运算。为获得更好的扩散效果，在对两个矩阵子块进行DNA运算及解码操作后，由Logistic混沌映射迭代的两条混沌序列对其进行行列位置置乱，重新组合图像子块得到彩色加密图像。仿真表明，改进后的加密算法密钥空间达到10128数量级，在图像水平、垂直及对角方向上相关性系数平均达到-0.004 3，计算得到的UACI值为33.368 7%，NPCR值为99.695 6%，对降低图像相邻位置像素数值相关性及各种攻击的能力更强。  
        关键词：图像加密;超混沌系统;Logistic混沌映射;DNA编码;DNA运算   
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      • 姚斌荣,张娜
        2024, 23(2): 129-134. DOI: 10.11907/rjdk.231129
        摘要：针对目前Android恶意软件的静态检测方法在特征选取上类型单一、同类型数量较多以及得到的检测模型效率不高等问题，提出一种基于组合特征的安卓恶意软件静态检测方法，组合特征集包含权限、组件和预见性3个方面。首先，不同方面的特征通过实验和推理方式选取并保留各自具有代表性的特征为最终特征集；其次，根据特征属性的信息增益优化决策树节点分类规则，构建检测模型；最后，采用十倍交叉验证法进行实验。实验结果表明，改进后的决策树算法模型检测准确率和检测效率均有较大提升，且在相同实验环境下检测结果优于目前流行的随机森林算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法。  
        关键词：恶意软件检测;组合特征;静态分析;特征集;决策树算法   
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        图形图像处理

      • 胡新荣,王生辉,蔡浩,罗瑞奇
        2024, 23(2): 135-145. DOI: 10.11907/rjdk.222360
        摘要：针对语义引导图像生成任务中局部图像空间组合搭配合理性欠佳、生成图像清晰度较低、生成图像与语义标签不匹配等问题，提出结合局部—全局网络与实例级优化的语义引导图像生成方法。首先，在全局网络中使用实例级自适应归一化方法，对网络中的相同实例进行自适应随机采样，并为每个实例进行独立的参数调制，提高全局实例级空间布局相关性；其次，构建局部生成网络，根据实例类标签分别为每个实例构建子生成器，从而提取更多精细特征；再次，采用实例特征分类，对生成的实例图像进行分类反馈，确保具有相同语义标签实例图像的一致性；最后，联合局部—全局网络，将细粒度局部实例图像融合到全局图像中，实现全局尺度上实例级清晰展现。优化后的模型在COCO-stuff、ADE20K、Cityscapes上进行了测试，实验结果表明，整体视觉效果更加细腻逼真，MIoU平均提升2.7，FID平均下降5.1。  
        关键词：图像生成;图像翻译;生成对抗网络;语义标签;局部生成器;实例自适应   
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      • 高德傲,陈晓荣,张驰艺,祖赫阳,顾徐镕,董宏杰,王元吉
        2024, 23(2): 146-152. DOI: 10.11907/rjdk.231076
        摘要：晶圆芯片检测在晶圆加工生产过程中起着至关重要的作用。针对工业生产过程中晶圆芯片检测耗时长、精度低的局限性，提出一种基于机器视觉的结合非极大值抑制算法的改进多目标模板匹配算法。该算法利用近邻外接矩形算法得到最贴合芯片的矩形轮廓，精准获取矩形芯片的模板；对于影响模板匹配的芯片表面污染，则采用结合形态学改进的灰度补偿方法，以降低污染区域灰度值对匹配结果的影响。实验结果表明，所提多目标模板匹配算法的识别率在95%以上，耗时不超过0.5 s；近邻外接矩形算法比传统的最小外接矩形算法更精准，为工业晶圆芯片检测提供可行方案。  
        关键词：晶圆芯片检测;机器视觉;非极大值抑制;多目标模板匹配;近邻外接矩形;灰度补偿   
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        发布时间：2024-02-22
      • 赖一波,喻擎苍,方家吉,蒋路茸,吴尧,黄铮
        2024, 23(2): 153-161. DOI: 10.11907/rjdk.231141
        摘要：农业嫁接栽培中，通常要保证嫁接后叶片方向与底部的砧木叶片成十字姿态。为了满足自动嫁接机实时准确分割接穗叶片进而找出子叶特征参数，提出一种基于改进UNet的轻量化分割网络。利用MobileNetV2主干作为UNet编码部分的特征提取主干网络，在加强特征提取层中使用Ghost模块实现所有双重卷积操作，在提高网络精度的同时减少网络参数和计算量。实验结果表明，Mobile-UNet模型相比原始模型在MIoU、Precision、Recall和Dice系数等指标上分别提高了5.69%、1.32%、4.73%和3.12%，模型的计算量和参数量分别下降了27.4%和35.3%，模型参数体积得到了有效压缩。此外，该模型与SegNet、DeepLabV3+经典语义分割模型相比，也具有分割精度高、参数量更小等优点，可部署于自动嫁接机系统，实现对夹持机构上的接穗子叶分割。  
        关键词：嫁接机;接穗叶片;改进UNet;Ghost模块;语义分割   
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        发布时间：2024-02-22

        计算机人才与教育

      • 李征,乔保军,杨伟,袁彩虹,刘成
        2024, 23(2): 162-166. DOI: 10.11907/rjdk.231084
        摘要：在工程教育专业认证背景下，为了开展“以学生为中心、以产出为导向”的数据结构教学，借助现代信息技术构建线上线下、课内课外以及理论实践多维融合的教学模式。该教学模式以OBE 理念为指导进行混合式教学及考核评价方法设计，并基于翻转课堂有效整合不同维度的学习活动，激发学生自主学习的积极性，拓展学生的知识体系。目前，该教学模式已面向河南大学计算机科学与技术专业进行了3个学期的教学实践，从学生、专家的反馈情况及课程目标达成情况来看，教学效果明显，多维融合教学模式有效提升了学生的自主学习能力、分析与解决实际问题能力以及拓展创新能力。  
        关键词：OBE;数据结构;混合式教学;多维度考核   
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        发布时间：2024-02-22
      • 戴剑丰
        2024, 23(2): 167-171. DOI: 10.11907/rjdk.232255
        摘要：随着社会不断发展，新型电力系统对电气工程人才提出了更高的要求。从当前电气工程人才培养中的问题出发，深入探讨教学过程单一、重理论轻实践、形式化考核等方面的挑战。针对这些问题，提出一种面向产业需求的产学研教学模式，在强调课程设置与更新的基础上落实分层式一体化教学体系、产学研教学模式和完善课程考核体系等关键措施。实践证明，通过课程创新能更好地培养具备创新能力和实践技能的电气工程专业复合型人才，使其能更好地适应新型电力系统的发展趋势。  
        关键词：新型电力系统;电气工程;产学研教学;实践能力   
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        发布时间：2024-02-22
      • 刘江,章晓庆,巫晓,肖尊杰,胡凌溪
        2024, 23(2): 172-176. DOI: 10.11907/rjdk.231681
        摘要：近年来，以ChatGPT为代表的人工智能及自然语言理解技术正逐渐改变着传统的计算机课程教学模式。为应对ChatGPT及相关人工智能技术带来的挑战和机遇，以南方科技大学多媒体信息处理课程为例，提出活学活用的“ChatGPT+”驱动的课程教学创新设计，阐述其具体教学创新方法的实践与探索。学生的问卷反馈表明，该课程教学创新设计能提高学生的学习兴趣和教学效果，以期为计算机课程教学改革提供借鉴和参考。  
        关键词：多媒体信息处理;教学创新;ChatGPT;主动学习;协作学习   
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        发布时间：2024-02-22
      • 李向丽,李磊
        2024, 23(2): 177-181. DOI: 10.11907/rjdk.231106
        摘要：计算机网络学科发展迅速，容易造成高级计算机网络课程教学内容滞后于网络技术发展。针对课程建设中存在的这一问题，以及教学过程中存在的重理论轻实践等问题，基于课程实际情况提出建立以网络理论为基础，以前沿技术及应用为内容，以培养科研能力为核心的课程体系，从教学内容和方法、实践教学方式、论文研讨、教学资源共享和课程考核机制等方面进行了分析、探索与实践。教学实践表明，构建的高级计算机网络课程体系不仅培养了学生的专业素养和科学思维方法，而且提升了其实践和创新能力，为其后期从事科研工作奠定了基础。  
        关键词：高级计算机网络;课程建设;实践教学;教学改革;课程考核   
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        发布时间：2024-02-22

        研究综述

      • 朱仕威,叶宝林,吴维敏
        2024, 23(2): 182-193. DOI: 10.11907/rjdk.222426
        摘要：近年来，随着城市路网交通检测设备和城市数据存储基础设施的升级换代以及深度学习技术的快速发展，应用深度学习技术解决城市路网短时交通流预测问题已成为智能交通领域的一个研究热点。不同于传统短时交通流预测方法，基于深度学习的短时交通流预测方法能充分利用海量交通流数据，深入挖掘路网中不同交通节点间流量的隐藏特征与复杂时空关联，能有效提升预测短时交通流的精度。首先，简要回顾短时交通流预测方法的发展历史，重点分析、讨论基于深度学习模型的短时交通流预测方法最新技术进展和理论研究结果。其次，梳理、总结国内外广泛用于验证算法有效性和进行比较分析的公开交通流数据集。再次，阐述基于深度学习模型的短时交通流预测算法解决实际交通流预测问题的具体过程和详细步骤，基于公开测试数据集PEMS04分别对基于深度学习模型长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的短时交通流预测算法进行仿真研究，以验证算法的有效性及其相较于传统方法的优势。最后，总结、展望基于深度学习模型的短时交通流预测方法在实际应用中存在的挑战和未来研究方向。  
        关键词：短时交通流预测;深度学习;时间序列;交通数据集;卷积神经网络   
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        发布时间：2024-02-22
      • 韩盟,焦健林,刘四春,王松,刘凯,吉跃瑾
        2024, 23(2): 194-200. DOI: 10.11907/rjdk.221982
        摘要：多点控制单元（MCU）资源调度方法正广泛应用于视频通信系统的实际应用场景，对视频通信整体性能和系统运营具有重要影响。对现有的MCU资源调度方法进行梳理，首先介绍视频通信中MCU资源调度过程，归纳MCU资源调度的目标与特点；然后，对现有MCU调度算法进行分类和讨论，比较各类调度方法的优势与不足；最后，讨论了现有MCU资源调度研究中取得的成效及存在的问题，并在此基础上对未来研究进行了展望。实现MCU设备云服务化等方式使得视频通信的MCU资源调度更高效，也有利于视频通信性能提升及长久稳定发展。  
        关键词：视频通信系统;MCU资源调度策略;算法优化   
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        发布时间：2024-02-22
      • 倪佳,张培茗,胡桐,沈佳琳,王迎,郭世俊
        2024, 23(2): 201-207. DOI: 10.11907/rjdk.231126
        摘要：对基于智能手机的眼科诊断技术进行综述，分析将智能手机光学成像技术用于眼结构检查的裂隙灯显微镜、眼底成像设备和角膜地形图仪等技术特点。研究可知，智能手机应用于眼科具有较好的便携性、易用性和低成本等优势，能够增加患者尤其是医疗资源紧缺地区的患者获得眼科疾病诊断的机会，从而节约专业医疗资源。未来基于智能手机的眼科诊断设备在医院、诊所和社区卫生中心眼科疾病筛查中将有广泛的应用前景，也可在医学院校用于临床教学。  
        关键词：眼科诊断;智能手机;裂隙灯显微镜;角膜地形图仪;检眼镜   
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      • 王雷,卢珊珊,张松岚
        2024, 23(2): 208-214. DOI: 10.11907/rjdk.222182
        摘要：工业软件被称为工业制造的大脑与神经，然而由于欧美软件占据市场主导地位，工业软件成为我国工业行业中的弱势领域。生态位战略立足国产工业软件行业现状，有助于企业厘清市场竞争法则，选择合适的生存战略。借鉴生态位理论，依托企业生态位重叠度、生态位宽度的内涵，对减轻国产工业软件的竞争压力作出尝试性探索。并通过创元对北仑模具行业进行数字化改造的案例，对我国工业软件的生态位发展策略进行适用性分析。该研究可为国产工业软件企业提供借鉴参考，使其找准发展空间，推动国产工业软件持续健康发展。  
        关键词：生态位战略;国产工业软件;生态位重叠度;生态位宽度;工业互联网   
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        发布时间：2024-02-22
      • 王硕,程云章
        2024, 23(2): 215-220. DOI: 10.11907/rjdk.231145
        摘要：随着人工智能技术的发展，深度学习在手势识别方面的识别效果得到显著提升。表面肌电信号是人体肌肉活动时产生的一种电生理信号，由于其非侵入性便于采集，现已作为康复辅具与假肢控制的一种信号来源。在应用表面肌电信号时，需要经过放大滤波等预处理；然后进行特征提取以获取表面肌电信号在时域、频域及时频域的有效信息；最后将这些信息输入机器学习模型中，即可分析人体的相关肌肉运动，进而控制相关器械动作。为此，主要对特征提取及机器学习分类模型部分进行综述，阐述当前基于表面肌电信号手势识别的研究进展与未来发展方向。  
        关键词：表面肌电信号;特征提取;机器学习;深度学习;手势识别   
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        发布时间：2024-02-22
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