2022年4期
刊物介紹
《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》創(chuàng)刊于1980年,是中國(guó)航天科工集團(tuán)主管、中國(guó)航天科工集團(tuán)二院706所主辦的國(guó)內(nèi)外公開發(fā)行的計(jì)算機(jī)專業(yè)技術(shù)類刊物。該刊是中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)刊、北京計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)刊、中國(guó)宇航學(xué)會(huì)會(huì)刊,是全國(guó)中文核心期刊、中國(guó)科技核心期刊。 辦刊宗旨:努力提高計(jì)算機(jī)技術(shù)水平,為我國(guó)航天和國(guó)防科技服務(wù),實(shí)現(xiàn)廣泛的科研成果匯聚和知識(shí)傳播,促進(jìn)學(xué)術(shù)交流和科技成果的商品化、產(chǎn)業(yè)化和國(guó)際化,引導(dǎo)和推動(dòng)我國(guó)計(jì)算機(jī)技術(shù)和國(guó)防科技的發(fā)展。 刊載內(nèi)容:覆蓋計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)領(lǐng)域的各個(gè)層面,主要刊登各型計(jì)算機(jī)及其系統(tǒng)的研究、研制、設(shè)計(jì)、開發(fā)應(yīng)用等各方面的學(xué)術(shù)論文、技術(shù)報(bào)告和專題綜述,主要刊登博士論文、基金項(xiàng)目論文、學(xué)術(shù)會(huì)議優(yōu)秀論文和獲獎(jiǎng)?wù)n題論文。 征稿范圍:計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與通信、CAD/CAM、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、多媒體技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、并行處理、人工智能、計(jì)算機(jī)軟件工程、計(jì)算機(jī)硬件體系結(jié)構(gòu)及其他計(jì)算機(jī)相關(guān)領(lǐng)域。 讀者對(duì)象:大專院校師生、計(jì)算機(jī)專業(yè)科研人員、工程項(xiàng)目決策、設(shè)計(jì)開發(fā)和應(yīng)用人員等。
計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)
網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)
軟件與算法
- 基于SURF的改進(jìn)FLANN匹配算法
- 改進(jìn)相位補(bǔ)償結(jié)合諧波重構(gòu)的語(yǔ)音增強(qiáng)方法
- 基于集成學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型研究與應(yīng)用
- 改進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法求解旅行商問(wèn)題
- 基于特征正則稀疏關(guān)聯(lián)的無(wú)監(jiān)督特征選擇方法
- 采用模糊k核多粒度分解機(jī)制的高效社區(qū)發(fā)現(xiàn)
- 改進(jìn)的社交網(wǎng)絡(luò)謠言傳播模型
- 基于混合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的就業(yè)推薦方法
- 基于W距離自編碼器半監(jiān)督生成模型
- 基于自校準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)方法
- 基于單目視覺的車輛前方障礙物測(cè)距方法
- 基于改進(jìn)Faster RCNN的小尺度鐵路侵限算法
- 面向眾測(cè)的GUI軟件操作序列記錄方法
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離港航班滑出時(shí)間預(yù)測(cè)
- 基于改進(jìn)高分辨表征的人體姿態(tài)估計(jì)算法
多媒體技術(shù)
智能技術(shù)
- 基于Reformer模型的文本情感分析
- 基于孿生網(wǎng)絡(luò)的車牌檢測(cè)與跟蹤算法
- 基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法的投訴舉報(bào)文本分類
- 自適應(yīng)重加權(quán)池化深度多任務(wù)學(xué)習(xí)的表情識(shí)別
- 基于分層式CNN的長(zhǎng)文本情感分類模型
- 基于卷積LSTM模型的航空器軌跡預(yù)測(cè)
- 利用改進(jìn)型VGG標(biāo)簽學(xué)習(xí)的表情識(shí)別方法
- 基于集成學(xué)習(xí)的離港航班延誤預(yù)測(cè)方法
- 龍格庫(kù)塔程序的似然蛻變關(guān)系識(shí)別方法
- 融合交叉熵?fù)p失的3DCNN探水作業(yè)動(dòng)作識(shí)別
- 基于骨骼時(shí)空?qǐng)D的人體行為識(shí)別
- 基于局部特征融合的細(xì)粒度車輛識(shí)別
- 基于深度學(xué)習(xí)的矩陣分解推薦模型