
2018年11期
刊物介紹
《計算機應(yīng)用》月刊,于1981年創(chuàng)刊,由中國科學(xué)院成都計算機應(yīng)用研究所主辦,是國內(nèi)較早公開發(fā)行的計算機技術(shù)刊物,在計算機自動化領(lǐng)域有較大影響?!队嬎銠C應(yīng)用》緊緊圍繞“應(yīng)用”,登載應(yīng)用、開發(fā)中的高水平學(xué)術(shù)技術(shù)論文、重大應(yīng)用成果和典型應(yīng)用經(jīng)驗。讀者對象為各行業(yè)、各部門從事計算機應(yīng)用基礎(chǔ)、應(yīng)用工程、應(yīng)用軟件、應(yīng)用系統(tǒng)工作的工程技術(shù)人員、科研人員和大專院校師生。 《計算機應(yīng)用》多次榮獲全國優(yōu)秀科技期刊獎、國家期刊獎提名獎,被評為中國期刊方陣雙獎期刊、中文核心期刊和中國科技核心期刊。被中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫、中國科技論文統(tǒng)計源數(shù)據(jù)庫等國家重點檢索機構(gòu)列為引文期刊,并被英國《科學(xué)文摘》(SA)、俄羅斯《文摘雜志》(AJ)、日本《科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)速報》(JST)、美國《劍橋科學(xué)文摘:材料信息》(CSA:MI)、美國《烏利希國際期刊指南》(UIPD)等國際重要檢索系統(tǒng)列為來源期刊。 《計算機應(yīng)用》月刊內(nèi)容新穎、信息豐富、印刷精美(大16開本,290頁),是您學(xué)習(xí)計算機應(yīng)用理論,借鑒計算機應(yīng)用技術(shù),參考計算機應(yīng)用經(jīng)驗的最佳選擇。
計算機應(yīng)用
第七屆中國數(shù)據(jù)挖掘會議(CCDM 2018)
- 融合微博情感分析和深度學(xué)習(xí)的宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測方法
- 基于分層注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垃圾評論檢測模型
- 基于Spark的并行FP-Growth算法優(yōu)化及實現(xiàn)
- 基于CNN和BiLSTM網(wǎng)絡(luò)特征融合的文本情感分析
- 基于評分可靠性的跨域個性化推薦方法
- 基于詞典和弱標(biāo)注信息的電影評論情感分析
- 基于實體相似度信息的知識圖譜補全算法
- 基于狄利克雷多項分配模型的多源文本主題挖掘模型
- 基于線索特征的Web信息時效性評價方法
- 基于粗糙集的數(shù)據(jù)流多標(biāo)記分布特征選擇
- 面向K最近鄰分類的遺傳實例選擇算法
- 調(diào)整聚類假設(shè)聯(lián)合成對約束半監(jiān)督分類方法
- 基于用戶行為特征的多維度文本聚類
- 基于模擬退火與貪心策略的平衡聚類算法
- 基于主動學(xué)習(xí)先驗的半監(jiān)督K-means聚類算法
- 規(guī)則半自動學(xué)習(xí)的概率軟邏輯推理模型
- 基于增強特征判別性的典型相關(guān)分析和分類集成的助學(xué)金預(yù)測方法
- 基于多目標(biāo)骨架粒子群優(yōu)化的特征選擇算法
- 基于孿生網(wǎng)絡(luò)和重排序的行人重識別
- 基于拉普拉斯評分的多標(biāo)記特征選擇算法
- 基于深度置信網(wǎng)絡(luò)Otsu混合模型的自動云檢測算法
- 基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱負(fù)荷預(yù)測中關(guān)鍵影響因素分析
- 規(guī)則網(wǎng)格數(shù)字高程模型中基于距離與坡度的路徑規(guī)劃算法
- 基于極端學(xué)習(xí)機的人臉特征深度稀疏自編碼方法
- 基于遷移學(xué)習(xí)與多標(biāo)簽平滑策略的圖像自動標(biāo)注
- 基于頻繁模式發(fā)現(xiàn)的時間序列異常檢測方法
- 基于深度學(xué)習(xí)的虛擬邊界檢測方法
- 基于語義感知的圖像美學(xué)質(zhì)量評估方法
- 基于模型過濾的多任務(wù)回歸在帕金森癥預(yù)測中的應(yīng)用
- 基于布谷鳥搜索和深度信念網(wǎng)絡(luò)的肺部腫瘤圖像識別算法
- 改進(jìn)的飛蛾撲火優(yōu)化算法在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的色素性皮膚病識別分類
- 基于科優(yōu)先策略的植物圖像識別
- 基于遷移學(xué)習(xí)的分層注意力網(wǎng)絡(luò)情感分析算法