
2022年11期
刊物介紹
《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》月刊,于1981年創(chuàng)刊,由中國(guó)科學(xué)院成都計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所主辦,是國(guó)內(nèi)較早公開(kāi)發(fā)行的計(jì)算機(jī)技術(shù)刊物,在計(jì)算機(jī)自動(dòng)化領(lǐng)域有較大影響。《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》緊緊圍繞“應(yīng)用”,登載應(yīng)用、開(kāi)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(yàn)。讀者對(duì)象為各行業(yè)、各部門從事計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)應(yīng)用》多次榮獲全國(guó)優(yōu)秀科技期刊獎(jiǎng)、國(guó)家期刊獎(jiǎng)提名獎(jiǎng),被評(píng)為中國(guó)期刊方陣雙獎(jiǎng)期刊、中文核心期刊和中國(guó)科技核心期刊。被中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)源數(shù)據(jù)庫(kù)等國(guó)家重點(diǎn)檢索機(jī)構(gòu)列為引文期刊,并被英國(guó)《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(bào)》(JST)、美國(guó)《劍橋科學(xué)文摘:材料信息》(CSA:MI)、美國(guó)《烏利希國(guó)際期刊指南》(UIPD)等國(guó)際重要檢索系統(tǒng)列為來(lái)源期刊。 《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》月刊內(nèi)容新穎、信息豐富、印刷精美(大16開(kāi)本,290頁(yè)),是您學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)應(yīng)用理論,借鑒計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù),參考計(jì)算機(jī)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的最佳選擇。
計(jì)算機(jī)應(yīng)用
第九屆CCF大數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)會(huì)議
- 不平衡多分類算法綜述
- 面向高維特征缺失數(shù)據(jù)的K最近鄰插補(bǔ)子空間聚類算法
- 神經(jīng)正切核K?Means聚類
- 面向流式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的高效故障恢復(fù)方法
- 基于注意力消息共享的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)
- 基于混合特征建模的圖卷積網(wǎng)絡(luò)方法
- 基于演化模式的推特話題流行度預(yù)測(cè)方法
- 聯(lián)合立場(chǎng)的過(guò)程跟蹤式多任務(wù)謠言驗(yàn)證模型
- 基于多語(yǔ)BERT的無(wú)監(jiān)督攻擊性言論檢測(cè)
- 基于源語(yǔ)言句法增強(qiáng)解碼的神經(jīng)機(jī)器翻譯方法
- 基于用戶激勵(lì)的共享單車調(diào)度策略
- 基于組蛋白修飾數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)基因差異性表達(dá)的深度融合模型
2021 CCF中國(guó)區(qū)塊鏈技術(shù)大會(huì)
CCF 2021中國(guó)數(shù)字服務(wù)大會(huì)
- 面向邊緣智能計(jì)算的數(shù)據(jù)場(chǎng)分類算法
- 移動(dòng)邊緣計(jì)算中收益最大化的緩存協(xié)作策略
- 智能計(jì)算服務(wù)的需求獲取方法
- 基于自適應(yīng)多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的服務(wù)集成方法
- 基于云?端融合的個(gè)性化推薦服務(wù)系統(tǒng)
- 基于社交媒體文本挖掘的個(gè)人事件檢測(cè)方法
- 基于開(kāi)源社區(qū)分析的API使用案例推薦服務(wù)
- 基于客服對(duì)話的產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量分析
- 事件驅(qū)動(dòng)的微服務(wù)調(diào)用鏈路數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)采集方法
第二十一屆中國(guó)虛擬現(xiàn)實(shí)大會(huì)
- 用于虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的眼動(dòng)交互技術(shù)綜述
- 虛擬現(xiàn)實(shí)大空間下多虛擬目標(biāo)被動(dòng)觸覺(jué)交互方法
- 3D場(chǎng)景渲染的視覺(jué)顯著性驅(qū)動(dòng)間接光照復(fù)用算法
- 融合優(yōu)化特征提取結(jié)構(gòu)的目標(biāo)檢測(cè)算法
- 基于時(shí)間注意力機(jī)制和EfficientNet的視頻暴力行為檢測(cè)
- 基于多粒度特征生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的跨分辨率行人重識(shí)別
- 基于注意力模型和輕量化YOLOv4的林業(yè)害蟲檢測(cè)方法