
2019年9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?!队?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(mén)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(zhuān)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
人工智能
- 用于知識(shí)表示學(xué)習(xí)的對(duì)抗式負(fù)樣本生成
- 面向概念漂移問(wèn)題的漸進(jìn)多核學(xué)習(xí)方法
- 基于最遠(yuǎn)總距離采樣的代價(jià)敏感主動(dòng)學(xué)習(xí)
- 結(jié)合語(yǔ)義邊界信息的道路環(huán)境語(yǔ)義分割方法
- 基于改進(jìn)的遷移率模型的生物地理學(xué)優(yōu)化算法
- 改進(jìn)A*算法的機(jī)器人全局最優(yōu)路徑規(guī)劃
- 基于改進(jìn)模糊算法的水面無(wú)人艇自主避障
- 基于能量約束的自主水下航行器任務(wù)規(guī)劃算法
- 基于RCF的精細(xì)邊緣檢測(cè)模型
- 基于光譜距離聚類(lèi)的高光譜圖像解混算法
- 基于熵自加權(quán)聯(lián)合正則化最近點(diǎn)的圖像集分類(lèi)算法
- 盲去模糊的多尺度編解碼深度卷積網(wǎng)絡(luò)
- 醫(yī)學(xué)影像人工智能輔助診斷的樣本增廣方法
- 基于多尺度核特征卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)人臉表情識(shí)別
- 基于眼底圖像層次特征的分類(lèi)方法
- 結(jié)合全卷積網(wǎng)絡(luò)和K均值聚類(lèi)的球柵陣列焊球邊緣氣泡分割
數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)
網(wǎng)絡(luò)空間安全
網(wǎng)絡(luò)與通信
計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)
虛擬現(xiàn)實(shí)與多媒體計(jì)算
- 基于用戶(hù)自定義興趣區(qū)的飛行員眼動(dòng)數(shù)據(jù)可視分析方法
- 基于混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)的中國(guó)建筑史教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
- 耦合先驗(yàn)拉普拉斯坐標(biāo)的半監(jiān)督圖像分割算法
- 基于TV-L1結(jié)構(gòu)紋理分解的圖像融合質(zhì)量評(píng)價(jià)算法
- 基于多支持區(qū)域局部亮度序的圖像偽造檢測(cè)
- 基于衰減式生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像陰影去除
- 用于灰度不均圖像分割的自適應(yīng)灰度擬合模型
- 基于長(zhǎng)短時(shí)記憶單元和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的視頻著色方法
- 基于深度可分離卷積和寬殘差網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像超分辨率重建
- 基于深度學(xué)習(xí)的水下圖像超分辨率重建方法
- 基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蟲(chóng)音特征識(shí)別方法