2021年1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
第八屆中國(guó)數(shù)據(jù)挖掘會(huì)議(CCDM 2020
- 基于獎(jiǎng)勵(lì)高速路網(wǎng)絡(luò)的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的全局信用分配算法
- 圖趨勢(shì)過(guò)濾誘導(dǎo)的噪聲容錯(cuò)多標(biāo)記學(xué)習(xí)模型
- 基于自適應(yīng)反向?qū)W習(xí)的多目標(biāo)分布估計(jì)算法
- 基于最小距離和聚合策略的分解多目標(biāo)進(jìn)化算法
- 基于關(guān)系自適應(yīng)解碼的實(shí)體關(guān)系聯(lián)合抽取
- 基于近鄰圖改進(jìn)的塊對(duì)角子空間聚類(lèi)算法
- 基于鄰居信息聚合的子圖同構(gòu)匹配算法
- 基于欠采樣和代價(jià)敏感的不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)算法
- 融合重疊社區(qū)正則化及隱式反饋的協(xié)同過(guò)濾方法
- 面向群組用戶(hù)時(shí)序行為的動(dòng)態(tài)推薦算法
- 基于局部概率抽樣的標(biāo)簽噪聲過(guò)濾方法
- 基于隨機(jī)森林和投票機(jī)制的大數(shù)據(jù)樣例選擇算法
- 帶有自適應(yīng)合并策略和導(dǎo)向算子的增強(qiáng)型煙花算法
- 求解0-1背包問(wèn)題的混合貪婪遺傳算法
- 混合群體增量學(xué)習(xí)算法求解閉環(huán)布局問(wèn)題
- 單調(diào)重疊聯(lián)盟下的最優(yōu)聯(lián)盟結(jié)構(gòu)生成
- 基于Dandelion編碼生成有界樹(shù)寬CP-nets
- 基于哈希學(xué)習(xí)的異常SQL檢測(cè)
- 基于BERT-PGN模型的中文新聞文本自動(dòng)摘要生成
- 基于注意力機(jī)制和集成學(xué)習(xí)的網(wǎng)頁(yè)黑名單判別方法
- 基于BERT的不完全數(shù)據(jù)情感分類(lèi)
- 基于BERT的心血管醫(yī)療指南實(shí)體關(guān)系抽取方法
- 基于注視興趣區(qū)域聚類(lèi)和轉(zhuǎn)移的群體掃視路徑生成
- 共享轉(zhuǎn)換矩陣的膠囊網(wǎng)絡(luò)及其融合視角特征的跨視角步態(tài)識(shí)別
- 聯(lián)合均等采樣隨機(jī)擦除和全局時(shí)間特征池化的視頻行人重識(shí)別方法
- 基于改進(jìn)投票證明共識(shí)協(xié)議的車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)
- 基于城市交通監(jiān)控大數(shù)據(jù)的工作位置推理方法
- 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的城市交通路徑規(guī)劃
- 基于虛擬導(dǎo)航線的農(nóng)業(yè)機(jī)器人精確視覺(jué)導(dǎo)航方法
- 基于矩陣畫(huà)像的金融時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法
- 基于多級(jí)全局信息傳遞模型的視覺(jué)顯著性檢測(cè)
- 基于帶squeeze-and-excitation模塊的ResNeXt的單目圖像深度估計(jì)方法
- 基于引導(dǎo)濾波和差分圖像的多聚焦圖像融合方法
- 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期交通流量預(yù)測(cè)
- 基于多尺度跳躍深度長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的短期多變量負(fù)荷預(yù)測(cè)
- 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與多分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)
- 基于殘差連接長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列修復(fù)模型
- 面向高鐵站的熱舒適度和能耗綜合預(yù)測(cè)
- 基于深度森林的高鐵站室內(nèi)熱舒適度等級(jí)預(yù)測(cè)
- 基于長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手足口病發(fā)病趨勢(shì)預(yù)測(cè)
- 復(fù)雜環(huán)境下的冰箱金屬表面缺陷檢測(cè)
- 基于多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和類(lèi)內(nèi)mixup操作的磁瓦表面質(zhì)量識(shí)別