2020年11期
刊物介紹
本刊面向從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件技術(shù)開(kāi)發(fā)的科研人員、高等院校師生、科技管理專(zhuān)業(yè)人員等。主要報(bào)道計(jì)算機(jī)在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用技術(shù)成果。內(nèi)容翔實(shí)，富有創(chuàng)新性、科學(xué)性、實(shí)用性，是一本頗具參考價(jià)值的刊物。
計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件
軟件技術(shù)與研究
應(yīng)用技術(shù)與研究
- 基于改進(jìn)PCA算法的振蕩故障根因定位方法
- 面向遠(yuǎn)程實(shí)驗(yàn)設(shè)備的最優(yōu)資源調(diào)度方法
- 基于EEMD-ARIMA的年降水預(yù)測(cè)擬合模型研究
- 基于階段式SIR-F模型的新冠肺炎疫情評(píng)估及預(yù)測(cè)
- 基于二階庫(kù)諾特博弈的電力物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)環(huán)境選擇研究
- 基于三向Dexel的GPU加速數(shù)控仿真方法
- 基于CFD數(shù)值模擬的城軌列車(chē)隧道空氣附加阻力計(jì)算影響因素研究
- 基于用電模式聚類(lèi)的層級(jí)電力時(shí)序預(yù)測(cè)方法
- 一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Bradley-Terry模型的圍棋等級(jí)分模型
多媒體技術(shù)應(yīng)用
人工智能與識(shí)別
- 基于一階段模式的目標(biāo)檢測(cè)模型的設(shè)計(jì)與調(diào)優(yōu)
- 基于非擴(kuò)展熵相似度的三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)
- 基于增強(qiáng)并行級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)方法
- 基于深度聚類(lèi)的人群運(yùn)動(dòng)行為檢測(cè)
- 融合Fisher判別分析的多任務(wù)深度判別度量學(xué)習(xí)的化妝人臉驗(yàn)證方法
- 基于多特征信息融合的目標(biāo)檢測(cè)方法研究
- 融合LDA主題模型和二維卷積的短文本分類(lèi)
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的目標(biāo)檢測(cè)
- 基于改進(jìn)的形態(tài)學(xué)二次重建蜜蜂蜂王模糊識(shí)別方法
- 基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換和RVM的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)分類(lèi)方法
算 法
- 基于基因表達(dá)小樣本數(shù)據(jù)的級(jí)聯(lián)森林分類(lèi)模型
- 基于遺傳退火進(jìn)化算法的瞬變電磁非線(xiàn)性反演
- 云環(huán)境中一種多階段式工作流任務(wù)調(diào)度算法
- 一種融合遺傳蟻群算法的ad hoc云任務(wù)卸載算法
- 基于參考點(diǎn)的多模態(tài)多目標(biāo)粒子群算法
- 改進(jìn)灰狼算法在配電網(wǎng)故障定位中的應(yīng)用
- 一種基于領(lǐng)域知識(shí)的鏈路預(yù)測(cè)方法
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行方法研究
- 基于B樣條和改進(jìn)遺傳算法的機(jī)器人時(shí)間最優(yōu)軌跡規(guī)劃
- 基于化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化與蟻群優(yōu)化融合的云工作流調(diào)度
- 基于自適應(yīng)分段聚合的云模型序列相似度評(píng)價(jià)方法
- 不完備混合型數(shù)據(jù)的決策粗糙集與三支決策分類(lèi)算法
- 基于演化博弈研究Moran過(guò)程對(duì)合作的影響
- 基于自適應(yīng)微簇的任意形狀概念漂移數(shù)據(jù)流聚類(lèi)
- 一種基于連接敏感度的CNN初始化剪枝方法
- 基于多尺度殘差深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別
- 基于蟻群算法的分?jǐn)?shù)階隨機(jī)系統(tǒng)狀態(tài)最優(yōu)估計(jì)