计算机工程与科学

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基于深度学习的中文文本分类综述

高珊, 李世杰, 蔡志平

计算机工程与科学 2024, 46 (04): 684-692.

摘要（399）

PDF （1058KB）（710）

大数据时代，随着社交媒体的不断普及，在网络以及生活中，各类文本数据日益增长，采用文本分类技术对文本数据进行分析和管理具有重要的意义。文本分类是自然语言处理领域中的一个基础研究内容，在给定标准下，根据内容对文本进行分类，文本分类的场景应用十分广泛，如情感分析、话题分类和关系分类等。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，在文本数据处理中表现出了较好的分类效果。中文文本与英文文本在形、音、象上都有着区别，着眼于中文文本分类的特别之处，对用于中文文本分类的深度学习方法进行分析与阐述，最终梳理出常用于中文文本分类的数据集。

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基于深度学习的短临降水预报综述

马志峰, 张浩, 刘劼

计算机工程与科学 2023, 45 (10): 1731-1753.

摘要（717）

PDF （1495KB）（703）

短临降水预报是指短期内降水的高分辨率预测，是一项重要但又困难的任务。在深度学习的背景下，它被视为一个基于雷达回波图的时空序列预测问题。降水预测是一个复杂的自我监督任务，由于运动总是在空间和时间维度上发生显著的变化，普通模型难以应对复杂的非线性时空转换，导致预测模糊。因此，如何进一步提高模型预测性能减少模糊是该领域研究的重点。目前关于短临降水预报的研究仍处于早期阶段，并且对已有的研究工作缺乏系统性的分类和讨论。因此，有必要对该领域进行全面调研。从不同维度全面总结和分析了短临降水预报领域的相关知识，并给出了未来的研究方向，具体内容如下：（1）阐明了短临降水预报的重要意义以及传统预测模型的优缺点；（2）给出了短临降水预报问题的数学定义；（3）全面总结和分析了常见的预测模型；（4）介绍了不同国家和地区的多个开源雷达数据集；（5）简单介绍了用于预测质量评估的度量指标；（6）讨论了不同模型中所使用的不同的损失函数；（7）指明了未来短临降水预报领域的研究方向。

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忆阻器阻变机制及其材料研究进展

邓亚峰, 魏子健, 王栋

计算机工程与科学 2022, 44 (01): 36-47.

摘要（605）

PDF （1245KB）（696）

忆阻器可以将信息存储和逻辑运算整合到一个电子器件上，这将打破传统的冯·诺依曼计算机架构，其应用前景不可估量。首先简述了忆阻器的发展历程及其基本概念；其次综述了忆阻器的阻变机制及其材料的选择，将目前已知的阻变机制主要概括为3类，即阴离子阻变机制、阳离子阻变机制和纯电子机制，同时详细叙述了不同类型材料在忆阻器应用中的特点；然后论述了忆阻器在布尔逻辑计算以及神经形态系统方面的应用；最后展望了忆阻器未来的发展方向并总结了其在实际研究中仍未很好解决的难题。

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模糊测试技术研究综述

牛胜杰, 李鹏, 张玉杰,

计算机工程与科学 2022, 44 (12): 2173-2186.

摘要（585）

PDF （884KB）（694）

随着人们对软件系统安全问题关注度的不断提升，模糊测试作为一种用于安全漏洞检测的安全测试技术，具有自动化程度高、误报率低等优点，其应用越来越广泛，地位也越来越重要。经过近些年的不断改进，模糊测试无论在技术发展上还是在应用创新上，都取得了诸多成就。首先，对模糊测试的相关概念和基本理论进行简要说明，总结了模糊测试在各领域的应用情况，针对不同领域的漏洞挖掘需求，分析得出相应的模糊测试解决方案。其次，重点总结了近几年来模糊测试的重要发展成果，包括测试工具、框架、系统及方法的改进与创新，并分析总结了各发展成果所采用的创新方法，提出的理论以及各工具、系统的优点与不足。最后，分别从协议逆向工程应用、云平台建设、新兴技术结合、模糊测试对抗技术研究及模糊测试工具集成的角度，为模糊测试下一步的研究提供了方向参考。

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2023年中国高性能计算机发展现状分析

张云泉, 邓力, 袁良, 袁国兴

计算机工程与科学 2023, 45 (12): 2091-2098.

摘要（503）

PDF （979KB）（642）

根据2023年11月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据，对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域、部署机构等方面进行了讨论分析，同时对未来发展进行了展望。

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图卷积神经网络综述

刘俊奇, 涂文轩, 祝恩

计算机工程与科学 2023, 45 (08): 1472-1481.

摘要（316）

PDF （787KB）（555）

由于图数据的广泛存在，图卷积神经网络发展速度越来越快。根据卷积算子定义方式的不同，图卷积神经网络大体可以分为2类，其中一类基于谱方法，另一类基于空间方法。首先对这2类方法中的代表性模型以及二者之间的联系进行详细论述，并进一步全面总结图的池化操作;接着介绍了图卷积神经网络在各个领域中的广泛应用;最后提出了图卷积神经网络的几个可能的发展方向并对全文进行了总结。

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基于深度学习的视频异常检测方法综述

何平, 李刚, 李慧斌,

计算机工程与科学 2022, 44 (09): 1620-1629.

摘要（483）

PDF （612KB）（528）

近年来，随着视频监控技术的广泛应用，对海量视频进行智能分析并及时发现其中的异常状态或事件的视频异常检测任务受到了广泛关注。对基于深度学习的视频异常检测方法进行了综述。首先，对视频异常检测问题进行概述，包括基本概念、基本类型、建模流程、学习范式及评价方式。其次，提出将现有基于深度学习的视频异常检测方法分为基于重构的方法、基于预测的方法、基于分类的方法及基于回归的方法4类并详细阐述了各类方法的建模思想、代表性工作及其优缺点。然后，在此基础上介绍了常用的单场景视频异常检测公开数据集和评估指标，并对比分析了代表性异常检测方法的性能。最后，总结全文并从数据集、方法及评估指标3方面对视频异常检测研究的未来发展方向进行了展望。

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多源图像融合方法的研究综述

张丽霞, 曾广平, 宣兆成

计算机工程与科学 2022, 44 (02): 321-334.

摘要（533）

PDF （1038KB）（525）

由于成像机理不同，多源图像有本质区别，使得其在融合过程中存在差异。在参阅了大量中外文献的基础上，对融合方法进行分类，并重点论述了各类融合方法的融合过程和典型算法，详细阐述了其关键技术。同时，深入评述了当前的评价指标和分类。最后，结合关键技术的影响因素和技术的发展状况，从数据特征、时间效率、信息提取、评估角度和方法的普适性5个方面对融合图像领域的未来发展趋势进行了展望。

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鲸鱼优化算法研究与应用进展

王颍超

计算机工程与科学 2024, 46 (05): 881-896.

摘要（185）

PDF （901KB）（504）

鲸鱼优化算法WOA是一种根据概率收敛的新型群体智能优化算法，具有原理简单易实现、参数量少易设置和全局与局部开发分别控制易平衡等特点。系统地分析WOA的基本原理和算法性能影响因素，重点论述现有的算法改进策略和算法混合策略的优点及局限性，并阐述了WOA在支持向量机、人工神经网络、组合优化和复杂函数优化等方面的应用与发展。最后，结合WOA的特点及其应用成果，对WOA的发展方向进行了展望。

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基于元学习个性化推荐研究综述

吴国栋, 刘旭旭, 毕海娇, 范维成, 涂立静

计算机工程与科学 2024, 46 (02): 338-352.

摘要（221）

PDF （1157KB）（487）

推荐系统作为缓解“信息过载”的工具，为用户过滤冗余信息并提供个性化服务，近年来得到了广泛应用。然而，实际推荐场景中，通常存在冷启动与不同推荐算法难以根据实际环境自适应选择等问题。元学习因其具有基于少量训练样本快速学会新知识和技能的优点，被越来越多地应用于推荐系统相关研究中。对现有基于元学习技术缓解推荐系统冷启动问题以及自适应推荐问题的主要研究进行探讨。首先，分析了基于元学习推荐在上述2个方面已取得的相关研究进展；然后，指出了现有元学习推荐研究存在难以适应复杂任务分布、计算代价高和容易陷入局部最优等问题；最后，对元学习在推荐系统领域的一些最新研究方向进行了展望。

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基于深度学习的Webshell检测

车生兵, 张光琳

计算机工程与科学 2022, 44 (06): 994-1002.

摘要（424）

PDF （1454KB）（470）

以AWD攻防中Webshell检测为背景，在超空间利用模糊C均值聚类分析发现了攻击向量全局稀疏、局部紧密的特点，提出了2种深度学习模型。由于GitHub收集的攻击行为多为随机获取，没有很好的针对性，所以对训练数据的长度进行了限制，并保留了有限的相关样本数量。由于一次攻击与相邻的2~4次操作紧密相关，而且攻击向量垂直方向关联特征明显，水平方向相对稳定，考虑到特征向量在传递过程中规模会减小，增加了卷积层的补零选项。针对深度学习训练曲线中的锯齿振荡现象，证明了Adam优化算法的快速计算公式，并修正了学习参数，不断消除了训练的Loss曲线中的锯齿，使得训练曲线按照指数规律平滑下降，迅速得到需要的训练结果。将目前已有的类似工作与提出的2种深度学习模型进行对比。实验结果表明，提出的的深度学习模型能够很好地检测出AWD中的Webshell攻击。

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GNNSched：面向GPU的图神经网络推理任务调度框架

孙庆骁, 刘轶, 杨海龙, 王一晴, 贾婕, 栾钟治, 钱德沛

计算机工程与科学 2024, 46 (01): 1-11.

摘要（299）

PDF （1464KB）（469）

由于频繁的显存访问，图神经网络GNN在GPU上运行时往往资源利用率较低。现有的推理框架由于没有考虑GNN输入的不规则性，直接适用到GNN进行推理任务共置时可能会超出显存容量导致任务失败。对于GNN推理任务，需要根据其输入特点预先分析并发任务的显存占用情况，以确保并发任务在GPU上的成功共置。此外，多租户场景提交的推理任务亟需灵活的调度策略，以满足并发推理任务的服务质量要求。为了解决上述问题，提出了GNNSched，其在GPU上高效管理GNN推理任务的共置运行。具体来说，GNNSched将并发推理任务组织为队列，并在算子粒度上根据成本函数估算每个任务的显存占用情况。GNNSched实现了多种调度策略来生成任务组，这些任务组被迭代地提交到GPU并发执行。实验结果表明，GNNSched能够满足并发GNN推理任务的服务质量并降低推理任务的响应时延。

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快速卷积算法的综述研究

李创, 刘宗林, 刘胜, 李勇, 徐雪刚, 夏一民

计算机工程与科学 2021, 43 (10): 1711-1719.

摘要（404）

PDF （605KB）（466）

卷积神经网络是深度学习算法应用最广泛的方向之一，目前卷积神经网络的应用不仅仅是停留在科技领域，已经扩展到医学、军事等领域，并且已在相关领域发挥着巨大的作用。卷积是卷积神经网络中最为核心的一部分，卷积运算占整个网络70%以上的时间，所以针对卷积运算的加速研究就显得十分重要。首先介绍近年来的卷积算法，并对其复杂度进行分析，总结了这些算法各自的优点和不足，最后对其理论研究和应用领域可能存在的突破进行了探讨和展望。

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一种混合多策略改进的麻雀搜索算法

李江华, 王鹏晖, 李伟

计算机工程与科学 2024, 46 (02): 303-315.

摘要（178）

PDF （1768KB）（433）

针对麻雀搜索算法SSA求解目标函数最优解时具有过早收敛、在多峰条件下易陷入局部最优和在高维情况下求解精度不足等问题，提出了一种混合多策略改进的麻雀搜索算法MISSA。考虑到算法初始解的质量很大程度上会影响整个算法的收敛速度与精度，引入精英反向学习策略，扩大算法的搜索区域，提升初始种群的质量和多样性；对步长进行分阶段控制，以提高算法的求解精度；通过在跟随者的位置中加入Circle映射参数与余弦因子，提高算法的遍历性与搜索能力；采用自适应选择机制在麻雀个体位置更新中加入Lévy飞行，增强算法寻优和跳出局部最优的能力。将改进后的算法与麻雀搜索算法及其他算法在13个测试函数上进行对比，并进行Friedman检验。实验结果表明，改进后的麻雀搜索算法能够有效提高寻优精度与收敛速度，并在高维问题中也具备较高的稳定性。

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基于改进Deformable DETR的无人机视频流车辆目标检测算法

江志鹏, 王自全, 张永生, 于英, 程彬彬, 赵龙海, 张梦唯

计算机工程与科学 2024, 46 (01): 91-101.

摘要（269）

PDF （1626KB）（427）

针对无人机视频流检测中小目标数量多、因图像传输质量较低而导致的上下文语义信息不充分、传统算法融合特征推理速度慢、数据集类别样本不均衡导致的训练效果差等问题，提出一种基于改进Deformable DETR的无人机视频流车辆目标检测算法。在模型结构方面，该算法设计了跨尺度特征融合模块以增大感受野，提升小目标检测能力，并采用针对object_query的挤压-激励模块提升关键目标的响应值，减少重要目标的漏检与错检率；在数据处理方面，使用了在线困难样本挖掘技术，改善数据集中类别样本分布不均的问题。在UAVDT数据集上进行了实验，实验结果表明，改进后的算法相较于基线算法在平均检测精度上提升了1.5%，在小目标检测精度上提升了0.8%，并在保持参数量较少增长的情况下，维持了原有的检测速度。

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基于孪生网络的目标跟踪算法综述

马玉民, 钱育蓉, 周伟航, 公维军, 帕力旦·吐尔逊

计算机工程与科学 2023, 45 (09): 1578-1592.

摘要（334）

PDF （3012KB）（427）

孪生网络是由2个或多个人工神经网络建立的耦合框架，因其将回归问题转换为相似度匹配问题，备受计算机视觉领域的研究人员关注。随着深度学习理论的快速发展，目标跟踪技术在生活中得到了广泛的应用。基于孪生网络的目标跟踪算法以其相对优越的准确率和实时性逐渐代替了传统的目标跟踪算法，成为目标跟踪的主流算法。首先，介绍了目标跟踪任务面对的挑战和传统方法；然后，介绍了孪生网络的基础结构及其发展，汇总了近年来基于孪生网络的目标跟踪算法与相应设计原理；另外，介绍多个用于目标跟踪测试的主流数据集，并基于这些数据集对比了基于孪生网络的目标跟踪算法的性能；最后，提出基于孪生网络目标跟踪算法目前存在的问题及对未来的展望。

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基于YOLOv8改进的密集行人检测算法：MER-YOLO

王泽宇, 徐慧英, 朱信忠, 李琛, 刘子洋, 王子奕

计算机工程与科学 2024, 46 (06): 1050-1062.

摘要（342）

PDF （3288KB）（424）

在大型人员密集的场所中，人群异常聚集情况时有发生，对自动驾驶和大型公共场所人流量监控系统等应用场景中涉及到的密集行人检测技术带来了一定挑战，新一代的密集行人检测技术要求精确度更高、计算开销更小、检测速度更快以及部署更加方便等。针对上述需求，提出了一种基于YOLOv8改进的轻量级密集行人检测算法MER-YOLO，首先采用MobileViT作为主干网络，提升模型在总体上对行人聚集区域的特征提取能力；引入EMA注意力机制模块，对全局信息进行编码，通过维度交互来进一步聚合像素级特征，并结合160×160尺度的检测头加强小目标检测能力；使用排斥损失(Repulsion Loss)作为边界框损失函数，减少了人群密集情况下小目标行人的漏检误检的情况。实验结果表明，相较于YOLOv8n，MER-YOLO行人检测算法在Crowd Human数据集上mAP@0.5提升了4.5%，在WiderPerson数据集上mAP@0.5提升了2.1%，同时只有3.1×106的参数量和9.8 GFLOPs，满足低算力兼顾高精度的部署需求。

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区块链安全问题研究综述

沈传年

计算机工程与科学 2024, 46 (01): 46-62.

摘要（281）

PDF （959KB）（419）

区块链凭借其颠覆性的创新技术，正在不断改变数字金融、数字政务、物联网、智能制造等诸多行业的运行规则和应用场景，是构建未来社会全新信任体系和价值体系不可或缺的关键技术。然而，区块链自身技术的缺陷和应用场景的复杂多变导致的安全问题日趋严重，已成为制约区块链未来发展的主要瓶颈，区块链的监管之路任重道远。介绍了区块链的背景知识、基本概念和体系架构；从区块链的体系架构出发，分别从数据层、网络层、共识层、激励层、合约层、应用层以及跨链7个方面对区块链的安全问题和防范策略进行分析；在此基础上，从当前政策监管的情况及监管难点、技术监管的标准建立、创新方式及发展趋势对区块链的安全监管进行探讨。

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2024年第4期目录

计算机工程与科学 2024, 46 (04): 0-0.

摘要（126）

PDF （247KB）（416）

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