论文

1. 论文题目:基于子任务学习的双分支个性化视线估计网络

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全部作者: 赵晓瑜,黄雅平,田艺,田媚
作者单位:北京交通大学计算机与信息技术学院
期        数:2022年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:针对视线估计任务中个性化信息处理难的问题,提出了一种基于子任务学习的双分支个性化视线估计网络(EbPN)。首先,该网络包含表观信息感知分支和个性化信息感知分支,以分别...[more]

2. 论文题目:基于多种综合评价法的智能手机游戏性能用户体验评价体系研究

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全部作者: 刘毓炜,傅蓉蓉,董千洲
作者单位:中国信息通信研究院
期        数:2022年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:以合理、科学、公正为宗旨构建智能手机游戏性能用户体验评价体系,以此来评价手机游戏性能的优劣。由于评价体系结构复杂,研究运用了主观层次分析法(analytic hierarchy process,A...[more]

3. 论文题目:自然场景下的任意方向文本检测算法研究

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全部作者: 杨雪莹,刘勇
作者单位:北京邮电大学信息与通信工程学院
期        数:2022年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:针对自然场景中的文本检测任务目前存在的几个难点展开重点研究,在已有文本检测算法的基础上,提出了一种基于锚的任意方向文本检测方法,对传统的区域建议网络(region proposal...[more]

4. 论文题目:毕业要求达成度计算软件的设计与开发

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全部作者: 王鹏飞,王佳鑫,金鑫
作者单位:辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
期        数:2022年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:为实现高效率的课程达成度计算,设计与开发了一款基于Python和PyQt5的课程达成度计算软件。软件采用PyQt5、Python作为主要开发环境,调用Pandas、NumPy、Xlutils等库进行数据的结构化分析...[more]

5. 论文题目:网络靶场中靶标自动化构建技术研究

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全部作者: 徐亚民,巩微,黄玮,范文庆
作者单位:中国传媒大学计算机与网络空间安全学院
期        数:2022年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:网络靶场可以通过对现实世界中的网络安全事件再现来提升网络攻防演练的有效性,但是目前网络靶场中靶标的开发工作主要依赖于经验丰富的网络安全研究人员投入大量时间去完成...[more]

6. 论文题目:基于Python的大众点评医疗机构数据爬取与分析

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全部作者: 李巧娜,汪勇
作者单位:武汉科技大学恒大管理学院
期        数:2022年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:随着互联网和医疗信息化的迅速发展,对海量的医疗机构在线评价信息进行数据分析具有很大的价值。主要探究我国医疗机构在线评价现状,对在线评价数据进行文本挖掘和分析,并...[more]

7. 论文题目:基于Apriori算法与病案首页数据浅析妊娠并发症与合并症

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全部作者: 肖川,徐浩
作者单位:湖南省妇幼保健院病案管理科;四川大学口腔疾病研究国家重点实验室
期        数:2019年12月第6期
学        科:计算机科学技术
摘        要:目的:基于病案首页数据,利用关联规则分析方法,分析妊娠并发症与合并症之间及其与其他疾病症状之间的关联情况。方法:收集某三级甲等医疗机构2016年至2017年产科病案首页数据...[more]

8. 论文题目:基于迁移学习的果蔬质量分类研究

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全部作者: 郑凯,方春
作者单位:山东理工大学计算机科学与技术学院
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:针对传统果蔬质量分类模型特征提取困难、训练耗时长、分类准确率低等问题,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和预训练的VGG16深度学习网络混合模型图像分类方法...[more]

9. 论文题目:面向移动设备的轻量级卷积神经网络研究

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全部作者: 吴铖,李剑
作者单位:北京邮电大学智能科学与技术中心
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:在移动设备环境下,基于传统卷积的深度神经网络存在参数量和计算量大的问题。针对这一问题,提出一种新型的轻量级模块,基于复杂网络特征图存在冗余这一思想,先使用分组卷...[more]

10. 论文题目:基于多特征融合和集成学习的恶意代码检测研究

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全部作者: 贾立鹏,王凤英,姜倩玉
作者单位:山东理工大学计算机科学与技术学院
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:面对网络中日益增长的恶意代码,提出了一种基于多种特征融合和集成学习的恶意代码家族分类方法。收集了80类恶意代码家族的样本,共计31 394个,分别提取了恶意代码样本的灰度纹...[more]
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