投稿须知

一、投稿要求及注意事项1.投稿方式。请登录《计算机与现代化》网站(http://www.c-a-m.org.cn)“作者区”在线投稿,并填写作者或通信联系人姓名、手机号码、工作单位、E-mail、作者简介、通信地址、邮编、论文获基金项目资助情况等。2.文章题目一般在20个字以内(包括中英文数字及符号);中文摘要不少于250字,包括目的、方法、结果、结论等4个要素;文章名、姓名、单位(所在省、市及邮政编码)、摘要、关键词(不少于3个)需要译成英文,且中英文务必严格对应;图、表要求有图号、图名、表号、表名,并且须在文中引用。3.来稿中请注明基金资助情况(基金类别、基金项目名称及编号)、论文获奖情况(重要奖项的论文将优先处理),获专利的文章请注明专利名称及专利号。

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《计算机与现代化》是计算机专业学术期刊。其特点是:时效性强,密切跟踪计算机科技发展动态,以最快的速度精选刊登计算机专业的新理论、新技术及其在各领域应用成果的论文。本刊系中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊,《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊,《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》全文收录期刊,《中国学术文献网络出版总库》收录期刊,“中国知网”优先数字出版期刊,《万方数据--数字化期刊群》收录期刊,《中国核心期刊(遴选)数据库》来源期刊,《中文科技期刊数据库》收录期刊,超星期刊域出版平台全文收录期刊,波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊,美国《乌利希期刊指南》(Ulrich's PD)收录期刊。

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《计算机与现代化》是计算机专业学术期刊。其特点是:时效性强,密切跟踪计算机科技发展动态,以最快的速度精选刊登计算机专业的新理论、新技术及其在各领域应用成果的论文。本刊系中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊,《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊,《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》全文收录期刊,《中国学术文献网络出版总库》收录期刊,“中国知网”优先数字出版期刊,《万方数据——数字化期刊群》收录期刊,《中国核心期刊(遴选)数据库》来源期刊,《中文科技期刊数据库》收录期刊,超星期刊域出版平台全文收录期刊,波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊,美国《乌利希期刊指南》(Ulrich's PD)收录期刊。本刊荣获中国学术期刊《CAJ-CD规范》执行优秀奖、江西省优秀期刊奖以及华东地区优秀期刊奖。

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一、投稿要求及注意事项1.投稿方式。请登录《计算机与现代化》网站(http://www.c-a-m.org.en)“作者区”在线投稿,并填写作者或通信联系人姓名、手机号码、工作单位、E-mail、作者简介、通信地址、邮编、论文获基金项目资助情况等。2.文章题目一般在20个字以内(包括中英文数字及符号);中文摘要不少于250字,包括目的、方法、结果、结论等4个要素;文章名、姓名、单位(所在省、市及邮政编码)、摘要、关键词.(不少于3个)需要译成英文,且中英文务必严格对应;图、表要求有图号、图名、表号、表名,并且须在文中引用。

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《计算机与现代化》是计算机专业学术期刊。其特点是:时效性强,密切跟踪计算机科技发展动态,以最快的速度精选刊登计算机专业的新理论、新技术及其在各领域应用成果的论文。本刊系中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊,《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊,《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》全文收录期刊,《中国学术文献网络出版总库》收录期刊,“中国知网”优先数字出版期刊,《万方数据——数字化期刊群》收录期刊,《中国核心期刊(遴选)数据库》来源期刊,《中文科技期刊数据库》收录期刊,超星期刊域出版平台全文收录期刊,波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊,美国《乌利希期刊指南》(Ulrich's PD)收录期刊。

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基于RSSI参数动态修正的ZigBee室内定位算法

ZigBee室内定位技术近年来发展迅速,但使用固定路径损耗模型的传统算法环境适应能力较差,会引起较大定位误差,影响定位精度。本文提出一种基于ZigBee平台的对数路径损耗模型参数动态修正的室内定位算法。首先经过高斯滤波对所得RSSI值进行筛选优化,然后根据锚节点之间的距离以及RSSI值来动态修正对数路径损耗模型参数,包括路径损耗因子以及距待测节点处的信号强度值,从而得到当下环境中具体的对数路径损耗模型;再利用卡尔曼滤波对现有的定位参数进行二次修正,以更正上述算法中因时刻变动引起的环境变化导致的定位偏差。实验结果表明,该定位算法比基于ZigBee的固定路径损耗模型定位性能提升了46.8%,可以改善因环境变化产生的定位误差问题。

小样本下基于改进度量学习的轨面状态识别

为解决小样本下轨面状态识别过程中存在的关键特征信息提取不充分、区分度信息易丢失的问题,提出一种基于改进度量学习的轨面状态识别方法。该方法在特征提取网络部分引入金字塔拆分注意力机制,实现特征图空间信息多尺度提取、跨维度通道注意力与空间注意力特征交互,以解决轨面状态样本少导致的关键特征信息提取不充分的问题。利用深度局部拼接符对查询集与各类支撑集特征图进行局部特征两两拼接,代替传统度量学习的全局特征拼接,筛选背景等干扰信息,较大程度地保留有显著区分度的特征信息。在自建小样本轨面状态数据集上进行性能验证,并与常规小样本学习方法进行对比实验,实验结果表明,本文方法能够有效识别轨面状态,识别准确率、精度、召回率、F1值分别达到97.96%、98.61%、98.07%、98.34%,相比于性能较好的小样本学习方法 DN4网络,各项指标分别提升了5.75个百分点、5.83个百分点、5.95个百分点、5.89个百分点。

基于多尺度特征与注意力模块的室内场景识别方法

场景识别在视觉信息检索、图像分割、图像/视频理解等任务中有着关键性的作用。随着深度学习理论的发展,尤其是卷积神经网络(CNN)能识别图像中具有辨别性的物体,这大大提高了场景识别的能力。为了实现智能轮椅床等家庭服务机器人的自主场景识别,针对在移动端或嵌入式设备计算资源和内存需求有限的情况下,网络输出辨别性物体单一而造成场景识别率低的问题,提出一种基于多尺度特征提取和注意力模块的室内场景识别方法。该方法基于Mobile-NetV2轻量化网络,从网络中选择不同分支提取不同尺度的特征。为关注场景中更有辨别性的特征,在分支中加入了MRLA-Light注意力模块,仿真结果表明准确率有明显提高,在MIT Indoor 67数据集、Scene 15数据集上的准确率分别为86.3%和94.3%,相比于同类型网络有更高的准确率。