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計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用(2026年01期)
Computer Engineering and Applications

  • 基本信息
  • 華北計(jì)算技術(shù)研究所

    半月

    1002-8331

  • 11-2127/TP

    北京市

    中文;

    大16開

    82-605

    1964

  • 出版信息
  • 信息科技

    電子信息科學(xué)綜合

    46153篇

  • 評價(jià)信息
  • 4.093

    2.151

  • INSPEC 科學(xué)文摘(英)(2024)

    JST 日本科學(xué)技術(shù)振興機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(日)(2024)

    Pж(AJ) 文摘雜志(俄)(2020)

    EI 工程索引(美)(2024)

    CSCD 中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫來源期刊(2023-2024年度)(擴(kuò)展版)

    WJCI 科技期刊世界影響力指數(shù)報(bào)告(2023)來源期刊

    1992年(第一版),1996年(第二版),2000年版,2004年版,2008年版,2014年版,2017年版,2020年版,2023年版

    中科雙效期刊;中國國際影響力優(yōu)秀學(xué)術(shù)期刊;

目 錄

  • 基于深度學(xué)習(xí)的單目視覺目標(biāo)檢測綜述
  • 基于深度學(xué)習(xí)的二分圖像分割綜述
  • 深度學(xué)習(xí)在舌象分割中的應(yīng)用綜述
  • 知識(shí)圖譜實(shí)體對齊研究綜述:從傳統(tǒng)方法到前沿技術(shù)
  • 基于深度學(xué)習(xí)的法律判決預(yù)測研究綜述
  • HM-YOLO:融合多尺度特征的輕量化航拍圖像檢測算法
  • 改進(jìn)YOLOv12的水面垃圾檢測方法
  • 基于改進(jìn)RT-DETR的鍛件表面缺陷檢測算法
  • MFE-YOLO:復(fù)雜場景下多尺度特征增強(qiáng)行人檢測算法
  • ADE-YOLO:基于改進(jìn)YOLO11的退化環(huán)境下小目標(biāo)檢測算法
  • 改進(jìn)YOLOv11的無人機(jī)海上小目標(biāo)檢測算法
  • 基于改進(jìn)YOLOv11的SAR圖像小目標(biāo)船舶檢測
  • 部分強(qiáng)化效應(yīng)驅(qū)動(dòng)的大規(guī)模多目標(biāo)優(yōu)化問題求解算法
  • 融合雙重注意力與圖增強(qiáng)的知識(shí)圖譜推理
  • 融合十字交叉注意力的自監(jiān)督單目深度估計(jì)
  • 基于提示調(diào)優(yōu)與對比學(xué)習(xí)的中文醫(yī)療命名實(shí)體識(shí)別方法
  • 基于時(shí)空注意力分部圖卷積網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)情緒識(shí)別
  • 特征偏置與注意力聚合的自監(jiān)督單目深度估計(jì)網(wǎng)絡(luò)
  • 融合領(lǐng)域詞匯擴(kuò)充的低資源法律文書命名實(shí)體識(shí)別
  • 融合輕量化和注意力機(jī)制的口罩人臉檢測算法
  • 面向遙感圖像超分辨率重建的跨尺度余弦注意力網(wǎng)絡(luò)
  • 關(guān)鍵特征感知并行細(xì)粒度特征提取的密集行人檢測
  • 無人機(jī)目標(biāo)跟蹤的形變感知與特征融合研究
  • 基于顯著性引導(dǎo)和邊界細(xì)化的眼底血管圖像分割
  • 融合DepGraph偏移正則化的絕緣子多缺陷檢測輕量化算法
  • 水陸兩棲無人車跨域三維路徑規(guī)劃方法研究
  • 基于局部消失點(diǎn)的車道線檢測方法研究
  • 基于同群效應(yīng)的企業(yè)集群式創(chuàng)新博弈演化多主體仿真研究
  • LGDLight:線圖注意力驅(qū)動(dòng)的區(qū)域交通信號(hào)控制
  • 跟隨自動(dòng)駕駛汽車行駛場景下的駕駛?cè)诵袨榉治雠c建模
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