計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)(2025年05期)
Computer Engineering and Design

目 錄

• 基于IPOA-LSTM輔助的組合導(dǎo)航算法
• 緩存輔助的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載與資源分配
• 基于雙分支殘差交叉注意力的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)
• 改進(jìn)鄰域粗糙集模型的快速屬性約簡(jiǎn)算法
• 基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)個(gè)體識(shí)別算法
• 基于GRU-MFRFNN的工業(yè)污染物預(yù)測(cè)模型
• 基于知識(shí)圖譜與全局上下文注意的圖像描述生成模型
• 基于三重生成對(duì)抗的多維時(shí)間序列異常檢測(cè)
• 區(qū)塊鏈賦能的可信霧計(jì)算資源分配方法
• 基于默克爾樹結(jié)構(gòu)的多鏈溯源技術(shù)
• 基于PUF和切比雪夫映射的認(rèn)證與密鑰協(xié)商方案
• 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)認(rèn)知不確定性的擾動(dòng)生成方法
• 基于模糊提取器的無人機(jī)輕量級(jí)安全認(rèn)證方法
• 基于軟件無線電的硬件木馬檢測(cè)方法
• 融合GAT網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)標(biāo)注實(shí)體關(guān)系聯(lián)合抽取方法
• 基于TB-IDACNN的新聞推薦模型
• 基于多視圖對(duì)比學(xué)習(xí)的屬性網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)
• 基于BO-LSTM云資源消耗量預(yù)測(cè)模型
• 基于視覺任務(wù)引導(dǎo)的無人機(jī)航線規(guī)劃方法
• 多尺度金字塔注意力的葡萄果梗分割模型
• 基于改進(jìn)YOLOv7的PCB表面缺陷檢測(cè)
• 基于改進(jìn)YOLOv8s的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)
• 基于多頭自注意力融合的4D雷達(dá)三維目標(biāo)檢測(cè)
• 基于Q學(xué)習(xí)的Spark自動(dòng)調(diào)節(jié)內(nèi)存管理器
• 基于注意力機(jī)制的傳感器標(biāo)定算法
• 基于YOLO-Z的果實(shí)識(shí)別檢測(cè)算法
• 基于增強(qiáng)蟻群算法的分類垃圾收運(yùn)路徑優(yōu)化
• 多模態(tài)知識(shí)圖譜的人才智能評(píng)價(jià)
• 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的中央空調(diào)冷水機(jī)組無模型控制
• 改進(jìn)YOLOv8的輕量級(jí)水下生物目標(biāo)檢測(cè)算法