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基于分類距離分數的自適應多模態生物特征融合

計算機研究與發展雜志|張露; 王華彬; 陶亮; 周健 計算智能與信號處理教育部重點實驗室(安徽大學); 合肥230601; 安徽大學媒體計算研究所; 合肥230601
【摘 要】

匹配分數是傳統的融合分數指標,但是其不能很好地區分類內和類間數據,分類置信度雖然可以較好地將類內類間數據分開,但對于匹配分數僅次于分類閾值的數據,其分類效果不是很理想.因此,首先提出了一種基于分類距離分數的融合分數指標,其不僅攜帶一級分類信息,也含有匹配分數與分類閾值之間的距離信息,可增大融合后類內類間分數之間的距離,為融合算法提供了一個具有有效判別信息的特征融合集,提高了融合指標的利用率;進一步,利用信息熵表示信息價值多少的這一特性,定義特征關聯系數和特征權重系數,并將加權融合和傳統SUM規則統一在一個自適應算法框架中,提高了融合識別率.實驗結果驗證了所提出方法的有效性.

計算機研究與發展 文檔目錄

計算機研究與發展雜志綜述

糾刪碼存儲系統單磁盤錯誤重構優化方法綜述

摘要:隨著云存儲的迅猛發展與大數據時代的來臨,越來越多的存儲系統開始采用糾刪碼技術,以保障數據的可靠性.在基于糾刪碼的存儲系統中,一旦有磁盤出錯,系統需根據其他磁盤里存儲的冗余信息,重構所有失效數據.由于當前存儲系統中絕大部分磁盤錯誤都是單磁盤錯誤,因此,如何快速地在單磁盤錯誤的情況下重構失效數據,已成為存儲系統的研究熱點.首先介紹了存儲系統中基于糾刪碼的單磁盤錯誤重構優化方法的研究背景與研究意義,給出了糾刪碼的基本概念與定義,并分析了單磁盤錯誤重構優化的基本原理;接著歸納了現有的一些主流單磁盤錯誤重構方法的構造算法及其優缺點與適用范圍,并分類介紹了一些用于優化單磁盤錯誤重構效率的新型糾刪碼技術;最后指出了存儲系統中基于糾刪碼的磁盤錯誤重構方法的進一步研究方向.
1-13
計算機研究與發展雜志大數據

大數據流式計算框架Storm的任務遷移策略

摘要:Storm作為流式計算模式下最具代表性的平臺之一,其默認輪詢的調度機制未考慮到異構環境下不同工作節點的自身性能和負載差異,以及工作節點之間的網絡傳輸開銷和節點內部的進程與線程通信開銷,無法充分發揮集群的性能.為了在各類資源約束的前提下最小化通信開銷,在建立并論證Storm資源約束模型、最優通信開銷模型和任務遷移模型的基袖上,提出一種異構Storm環境下的任務遷移策略(task migration strategy for heterogeneous Storm cluster,TMSH-Storm),包括源節點選擇算法和任務遷移算法.其中,源節點選擇算法根據集群中各工作節點CPU、內存和網絡帶寬的負載情況以及各類資源的優先級順序,將超出閾值的節點加入源節點集;任務遷移算法綜合遷移開銷、通信開銷、節點資源約束以及節點和任務負載等因素,依次將源節點中的待遷移任務異步遷移至目的節點上.實驗表明:相對于現有研冗而言,TMSH-Storm能有效降低延遲和節點間通信開銷,且執行開銷較小.
71-92
計算機研究與發展雜志人工智能

融合用戶社會地位和矩陣分解的推薦算法

摘要:隨著社交網絡服務的日益流行,社交網絡平臺為推薦算法提供了豐富的額外信息.假設朋友之間共享更多的共同偏好并且用戶往往易于接受來自朋友的推薦,越來越多的推薦系統利用社交網絡中用戶之間的信任關系來改進傳統推薦算法的性能.然而,現有基于社交網絡推薦算法忽略了2個問題:1)在不同的領域中,用戶信任不同的朋友;2)由于用戶在不同的領域內具有不同的社會地位,因此,用戶在不同的領域內受朋友的影響程度是不同的.首先利用整體的社交網絡結構信息和用戶的評分信息推導特定領域社交網絡結構,然后利用PageRank算法計算用戶在特定領域的社會地位,最后提出了一種融合用戶社會地位信息的矩陣分解推薦算法.在真實數據集上的實驗結果表明:融合用戶地位信息的矩陣分解推薦算法的性能優于傳統的基于社交網絡推薦算法.
113-124

基于分類距離分數的自適應多模態生物特征融合

摘要:匹配分數是傳統的融合分數指標,但是其不能很好地區分類內和類間數據,分類置信度雖然可以較好地將類內類間數據分開,但對于匹配分數僅次于分類閾值的數據,其分類效果不是很理想.因此,首先提出了一種基于分類距離分數的融合分數指標,其不僅攜帶一級分類信息,也含有匹配分數與分類閾值之間的距離信息,可增大融合后類內類間分數之間的距離,為融合算法提供了一個具有有效判別信息的特征融合集,提高了融合指標的利用率;進一步,利用信息熵表示信息價值多少的這一特性,定義特征關聯系數和特征權重系數,并將加權融合和傳統SUM規則統一在一個自適應算法框架中,提高了融合識別率.實驗結果驗證了所提出方法的有效性.
151-162

基于生物醫學文獻的化學物質致病關系抽取

摘要:化學物質和疾病之間的副作用關系使得化學物質-疾病關系受到更多關注.介紹一個從生物醫學文獻中抽取化學物質致病關系的系統——CDRExtractor.該系統首先訓練一個句子級別分類器,用于抽取存在于同一個句子中的化學物質致?。╟hemical-induced disease,CID)關系.在句子級別分類器訓練階段,將特征核和圖核特征看作2個獨立的視圖,采用基于半監督的Co-training方法,利用少量人工標注的訓練集和大量未標注語料訓練模型.之后,CDR Extractor利用文檔級別的化學物質與疾病信息特征訓練一個文檔級別的分類器用于實現文檔級別跨句子的CID關系抽取.最后,利用規則將2個分類器的抽取結果進行整合,生成最終的輸出結果?實驗結果表明:CDRExtractor在BioCreativeVCDR評測任務CID子任務提供的測試集上F值達到67.72%.
198-206
計算機研究與發展雜志編者專欄

致謝審稿專家

摘要:尊敬的各位審稿專家!新年伊始,萬象更新,《計算機研究與發展》編委會和編輯部的全體同仁向給予本刊大力支持和幫助的審稿專家們致以最崇高的敬意和最衷心的感謝!在剛剛過去的2017年,本刊各項成績均顯著提升.據中信所統計,本刊影響因子在突破1.0的基礎上持續進步,今年達到1.415,為本刊歷史最好成績;今年本刊繼續獲得“中國精品科技期刊”、“中國國際影響力優秀學術期刊”等榮譽稱號;并有兩篇論文被評為“第二屆中國科協優秀科技論文”.
226-226
計算機研究與發展雜志軟件技術

支持社會協同計算的跨組織工作流任務分派算法

摘要:針對社會協同計算帶來的不可靠性和社會網絡所固有的大規模性問題,提出了支持社會協同計算的跨組織工作流任務分派優化算法.首先,采用了基于工作流任務子網分層的優化模型,將復雜社會網絡圖進行有效地劃分,從而簡化了社會網絡成員的協作關系評估問題;然后,根據劃分后網絡的拓撲特征,設計了一種基于工作流任務子網連接點的快速介數中心性計算方法,以高效地選取跨組織業務項目的領導者;最后,采用基于任務子網劃分的最短路徑近似算法,實現了快速查找跨組織業務過程的協作成員;并且,理論證明了支持社會協同計算的工作流分派算法的可行性.實驗結果表明所提算法大幅降低了社會協同計算的復雜性,保證了較高的準確性,解決了工作流任務成員之間的關系評價和人工團隊組合優化的時效性問題,為社會協同計算的任務分派提供了一種新的思路.
1865-1879

基于對齊的BPMN 2.0模型符合性檢測算法

摘要:符合性檢測方法作為比較和關聯事件日志與流程模型的技術,是三大核心流程挖掘技術之一,可用于量化符合性和診斷偏差.BPMN 2.0模型具有豐富的表達能力,能夠表達多實例、子流程、邊界事件、OR網關等多種復雜模式,但是目前還沒有針對這些復雜模式的BPMN 2.0模型符合性檢測算法.針對該問題,提出了基于對齊的BPMN 2.0模型符合性檢測算法Acorn,該算法支持上述多種復雜模式.在深入分析BPMN 2.0模型中多種復雜模式的具體語義并分析其具體使能情況的基礎上,Acorn算法引入對齊操作,利用A*搜索算法尋找到代價最小的匹配軌跡,同時引入虛擬代價和預估代價來對A*算法進行搜索空間的優化,最后根據最佳匹配軌跡來計算模型與日志的契合度.實驗表明,Acorn算法能夠正確有效地計算帶有復雜模式的BPMN 2.0模型與日志之間的契合度,且虛擬代價和預估代價的引入,大大減少了搜索空間,有效提高了算法的運行速度.
1920-1930
計算機研究與發展雜志數據挖掘

Spark環境下基于頻繁邊的大規模單圖采樣算法

摘要:隨著社交網絡的流行,對其進行頻繁子圖挖掘的需求越來越強烈.大數據時代的到來,社交網絡規模不斷擴大,頻繁子圖挖掘工作變得愈發困難.在實際應用中,往往并不需要精確地挖掘出頻繁子圖,采樣的方法在保證一定準確率的前提下能夠顯著提高頻繁子圖挖掘的效率.現有采樣算法大多是根據節點的度進行采樣,不適用于頻繁子圖挖掘.提出了一種基于頻繁邊的采樣算法DIMSARI(distributed Monte Carlo sampling algorithm based on random jump and graph induction),在蒙特卡羅算法的基礎上增加了根據頻繁邊進行隨機跳的操作,并對其結果進行了圖感應操作,進一步增加了算法的準確性,并在理論上證明了該方法的無偏性.實驗結果顯示:使用DIMSARI算法采樣后進行頻繁子圖挖掘,準確性比現有其他的采樣算法有較大的提高,在不同的采樣率下采樣后的子圖的節點度都保持更小的歸一化均方偏差.
1966-1978
計算機研究與發展雜志傳感器網絡

WSN中基于橢圓曲線的可追蹤匿名認證方案

摘要:在無線傳感器網絡中,傳感器節點布置在相應的應用領域,用于檢測周邊環境并發送檢測值給Sink.消息在轉發的過程中,消息的完整性及消息源的敏感信息應該受到保護.一方面,消息認證是阻止未經授權和損壞的消息轉發的最有效的方法;另一方面,采用匿名通信的方式可以隱藏敏感節點的身份信息,實現節點位置的隱私保護.然而,匿名通信也為攻擊者提供了利用匿名技術進行違法活動的機會.因此,追蹤惡意節點的身份就顯得尤為重要.為了解決無線傳感器網絡絡中的發送節點身份隱私泄露和惡意節點追蹤問題,提出基于橢圓曲線的可追蹤匿名認證方案.方案將橢圓曲線和環簽名相結合,實現節點匿名通信,提供中間節點的認證.仿真實驗結果表明,與現有方法相比,在簽名產生和認證開銷相當的情況下,利用環簽名的可鏈接特性能夠實現對惡意節點的可追蹤性,提高網絡的性能和安全性.
2011-2020
計算機研究與發展雜志圖像視頻處理

屏幕內容編碼方法研究進展

摘要:隨著云計算、虛擬桌面等的普遍推廣,屏幕內容圖像已成為新一代云——移動計算模型——不可或缺的一部分.研究壓縮效率高、實時性好、復雜性適中的屏幕內容編碼方法是目前視頻編碼領域的熱點問題之一.從空間域、頻率域、時間域和顏色空間4方面分析了屏幕內容圖像的數據統計特性,進而重點闡述不連續色調圖像的典型編碼方法,將現有方法分為基于調色板-索引圖的編碼算法、基于模板匹配的編碼算法、基于塊匹配的編碼算法、基于字典的編碼算法、基于形狀表示的編碼算法以及時間域編碼方法、色度編碼方法,并進一步總結基于混合框架的屏幕內容編碼方法,對各類算法的優勢和存在的不足進行比較、分析和討論.在此基礎上,介紹了HEVC-SCC編碼國際標準制定工作的進展,并對屏幕內容編碼的未來發展趨勢進行了展望.
2059-2076
計算機研究與發展雜志編者專欄
2102-2102
計算機研究與發展雜志人工智能前沿進展2017專題

前言

摘要:智能化是信息技術發展的主流趨勢,人工智能技術已廣泛滲透于科學發現、經濟建設、社會生活等各個領域.國務院2016年11月印發的《"十三五"國家戰略性新興產業發展規劃》中將發展人工智能作為推動信息技術產業跨越發展的基礎之一,美國政府同年10月發布的《國家人工智能研究與發展戰略規劃》將人工智能研發提升至國家戰略層面.隨著大數據、云計算、物聯網等信息技術的不斷發展,人工智能研究在理論、方法、應用等多個層面均面臨新的挑戰.為及時反映國內同行在人工智能前沿的最新研究成果,
1629-1630
計算機研究與發展雜志面向特定領域大數據特性的人工智能

D~3MOPSO:一種基于用戶偏好的元搜索排序聚合演化方法

摘要:隨著網絡數據的爆發式增長和用戶需求的多元化發展,現有元搜索排序聚合方法在精度和性能上面臨著巨大挑戰.以滿足用戶的多重需求和個性化偏好為目標,提出了一種新的元搜索排序聚合算法.通過重新定義多目標粒子群優化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)中粒子的屬性,調整速度變化因子,改進種群初始化和演化機制,設計新的存檔與更新策略以及引導微粒選擇策略,提出了一個基于支配分解的離散多目標優化(D~3MOPSO)算法,使其能根據用戶的質量需求偏好在大規模離散解空間中快速準確地找出最優解集.在多個數據集上的實驗結果表明:當數據規模較小時,D~3MOPSO算法的精度和性能接近機器學習排序聚合方法;在大規模數據環境下,其精度和性能優于機器學習方法以及同類多目標優化方法.
1665-1681
計算機研究與發展雜志學術活動

2017年《計算機研究與發展》專題(正刊)征文通知——人工智能2.0新應用

摘要:近年來伴隨著人工智能和數據科學的迅速發展,人工智能與數據分析技術正被廣泛應用于政務、金融、教育、醫療、消費電子、電子商務等行業中,對行業發展、服務升級、用戶體驗提升等都取得了顯著成果,并催生出許多新型應用.同時,由于計算、存儲、網絡技術的快速發展,人工智能的定義、算法技術、應用方式等也不斷快速變化,存在多種解讀;而在人工智能應用方面,學術和工業界都有著共同的認知:人工智能技術只有通過與行業和應用結合以解決具體問題,才能展現其真正價值.
1712-1712
計算機研究與發展雜志基于機器學習的智能數據分析

最優間隔分布脊回歸

摘要:脊回歸(ridge regression,RR)是經典的機器學習算法之一,廣泛應用于人臉識別、基因工程等諸多領域.其具有優化目標凸、存在閉合解、可解釋性強以及易于核化等優點,但是脊回歸的優化目標并沒有考慮樣本之間的結構關系.監督流形正則化學習是最具代表性的、最成功的脊回歸正則化方法之一,其通過最小化每類類內方差來考慮樣本之間的類內結構關系,可是單純地只考慮類內結構仍然不夠全面.以一種全新的視角重新審視最近提出的"最優間隔分布學習"原理,發現了最優間隔分布的目標可以同時優化類內間隔方差和類間間隔方差,從而同時優化了局部的類內結構和全局的類間結構.基于此提出了一種充分考慮數據結構化特征的脊回歸算法——最優間隔分布脊回歸(optimal margin distributionmachine ridge regression,ODMRR)算法,該算法具有RR以及MRRR(manifold regularization ridge regression)的各種優勢.最后通過實驗驗證了該方法具有優越的性能.
1744-1750

結合弱監督信息的凸聚類研究

摘要:基于目標函數的聚類是一類重要的聚類分析技術,其中幾乎所有算法均是經非凸目標的優化建立,因而難以保證全局最優并對初始值敏感.近年提出的凸聚類通過優化凸目標函數克服了上述不足,同時獲得了相對更穩定的解.當現實中存在輔助信息(典型的如必連和/或不連約束)可資利用時,通過將其結合到相應目標所得優化模型已證明能有效提高聚類性能,然而,現有通過在目標函數中添加約束懲罰項的常用結合方式往往會破壞其原有凸目標的凸性.鑒于此,提出了一種新的結合此類弱監督輔助信息的凸聚類算法.其實現關鍵是代替在目標函數中添加約束,而是通過對目標函數中距離度量的改造以保持凸性,由此既保持了原凸聚類的優勢同時有效提高了聚類性能.
1763-1771
計算機研究與發展雜志人工智能應用

基于神經網絡特征的句子級別譯文質量估計

摘要:機器翻譯質量估計是自然語言處理中的一個重要任務,與傳統的機器翻譯自動評價方法不同,譯文質量估計方法評估機器譯文的質量不使用人工參考譯文.針對目前句子級別機器譯文質量估計特征提取嚴重依賴語言學分析導致泛化能力不足,并且制約著后續支持向量回歸算法的性能,提出了利用深度學習中上下文單詞預測模型和矩陣分解模型提取句子向量特征,并將其與遞歸神經網絡語言模型特征相結合來提高譯文質量自動估計與人工評價的相關性.在WMT15和WMT16譯文質量估計子任務數據集上的實驗結果表明:利用上下文單詞預測模型提取句子向量特征的方法性能統計一致地優于傳統的QuEst方法和連續空間語言模型句子向量特征提取方法,這揭示了提出的特征提取方法不僅不需要語言學分析,而且顯著地提高了譯文質量估計的效果.
1804-1812

漢語篇章微觀話題結構建模與語料庫構建

摘要:篇章話題結構分析是自然語言理解的前沿基礎,而大規模高質量的適用于漢語篇章分析的語料資源缺乏,嚴重制約了相關篇章話題計算模型的研究.針對上述問題,首先研究了漢語篇章話題結構的理論表示體系.分析了主述位理論、英語修辭結構理論和賓州篇章樹庫體系的優勢,結合漢語復句句群理論以及漢語自身特點,提出了一種基于主述位理論的漢語篇章微觀話題結構表示方式,并借助微觀話題鏈構建了漢語篇章話題結構表示體系.隨后,在此基礎上,采用自頂向下、后向搜索的標注策略和人機結合的語料庫標注方式,構建了基于篇章微觀話題表示體系的漢語篇章話題結構語料庫(Chinese discourse topic corpus,CDTC).CDTC共包含500個文檔,對其進行了詳細統計分析并展示了語料庫的標注情況.與賓州篇章樹庫體系、廣義話題結構理論的對比表明,所提篇章微觀話題結構表示體系在理論上具有一定的優越性,并且符合漢語特點;一致性檢驗表明CDTC能夠充分體現漢語篇章話題分析問題本身的難度,并能夠為相關研究提供語料資源支持.
1833-1852
計算機研究與發展雜志綜述

SMT求解技術的發展及最新應用研究綜述

摘要:可滿足性模理論(satisfiability modulo theories, SMT)是判定一階邏輯公式在組合背景理論下的可滿足性問題.SMT的背景理論使其能很好地描述實際領域中的各種問題,結合高效的可滿足性判定算法,SMT在測試用例自動生成、程序缺陷檢測、RTL(register transfer level)驗證、程序分析與驗證、線性邏輯約束公式優化問題求解等一些最新研究領域中有著突出的優勢.首先闡述SMT問題的基礎SAT(satisfiability)問題及判定算法;其次對SMT問題、判定算法進行了總結,分析了主流的SMT求解器,包括Z3,Yiees2,CVC4等;然后著重介紹了SMT求解技術在典型領域中的實際應用,對目前的研究熱點進行了闡述;最后對SMT未來的發展前景進行了展望,目的是試圖推動SMT的發展,為此領域的相關人員提供有益的參考.
1405-1425
計算機研究與發展雜志人工智能

基于鄰居選取策略的人群定向算法

摘要:人群定向是廣告推薦系統中的一種重要技術,它是通過分析種子人群的行為數據,找出潛在的目標人群,而現有人群定向算法大多依賴于傳統的協同過濾推薦算法.由于傳統的協同過濾算法具有推薦精度低和抗攻擊能力較弱的問題,為了解決這些問題,提出了一種基于鄰居選取策略的人群定向算法.1)通過用戶行為相似,動態選擇出與種子人群具有相似行為的用戶;2)以用戶特征和用戶行為作為鄰居選取的依據,通過用戶相似度從行為相似人群中選擇出每個種子用戶的鄰居,并將所有的相似鄰居作為候選人群;3)通過基于鄰居選取策略的人群定向算法,從候選人群中擇出潛在的目標用戶,以完成人群定向.實驗結果表明:與現有方法相比,該方法不僅提高了人群定向的精度,而且也增強了系統的抗攻擊能力.
1465-1476

不完備多粒度決策系統的局部最優粒度選擇

摘要:粒計算是知識表示和數據挖掘的一個重要方法.從粒計算來看,一個粒是由多個比較小的顆粒組成的更大的一個單元.在許多實際應用中,由于不同標記尺度對數據集進行分割會得到不同層次的粒度,許多人在用粒計算解決問題時自然而然地考慮不同層次的粒度問題.這就促使思考如何選擇一個合適的粒度層次來解決問題.圍繞不完備多粒度決策系統,研究了基于局部最優粒度的規則提取方法.1)介紹了不完備多粒度決策系統的概念;2)在協調的不完備多粒度決策系統中定義了最優粒度和局部最優粒度、介紹了基于局部最優粒度的屬性約簡和規則提取方法,在不協調的不完備多粒度決策系統中引入了廣義決策、定義了廣義最優粒度和廣義局部最優粒度,并給出了基于廣義局部最優粒度的屬性約簡和規則提取方法;3)給出了在公開的數據集上的實驗結果.
1500-1509
計算機研究與發展雜志計算機網絡與信息安全

針對數據泄漏行為的惡意軟件檢測

摘要:高級可持續威脅(advanced persistent threat, APT)級網絡攻擊對企業和政府的數據保護帶來了極大的挑戰.用Oday漏洞制作惡意軟件來進行攻擊是APT級網絡攻擊的常用途徑,傳統基于特征的安全系統很難檢測這類攻擊.為了檢測泄漏敏感信息的惡意軟件,首先分析已出現的APT惡意軟件,描繪出竊取信息的攻擊步驟,以此為基礎提出1個針對數據泄漏行為的惡意軟件檢測方案用于檢測同種攻擊類型的惡意軟件.該方案結合異常檢測和誤用檢測,對被保護的主機和網絡進行低開銷的持續監控,同時提出一系列推斷規則來描述攻擊步驟中可以觀察到的高級惡意事件.一旦監控到可疑事件,進一步收集主機和網絡的低級行為,根據推斷規則關聯低級行為和高級惡意事件,據此重構竊取信息的攻擊步驟,從而檢測出攻擊的存在.通過仿真實驗驗證了該方案的有效性.
1537-1548
計算機研究與發展雜志軟件技術

Web數據庫top-k多樣性關鍵字查詢推薦方法

摘要:Web數據庫用戶通常使用他們熟知的關鍵字表達查詢意圖,這可能導致獲取的結果不能很好滿足其查詢需求,因此為他們提供top—k個與初始查詢語義相關且多樣化的候選查詢有助于用戶擴展知識范圍,從而更準確完善地表達其查詢意圖.提出一種top—k多樣性關鍵字查詢推薦方法.1)利用不同關鍵字在查詢歷史中的同現頻率和關聯關系評估關鍵字之間的內耦合和間耦合關系;2)根據關鍵字之間的耦合關系構建語義矩陣,進而利用語義矩陣和核函數方法評估不同關鍵字查詢之間的語義相關度.為了快速返回top—k個與初始查詢相關且多樣性的候選查詢,根據查詢之間的語義相關度,利用概率密度函數分析查詢的典型程度,并利用近似算法從查詢歷史中找出典型查詢.對于所有的典型查詢,從中選出少數代表性查詢,根據其他典型查詢與代表性查詢之間的語義相關度,為每個代表性查詢構建相應的查詢序列;當一個新的查詢到來時,評估其與代表性查詢之間的語義相關度,然后利用閾值算法(threshold algorithm,TA)在預先創建的查詢序列上快速選出top—k個與給定查詢語義相關的多樣性候選查詢.實驗結果和分析表明:提出的關鍵字之間耦合關系計算和查詢之間的語義相關度評估方法具有較高準確性,top—k多樣性選取方法具有較好效果和較高執行效率.
1577-1591
計算機研究與發展雜志分布式系統

《信息安全研究》期刊簡介

摘要:習近平總書記指出“沒有網絡安全就沒有國家安全,沒有信息化就沒有現代化”.數字時代信息安全工具的大眾化是不可阻擋的歷史潮流.大眾化的信息安全已經直接影響到我們每個人的利益,
1628-1628

期刊名稱:計算機研究與發展

期刊級別:CSCD核心期刊

期刊人氣:632

雜志介紹:
主管單位:中科院出版委員會
主辦單位:中國科學院計算技術研究所
出版地方:北京
快捷分類:計算機
國際刊號:1000-1239
國內刊號:11-1777/TP
郵發代號:2-654
創刊時間:1958
發行周期:月刊
期刊開本:A4
下單時間:1-3個月
復合影響因子:2.649
綜合影響因子:1.865
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