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计算机与数字工程2020年第2期出版文献
出版文献量（篇）
9945
总下载数（次）
28
总被引数（次）
47579
计算机与数字工程
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主办单位：
中国船舶重工集团公司第七0九研究所
ISSN：
1672-9722
CN：
42-1372/TP
出版周期：
月刊
邮编：
430205
地址：
出版文献量（篇）
9945
总下载数（次）
28
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31. 征稿启事刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要：
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32. 基于改进的小波相关性信号降噪算法刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要： 传统的小波域信号降噪算法往往仅对平稳噪声有效,降噪效果有待进一步提高.论文在相关降噪算法的基础上,提出了一种改进的区域相关降噪算法.该方法对一个区域内的小波系数进行相关性度量,克服了传统方法...
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刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要： 在大规模多输入多输出(Massive MIMO)系统中,针对正则化迫零(RZF)预编码算法矩阵求逆复杂度较高的问题,现有的牛顿(Newton)迭代法可有效减小复杂度.但Newton迭代法收敛...
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刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要： 目前对于股票数据预测相对比较成熟的模型有时间序列模型和神经网络模型等.不同的模型对于股票的预测都有一定的现实意义,但是股票这种时间序列数据相对比较复杂,仅使用一种模型来预测具有一定的局限性,...
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36. 一种基于物联网的园区智慧路灯系统刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要： 针对目前园区路灯维修不及时与能耗问题,设计了一种基于物联网的园区智慧路灯系统.基于stc15w408as处理器设计传感器子节点,实现路灯光照度和环境光照度的数据采集,并利用人体红外传感器实时...
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37. 基于匹配链的视频行人目标检测刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要： 在视频行人目标检测中,利用视频中前后帧检测结果之间的相似性,建立前后帧检测结果之间的匹配链,依靠同一条匹配链中所有的检测结果,优化当前帧检测的结果,提高检测精度.实验结果显示,相比于其他所测...
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38. 基于卷积神经网络的目标检测与识别刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要： 针对计算机对图像或者视频中目标的识别和检测,提出了基于区域建议网络和卷积神经网络的目标检测识别算法.这种算法由生成建议框的卷积神经网络、用于目标检测的Fast R-CNN网络和使边界框回归更...
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39. 结合注意力机制的新闻文本分类研究刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要： 一篇新闻文本中通常包含数十至数百个词语,其中有许多与分类无关的词语,它们会对分类性能产生影响.为此,论文提出了一种结合注意力机制的文本分类方法.在经典的卷积神经网络(CNN)文本分类模型的基...
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刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要： 为了提高低功耗无线网络体系动态负载均衡调度能力,降低网络的能量开销,提高网络的吞吐性能,提出一种基于最短路由节点部署的低功耗无线网络体系动态负载均衡调度算法.构建低功耗无线网络的节点部署的信...
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刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要： 针对无人机遥感影像拼接中因图像噪声大、光照差异大、视野中景物存在畸变、图像不清晰等问题的影响,使得图像特征不明显、特征点提取数量少、特征点误匹配率高、拼接效果不理想甚至拼接错误等问题出现,论...
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42. 基于深度学习的人脸识别方法刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要： 传统人脸识别技术通常在待识别人数不多时的准确率要比待识别人数多时的准确率高[1].为了增加识别的准确性,论文提出了一种基于深度神经网络(DNN)的人脸识别方法.该方法主要涉及两方面,一是使用...
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刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要： 随着工业化与信息化进程的不断交叉融合,越来越多的信息技术被应用到了工业领域,变电站控制系统面临传统的网络安全威胁.然而,变电站控制系统对业务的连续性、高实时性等特殊要求,使得传统的网络安全技...
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刊名： 计算机与数字工程发表期刊： 2020年2期页码:摘要： 以变壁厚薄壁深孔件的挤压加工为研究对象,运用DEFORM-2D有限元仿真软件对7050铝合金反挤压的挤压力进行模拟计算,得到几组样品壁厚和挤压力大小的数据.并将样品壁厚作为BP神经网络的输入...
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计算机与数字工程基本信息
| 刊名 | 计算机与数字工程 | 主编 | 马中 |
| 曾用名 | 计算机杂志 | ||
| 主办单位 | 中国船舶重工集团公司第七0九研究所 | 主管单位 | 中国船舶重工集团公司 |
| 出版周期 | 月刊 | 语种 |
chi
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| ISSN | 1672-9722 | CN | 42-1372/TP |
| 邮编 | 430205 | 电子邮箱 | jsjyszgc@periodicals.net.cn |
| 电话 | 027-87534308;87534205 | 网址 | |
| 地址 | 武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号 |
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