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计算机科学杂志
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《计算机科学》杂志创办于1974,是国家科学技术部主管的国家重点学术期刊,CSCD核心期刊,影响因子0.94,现被CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)等机构收录,主要征稿方向:网络与通信、信息安全、软件与数据库技术、人工智能、图形图像与...
  • 主管单位:国家科学技术部
  • 主办单位:国家科技部西南信息中心
  • 国际刊号:1002-137X
  • 国内刊号:50-1075/TP
  • 出版地方:重庆
  • 邮发代号:78-68
  • 创刊时间:1974
  • 发行周期:月刊
  • 业务类型:期刊征订
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主管单位:国家科学技术部
主办单位:国家科技部西南信息中心
出版地方:重庆
快捷分类:计算机
国际刊号:1002-137X
国内刊号:50-1075/TP
邮发代号:78-68
创刊时间:1974
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月

计算机科学杂志简介

《计算机科学》(月刊)创刊于1975年,由国家科技部西南信息中心主办。报导国内外计算机科学与技术的发展动态,以其新颖、准确、及时为特色,突出动态性、综述性、学术性,“前沿学科”与“基础研究”相结合;“核心技术”与“支撑技术”相结合;“倡导”与“争鸣”相结合。荣获重庆市优秀期刊;2010年第六届重庆市十佳科技期刊;2012年重庆市重点学术期刊建设工程政府资助项目;2013年重庆市重点学术期刊建设工程政府资助项目。2001年重庆市优秀期刊、2004年第三届重庆市优秀科技期刊、2005年重庆市优秀期刊编辑部。

《计算机科学》主要栏目有:计算机网络与信息安全、软件工程与数据库技术、人工智能、计算机体系结构和图形图像处理等。读者对象为大专院校师生,从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。我们坚持“双百”方针,活跃计算机科学与技术领域的学术气氛,重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态,为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平而奋斗矢志不渝。

计算机科学栏目设置

网络与通信、信息安全、软件与数据库技术、人工智能、图形图像与模式识别

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2019-03-21 10:42:25 1310825** ¥ 813.60 1 计算机科学

计算机科学杂志社 文档目录

计算机科学杂志综述

数据质量的历史沿革和发展趋势

摘要:在互联网时代,数据成为了新的生产要素,也成为了基础性资源和战略性资源,同时还是重要的生产力.大数据服务业在全国广泛开展,数据交易所纷纷成立.这时,数据质量就逐渐变成制约数据产业发展的关键问题.首先,按照时间顺序将数据质量的研究内容划分为3个阶段,全面梳理和总结每个阶段的代表性成果,包括理论、方法、技术、工具和框架;然后,分析了在物联网、云计算和大数据环境下,数据质量研究所面临的各种挑战和机遇;最后,从数据质量模型、大数据质量管理、大数据质量相关技术、众包、物联网以及数据开放6个方面对数据质量的研究热点和发展方向进行了展望.
1-10

基于四叉树分割的地形LOD技术综述

摘要:层次细节(Levels of Detail,LOD)技术是在大规模地形模型简化方面使用得最多的技术,它极大地提高了地形场景的漫游速度。在众多LOD模型中,应用最为广泛的是基于四叉树(Quadtree)分割的LOD算法。国内外学者对LOD模型做了大量的研究工作,文中对基于四叉树分割的LOD算法进行了系统的梳理与总结,对涉及到的核心算法进行了归类并详细分析了各自的优缺点,深入且全面地介绍了其研究现状。
34-45
计算机科学杂志2017年全国理论计算机科学学术年会

基于注意力长短时记忆网络的中文词性标注模型

摘要:针对传统的基于统计模型的词性标注存在人工特征依赖的问题,提出一种有效的基于注意力长短时记忆网络的中文词性标注模型。该模型以基本的分布式词向量作为单元输入,利用双向长短时记忆网络提取丰富的词语上下文特征表示。同时在网络中加入注意力隐层,利用注意力机制为不同时刻的隐状态分配概率权重,使隐层更加关注重要特征,从而优化和提升隐层向量的质量。在解码过程中引入状态转移概率矩阵,以进一步提升标注准确率。在《人民日报》和中文宾州树库CTB5语料上的实验结果表明,该模型能够有效地进行中文词性标注,其准确率高于条件随机场等传统词性标注方法,与当前较好的词性标注模型也十分接近。
66-70

城市道路建设时序决策的鲁棒优化

摘要:为提高城市道路建设时序决策的鲁棒性,提出了城市道路建设时序决策优化的双层规划模型。模型假定出行需求在一定范围内扰动,上层规划是在有限资金的约束下寻求各建设阶段的系统总出行时间与系统总出行时间对出行需求的灵敏度之间的综合最小值,下层规划为各建设阶段的随机用户均衡配流。文中推导出了系统总出行时间对出行需求灵敏度的计算式,并给出了模型的求解算法。最后以一个测试路网为例,对基于系统总出行时间、基于灵敏度、基于系统总出行时间与灵敏度综合出行时间的决策优化模型进行了计算分析,结果显示3种决策优化模型均可寻求到各自目标最优的城市道路建设时序,但在需求不确定的情景下基于灵敏度、基于系统总出行时间与灵敏度综合出行时间的决策优化结果更具鲁棒性。
89-93
计算机科学杂志网络与通信

基于有向无环图的互联网域内节能路由算法

摘要:互联网在快速发展的过程中面临新的挑战,其中网络能耗问题尤为突出。学术界提出了大量用于解决网络能耗问题的方案,然而这些方案都考虑了网络中的实时流量数据,计算复杂度较高,不利于实际部署。对此,提出一种基于有向无环图的互联网域内节能路由算法(Energy-efficient Intra-domain Routing Algorithm Based on Directed Acyclic Graph,EEBDAG),该方法利用有向无环图来解决因链路关闭造成的路由环路和网络性能下降等问题,仅须考虑网络拓扑结构,不需要考虑网络中的实时流量数据。实验结果表明,EEBDAG不仅具有较低的节能比率,而且具有较低的链路利用率,为ISP解决互联网节能问题提供了一种全新的方案。
112-116

基于稳定匹配的容器部署策略的优化

摘要:Docker的发展使得操作系统级虚拟化的容器渐渐兴起,容器即服务(CaaS)也越来越普及。随着容器技术的发展,容器将成为云环境中的主要部署模型,但针对容器的整合部署技术还未得到广泛的研究。容器化云环境中的容器数量众多,如何将众多的容器部署到合适的虚拟机以降低数据中心能耗,成为了一个亟待解决的问题。因此,文中创新性地将机器学习中的几种相似度计算方法作为稳定匹配算法的偏好规则,同时将已经拟分配过容器的虚拟机继续加入偏好列表,从而将一对一的稳定婚姻匹配算法改进为多对一的稳定匹配,解决了将容器整合到虚拟机上的初始化部署问题。仿真实验结果表明,采用优化的稳定匹配算法来初始化将部署容器时,不仅SLA违规较低,而且比FirstFit,MostFull以及Random算法分别约节能12.8%,34.6%和30.87%,其中使用欧氏距离作为稳定匹配算法偏好规则的节能效果最好。
131-136
计算机科学杂志信息安全

MORUS-1280-128算法的区分分析

摘要:MORUS算法是被提交到CAESAR竞赛中的一种认证加密算法,已经进入第三轮安全评估。对算法进行区分分析对于其安全性评估具有很重要的意义。以MORUS-1280-128为例,在nonce重用的情况下,对算法进行区分分析能够区分出密文的绝大部分比特,并通过寻找内部状态碰撞对算法进行标签伪造攻击。该研究结果对MORUS算法的安全性分析有很重要的意义。
152-156

基于多残差马尔科夫模型的图像拼接检测

摘要:针对传统马尔科夫特征计算差值矩阵的方式单一、拼接检测鲁棒性不强的问题,提出彩色多残差马尔科夫特征拼接检测模型。该模型引入隐写检测模型(Rich Models for Steganalysis,SRM)中的多种残差类型来改进传统马尔科夫特征,从R,G,B3个通道分别提取10种不同类型的马尔科夫特征,训练30个独立的SVM分类器,最后通过决策判断进行分类预测。该方法在哥伦比亚大学彩色拼接检测库上达到了95.40%的准确率。
173-177
计算机科学杂志软件与数据库技术

面向DO-178C的襟缝翼控制系统需求的形式化描述

摘要:DO-178C是对机载软件适航认证标准DO-178B的改进和补充,用于对民用飞机机载系统和设备软件质量控制提供指导。SCR(Software Cost Reduction)方法作为一种形式化方法,基于四变量模型,可以对复杂和大型的嵌入式系统进行需求描述。文中基于DO-178C,使用SCR方法对原飞机系统中的襟缝翼控制系统的需求文档进行形式化的需求描述,针对襟缝翼控制系统中的襟翼电机转速控制模块进行详细的案例分析,判断其是否满足DO-178C的相关验证指标。通过分析和验证,提出了SCR方法中的一些应用技巧。该工作可为SCR方法在机载软件系统中的应用提供依据。
196-202
计算机科学杂志人工智能

基于改进粒子群优化的移动界面模式聚类算法

摘要:聚类是一种非常有效的信息分析方法。针对现有基于粒子群优化的模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法的聚类效果不佳的问题,提出一种基于改进粒子群优化的模糊C均值聚类算法,并将该聚类算法应用到移动界面模式的聚类中。首先,利用直觉模糊熵的几何解释和约束构造合理的直觉模糊熵;然后,在粒子群优化中使用直觉模糊熵判断种群的多样性程度,并引入混沌反向学习策略来提高全局搜索能力;最后,为了增强聚类算法的非线性处理能力,在聚类算法中加入高斯核函数,并将该聚类算法应用到移动界面模式的聚类中。移动界面模式聚类的实验表明,与现有聚类算法相比,文中所提聚类算法具有更好的聚类效果。
220-226

基于标签聚类与项目主题的协同过滤推荐算法

摘要:传统基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时仅依靠评分数据,未考虑项目的自身特征。社会化标注的出现使得标签能在一定程度上反映项目特征,但标签具有语义模糊的特点,因此直接将标签纳入协同过滤算法存在一定问题。为解决上述问题,提出一种改进的基于项目的协同过滤推荐算法。该算法对标签进行聚类并生成主题标签簇,根据项目标注情况计算项目与主题间的相关度并生成项目-主题相关度矩阵,同时将其与项目-评分矩阵相结合来计算项目间的相似度,采用协同过滤完成对目标项目的评分预测,以实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,该算法能够解决标签的语义模糊问题并提升推荐质量。
247-251

基于双层规划的网络化防空作战编队结构优化

摘要:科学、合理的网络化防空作战编队结构是确保编队自身安全,提高作战任务可靠性和有效性的重要保证。针对网络化防空作战编队结构优化问题,首先,定义了编队防空结构的相关概念,分析了编队防空作战的一般过程;其次,基于双层规划理论,分别以掩护节点与核心节点距离最大、编队抗饱和攻击能力最强为上下层目标,综合考虑探测角度覆盖、火力拦截时间、导弹二次捕捉等因素,建立了作战编队防空结构双层优化模型;然后,引入层次粒子群算法,对模型进行求解,并给出了具体运算步骤;最后,以水面舰艇编队防空结构优化为例,求解最佳编队防空结构,计算最大抗饱和攻击能力。通过与典型的纵队、弧形编队的对比,验证了模型与方法的合理性与可行性。
266-272
计算机科学杂志图形图像与模式识别

基于视频的矿井中人体运动区域检测

摘要:将人体运动区域检测技术应用到矿井视频中可以检测矿井下矿工的运动情况,进一步可以智能检测矿工的异常行为,根据反馈的检测结果实现实时报警和联动控制,减少矿井事故的发生。针对矿井场景下的人体运动区域检测,提出了一种实现人体运动区域提取的融合方法TD-HF(Time Difference and Haar Feature),该方法融合了时间差分法和基于Haar特征的人体检测算法。实验表明,所提方法在检测率和误识率方面均比单纯的基于AdaBoost算法的分类器更胜一筹,并且在检测时间上满足实时性要求,适用于矿井视频这种特殊场景下的人体运动区域检测。
291-295

基于组稀疏表示的在线单帧图像超分辨率算法

摘要:基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法以近似随机抽取的方式选取字典中的原子来拟合图像片,而实际中的字典原子的选择体现出了很强的结构稀疏性,从而导致算法计算复杂且引入了大量的误差,影响重建图像的质量。针对该问题,提出了一种基于组稀疏表示的在线图像超分辨率重建算法。该方法引入组稀疏理论,仅利用输入的低分辨率图像作为样本来构建组稀疏字典,通过结合组稀疏性和几何对偶性来构建超分辨率图像算法的成本函数,并使用提出的一种迭代的方法进行求解。实验表明,该算法在视觉观察和参数比较上都优于当前主流的超分辨率算法。
312-318
计算机科学杂志综述

数据科学与大数据技术专业特色课程研究

摘要:目前,我国数据科学与大数据技术专业的建设已成为新的热点话题。在系统调研世界一流大学数据科学专业建设现状的基础上,从特色课程的视角重点分析加州大学伯克利分校、约翰·霍普金斯大学、华盛顿大学、纽约大学、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学、伦敦城市大学共8所大学的数据科学专业,提出了数据科学与大数据技术这一新专业应重视的10门特色课程,并分析了现阶段我国数据科学教育中普遍存在的8种曲解现象及对策建议。
1-8
计算机科学杂志第十届全国几何设计与计算学术会议

基于区间梯度的联合双边滤波图像纹理去除方法

摘要:图像纹理去除是指保留图像的语义结构并去除图像中的纹理和噪声部分,从而将纹理区域与结构特征划分开,是计算成像和图像分析的基础研究问题。近年来,在该领域中出现了许多优秀的算法,但它们在结构纹理的区分效果、纹理滤除的干净程度和算法运行的效率等方面仍存在一些问题和矛盾。鉴于此,提出一种基于区间梯度的滤波方法来去除图像纹理。首先,为简化先验模型的复杂度,将区间梯度的概念应用到结构提取模型中,实现了纹理与结构的二元化标记,为下一步单独对纹理区域进行滤波处理做准备。其次,针对复杂多变的纹理部分,将最值替换机制融入到联合双边滤波算法中,即在目标像素的邻域中选取颜色差异最大的像素作为颜色权重分布的中心点,使其在滤波过程中起主导作用。实验证明,所提方法能应用于多种纹理图像,可有效缓解强纹理去除与运算效率之间的矛盾,同时,因在达到相近纹理去除效果时所需迭代次数更少,其在同类滤波方法中取得了更好的边缘保持效果。
29-34

基于色度一致性的室外场景光照参数估计

摘要:针对不同天气情况下在同一太阳方位拍摄的室外场景图像,提出了一种基于色度一致性的光照参数估计算法。该算法基于太阳光与天空光基图像分解理论,利用色度一致性这一约束条件求解太阳光和天空光的光照系数;并利用光照色度校正模型对基图像进行光照色度校正,从而得到更准确的光照参数。实验结果表明,所提算法是有效且正确的,根据基图像和光照系数可以准确重构原图像,从而实现虚拟物体与真实场景的无缝融合。
58-62

二次三角Hermite插值样条控制点的选取

摘要:文中对C^1连续的二次三角Hermite插值样条曲线的自由控制点进行了进一步研究。首先讨论了给定中点条件时自由控制点的选取问题。为了获得光顺及弧长最短的二次三角Hermite插值样条曲线,基于能量优化法建立了一个求解最优自由控制点取值的优化模型,求解得到的最优控制点使得曲线的能量值达到最小;然后建立了一个优化模型来求解出最优控制点,使得插值曲线的近似弧长最短。数值实例表明,通过优化模型求出的控制点能使得二次三角Hermite插值样条曲线具有较好的光顺性及近似最短弧长。
76-82
计算机科学杂志网络与通信

基于多核的共生虚拟机通信加速机制XenVMC的优化

摘要:在当前的虚拟化平台中,采用共享内存加速位于同一台物理机上的共生虚拟机间的通信是一种被普遍采用的通信加速思路。XenVMC是这些优化方案中的一种,具有效率高、多层透明、支持在线迁移的特点。多核技术的发展为XenVMC提供了进一步的改进空间。基于XenVMC特殊的通信场景,设计了一种多核优化方法,通过设计多核场景下XenVMC的环形共享内存缓冲区,并调度接收方的多个CPU运行,使接收方可以多核并发地接收数据。实验结果表明,使用多核优化后,XenVMC显著地提高了通信事务的吞吐率,并在一定条件下提高了数据的吞吐率。
102-107
计算机科学杂志信息安全

基于0-1编码的参与式感知隐私保护的数据价值匹配方案

摘要:在参与式感知中,满足数据请求者对数据类型和数据价值匹配的要求,同时保护请求者和提供者的个人隐私,是普及参与式感知需要解决的问题。鉴于此,提出了一种基于0-1编码的隐私保护的数据价值匹配方案,它将用户数据价值转换成0-1编码,然后使用时空高效的布隆过滤器执行价值匹配,在保护了用户数据价值隐私的同时,完成了数据价值的高效匹配。理论分析和仿真实验论证了所提方案的正确性、安全性和高效性。
131-137

基于ORC元数据的Hive Join查询Reducer负载均衡方法

摘要:负载不均衡问题位列影响大规模MapReduce集群性能因素的首位,而Hive join查询非常容易触发该问题。通用解决方案是基于中间键值对的key频率分布设计能够实现负载均衡的key划分算法。现有工作估算key频率分布时依赖于对map的输出进行监控采样,使得通信开销较大并显著延后了shuffle的启动。针对Hive join查询,提出了基于ORC元数据的key频率分布估计方法和相应的负载均衡key划分方法。该方法具有计算量小、通信开销小、不影响现有shuffle机制的优点。通过基准测试证明了该方法在key频率分布估算效率上的巨大提升及相应的key划分方法对Hive join查询性能的提升。
158-164

基于相似性匹配和聚类的K线模式可盈利性研究

摘要:K线模式是股票短期投资中最常用的技术分析工具,但学术界却对K线模式的可盈利性存在争议。为了客观评价K线模式的可盈利性,提出从数据挖掘的角度出发,采用模式识别、模式聚类和模式知识挖掘的方法来对K线模式的盈利能力进行研究。为此,首先定义了K线序列的相似性匹配模型来解决K线模式的相似性匹配问题;然后,定义了K线序列的最近邻聚类算法来解决K线模式的聚类问题;最后,定义了K线模式盈利能力度量模型来对K线模式不同形态的利能力进行分析。实验采用近11年上证180指数成份股的数据作为测试数据集,对白三兵和黑三鸦这两个模式的盈利能力进行分析。实验结果表明:同一个K线模式的不同形态的盈利能力差别很大,有时甚至完全相反,这是K线模式可盈利性产生争议的一个主要原因。为了解决这一争议并提高基于K线模式的股票投资效果,亟需根据形态特征对现有的每一个K线模式做进一步分类,并提供更加严谨的模式定义。
182-188

基于用户兴趣变化和评论的协同过滤算法研究

摘要:传统协同过滤算法中,随着用户和商品数量的日益增多,用户-项目评分矩阵越来越稀疏。针对这一问题,提出了一种基于用户兴趣变化和评论的协同过滤算法。该算法将用户评论和遗忘曲线引入传统协同过滤算法中,将评论文本作为商品特征描述文本,使用主题模型计算商品主题特征,引入艾宾浩斯遗忘曲线来协同计算用户的评论分布及评论相似度。将用户评论相似度和用户评分相似度相结合,以得到最终的用户相似度,进而对商品评分进行预测。对网络爬取的真实数据进行验证,结果显示该算法能够在稀疏数据集上获得较好的推荐结果。
213-217

不确定性车辆路口的轨迹预测

摘要:在城市道路中,实时、准确、可靠地对移动车辆进行轨迹预测具有极高的应用价值,不仅可以提供准确的基于位置的服务,而且可以帮助过往车辆预知前方的交通状况。目前,移动车辆的轨迹预测方法主要基于历史轨迹的欧氏空间进行,并未考虑在受限路网中采用不确定性历史数据的车辆轨迹预测。针对这一问题,提出一种补全路径的基于马尔科夫链的轨迹预测方法,其优势在于:重新定义了补全路径算法,弥补了不确定性历史数据的不完整性,利用马尔科夫链低时间复杂度、高预测准确度的优势实现预测,避免了因频繁模式挖掘带来的查询时间过长而影响预测效率以及存在多余噪声影响轨迹预测准确率的问题。通过真实数据和实验分析表明:在参数设置相同的情况下,该方法比挖掘频繁轨迹模式算法的预测准确率平均提高了18.8%,预测时间平均缩减了80.4%。因此,该方法对于车辆路口的轨迹预测具有较高的预测准确率,并且能预测一系列的车辆未来轨迹。
235-240

非共享多测量向量的稀疏表示分类模型

摘要:多测量向量的联合稀疏重构要求多个源信号共享相同的稀疏结构,但实际应用中较难得到具有完全相同的稀疏结构的测量信号。为了降低非共享稀疏结构对MMV模型联合稀疏重构的影响,文中提出了一种改进贪婪类联合稀疏重构算法的方法。该方法在每次迭代时并不要求各测量向量选择相同的表示原子,而是要求选择同一类的表示原子。改进后的算法可用于非共享多测量向量的稀疏表示分类。基于模拟数据和标准人脸库数据的实验结果表明,改进后的模型可有效提高稀疏表示的分类性能。
258-262

自适应移动宽线检测方法

摘要:为消除基本宽线检测算子中的冗余计算量,提高其运算速度,提出了一种快速的宽线算子实现方法——自适应移动宽线算子。基本宽线算子采取逐像素移动的方式来检测图像中的宽线特征;自适应移动宽线算子与之不同,在检测宽线像素时能够根据当前像素类型自适应地确定模板移动的步长,从而加快模板的移动速度,较好地消除了基本算法中的冗余运算。利用测试图像进行的实验的结果表明,自适应移动宽线算子在取得相当检测性能的同时,提高了基本宽线算子的运算速度。
277-282

基于缓存的分布式统一身份认证优化机制研究

摘要:企业在进行应用系统集成时,普遍使用独立的身份认证系统来实现平台中身份信息的交换和共享。如何应对高并发、大用户流量的用户请求,是保障认证系统稳定、高效运行的重要问题。针对单认证中心负载过重,容易出现单点失效及系统响应慢的问题,提出了将认证服务器集群化的方案;将认证票据存储在缓存使得多个认证节点共享认证信息,并将重要且频繁使用的数据预存到缓存中以提高响应速度;结合复杂多样的用户行为提出了基于Hybrid的多因素缓存替换算法。实验结果表明,所采用的基于缓存的分布式认证架构能够保证系统的稳定性,提高系统的响应速度,改进的缓存替换算法提高了缓存命中率。
300-304
计算机科学杂志区块链技术

区块链技术在政府部门的应用综述

摘要:随着比特币价值的不断攀升,其背后使用的区块链技术在全球范围内迅速引起了各个行业的广泛关注,同时也引起了各国政府的高度重视。特别是以美国为代表的一些国家在政府和权力机构的支持下,已经开始尝试将此项技术应用于专用信息平台建设、装备物资运转和系统控制等多个方面,认为此项技术的分布式、可追溯、不易篡改等特性能够在匿名数据的收集、数据的完整性校验、智能设备的互联通信等多个方面发挥重要作用。同时,目前也有不少国家政府机构对区块链技术的应用仍然保持谨慎的态度,认为此项技术仍然面临着安全保密、应用的通用性等诸多问题。通过介绍和分析政府部门中区块链技术的应用情况,指出目前该项技术在政府部门应用的过程中面临的挑战。最后,针对这些问题,并结合现在学术界已有的工作提出相应的解决方案。
1-7

基于区块链的虚拟电厂模型研究

摘要:新能源技术和互联网技术推动了电力系统由智能电网向能源互联网进化,未来能源互联网将以分布式能源作为主要的一次能源。虚拟电厂技术能够聚合分布式能源并建立虚拟电力资源交易,逐步成为分布式能源高渗透情况下的核心并网技术。针对以实时电价为驱动的未来能源互联网,结合区块链这一安全、透明、去中心化的分布式计算范式,建立基于区块链的虚拟电厂模型,通过区块链的激励机制将虚拟电厂协调控制手段和分布式能源独立并网行为有机联动,从而实现高效的分布式调度计算。仿真实验表明,所提模型满足能源互联网中分布式能源高渗透率、高自由度、高交易频率、高响应速度的并网需求。
25-31

基于聚合签名的共识算法优化方案

摘要:随着比特币以及以太坊、超级账本等系统的兴起,区块链技术受到越来越多的关注。区块链是众多技术结合的产物,共识算法在区块链中起着至关重要的作用,共识算法的优劣直接影响着区块链系统的优劣。针对不同特点的区块链系统,采取的共识算法也不相同,不同的共识算法各有优劣。目前,效率问题是区块链中共识算法面临的主要问题之一。为了提高区块链系统中共识算法的运行效率,首先介绍了区块链中共识算法的各种潜在的优化方案,然后以联盟链中常用的PBFT共识算法的改进算法dBFT为研究对象,结合聚合签名技术以及双线性映射技术对dBFT的共识过程进行优化,并与原方案进行比较。优化后的聚合dBFT共识算法可以有效降低区块链系统中签名的空间复杂度。
53-56
计算机科学杂志2017年中国计算机学会人工智能会议

具有社区结构的无标度网络生成算法

摘要:近年来,生成图模型在复杂网络研究中的作用越来越重要。图的生成过程对于研究疾病的蔓延和信息的传播具有重大意义,同时图模型的生成也有助于更深入地研究复杂网络的特性。为了能够生成既符合真实网络特征又具有结构多样性的复杂网络,提出了一种具有社区结构的可调节聚集系数和模块性的无标度网络生成算法——TCMSN(Scale Free Network with Tunable Clustering Coefficient and Modularity)。通过调节混合参数可以调节生成网络的模块性,通过调节社区内连边的概率和混合参数可以对网络聚集系数进行调节。TCMSN采用了合理的连边策略,在不破坏网络结构多样性的情况下,能尽可能维持网络的无标度特性。人工构造数据和真实网络数据的对比实验结果表明,TCMSN算法能够生成可调节聚集系数和模块性的无标度网络模型,且能够生成最接近真实网络社区结构特征的网络模型。
76-83

一种动态调整惯性权重的粒子群优化算法

摘要:针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖于参数的选取等缺点,提出了一种非线性指数惯性权重粒子群优化算法(Exponential Inertia Weight in Particle Swarm Optimization,EIW-PSO)。在每次迭代的过程中,采用粒子最大适应值和最小适应值的指数函数来动态调整算法中的惯性权重,更有利于算法在寻优过程中跳出局部最优;同时,引入随机因子以确保种群的多样性,使粒子更快地收敛到全局最优位置。为了验证该算法的寻优性能,通过8个基准测试函数将标准PSO、线性递减惯性权重LDIW-PSO、均值自适应惯性权重MAW-PSO在不同维度和种群规模下进行测试比较。实验结果表明,提出的EIW-PSO算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。
98-102
计算机科学杂志第六届全国智能信息处理学术会议

基于双通道LSTM模型的用户性别分类方法研究

摘要:微博用户性别分类旨在根据用户信息进行用户性别的识别。目前性别分类的相关研究主要针对单一类型的特征(文本特征或者社交特征)进行性别分类。与以往研究不同,文中提出了一种双通道LSTM(Long-Short Term Memory)模型,以充分结合文本特征(用户发表的微博文本)和社交特征(用户关注者的信息)进行用户性别分类方法的研究。首先,利用单通道LSTM模型分别学习两组文本特征,得到两种特征表示;然后,在神经网络中加入Merge层,结合两种特征表示进行集成学习,以充分学习文本特征和社交特征之间的联系。实验结果表明,相对于传统的分类算法,双通道LSTM模型分类算法能够获得更好的用户性别分类效果。
121-124

基于SLE范式的社群化制造计算实验比较研究

摘要:在互联社会背景下,先进的制造模式需要从信息、社交和服务等方面实现企业内部、跨企业间的协作。社群化制造作为一种适应未来社会化、服务化和大规模个性化制造环境的新型制造模式,将解决未来制造业中多参与主体资源共享、协作与交互等问题,因此对其进行研究具有重要意义。然而,社群化制造系统的复杂性又会导致其建模困难以及协作策略难以评估等问题,这引起了众多研究者的关注。因此,提出一种基于SLE范式的社群化制造计算模型,包括个体模型、交互模型与社会模型3个部分,并进一步引入了"计算实验"的思想,通过计算实验验证了这种计算模型是有效且可行的,对社群化制造的研究起到了一定的推动作用。
140-146

基于混合储能结构的能量捕获无线通信信道容量分析

摘要:针对现有能量捕获技术存在能量来源不稳定、储能设备容量有限等特点,提出了一种基于超级电容和电池的混合储能结构,并建模分析其相应的通信信道容量性能。首先,针对点对点能量捕获无线通信系统,建立基于混合能量存储结构的通信信道模型。其次,根据能量捕获的随机特性,假设能量到达过程符合伯努利随机过程,提出了一种近似最优能量分配策略,推导出系统平均吞吐量的上、下界限及其常数差值,并进一步求得系统近似信道容量。最后,通过实验验证了在捕获能量小于和大于超级电容储能容量两种情形下,系统信道容量上、下界的恒定差值分别为1.77bps/Hz和2.49bps/Hz;同时,相比传统节点采用电池作为单一储能结构,混合能量存储结构能够有效提高系统的能量利用率,增大系统的信道容量,当超级电容储能容量与电池储能容量的比例为1∶2时,信道容量的上界可提升到70%。
165-170

一种基于像素预测的图像可逆信息隐藏策略

摘要:基于像素点预测的可逆信息隐藏(Reversible Data Hiding,RDH)是当今一种低失真、高容量的信息隐藏策略,特别是对于差值扩展和直方图平移算法而言,准确预测可以同时提高数据容量和减小图像失真。文中提出了一种基于像素预测差的直方图平移方案。首先,采用Warped Distance算法来对像素值进行预测,并在此基础上利用图像的局部梯度来实现对像素值的更精确预测。综合上述两种策略,改进了现有的直方图平移算法,同时也给出了防止像素值在平移后溢出的建议。实验结果表明,相对于近年来的其他方案,该方案能够在保证图像质量的情况下有效提升数据嵌入量,并且通过调整数据嵌入层级,可以在具体使用该算法时针对图像质量和数据嵌入量进行权衡。这也进一步说明了利用图像的局部特性,特别是梯度与图像局部几何相似性,可以有效提升像素预测的精度,从而改善可逆信息隐藏的容量-失真性能。
189-196

基于软件多样化的拟态安全防御策略

摘要:随着逆向工程的不断发展,软件产业的利益在很长一段时间内受到了来自盗版产业和恶意行为的破坏。为了找到一种低成本的高效抗逆向方法,人们引入了原本为恶意软件用于隐藏自身恶意行为的混淆技术来提高逆向工程的门槛。但是,现存的大多数混淆方法都是语言相关或者依赖目标平台的,对逆向的作用往往极其有限。鉴于此,提出一种基于LLVM的新的编译时的混淆实现方法,并结合拟态防御思想提出一种新的软件防御策略,其能有效防御针对软件的多种恶意攻击。
215-221

Surge:一种新型、低资源、高效的轻量级分组密码算法

摘要:目前,适合资源约束的轻量级密码算法已成为研究热点。提出一种低资源、高性能与高安全性的新轻量级分组密码算法Surge。Surge密码分组长度为64位,使用64位、80位和128位3种密钥长度,且基于SPN结构。轮函数分为5个模块,密钥扩展模块采用无扩展方式;轮常数加模块采用0到15的数字组合成轮常数,构造高效且高度混淆的轮常数加变换;列混合模块利用易于硬件实现的(0,1,2,4)组合矩阵,从而可以在有限域GF(24)上构造硬件实现友好型矩阵。将Surge算法在FPGA上进行了实现,实验结果表明,相对于目前SPN结构的轻量级密码算法,Surge算法占用的面积资源更小,同时有着良好的加密性能;安全性实验证明了Surge可以有效抗差分与线性攻击、代数攻击。
236-240

基于BLSTM的命名实体识别方法

摘要:传统的命名实体识别方法直接依靠大量的人工特征和专门的领域知识,解决了监督学习语料不足的问题,但设计人工特征和获取领域知识的代价昂贵。针对该问题,提出一种基于BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)的神经网络结构的命名实体识别方法。该方法不再直接依赖于人工特征和领域知识,而是利用基于上下文的词向量和基于字的词向量,前者表达命名实体的上下文信息,后者表达构成命名实体的前缀、后缀和领域信息;同时,利用标注序列中标签之间的相关性对BLSTM的代价函数进行约束,并将领域知识嵌入模型的代价函数中,进一步增强模型的识别能力。实验表明,所提方法的识别效果优于传统方法。
261-268

云计算环境下高复杂度动态数据的增量密度快速聚类算法研究

摘要:针对传统的聚类算法存在开销大、聚类质量差、聚类速度慢等问题,提出一种新的云计算环境下高复杂度动态数据的增量密度快速聚类算法。首先,依据密度对云计算环境下高复杂度动态数据进行聚类,从数据空间中找到部分子空间,使得数据映射至该空间后可产生高密度点集区域,将连通区域的集合看作聚类结果;其次,通过DBSCAN算法进行增量聚类,并对插入或删除数据导致的原聚类合并或分裂进行研究;最后,在更新的过程中通过改变核心状态数据的邻域中含有的全部核心数据进行处理,从插入或删除数据两方面进行增量聚类分析。实验结果表明,所提算法开销低、聚类速度快、聚类质量高。
287-290

基于卷积神经网络的多人行为识别方法

摘要:为了解决多人行为识别中人物角色多且难以区分、图片增加的特征维数难以表达和学习以及行为背景复杂且容易产生干扰等问题,提出了一种基于卷积神经网络的多人行为识别方法。考虑到多人行为识别的复杂性,选择较为容易的两人交互行为作为研究对象,对实验中需要的图像数据库进行了初步的收集与预处理;然后选用在特征提取中不受拍摄角度、光照强度影响的Dense-sift算法来对原始图像进行初步的特征提取。由于人体行为图片相对手写数字图片更为复杂,因此为了使该网络能够很好地识别人体行为,针对该网络在其输入、网络层数、滤波器核数、学习率、输出等方面进行了修改。实验结果表明,提出的方法对拳击、拥抱、接吻3类交互行为的识别是有效的。
306-311
计算机科学杂志综述

数据科学研究的现状与趋势

摘要:大数据时代的到来催生了一门新的学科——数据科学。首先,探讨了数据科学的内涵、发展简史、学科地位及知识体系等基本问题,并提出了专业数据科学与专业中的数据科学之间的区别与联系。其次,分析现阶段数据科学的研究特点,并分别提出了专业数据科学、专业中的数据科学及大数据生态系统中的相对热门话题。接着,探讨了数据科学研究中的10个争议及挑战:思维模式的转变(知识范式还是数据范式)、对数据的认识(主动属性还是被动属性)、对智能的认识(更好的算法还是更多的数据)、主要瓶颈(数据密集型还是计算密集型)、数据准备(数据预处理还是数据加工)、服务质量(精准度还是用户体验)、数据分析(解释性分析还是预测性分析)、算法评价(复杂度还是扩展性)、研究范式(第三范式还是第四范式)、人才培养(数据工程师还是数据科学家)。然后,提出了数据科学研究的10个发展趋势:预测模型及相关分析的重视,模型集成及元分析的兴起,数据在先、模式在后或无模式的出现,数据一致性及现实主义的回归,多副本技术及靠近数据原则的广泛应用,多样化技术及一体化应用并存,简单计算及实用主义占据主导地位,数据产品开发及数据科学的嵌入式应用,专家余及公众数据科学的兴起,数据科学家与人才培养的探讨。最后,结合文中工作,对数据科学研究者给出了几点建议和注意事项。
1-13
计算机科学杂志CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017

一种多强度攻击下的对抗逃避攻击集成学习算法

摘要:在对抗性学习中,攻击者在非法目的的驱使下,通过探索分类器的漏洞并利用漏洞,使得恶意样本逃过分类器的检测。目前,对抗性学习已被广泛应用于计算机网络中的入侵检测、垃圾邮件过滤和生物识别等领域。现有研究者仅把现有的集成方法应用在对抗性分类中,并证明了多分类器比单分类器更鲁棒。然而,在对抗性学习中,攻击者的先验信息对分类器的鲁棒性有较大的影响。基于此,通过在学习过程中模拟不同强度的攻击,并增大错分样本的权重,提出的多强度攻击下的对抗逃避攻击集成学习算法可以在保持多分类器准确性的同时提高鲁棒性。将其与Bagging集成的多分类器进行比较,结果表明所提算法具有更强的鲁棒性。最后,分析了算法的收敛性以及参数对算法的影响。
34-38

基于动态邻域的三支聚类分析

摘要:目前,大多数聚类方法是二支聚类,即对象要么属于一个类,要么不属于一个类,聚类的结果必须具有清晰的边界。然而,将某些不确定的对象强制分配到某个类中将降低聚类结果的结构和精度。三支聚类是一种重叠聚类,它采用核心域和边界域来表示每个类别,较好地处理了具有不确定性对象的聚类问题。提出了一种使用样本邻域将二支聚类转化为三支聚类的方法。该方法利用二支聚类的结果和每个类中元素的邻域是否完全包含在该类中来对集合进行收缩,同时利用不在该类中的元素的邻域是否与该类有交集来进行扩张。收缩的区域称为核心域,扩张域和核心域的差集称为边界域。在UCI数据集上的实验结果显示,该方法在提高聚类结果的结构和F1值方面有较好的效果。
62-66

概念格中基于粗糙熵的属性约简方法

摘要:属性约简是概念格理论的研究重点内容之一。通过将粗糙熵引入概念格理论中,定义了一种粗糙熵约简。首先,基于所有概念外延定义了形式背景的粗糙熵,并分析了它的性质;其次,定义了形式背景的粗糙熵约简,并揭示了粗糙熵约简与概念格约简之间的关系;在此基础上,基于属性重要度设计了计算粗糙熵的启发式算法,并通过实验验证了该算法的有效性。
84-89

多李群覆盖学习优化算法

摘要:目前,已针对李群多连通空间上的道路交叉问题提出了多李群核覆盖学习算法,降低了道路交叉情况,使得分类正确率有了显著提高。但是,核学习算法的性能依赖于核函数的选择。考虑利用李群同态映射将原始李群样本映射到目标李群空间中,使在目标李群空间中不同单连通空间上的道路的关联度最小化,同一单连通空间上的道路的关联度最大化,从而减少道路交叉问题。
108-112
计算机科学杂志第十六届中国机器学习会议

基于领域本体的文本分割方法研究

摘要:文本分割在信息检索、摘要生成、问答系统、信息抽取等领域发挥着重要作用。在总结现有的国内外文本分割方法的基础上,提出了一种基于领域本体对文本进行线性分割的方法。该方法利用初始概念自动获取结构化语义概念集合,并根据获取的概念、属性及属性词在文本中出现的频次、位置和关系等因素为段落赋予语义标签,挖掘文本的子主题信息,将拥有相同语义标注信息的段落划分为相同语义段落,实现了文本不同子主题之间的分割。实验结果表明,该方法对于特定领域的文本分割的准确率、召回率以及F值分别达到了85%,90%和88%,分割效果能够满足实际应用需求,并优于现有的无需训练语料的文本分割方法。
128-132

带偏好度量的直觉模糊序决策信息系统的部分一致约简

摘要:现实生活中,不同的需求导致许多信息系统的属性值是基于直觉模糊数的。针对这一现象,在加权得分函数的基础上建立了一种直觉模糊序关系,并给出了不协调带偏好度量的直觉模糊序决策信息系统。进一步,在该复杂系统中引入了部分一致函数,并通过部分一致可辨识矩阵研究求解部分一致约简的方法。最后,通过案例分析验证了该方法的可行性与有效性。
148-151

基于多分类器加权投票法的越南语组合歧义消歧

摘要:组合歧义消解是分词中的关键问题之一,直接影响到分词的准确率。为了解决越南语组合歧义对分词的影响问题,结合越南语组合型词的特点,提出了一种基于集成学习的越南语组合歧义消解方法。该方法首先通过人工选取越南语组合歧义词,构建出越南语组合歧义字段库,对越南语语料与越南语组合词词典进行匹配,抽取出越南语组合歧义字段;其次,采用三类分类器引入越南语词频特征和上下文信息,构建三类分类器消解模型,得到三类分类器消解结果;最后,计算出各分类器权值,通过阈值对越南语组合歧义进行最终分类。实验表明,所提方法的正确率达到了83.32%,与消歧结果最好的单个分类器相比准确率提高了5.81%。
167-172

基于时空相关性的多签到数据匹配算法

摘要:智能产品往往具有标识其唯一性的标签,如公交卡编号、Wi-Fi设备MAC地址等,设备标签以及其使用的时间、地点信息构成了代表人们离散轨迹的签到数据。研究人员针对单种签到数据开展了多方面的研究,但单种签到数据通常比较稀疏,其适应性和性能等受到限制。为此,研究了新的多签到数据问题,提出了一种基于多签到数据的标签匹配算法MIMA,丰富了签到数据,提高了应用性能。该算法首先基于单人多签到数据具有的时空相关性,通过计算多个标签之间的正负关系构建面向多标签的符号网络;在此基础上,摒弃了不适用于签到数据符号网络的分割条件,并通过增加权值分布密度来改进已有FEC(Finding and Extracting Communities from singed social networks)社区发现算法的分割机制,以适应签到数据符号网络的特性,实现多标签的划分。模拟仿真和真实数据的实验均显示MIMA算法具有较好的时间复杂效率和精度。
188-195

基于多路广播树的SDN多路径路由算法

摘要:传统的网络使用基于最短路径的单一路径路由,无法有效地利用网络的全部带宽。软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)采用中心化的控制平面能方便地实现对路由的精确控制。针对SDN网络下的多路径路由问题,提出了基于多路广播树的路由存储结构及相应的多路径选择算法。该算法根据各路径的可用带宽和时延进行概率分配,优先选择可用带宽大和时延小的路径。实验结果表明,该算法能快速地进行路由,并有效地减小传输时延和增大吞吐率。
211-215

基于行为模型的工控异常检测方法研究

摘要:目前,工业控制系统(Industrial Control Systems,ICS)网络安全已经成为信息安全领域的重点问题,而检测篡改行为数据及控制程序等攻击是ICS网络安全的难点问题,据此提出了基于行为模型的工控异常检测方法。该方法从工控网络流量中提取行为数据序列,根据ICS的控制和被控过程构建正常行为模型,通过比较分析实时提取的行为数据与模型预测的行为数据,判断是否出现异常。通过实验分析,验证了所提方法能有效实现对篡改行为数据及控制程序等攻击的异常检测。
233-239

基于符号零压缩二叉决策图的组合测试用例生成方法

摘要:组合测试是系统测试中一种非常有效的方法,能够在保证错误检出率的前提下采用较少的测试用例来测试系统。但是,组合测试用例集构造问题的复杂度是NP完全的。给出了一种基于符号零压缩二叉决策图(Zero-suppressed Binary Decision Diagram,ZBDD)的组合测试用例生成方法。该方法首先利用ZBDD的结构特性,对测试系统进行紧凑的符号表示。然后利用ZBDD的隐式操作,结合贪心算法的思想,不断地覆盖更多的组合并缩小未覆盖组合集合,生成2-4维覆盖强度的较小测试用例集。实验证明,所提方法不仅可行而且节点开销小。
255-260

基于SDA与SVR混合模型的迁移学习预测算法

摘要:为了解决大数据时代下小样本数据预测精度不高的问题,提出一种基于堆栈降噪自编码(SDA)与支持向量回归机(SVR)的混合模型。该方法采用源域大样本数据对堆栈降噪自编码和支持向量回归机混合模型进行迁移预训练,再利用目标域小样本数据微调混合模型。堆栈降噪自编码器具有良好的通用深层特征自主抽取能力,能够发掘源领域与目标领域相似任务间的共有特征知识,该知识能够辅助支持向量回归机在高维噪声小样本数据集上的预测。在多种数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。
280-284

基于差异性聚类的选择性集成人体行为识别模型

摘要:为了提高基于智能手机的人体行为识别率,优化多分类器集成系统的泛化性能及个体分类器的差异性,提出了基于差异性增量聚类(Diversity Measure Increment-Affinity Propagation clustering,DMI-AP)的选择性集成人体行为识别模型。首先对训练集的所有样本进行bootstrap抽样并训练基分类器,选出大于平均识别率的基分类器构成分类器集合;然后将集合的基分类器作为聚类对象进行分组,通过计算基分类器间的双误差异性值求出表征个体分类器特征的双误差异性增量值,输入近邻传播聚类算法得到k个类簇,选取每簇的中心分类器构成多分类器集成系统;最后使用等概率均值法融合k个分类器的输出结果。实验表明,该模型算法使个体分类器的差异性增大、分类器搜索空间缩小;与传统的Bagging,Adaboost以及RF方法相比,该模型的识别准确率平均提高了8.11%。
307-312

计算机科学杂志社分期列表:

2018:
2017:
2016:
2015:
2014:
2013:
2012:
2011:
2010:
2009:
2008:
2007:
2006:
2005:
2004:

计算机科学杂志社要求

1.来稿要求内容充实、结构完整、论点明确、有创新、重点突出、顺理成章。

2.来稿做到清稿定稿.文中插图精绘,图中文字清楚,应有图序、图题和图注。

3.稿件请用Word编辑排版.网站上提供了写作模板和样例,作者可进行参考。

4.作者应将对自己的研究工作有所启发、帮助和教益的国内外文献列出,以示对同行工作的尊重和补充.参考文献应查新、查全并在文中明确标引,且与国内外同类工作进行详细讨论和比较。

5.来稿应具有合法性,即不存在抄袭、剽窃、侵权等不良行为。如发现上述不良行为,作者自行负责,本刊不承担任何连带责任。并且本刊不再接受第一作者的投稿。

6.来稿应未在任何正式出版物上刊载过,且不允许一稿多投.本刊不接受任何语种的翻译稿。

7.请通过《计算机科学》网站,登录“作者投稿”进行在线投稿。本刊仅接受通过此系统提交的投稿,不再接受打印稿和电子邮件形式的投稿。稿件上传之前,请务必检查确认文件未染有病毒。

8.投稿分配编号之后,系统将不提供稿件更新功能,请作者务必谨慎投稿。

9.投稿之后,若需查询稿件处理状况,请登录到本刊网站,在"稿件查询"一栏中查询。

10.为联系顺畅,作者在登录本系统进行投稿时,请详细提供联系人的联系方式(包括通讯地址、邮编、E-mail地址和联系电话等)。审稿期间联系方式如有变化,请及时通知编辑部,投稿时,请注明是否为CCF会员(附上会员号),第一作者为CCF会员的录用稿件,版面费85折优惠。

11.《计算机科学》网站上提供了“稿件处理流程”,作者可以通过该流程图了解稿件的处理程序和相关规定。

12.对于拟发表稿件,我们将按投稿时间的顺序安排发表.稿件刊发以后,我们会将稿酬及样刊邮寄过来。注:这里拟发表的时间并非真正的发表时间,请大家谅解,但是准确的发表时间只会提前不会延后。

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计算机科学杂志网友评论

zhuxiao** 的评论:

计算机科学很正规的杂志,投出后三天左右安排外审,每一步进程都可以在投稿网站上看到,总共1个月,补数据和表征花了近半个月,修改稿提交后当天就录用了,整个投稿过程中没有询问或催促过编辑部。根据网上的经验,只要是退修就基本上没问题了,不过一定要认真对待每一条修改意见。

2019-04-28 14:59:23
bafdjdf** 的评论:

编辑十分细心耐心,送审的专家非常认真,很细心很负责人,提的建议很中肯,一针见血。修改后编委复审,之后主编终审,终审后录用。从收稿到录用共3个月时间,每个环节都很及时。接电话的编辑老师和对文章直接负责的编辑老师都十分细心,感激!

2018-02-04 08:39:12
mnasde_** 的评论:

文章从投稿到录用大概3个月,计算机科学两个审稿人,一个要求修改细节,另一个审稿人提的意见很中肯,本人也学习不少,大修后接受,感觉只要认真修改都没问题。

2018-01-09 09:47:41
yujhnm_** 的评论:

9月24号投稿,经历了1次初审退修、1次退修后直接终审,10月20号返修,12月20号收到录用通知。总之,计算机科学编辑部的老师们细心、耐心,态度特别好。祝大家好运!

2017-12-22 10:22:25
wertyu_** 的评论:

8月15日投稿,经过初审和外审,文章格式方面的意见都很细致,外审9月10日结束,之后修改,进入终审,11月中下旬采用。期间打过两次电话询问,编辑部的工作人员十分耐心,就算不是负责你文章的责任编辑,也会给你查询什么状态,比如现在是否外审回来了?赞赞赞。

2017-11-20 09:41:26
kzjhba_** 的评论:

计算机科学审稿速度特别快,不到半个月就接到初审结果了,总体来说,感觉编辑部的效率蛮高的,很快就走完了所有流程,而且专家也挺棒的,一次愉快的投稿经历。

2017-11-06 11:47:13
iouygd_** 的评论:

8月份中旬投的稿,10月就能录用了。审稿老师很认真的,提的意见及建议确实很有价值,后面按老师的要求修改了一回就中了。杂志社的编辑老师态度也很亲和,good job!!杂志挺好的。

2017-11-03 11:43:47
ezjuyb_** 的评论:

计算机科学内容很好,对我有帮助。服务好。包装好,性价比高,字体大小合适,很喜欢。书很好,不错,好评!是正版,物流较快,非常不错,一次完美的购物体验,值得购买。

2017-10-19 11:02:53
sheurt_** 的评论:

希望能读到更多这样可以让人深思的书。期待有更多人可以分享书中的智慧之火。期待学术之家有更多更好的书分享给大家。有空读读,相信一定有大收获!

2017-09-29 08:49:27
shenhao** 的评论:

心仪了很久都没下手,终于搞活动了,毫不犹豫就买的,很划算,很满意哈,计算机科学杂志很不错哈,是正版哈,还没拆开,下次再来哈

2017-09-08 17:29:41
cgeurp_** 的评论:

内容很好,可以,学术之家很用心的包装,挺好,挺新的,没有损伤,发货速度很快,质量也很好,这类杂志是我的最爱,追这本杂志好几年了,会一直追下去,支持学术之家。

2017-08-29 11:01:32
sdsasdz** 的评论:

特别是在文章结构,写法指导上,简单清晰地传递给读者。杂志不错,全新的,非常喜欢,看纸质书籍比电子书更有感觉,而且还便宜。

2017-08-24 10:56:35
chenxia** 的评论:

方便快捷价格合理足不出户就能买到商品。包装之类的都完好,没什么磨损,也比较新,物很快,很不错!

2017-08-15 15:48:33
river** 的评论:

计算机科学是我非常喜欢的书,拿到后是正版,发现纸张非常的好,里面的内容也非常出色 ,价格也便宜,质量挺好的,卖家服务特别好!

2017-07-13 09:43:32
quaneis** 的评论:

审稿周期基本是满3个月,而且比较严格。毕竟是国内很不错的期刊,专家给的意见也挺中肯,从通知到见刊大概是5、6个月的时间,算比较快的了,听说有的见刊要1年~~~建议大家对自己的成果有信心再投这个期刊,否则有点浪费时间。

2017-06-30 11:16:53
ji85296** 的评论:

确实感觉编辑相当负责,在中文期刊中算得上严谨的杂志。后期有一点小问题编辑都主动给打电话让修改了,真好,而且审稿周期也不长,五月中旬投的,基本两个多月就录用了,就是后来没要录用通知,一直以为还没结束呢,后来才知道需要跟人家说一声才给发呢,现在一切OK了,毕业没问题了。

2017-06-08 10:59:12
hei_456** 的评论:

该刊在国内计算机领域极具权威性,对文稿的创新性要求比较高。审稿周期大概一个月,算是国内核心期刊中速度较快的,编辑部工作效率也较高,有审稿意见后会迅速反馈作者,返修后几个工作日便会有明确的接受意见。

2017-04-26 08:50:33
  • dick**: 已经通过终审,中间没有经过任何修改,速度挺快的。非常不错的期刊!
    2017-05-10 09:22:01
chenjia** 的评论:

计算机科学杂志的编辑很认真,期间对一些细节问题电话沟通了几次修改,编辑对文中标点都进行了详细的修改,态度也挺好。外审老师也相当负责,针对文章的问题点都一一的给我提出来,非常详细。

2017-04-24 17:22:38
alfred** 的评论:

看这个期刊评价还可以,试着投了下,3月7号投的稿,3月9号初审通过,然后通知交审理费,通过他们邮件中建议的支付宝汇款,结果第二天就核查到到款了,3月10号送的外审,现在只希望外审结果能早点出来。

2017-04-11 16:40:50
tubowen** 的评论:

个人感觉不像前面评价的比较看重单位或者说审稿态度不好,只要是自己文章过硬一般是没有问题的。不过审稿周期确实还是比较长的,着急的要慎重考虑一下。另外,前面有几位朋友提醒了正刊和增刊的问题,在通知缴纳审稿费的邮件里也写到了可能的增刊(专辑)问题,所以建议大家在录用后电询编辑部,如果是专辑再做处理。从知名度上说,个人感觉国内除了三大学报和各名牌高校学报(SCI,EI)之类的,《计算机科学》还是一个比较好的期刊。

2017-03-22 09:43:09
feifan** 的评论:

审稿还算挺快的,很快就有了回复,后面就修修改改的,主要是针对人工智能及图像处理的细节修改。审稿人的意见还是很专业的,有些意见都是非常详细易懂的,不过有一点,可能是杂志对文章的质量要求非常高,所以对文章的专业性要求还是很高。

2016-05-17 11:19:48
  • miss**: 审稿效率也极高的,审稿人水平确实不错。
    2016-11-04 10:49:12
tengwa** 的评论:

8月12日投稿,9月26日受到通知修改后录用,之后10月16日再投修改稿,11月5日收到录用通知。该期刊编辑非常负责,审稿人审稿意见中肯,是个不错的期刊。但自己的文章必须过得去。

2015-11-06 09:47:25
zhabo** 的评论:

15年8月投稿,初审很快,几天就好了,3个专家外审,9月通知退修,因为要增补数据,10月份截止期前几天才发回修改稿,之后十来天通知备用,10月28号明确录用,专家修改意见很中肯,每个专家大概10条意见,回复意见写了5页,感觉该杂志较为正规,审稿和发表速度也算正常。

2015-10-30 09:52:22
  • qingfen**: 审稿60天,修改时间8天录用的。总体来说挺满意的,推荐!
    2016-11-01 15:51:16
nieyao** 的评论:

初审一般一个星期,之后两个外审一个月多一点,主编审到退修大概一个星期,因为外审意见比较温和,小修后直接主编终审(大修后是要复审的),两天就录用了。从投稿到录用两个月多一点。

2015-10-29 15:54:34
xushilo** 的评论:

计算机科学的三个审稿人,第一个拒审,第二个修改后发表,第三个直接发表,综合是修改后发表。从投稿到录用大约一个月左右。遇到负责人的专家很快。

2015-10-23 08:53:28
  • austril**: 编辑很友善,校稿非常认真仔细。
    2017-01-19 11:03:44
tanqing** 的评论:

文章内容好的, 一般两个月就会接受, 修改下格式和错字即可。文章内容没有达到计算机科学要求的, 编辑部就拖拖拉拉, 不会主动反馈,也没有审稿意见。

2015-09-28 17:55:15
ailin** 的评论:

小修后录用。是我见过最快的了。审稿意见非常NICE。这可能与我投稿前的仔细修改有关。工作有创新,实际意义很大,所以估计审稿很快。周围有个同事投的一个月后拒掉了 。所以一定要有创新。

2015-07-11 17:07:05
ow415** 的评论:

计算机科学杂志速度飞快,投稿到接收只用了42天。1个月左右审稿,给小修,返回后第二天接收。编辑相当nice,就是那个主编给评价很高啊!担心是多余的,呵呵。会推荐同事过来发。

2015-03-03 09:07:12
hdfgdsf** 的评论:

《计算机科学杂志》这样的期刊,之所以受到好评,我认为原因有3,1,审稿速度快,大概1个月;2,编辑态度好,流程规范;3,不是所以文章照单全收,见刊时间也较快。为了缩短整个流程,建议仔细阅读格式,计量规范,文章精炼。祝期刊越来越好~

2015-03-01 10:19:11
ywuw** 的评论:

8月底投稿,11月底审稿意见返回“修改后录用”。当时在国外,等到12月底才回国修改重新上传,录用了。感觉该期刊很看重公式推导,偏理论。版面费太贵了,我是CCF会员,版面费85折,文章A4排版7页,加上审稿费花得不贵。

2015-01-19 16:44:38
jiayi** 的评论:

我的稿件初审五个月过了,没让修改直接送复审,复审一个月,结果给退稿了,感觉给的退稿理由也不是很好,主要是看个人运气吧,要是符合你写的东西符合专家的胃口,肯定会中,要是不对专家的胃口,随便找个理由就会把你拒了。

2014-09-21 17:13:05
anan** 的评论:

审稿周期快,意见中肯具有指导性,适合投稿。编辑部态度热情。 行业内比较认可,期刊质量呈上升趋势,冲刺国内权威期刊。投稿有国家基金资助更好!研究方向: 信息科学 计算机科学 计算机应用技术

2014-09-15 09:16:37

计算机科学评论

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