Computer Science and Technology（计算机科学与技术）
ISSN Online: 2996-2064 | 期刊DOI: 10.57237/j.cst |开放获取期刊|季刊
Computer Science and Technology ( 计算机科学与技术 ) 是一本关注计算机科学最新进展的国际学术期刊。本刊采用开放获取（Open Access）模式，经过专业严格的同行评审，致力于发表计算机科学相关领域的原创研究论文。旨在反映计算机科学前沿进展及水平，推进学科专业化进程，为国内外的专家、学者、科研人员提供一个良好的传播、分享和交流的平台。Computer Science and Technology ( 计算机科学与技术 ) 欢迎相关领域内的原创文章、最新评论文章和案例研究在该期刊上发表。
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2024年9月，第3卷，第3期
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页码：56-64
录用日期：2024-07-12
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出版日期：2024-07-18
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Abstract: Federated learning is a distributed learning framework designed to facilitate collaborative training of deep learning models at the network edge, ensuring the privacy and security of users while effectively responding to the challenges posed by data silos within the healthcare domain. However, deploying intricate medical segmentation network models... 展开更多 -
页码：65-72
录用日期：2024-07-10
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出版日期：2024-07-18
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以黄柏河流域的水资源管理系统为例，鉴于ArcIMS与ArcGIS Server相比较存在诸多的弊端，以及原系统的空间分析智能化功能弱、数据格式支持类型少等诸多因素，应用软件工程学UML用例建模技术、及ArcGIS Server与JavaScript网络开发技术，研究了对原有水资源综合管理WebGIS系统的改进与优化：系统保留了原有的ArcSDE空间数据引擎和SQL Server关系数据库统一管理空间数据和属性数据的模式；对数据库服务器与业务逻辑处理的软件版本都进行了升级更新；主要是对地图服务软件配置进行了更新替换，放弃了原有ArcIMS地图网络发布技术，应用了功能更强大、技术更先进的ArcGIS Server技术，完成了新系统与其他测绘系统、GIS系统及遥感软件系统的无缝对接；实现了黄柏河流... 展开更多 -
页码：73-81
录用日期：2024-08-06
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出版日期：2024-08-08
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本研究针对实验室人员违规行为检测，提出了一种基于CLSTM模型的方法。该模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）。模型首先利用CNN感知图像特征，并通过卷积和池化操作进行特征提取。这些提取的特征随后传送至LSTM网络模型，利用LSTM的记忆能力在时间序列中捕捉和理解违规行为的模式。通过这种结构，CLSTM模型不仅能够有效处理和分析复杂的图像数据，还能在长期记忆和短期变化之间找到平衡，提高违规行为检测的准确性和鲁棒性。模型通过卷积网络增强了图像特征的表征能力，进一步优化了LSTM模型在计算能力和训练效率上的表现。相较于传统的LSTM模型，CLSTM在训练过程中展现出更快的收敛速度。为验证模型的有效性，本文在两个不同的数据集上进行了实验。实验结果显示，所提出的CLSTM模型在... 展开更多 -
页码：82-88
录用日期：2024-08-28
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出版日期：2024-09-09
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本文聚焦于生成式AI，作为当代人工智能（AI）与通用人工智能（AGI）典型代表，旨在深入探讨其基础理论方面的最新研究进展。其方法是通过对比分析传统AI与当代AI在底层逻辑、形式化理解上的差异，并进一步探讨传统AI的三个核心观点（符号主义、联结主义、行为主义）与当代AI三大流派（基于大型语言模型（LLM）的生成式AI/AGI，如ChatGPT；以小模型为特征的新质生产力AGI，如I3DNA；兼容于大小两类模型的基于孪生图灵机双重形式化理解模型）之间的区别。其结果是揭示出了AI与AGI基础理论的核心构成：序位逻辑、联动函数以及基于数智文本的广义双语与广义翻译所遵循的三大基本定律。其意义在于：不仅增强了以ChatGPT为代表的基于LLM的生成式AI/AGI的可解释性，而且还为以小模型为特征的新质生... 展开更多
