《軟件工程師》(原名《軟件工程師》)創刊于1998年，郵發代碼：8-198,由東北大學、計算機軟件國家工程研究中心主辦，國家級，月刊，大16開本，全國發行。

　　《軟件工程師》 征稿對象：各大院校IT相關專業、科研單位及培訓機構的師生。從事企事業單位信息管理及IT相關行業的專業人員等。

　　《軟件工程師》為中國軟件行業協會會刊，被中國期刊全文數據庫、中國知網、龍源期刊網、萬方數字——數據期刊群以及中國核心期刊(遴選)數據庫等全文收錄。

　　軟件工程雜志欄目設置

　　軟件設計開發、計算機教學研究、信息技術研究及應用、工程技術等領域的研究論文、綜述報告、實際問題研究分析、短文等

　　軟件工程雜志榮譽

　　萬方收錄(中)知網收錄(中)維普收錄(中)中國期刊全文數據庫(CJFD)中國核心期刊遴選數據庫

　　閱讀推薦：軟件和信息服務

　　《軟件和信息服務》軟件科技期刊，創刊于1984年，由中國電子信息產業發展研究院、北京中電報發展有限公司主辦。計算機科學技術刊物。旨在推動計算機在我國的應用，推動我國軟件產業的建立和發展，促進軟件應用社會化、軟件開發工程化、軟件成果商品化和軟件經營企業化等方面的工作更好開展。

　　軟件工程最新期刊目錄

基于輕量化YOLOv5的煙草濾嘴盒識別與定位技術————作者：張芳;王霄;徐凌樺;金橋;

摘要：為了解決工廠煙草濾嘴紙盒碼垛過程中易發生錯誤的問題，并提高碼垛效率，提出了一種基于改進SGBM(Semi-Global Block Matching)算法與輕量化YOLOv5s網絡結構相結合的識別檢測與定位一體化方法。首先，采用MobileNetv3作為YOLOv5s的主干網絡，以降低模型的復雜度、提高檢測速率；其次，將AD-Census(Absolute Differences-Census)代...

面向脈絡膜分割的深度學習算法綜述————作者：范興鴻;陳湘萍;刁昕龍;

摘要：脈絡膜是人眼球中的一層重要組織，準確測量和分割脈絡膜，對于預防、診斷以及預測視網膜疾病具有重大的醫學意義。文章對光學相干斷層掃描(Optical Coherence Tomography, OCT)技術在脈絡膜分割中的應用進行評估，并對近年來提出的結合OCT和深度學習技術的脈絡膜分割方法進行歸納和總結。研究結果顯示：與傳統算法相比，帶有特征提取或者特征融合模塊的U形網絡架構有著更好的魯棒性與泛化性...

基于模糊PID算法的紗線張力控制系統優化————作者：王文奇;彭來湖;

摘要：針對傳統送紗器中輸紗電機機械傳感器在高溫惡劣環境下易失效及紗線張力波動較大等問題，提出了一種新型的紗線張力控制系統。首先，選用擴展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter, EKF)無感算法對輸紗電機轉子的角度和速度進行預測；其次，運用變論域思想對傳統模糊PID(Proportional Integral Derivative)控制算法進行優化，實現對紗線張力的精確控制；最后，通過...

基于改進ResNet50的中藥材分類識別————作者：葛琪;吳麗麗;康立軍;

摘要：為了提升中藥材圖片分類的準確率，提出了一種基于改進ResNet50的中藥材分類識別方法。首先，引入了卷積塊注意力模塊(Convolutional Block Attention Module, CBAM),增強了模型對中藥材特定特征的識別能力。其次，對標準的ResNet50中的卷積快捷連接進行了優化，減少了特征圖的信息損失。最后，在模型后端集成了金字塔池化模塊(Pyramid Pooling Mo...

高級生成對抗網絡架構在稀疏數據集中的數據填充應用————作者：王碩;

摘要：醫療、金融和社交網絡等許多領域的數據集通常存在大量的缺失值，這給數據分析和模型訓練帶來了巨大的挑戰。文章提出一種基于高級生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks, GAN)的架構，用于稀疏數據集中的數據填充任務。該架構通過結合生成對抗網絡的強大生成能力和深度學習技術，旨在更準確地填補數據集中的缺失值，從而提升數據質量和后續分析的準確性。實驗結果表明，該框架的填補...

基于深度學習的兒童先天性巨結腸輔助診斷算法————作者：李榕;王慶煜;趙鑫申;賈子健;吳瀅;

摘要：在先天性巨結腸(Hirschsprung Disease, HD)的診斷工作中，神經節細胞的尋找耗時長且具有挑戰性。為了更好地輔助病理醫生診斷HD,提出一種基于改進YOLOv5s的結腸神經節細胞智能檢測算法。該算法在YOLOv5s的Neck層PAN網絡的3個C3模塊后，分別添加了無參數的SimAM注意力機制，這一改進在不增加模型參數量的同時，有效地捕捉到更多重要的特征。實驗結果顯示，改進的算法能夠...

基于改進TransUnet的結直腸息肉分割算法————作者：王宇航;楊云;

摘要：針對結直腸息肉圖像中由于病灶形狀不規則導致分割邊界模糊及分割精度低的問題，提出了一種基于混合注意力和金字塔池化的結直腸息肉分割算法PC-TransUnet(Pyramid Convolutional TransUnet)。首先，采用金字塔池化模塊(Pyramid Pooling Module, PPM)捕獲不同尺度的上下文信息，從而增強網絡的感受野；其次，利用混合注意力模塊(Convolution...

雙分支動態感受野的SAR與可見光融合算法————作者：王程遠;劉立群;

摘要：針對合成孔徑雷達(SAR)與可見光圖像融合算法中特征提取不全、紋理細節丟失等問題，提出一種雙分支動態感受野的融合算法。首先，利用雙分支分別提取SAR和可見光圖像特征。其次，針對可見光分支引入可學習的權重選擇單元指導融合。最后，引入了結構相似性損失與改進的峰值信噪比損失函數，更好地保留了SAR和可見光的結構紋理信息。實驗結果顯示，該算法在主觀視覺方面表現出色，細節信息豐富且人眼辨識度高，同時在客觀評...

基于改進YOLOv5s的櫻桃成熟度檢測模型————作者：李一凡;劉從軍;

摘要：針對智能采摘領域中櫻桃成熟度檢測的挑戰，文章選取了YOLOv5s模型作為基礎，并進行了針對性的改進和優化，旨在提升模型在櫻桃成熟度檢測任務中的性能和準確性。首先采用GhostNet替代主干網絡，其次增加了NAMAttention模塊，顯著減少了模型的參數數量和計算需求，并且提升了檢測準確性。實驗結果顯示，改進后的模型與YOLOv5s相比，每秒幀數提升了34%,參數數量減少了25%,FLOPs降低了...

基于Adaptive-MINMAX與GU-YOLO的焊縫缺陷檢測方法————作者：郝洪坤;胡海洋;彭博;趙民生;

摘要：為了簡化查閱焊縫DCM(DICOM)圖像時調整窗位窗寬的步驟，提出了Adaptive-MINMAX(Adaptive Min-Max)算法。該算法處理的焊縫圖像有較高的可讀性，并基于該方法建立了一個焊縫缺陷數據集。隨后，對YOLOv8s(You Only Look Once Version 8-small)進行改進，提出了GU-YOLO(Global Upper Yolo)模型。通過更換主干網絡的...

BERTopic在醫療領域文章主題挖掘中的應用與分析————作者：宋俊杰;尹裴;鄧詩語;袁逸馨;

摘要：文章采用BERTopic模型，對“好大夫在線”平臺上的醫學科普文章進行主題挖掘，旨在提升患者檢索醫療信息的效率，并輔助醫療從業者精準把握醫學話題的發展趨勢，進而推動醫療事業的進步。針對醫學文本信息量大、專業性強的特點，研究通過數據預處理、預訓練嵌入模型ERNIE-Health,并細致調整模型參數，有效地解決了傳統LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型在醫學文本處理任務...

基于BMWFLC的帕金森震顫監測與評級系統————作者：張華青;岳星宇;蔣路茸;齊鵬嘉;楊健斌;童基均;

摘要：針對帕金森病(PD)嚴重程度評估依賴醫生主觀判斷的局限性，本文設計并實現了一種客觀的震顫監測與評級系統。該系統主要包括可穿戴設備、App、云平臺及評估模型4個部分。可穿戴設備負責采集震顫數據，并將數據傳輸至App和云平臺進行存儲，同時支持模型訓練。系統采用帶限多重加權傅立葉線性組合算法(BMWFLC)對數據進行預處理，并提取時域和頻域共計26個特征。隨后，通過機器學習對數據進行多分類分析。實驗結果...

基于機器學習的甲烷預混火焰當量比測量————作者：張燕;楊健晟;

摘要：為了克服傳統當量比測量模型存在的局限性，提出了一種基于機器學習的多特征輸入方法。該方法摒棄了以往單一依賴CH*與C₂*比值的方式，而是綜合利用C₂*swan band的多個化學發光波段。為了驗證這種多輸入方法的有效性，采用支持向量機（SVM）和多層感知機（MLP）兩種不同的機器學習模型進行實驗驗證。實驗結果表明，多特征輸入在這兩種模型上展現出優異的回歸預...

基于圖優化的智能車輛多傳感器融合定位方法————作者：張偉;李旭東;曹偉;趙奉奎;

摘要：為了提升車輛定位系統的精度和魯棒性，針對單一傳感器存在的局限性，提出了一種基于圖優化的LIDAR(Light Detection and Ranging, LIDAR)、IMU(Inertial Measurement Unit)和GNSS-RTK(Global Navigation Satellite System-Real-Time Kinematic)的多傳感器車輛定位方法。首先，使用IMU...

王小謨 做領先世界的中國預警機————作者：王佳晨;

摘要：<正>2009年10月1日,在國慶60周年閱兵式上,由王小謨主導研制的中國預警機——“空警2000”和“空警200”作為領航機型,引領機群分秒不差地飛過天安門廣場,看臺上的王小謨流下了激動的眼淚。正如王小謨所說,經過了這么多年的努力,中國人自己的預警機終于研制出來了,并在天安門廣場接受檢閱,受到了國家非常高的認可。中國預警機的首次亮相,引來了全世界關注的目光。美國媒體曾發表評論:中國采用相共振雷達...

基于RoBERTa-BiLSTM-MA的熱點新聞推薦方法————作者：王長浩;杜嘉慶;王燁;劉凱;

摘要：針對新聞推薦任務過度依賴用戶歷史行為數據可能導致的用戶隱私信息泄露等問題，提出一種結合預訓練模型、雙向長短期記憶網絡及多頭注意力(RoBERTa-BiLSTM-MA)的熱點新聞推薦方法。該方法利用RoBERTa和BiLSTM模型提取文本語義特征，并借助多頭注意力機制捕獲新聞內部的關鍵信息以及不同組成部分之間的關聯，減少不相關信息的干擾。通過提高對新聞熱度預測的準確率，達到優化推薦效果的目的。由于熱...

錢三強 做國家有用之才————作者：葛能全 ;丁芳宇;

摘要：<正>錢三強（1913年10月—1992年6月），核物理學家，中國科學院院士。在核物理研究中獲多項重要成果，特別是發現重原子核三分裂、四分裂現象并對三分裂機制做了科學的解釋。為中國原子能科學事業的創立、發展和“兩彈”研制做出了突出貢獻。在組織推動中國科學院和國家的科學研究及國際合作等方面做出了重要貢獻。1999年被追授“兩彈一星”功勛獎章。入選“慶祝中華人民共和國成立70周年大型成就展”1970—...

基于聚類集合的EMD-CNN-BiLSTM自注意力機制短期電力負荷預測————作者：陳儀;劉春元;

摘要：為了提高短期電力負荷預測的精度和運算效率，提出了一種基于聚類集合的經驗模態分解法(Empirical Mode Decomposition, EMD)、卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)、自注意力機制(Self-Attention, SAM)及雙向長短期記憶網絡(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLS...

基于改進YOLOv8n的玉米地雜草檢測————作者：文韜;王天一;

摘要：為了有效應對玉米地雜草對玉米產量和品質的影響，實現玉米與雜草的快速、準確檢測，提出了一種基于改進YOLOv8n(You Only Look Once Version 8 nano)的玉米與雜草檢測模型。首先，提出了ACMConv(Accurate and Computationally Minimal Convolution)新型卷積方式，顯著減少了模型計算量，使模型更加輕量化；其次，使用SELU...

基于場景先驗學習的視頻超分辨率重建算法————作者：湯樂;趙必美;蔡卓駿;鄭博侖;

摘要：現有的大多數視頻超分辨率(Video Super-Resolution, VSR)方法只關注臨近幾幀間的信息，忽視了長時間段內場景中包含的先驗信息。針對這一問題，提出了一種場景先驗學習(Scene Prior Learning, SPL)模塊。SPL模塊是一個輕量級的插件模塊，可以在模型推理階段顯式地對長時間段內場景中包含的先驗信息進行建模，并利用先驗信息增強原始網絡中的注意力機制。將SPL模塊集...

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