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期刊推荐|计算机科学与应用 2025年7月15卷7期

期刊推荐|计算机科学与应用 2025年7月15卷7期 汉斯出版社
2025-08-25
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  期刊推荐  




《计算机科学与应用》

Computer Science and Application

Vol.15 No.7 (July 2025)



《计算机科学与应用》是一本开放获取、关注计算机应用领域最新进展的国际中文期刊,主要刊登计算机基础学科、人工智能、计算机仿真及应用领域内最新技术及成果展示的相关论文。在RCCSE《中国学术期刊评价研究报告(第七版)》中,本刊被评为“RCCSE中文学术期刊”。

检索:知网(CNKI Scholar)|维普|万方

版面:月刊|现征稿10月文章

收稿领域:计算机科学技术基础学科|自动机理论|可计算性理论|人工智能|计算机系统结构|计算机软件|计算机工程|计算机元器件|计算机处理器技术|计算机存储技术|计算机外围设备|计算机应用|计算机仿真|计算机图形学|计算机图象处理|计算机辅助设计|计算机过程控制|计算机信息管理系统|计算机科学技术其他学科

ISSN Print: 2161-8801

ISSN Online: 2161-881X











后向分支图


《基于云 + AI的鸿蒙健康管理APP“健行卫士”设计与实现》

作者:王 艳, 高彦菊, 熊保吉, 李春梅, 李庆流, 覃勇铖*:云南工商学院智能科学与工程学院,云南 昆明


摘要:随着智慧健康需求的日益增长和鸿蒙操作系统(HarmonyOS)的不断发展,基于端云一体化技术的健康类应用成为移动开发的重要方向。本文以“健康卫士”APP的开发为研究对象,依托HarmonyOS生态系统与华为AppGallery Connect服务平台,设计并实现了一个集健康监测、睡眠管理、心理咨询、数据可视化与AI健康建议于一体的智能健康管家型移动应用。文章系统介绍了项目的系统架构、功能模块、关键技术实现过程及应用调试与优化策略,并通过实机测试分析验证了其可行性和实用性。研究表明,该应用可有效提升个人健康管理效率,为鸿蒙生态健康类应用的开发提供可借鉴的实践范式。


项目基金:云南工商学院2024年度本科生科研项目《基于云 + AI的鸿蒙健康管理APP“健行卫士”设计与实现》;2025年度云南省教育厅科学研究基金项目(2025J1329)

原文链接:https://doi.org/10.12677/csa.2025.157184


2










视频压缩提取水印


《基于多域变换的视频水印嵌入算法研究》

作者:胡泽宁, 王金戈:北京印刷学院信息工程学院,北京;田益民*:北京印刷学院基础部,北京


摘要:为提升视频水印在版权保护中的实际应用效果,本文提出一种基于多域变换的视频水印嵌入算法。该算法结合离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)与离散余弦变换(Discrete Cosine Transformation, DCT),利用其在时频域分析与能量集中特性上的优势,实现水印信息在频域中的鲁棒嵌入。水印嵌入前通过Arnold置乱增强安全性,在帧图像中选取HL子带进行DWT分解,再对其进行DCT处理,将水印嵌入中频系数区域。实验分别在高斯噪声、椒盐噪声、剪切攻击、滤波攻击等场景下对算法的鲁棒性进行评估。结果表明,该算法在保证水印不可见性的同时,具备较强的抗攻击能力,适用于数字视频的版权保护场景。


项目基金:北京市教育委员会科技一般项目(KM202110015001);北京印刷学院重点教学改革项目——工程认证背景下的工科数学教学改革对大学生创新思维与创业能力培养的研究与实践

原文链接:https://doi.org/10.12677/csa.2025.157186


3










序列P和Q匹配


《基于最长公共子序列的图像拼接算法》

作者:于俊川, 袁 义*, 唐黎黎:湖南工业大学计算机与人工智能学院,湖南 株洲;王继军:广西财经学院大数据与人工智能学院,广西 南宁


摘要:图像配准和拼接技术在医学、军事、遥感、航空、农业等众多领域有着广泛应用,是模式识别、虚拟现实的关键技术之一,针对现有方法在亮度差异大、纹理稀疏场景中配准失败率高的问题,本文提出了一种图像拼接算法,通过计算图像灰度值差序列的最长公共子序列来确定重叠区域,并自动定位拼接线。该算法提出多尺度融合策略优化拼接边界,引入灰度差分序列替代原始像素,消除系统性亮度差异,无需手工指定特征点,对亮度差异不大的图像拼接具有较高的精度和效率,适用于多种图像拼接情形,包括同高度、不同高度、有平移和亮度差异等情况。实验结果表明,该算法能够实现快速、无缝的图像拼接,在亮度突变、噪声干扰(SNR ≤ 15 dB)等复杂场景下,本算法的拼接成功率较SIFT提升23.6%,耗时降低48.3%,可处理±30˚旋转和1.5倍尺度变化,具有良好的鲁棒性和实用性。


项目基金:2023年度湖南省自然科学基金项目(2023JJ50203),2024年株洲市社会化出资项目(38号项目)

原文链接:https://doi.org/10.12677/csa.2025.157189


4










C2PSA机制图


《基于深度学习的遥感图像小目标检测技术研究》

作者:余 江, 杨晓青*:南昌职业大学校长办公室,江西 南昌


摘要:本文针对遥感图像小目标检测中存在的特征提取困难、背景干扰严重以及检测精度和速度难以平衡等问题,深入探讨了多种创新方法。通过对相关算法如YOLOv11系列的改进,引入新型模块与机制,显著提升了小目标检测性能。在多个公开数据集及自建数据集上的实验表明,改进后的算法在小目标检测的准确率、召回率等指标上有显著提升,为遥感图像小目标检测的实际应用提供了有力的技术支持与参考。


项目基金:2022年江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2204508)

原文链接:https://doi.org/10.12677/csa.2025.157191

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