电脑与电信

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于明璐

电脑与电信. 2025, (12): 1-5.

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针对研究机构业务系统普遍缺乏后台监测数据、难以直接应用行业通用模型的问题,提出一种基于历史数据的数字化基础设施资源需求估算模型。该模型结合研究机构的业务系统分类（通用综合类、运营管理类、研发试制类、知识管理类）,定义关键资源变量与系统结构,引入时间间隔、项目申报通过率、经费投入趋势及数字化转型发展阶段特征系数等参数,构建了适用于不同数据掌握程度的需求估算方法,包括均值估计法和就高法。模型旨在为研究机构在缺乏实时监测数据的条件下,提供科学、可操作的基础设施资源规划依据。

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传统电信运营商在5G广播中的发展探析

卢亚军, 王豪, 王超

电脑与电信. 2025, (12): 6-11.

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5G广播技术是5G网络的重要发展方向之一,为电视用户、移动用户带来更多元化、高带宽的广播电视体验。通过分析研究5G广播的发展现状,寻找传统电信运营商在5G广播商用中的发展方向和商业模式。传统电信运营商在5G广播领域可探索多种发展方向,包括频谱重耕、结合传统直播和自媒体直播、探索形式创新、打造“全媒体”平台、5G核心技术的支撑与发展,为用户提供多元化、高带宽的广播电视体验。通过对发展路径的深入分析,推动传统电信运营商经营模式转型。

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基于自适应门控特征融合的双通道多语言文本分类

郑梦, 魏嘉银*, 黄桂振, 梁婷

电脑与电信. 2025, (12): 12-18.

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为解决多语言文本分类中文本语义表示不全、语义差异大及低资源语言分类准确率低等问题,提升多语言文本分类准确性,提出基于自适应门控特征融合的双通道模型,采用双并行通道处理文本：一个通道通过infoxlm嵌入层进行编码,以保留原始的语言特定特征和语义信息;另一通道则在infoxlm嵌入层编码后集成对抗训练,利用FGM对输入进行扰动,以消除语言特定偏差,增强跨语言语义表示的通用性。两个通道输出的隐藏状态通过门控模块进行动态加权融合,实现两个通道间的信息交互。在多语言毒性检测和情感数据集上的实验表明,所提方法各项评价指标均优于对比模型。该方法能有效提升多语言文本分类准确性及低资源语言的分类效果。

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基于改进BERT模型的校园网信息动态检索方法

李丽倩, 郭之金, 张玺

电脑与电信. 2025, (12): 19-25.

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针对校园网信息检索系统在高并发场景下用户意图识别不准确、信息交互效率低的问题,提出基于改进BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型的校园网信息动态检索方法。该方法首先通过增强的BERT模型预训练语言表征,结合分类算法优化用户意图识别;其次,设计动态信息交互模块,依据识别出的用户需求类型构建检索模型,并基于检索结果规划信息组织结构;进一步引入NLP技术构建n-gram统计语言模型进行语法校正与自然语言生成,提升输出文本的流畅性与规范性。实验表明,该系统在高并发环境下信息交互准确率达97.5%,显著优于传统方法,实现了高效、稳定的校园网信息动态检索。

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基于多模态语义的涂鸦式医学图像分割

李土超, 曲美洁, 陈钊洋

电脑与电信. 2025, (12): 26-34.

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近年来,基于稀疏标注的涂鸦式弱监督学习方法,在医学影像分割中展现出了以较低标注成本而达到良好分割效果的潜力。但弱监督信号有限,模型极易出现侧重目标主体而忽视目标边缘的问题,进一步导致了较大的边界分割误差。为解决该问题,本研究提出Weak-Spatially-Agile-Mamba-UNet（WSAM-UNet）模型,利用卷积神经U型子模型进行局部特征提取、使用动态自适应注意力U型子模型进行相关像素动态感知,以及通过视觉曼巴U型子模型进行全局上下文建模。最终,经过在ACDC数据集上的实验验证,WSAM-UNet生成的分割掩模与真实标签在重叠率上达到0.893 19,在豪斯多夫距离误差和平均表面距离误差指标上分别降低至4.186 5和1.035 2,与其他多个基线模型相比,该模型在整体分割精度和边界误差控制方面达到了最优平衡。

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基于无人机与边缘计算的罂粟智能巡航检测系统

谷宋伟, 张亚楠, 李静, 康健鹏, 李杨

电脑与电信. 2025, (12): 35-39.

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非法种植罂粟严重危害社会安全,是我国法律明令禁止的行为。目前罂粟巡查主要依赖无人机拍摄结合人工识别,存在效率低、易疲劳和专业要求高等问题。为此,设计了一套基于多旋翼无人机与Jetson Orin NX边缘计算平台的智能巡航检测系统,集成高清图像采集、边缘AI实时推理、5G通讯模块与Web可视化于一体。该系统通过机载的边缘计算平台上的目标检测模型实时分析图像,并借助5G通讯将结果上传至Web端,供地面人员审核处理。实际应用表明,该系统显著提升了罂粟巡查的自动化水平、响应速度与检测精度,为禁毒工作提供了高效可靠的技术支持。

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基于自监督学习的手语视觉特征预训练方法研究

范雪峰

电脑与电信. 2025, (12): 40-43.

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针对手语识别任务中标注样本稀缺与特征表达能力不足的问题,提出一种基于自监督学习的手语视觉特征预训练方法。通过构建空间—时间联合增强机制与对比学习框架,实现了在无监督条件下的时空特征表征优化;设计融合C3D与Transformer的双分支编码结构,以兼顾局部动作动态与全局语义依赖关系;引入遮挡重建辅助任务,提高模型对关键动作区域与缺失信息的恢复能力。在预训练完成后,采用冻结式迁移策略,将特征迁移至下游手语识别任务,并结合BiLSTM时序建模与CTC分类解码实现整体系统构建。实验结果表明,该方法在RWTH-PHOENIX-Weather 2014T数据集上识别准确率达到85.7%,字符错误率降至10.3%,较传统迁移学习方案显著提升,验证了所提自监督预训练机制在低标注资源场景下的有效性与泛化优势。

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基于STC的便携式气压发生器的设计

杨松伟, 黄敏*, 林剑威

电脑与电信. 2025, (12): 44-50.

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针对现有气压产生装置通常存在体积大、重量重、操作复杂等问题,设计一种基于STC的便携式数控气压产生器。该系统由STC8H8K64U单片机、带编码器370电机气泵、MCP_H10系列压力传感器以及数模转换芯片ADS1115等模块组成。MCP_H10压力传感器用于实时检测当前输出气压值,将其与预置控制气压值进行比较,主控采用PID算法控制气泵电机产生稳定的气压输出。该系统能够在液晶显示屏、上位机和手机客户端显示产生的气压值,具有小型化便携式、低成本、操作简易等优点。测试表明,本装置在产生0~10 kPa的气压范围内平均相对误差为3.78%,在产生10~100 kPa的气压范围内平均相对误差为0.45%,可用于户外便携式气压生成。

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具有弯曲稳定性的柔性射频滤波器

俞婷婷, 李道山, 张紫萱, 濮佳成, 刘宝光

电脑与电信. 2025, (12): 51-54.

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随着柔性电子、可穿戴设备及植入式医疗电子的快速发展,传统刚性滤波器因难以适应弯曲动态工况,且空间兼容性差,已无法满足新型电子系统需求。为了解决上述问题,提出一种基于柔性电路板的LC滤波器结构。该设计通过引入耦合电容有效缩小了器件尺寸并降低了插入损耗,同时采用双螺旋型电感布局降低了所占面积及损耗 ,显著提升了集成度与弯曲可靠性。在此基础上,两个谐振网络R1和R2通过耦合电容形成了二阶滤波响应,从而构建出具备高空间兼容性与低损耗特性的柔性滤波器。经加工和测试,所提出的柔性滤波器中心频率为11.4 MHz,3 dB分数带宽19.93%,在中心频率处该滤波器的实际插入损耗为1.52 dB,充分验证了其优良的电性能和机械柔性,可满足可穿戴与可折叠应用场景的需求。

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基于多层次密码服务体系的政务云安全架构设计与应用研究

王宁

电脑与电信. 2025, (12): 55-60.

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在政务信息化快速发展的背景下,政务云平台的安全性至关重要。本研究基于《证书认证系统密码及其相关安全技术规范》,聚焦政务云的PaaS和IaaS层,通过系统性改造构建了多层次、多模式的密码资源服务体系。在IaaS层,采用专用密码服务器与虚拟化技术,实现分布式密码服务;在PaaS层,基于微服务架构提供SM2、SM3、SM4等综合密码服务,确保数据的完整性、机密性和可用性。结合签名验签、SSL/TLS、电子签章等技术,构建了涵盖传输加密、数据校验、防篡改和抗抵赖的全方位安全体系。研究显著提升了政务云平台的安全性,实现了数据全生命周期的可管理与可控性,为政务云中的敏感信息提供了全方位加密保护。未来,随着商用密码技术的广泛应用和密码产业的快速发展,本研究为政务云平台的安全建设提供了重要参考,并为密码技术的创新与应用指明了方向。

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多模态学习分析视角下的智能课堂教学评价模型研究

刘莉

电脑与电信. 2025, (12): 61-66.

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为解决传统课堂教学评价主观性强、反馈滞后、维度单一的问题,并满足新工科教育个性化和能力导向的需求,构建一个全过程协同驱动的多模态智能课堂教学评价模型。该模型通过分布式传感网络采集视觉、听觉、操作、行为等数据,经预处理与特征提取后,依托动态分层和自适应融合框架实现了多源数据的协同分析。模型在Java 编程技术课程中开展实践,结果显示多模态融合模型识别准确率与教师人工评价具有高度一致性,可实现教学理论到实践的全维度评价,为新工科编程类课程智能评价提供新思路。

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大模型时代职业院校计算机实践教学的范式变革：融合AI通识三阶目标的优化路径

卢道设, 林秀红, 王瑾

电脑与电信. 2025, (12): 67-73.

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随着大模型时代的到来,人工智能技术渗透各领域,推动产业升级,也对职业院校计算机类课程实践教学提出变革与创新需求。针对当前AI融入教学存在的目标模糊、路径零散、与岗位脱节等问题,运用文献研究、调研及案例分析法,梳理职业院校计算机教学现状,构建“认知—应用—创新”三阶目标实践教学优化路径,明确其内涵、特征与实践方法。结果显示,该路径可提升学生AI应用能力与创新思维,试点班级计算机实践课程考核优良率提升明显,AI技能竞赛获奖显著增加。结论表明,此路径能精准对接大模型时代人才培养需求,为教学质量提升提供实施框架,丰富AI与职业教育融合研究成果。

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从工具到思维：AIGC背景下低代码课程分层教学改革

黄勉超, 汤海林, 李春平, 冯玮雯

电脑与电信. 2025, (12): 74-79.

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结合应用型高校在低代码应用开发课程的教学实践,分析了其积极意义及存在问题。对其中的课程定位、教学深度、平台选型以及与AIGC的融合等难题,构建了以“思维培养”为核心、以“分层—分流”为路径的低代码课程教学新范式,构建了校企共生生态,融入AIGC技术以引领教学范式变革。区分计算机与非计算机专业的培养目标,采用不同的课程重点和路径;同时分析了AI大模型的冲击之下,低代码应用开发的前景,提出两者共生的观点及协同开发范式,为应用型高校低代码应用开发的课程体系建设,提供了理论框架与可复制的实践方案。

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AI赋能嵌入式课程混合式教学改革与实践

张静静, 冯彩英

电脑与电信. 2025, (12): 80-87.

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在人工智能、物联网与大数据交织演进的浪潮中,嵌入式系统原理及应用课程面临知识更新快、实践门槛高、教学资源碎片化等挑战。在AI赋能课堂智慧教学新形态教育模式下,培养自主学习、高层次创新型智慧人才是高校的首要任务。因此,提出AI赋能嵌入式课程线上线下混合式教学改革与实践,创建嵌入式AI课程并构建AI赋能嵌入式课程体系,进行AI赋能嵌入式课程线上线下混合式教学设计,让AI智能体贯穿课前诊断、课中交互、课后拓展的全链路,为每位学生动态生成“千人千面”的学习路径,实现真正的因材施教;同时引入多元数据驱动的多元化学习评价模型,精准刻画知识、形成可迭代、可解释的“AI+嵌入式”教学新生态,为打破传统混合式教学模式提供新思路。

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刊出日期：2025-12-10

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