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摘要：文献共被引可以为目标领域研究前沿的分析研究提供一种更加客观、全面的研究视角。文中利用文献共被引分析对2017年国际上人工智能领域的131篇ESI高被引论文进行分析,探寻得到了2017年该领域中包含的12个研究前沿和2个重点研究前沿。通过对研究前沿中核心论文的进一步研究发现,在2017年国际人工智能领域的多个研究前沿中,我国的学者已经成长为中坚力量,发挥着重要的作用。相比而言,在深度学习的两个重点研究前沿中,我国还缺乏高质量核心论文的产出者,这也激励着我国学者不断为之努力。

摘要：目标检测是计算机视觉领域中的一个研究热点。近年来,深度学习中的卷积神经网络在目标检测任务上表现突出。文中综述了深度学习在目标检测技术中的研究进展。首先,介绍了目标检测的两种方法和常用数据集,并分析了基于深度学习的方法在目标检测任务上所具有的优势。其次,根据深度学习的目标检测方法的发展过程,介绍了该方法所使用的经典卷积神经网络模型,并分析了各网络模型的特点。然后,从获取特征的能力、检测的速度及所使用的关键技术等方面进行了分析和总结。最后,根据基于深度学习的目标检测方法中存在的困难和挑战,对未来的发展趋势做了思考和展望。

摘要：随着数字图像处理技术的广泛应用,数字图像处理软件在给人们的工作和生活带来便利的同时,由恶意篡改图像所引发的一系列社会问题也亟待解决,因此能够对图像的真实性和完整性进行判断的数字图像取证技术显得尤其重要。篡改图像必然会经过重压缩这一步骤,因此数字图像重压缩检测能够为数字图像取证提供强有力的辅助依据。文中对数字图像重压缩检测研究进行了系统的梳理,提出了数字图像重压缩检测的技术框架,详细阐述了无损图像压缩历史检测、有损压缩图像双重压缩检测、有损压缩图像多重压缩检测以及其他格式的重压缩检测的取证算法和思路,对现有算法进行了性能分析和评价。然后,总结了图像重压缩检测的应用。最后,分析了数字图像重压缩检测目前存在的问题,并对未来的发展方向进行了展望。

摘要：图像相关复杂度的研究领域很广泛,除了计算机科学领域,还延伸到医学、认知心理学等研究领域。在以上应用领域,与图像相关的复杂度的定义有很多,包括图像复杂度、视觉复杂度、场景复杂度,其中图像复杂度又可以进一步细分为颜色复杂度、纹理复杂度和形状复杂度。文中对以上这些复杂度的应用、定义和计算方法进行了归纳总结,并依据组成论中相关复杂度的定义,提出了一种研究图像复杂度的思路,即从图像组成元素的角度来研究图像复杂度。这种图像复杂度的定义只与图像本身所包含的元素、内容有关系,与图像处理任务和算法无关。同时,这种图像复杂度的定义符合一般意义下人对图像复杂性的感受和理解。图像元素可以分为颜色、形状、纹理三大类,它们又可以进一步用一些特征来表示。根据组成论,文中给出了定义这3种特征的广义集的方法。后续研究将进一步给出图像复杂度的计算算法,并通过与人工实验的相关性分析来验证计算结果是否与人的感受相一致。

摘要：基于大数据时代的新学科——数据科学的研究方法正在被包括管理学在内的其他学科应用。首先,探讨了以大数据为理论基础的数据科学研究范式与管理学研究的经典范式之间的联系和区别。其次,分析了国家自然科学基金委认定的A类重要管理学期刊文献及引证文献,对当前国内管理学领域为数不多的基于数据驱动的公共管理、基于复杂网络仿真的网络行为管理和基于多源数据融合的创新管理等热点领域进行了分类梳理。然后,归纳总结了当前国内管理学领域采用数据科学研究方法的特征。最后,提出了数据科学在管理学科学研究应用中的趋势,即范式融合、大数据利用、场景融合、专家合作。

摘要：目前,越来越多的云平台开始采用容器组成的集群为云服务提供运行环境,而如何在多租户环境下为用户的容器集群提供高效且可用的网络成为了一个重要的技术问题。对此,以Linux容器为例,提出了一种面向多租户的Linux容器集群组网方法。这种方法参考了Kubernetes的组网方法,并在其基础上简化了网络结构,并引入了网络隔离,使得构建的网络能够满足多用户场景下的需求。文中描述了此种组网方法在小规模和大规模应用场景下的设计和它在虚拟云操作系统Docklet中的实现,实现的代码是开源的,并且进行了实验与评估。实验证明,这一组网方法所构成的虚拟网络与原生网络的性能相当接近,其TCP出口下行带宽与原生网络相差0.4%以内,而TCP内部通信带宽只损失了约3.39%,且对批处理型应用和长服务型应用都有良好的支撑。

摘要：适航认证对机载软件至关重要,178C标准是重要的适航认证安全标准。Order8110.49指南提出了介入审查的适航认证方法,但是目前还未有对介入审查中软件计划阶段的178C目标符合性证据的研究。文中基于软件计划阶段需要审查的目标和D O-178C标准中针对目标的特征描述,提出了3种模型(标准证据模型、项目制品模型、项目相关证据模型),并通过项目相关证据模型向项目证据数据模型的转换生成证据信息检查单,确定了证据信息的来源。建立证据模型的审查方法为软件计划阶段的审查提供了证据收集的指导,减少了证据收集过程对审定方审定人员的依赖,提高了审查效率。最后,通过一个机载飞行显示器软件的案例说明了提出的证据模型具有可用性与有效性。

摘要：科研人员在日常研究中经常使用Excel,Spss等工具对数据进行分析加工来获得相关领域知识。然而随着大数据时代的到来,常用的数据处理软件因单机性能的限制已经不能满足科研人员对大数据分析处理的需求。大数据的处理和可视化离不开分布式计算环境。因此,为了完成对大数据的快速处理和可视化,科研人员不仅需要购置、维护分布式集群环境,还需要具备分布式环境下的编程能力和相应的前端数据可视化技术。这对很多非计算机科班的数据分析工作者而言是非常困难且不必要的。针对上述问题,提出了一种基于Web的轻量级大数据处理和可视化工具。通过该工具,数据分析工作者只需通过简单的点击和拖动,便可以在浏览器中轻松地打开大型数据文件(GB级别)、快速地对文件进行定位(跳转到文件某一行)、方便地调用分布式计算框架来对文件内容进行排序或求极大值、便捷地对数据进行可视化等。实证研究证明,该解决方案是有效的。

摘要：如何对以“工业4.0”为背景的物联网智慧医疗系统所产生的医疗数据进行高效且准确的挖掘仍然是一个十分严峻的问题。而医疗数据往往是高维的、不平衡的和有噪声的,因此提出一种新的数据处理方法——将SMOTE方法与Filter-Wrapper特征选择算法融合,并将其应用于支持临床医疗决策。特别地,所提方法不仅克服了朴素贝叶斯在属性实际应用中因属性独立假设而造成的预测不佳的情况,而且避免了C4.5决策树在构建模型时的过拟合问题。将所提算法应用于ECG临床医疗决策中,取得了很好的效果。

摘要：在航空电子等嵌入式领域中,多核时代已经来临,如何充分利用多核成为了现在系统领域的研究热点。同时由于系统集成度越来越高,一个硬件平台可能需要同时运行不同安全级别的任务,这就需要操作系统为应用提供隔离与保护。为了解决这两个问题,文中在目前只支持单核的seL4的基础上分别加入多核和分区隔离的支持,之后又提出多核和分区机制相结合的方案,实现了带分区机制的多核seL4。最终将其运行在qemu模拟器上,分区机制的实现符合ARINC653标准的语义。

摘要：针对硬件设备的自动测试设备(ATE)的开发通常是一个冗长、耗时的任务,开发者需要向来自不同领域的专业人员了解被测设备的外部端口、信号、测试流程和信号检查等多种类型的信息,逐步确定开发需求。在该过程中,ATE的开发人员面临的最大困难是缺乏一种规范的模型,以描述由不同合作方提供的测试信息,导致产出的测试文档篇幅长、不易理解,容易出现错误等问题。文中提出面向ATE领域的多视角建模方法来规范化地描述ATE中的测试信息并检查信息的一致性,最后以真实工业案例说明其有效性。

摘要：Storm支持流式数据的高性能实时计算,是一种广泛使用的流式计算框架。在Storm应用的开发中,开发人员需要针对不同的流式数据需求定制开发相应的计算模块,从而导致大量的重复工作,且难以适应数据需求的变动。如何根据流式数据格式和计算方式等数据需求,快速开发Storm应用并配置相应的环境,是提升大部分流式计算应用开发效率的重要问题。提出了流式数据需求描述方法,设计并实现了一种基于Storm的、由数据需求驱动的流式数据实时处理应用辅助开发框架,其根据业务人员描述的领域数据需求自动生成符合数据处理需求的Storm实时数据处理应用。实验表明,该框架能帮助不具备Storm开发能力甚至非软件开发人员快速配置常见的基于Storm的流式计算应用,对于常见的流式数据的实时处理需求具有一定的适应性。

摘要：在软件生命周期中,需求不断发生变更,而需求决策往往取决于开发人员的偏好和权衡,缺乏一种系统的、明确的管理方法。针对软件生命周期中由不断出现的需求变更引起的技术债务,提出一种需求变更技术债务定义。通过对需求变更技术债务的定义、检测、量化和排序,为需求变更的实现顺序以及实现方式提供技术支持。最后通过实验验证了需求变更技术债务的概念和技术的可行性。

摘要：在机载设备测试中,各种测试信号的准确定义和检测是保证飞行安全的关键因素。文中提出一种面向自动测试机载设备测试需求描述的信号模型,通过对机载设备测试需求中所涉及到的信号进行分类,以及将测试设备和被测设备之间传送的信号视作带有一组参数的动作,建立适用于自动测试机载设备需求描述的信号模型,旨在解决目前工业界中机载设备自动化测试需求中的信号规范描述问题。最后通过典型案例说明了该信号模型的特点和可行性。

摘要：GUI自动化测试是Android应用研究领域的重要组成部分,针对Android应用的GUI测试技术得到了广泛的研究。其中,基于DFS算法的GUI遍历测试技术得到了广泛的应用。然而,现有的DFS测试技术却仍然具有效率低下、覆盖率较低的问题。文中提出了结合外部预定义规则来驱动DFS自动化遍历的改进方法,以提高DFS自动化遍历的效率和覆盖率;基于规则驱动的改进方法实现了RDTA测试工具,进行了与Monkey以及无规则驱动下的DFS的对比实验,验证了该方法的有效性。