1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
CN 50-1075/TP
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    1. 定位技术在虚拟现实中的应用综述
    张宇翔, 任爽
    计算机科学    2021, 48 (1): 308-318.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200800010
    摘要 (147)   PDF (2066KB) (601)  
    近年来,我国虚拟现实技术随着5G技术、传感器技术以及民用图形处理器的发展而快速发展,教育、交通、商业、娱乐、工业等领域对虚拟现实的需求与日俱增。虚拟现实技术是一门崭新的综合性信息技术,其中的定位技术是决定用户沉浸感和交互感的关键技术,是虚拟现实技术的重要依托。因此,需要着重对虚拟现实技术的定位技术进行总结。首先介绍了虚拟现实和定位技术;其次详细分析对比了目前虚拟现实系统中使用的典型定位技术,介绍了这些技术的原理、相关研究成果以及它们在虚拟现实中具体的运用场景;然后介绍了目前市场上主流的虚拟现实定位设备,继而讨论了虚拟现实定位技术使用的定位算法;最后介绍了虚拟现实定位技术目前存在的问题和今后的发展方向。
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    2. 容器技术在科学计算中的应用研究
    徐蕴琪, 黄荷, 金钟
    计算机科学    2021, 48 (1): 319-325.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.191100111
    摘要 (269)   PDF (2015KB) (665)  
    作为一种新兴的虚拟化技术,容器能够以低廉的资源开销为应用程序和服务提供隔离的运行环境,近年来在持续集成和持续部署、自动化测试、微服务等多种业务场景中获得了广泛应用。在科学计算领域,容器技术的应用也正获得越来越多的关注。借助自身的打包能力及日益壮大的生态系统,容器技术有望为科学计算领域的生产力提升提供助力。文中对容器技术在科学计算中的应用现状进行了调研分析,并根据现有的应用实例讨论了在科学计算中使用容器及相关技术的多种方式。对不同应用模式的分析研究表明,通过提升应用程序的可移植性、改善研究的可重复性、提供非传统应用部署方案、简化云资源调度管理等多种方式,容器及相关技术可以为科学计算领域带来多方面的效率提升。
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    3. 高可用弹性宏基因组学计算平台
    何志鹏, 李瑞琳, 牛北方
    计算机科学    2021, 48 (1): 326-332.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.191200030
    摘要 (74)   PDF (3670KB) (220)  
    下一代测序技术(Next Generation Sequencing,NGS)以其低成本、超高通量的特性,显著推动着宏基因组学的发展,同时也为领域内科研人员带来了巨大的挑战。随之而来的大规模、高复杂度测序数据,让研究人员在处理过程中面临诸多困难:一方面,大规模测序数据的分析消耗资源,如硬件资源、时间成本等;另一方面,计算分析过程中必然涉及到的大量宏基因组学计算分析工具很难由普通使用者自行部署、调试与维护。文中对比了领域内主流的宏基因组学计算平台,综合分析了各平台主要的优势与不足;进一步结合当前有效的计算服务技术,构建完成了一个专注于宏基因组学计算分析的高可用弹性宏基因组学计算平台MWS-MGA(More than a Web Service for Metagenomic Analysis);并通过提供多种交互接入方式以及丰富灵活的计算工具,较大程度地降低了科研人员进行宏基因组学NGS数据分析的科研门槛。
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    4. 基于多模融合的半监督场景识别方法
    沈鸿, 刘军发, 陈益强, 蒋鑫龙, 黄正宇
    计算机科学    2019, 46 (12): 306-312.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.191200500C
    摘要 (208)   PDF (1913KB) (458)  
    场景识别是普适计算中的一项重要研究内容,旨在通过识别智能手机用户所在位置的场景,为用户提供精准的个性化服务并提升服务的质量。在实际环境中,精确的场景识别存在两个问题:(1)基于单模传感器数据或无线信号数据的分类效果不佳、普适性不足;(2)场景识别的精度需要依赖大量标定数据,导致成本较高。针对这些问题,提出一种基于多模融合的半监督场景识别方法,该方法充分利用Wi-Fi、蓝牙和传感器的多模特征来提高识别精度。相比基于单模数据的识别,融合特征将静态场景的分类精度提升了10%,并且本文通过构建半监督的学习方法解决了动态场景中数据采集成本高的问题,在将标定数据量减少一半的基础上将识别精度提高至90%以上。实验数据表明,在利用Wi-Fi、蓝牙、传感器的互补优势的基础上,引入半监督的学习方法能够提升场景识别的精确度且降低在某些场景下采集数据的成本,从而有效地提升了场景识别的精度和普适性。
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    5. 面向PCP-MS数据的PPI网络推断算法
    陈征, 田博, 何增有
    计算机科学    2019, 46 (12): 313-321.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.181102215
    摘要 (184)   PDF (3391KB) (464)  
    随着蛋白质组学的发展,研究者们开始聚焦于人类的全部蛋白质相互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络的建立,质谱分析技术已成为预测蛋白质相互作用的代表方法。质谱技术是构建蛋白质相互作用网络的主要实验手段之一,基于质谱技术产生了大量的蛋白质纯化数据,如AP-MS数据和PCP-MS数据等。这些数据为PPI网络的构建提供了重要的数据支持,但是通过人工的手段来构建PPI网络不仅低效,而且很不现实。因此,面向PCP-MS数据的网络推断算法是生物信息学研究的一个热点问题。文中针对一类主流的质谱(PCP-MS)数据的PPI网络构建算法问题开展研究,从解决目前存在的瓶颈问题出发,达到构建高质量PPI网络的目的。现有的面向PCP-MS数据的PPI网络推断算法的研究还处于初级阶段,相关方法较少。同时,算法结果的质量还存在着一些问题:1)很多错误的相互作用被包含在不同的推断算法结果中,同时一些正确的相互作用在结果中被遗漏;2)不同的推断算法在同一数据集上的表现差异较大;3)对于不同的数据集,同一算法表现性能的波动方差较大。因此,为了从PCP-MS数据中推断出结构可靠、质量较高的PPI网络,文中提出一种基于相关性分析与排序整合的PPI评分方法。该方法基于无监督学习,包括以下两个步骤:1)计算蛋白质之间的相关系数,得到多组相关性结果;2)采用排序整合的方法对多组结果进行整合,得到整合后的PPI分数。实验结果表明,所提方法在不使用参考标准的情况下,可以达到与有监督学习方法接近的结果。
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    6. 从属度树算法检测复杂网络重叠社团
    付立东, 李丹, 李占利
    计算机科学    2019, 46 (12): 322-326.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.190200293
    摘要 (122)   PDF (1523KB) (217)  
    重叠社团检测一直是复杂网络研究领域的重点和难点。由于真实网络普遍存在层次结构,结合层次性的重叠社团检测方法将更适用于现实世界复杂网络的研究分析,但目前这类方法的研究还比较少。因此,在定义复杂网络节点领导度、从属度概念的基础上,结合网络层次性建立数学模型,提出了新颖的从属度树检测重叠社团算法。该算法根据从属度值建立从属度树,通过划分树发现重叠节点和重叠社团。在人工网络实验中证明了从属度树算法可以结合层次性发现重叠节点,在Dolphin网络和Karate网络上的实验验证了其检测重叠社团结果的可靠性。与已有一些算法比较的结果表明,从属度树算法能找到其他算法不能找到的重叠节点,以扩展模块度和实际社团结构作为从属度树算法划分重叠社团结果的评价指标。新算法的扩展模块度值大于对比算法,社团划分结果更接近实际社团结构。
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    7. 基于个体异质传染率及状态转移的SIR模型分析
    瞿倩倩, 韩华
    计算机科学    2019, 46 (12): 327-333.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.181001974
    摘要 (213)   PDF (2309KB) (371)  
    针对染病个体具有不同传染率的现象,基于复杂网络中的基本SIR传染病模型,提出了一种具有两种传染率且存在转移概率的传染病模型。根据地方病平衡点的存在性,求出了基本再生数R0。在此模型上,分析了随机免疫和目标免疫两种常见免疫策略。通过仿真模拟发现:在同等条件下,R0>1时,疾病在异质网络中比在同质网络中传播速度更快,范围更广;R0<1时,网络结构对疾病传播的影响不大。进一步研究得出:网络中初始染病节点度的越大,疾病传播速度越快且感染峰值越大;初始染病节点的接近度中心性越大,疾病传播速度越快且范围更广;点集聚系数对传播过程的影响不大;基本再生数R0随转移概率的增大而减小,增大转移概率能有效减少疾病的传播;在平均免疫率相同的情况下,目标免疫比随机免疫更有效。
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    8. 基于行为轮廓的业务流程隐变迁挖掘方法
    宋健, 方贤文, 王丽丽, 刘祥伟
    计算机科学    2019, 46 (12): 334-340.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.180901654
    摘要 (126)   PDF (2243KB) (238)  
    在业务流程优化过程中,从非频繁行为中挖掘隐变迁是重要任务之一。从非频繁行为中挖掘隐变迁,能够更好地还原流程模型,提高流程的运行效率。文中依据行为轮廓的理论,在频率较高的日志中进行挖掘以获得初始模型。首先利用合理性阈值对事件日志进行过滤,得到有效的低频序列日志;其次利用低频序列日志优化初始模型,通过对各活动间行为轮廓关系与源模型的对比,来找到变化的区域,将可能存在的隐变迁挖掘出来;然后通过优化指标对挖掘到的隐变迁进行进一步验证,从而得到完整的含隐变迁的过程模型;最后通过具体的事例以及仿真对所构建的模型进行分析,并验证该方法的有效性。
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    9. WiCount:一种基于WiFi-CSI的人数识别方法
    丁亚三, 郭斌, 辛通, 王沛, 王柱, 於志文
    计算机科学    2019, 46 (11): 297-303.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.191100506C
    摘要 (353)   PDF (2584KB) (629)  
    人数识别即是对一定区域内活动人数的监测计数,在人群控制、流量监管等方面有着重要应用。例如,在百货商场或者机场中,对排队人数或者服务区休息人数进行估计可以为提升服务质量做出贡献。目前,研究人员已提出了一些基于摄像头和可穿戴设备的人数识别方法,但是这些方案均存在一些不足,例如摄像头只能提供可视范围内的监控,可穿戴设备需要被监控对象有意识地穿戴。也有一些学者利用雷达相关技术实现了穿墙式感知识别,但是这类系统设计复杂,应用成本较高,多用于军事领域。文中提出了一种基于WiFi信号的室内人数识别方案WiCount,其利用信道状态信息(Channel State Information,CSI)的幅值波动来刻画室内人数的变化,利用机器学习算法实现对人的计数。WiCount旨在进行更细粒度的室内人数识别,即人在室内任意位置时该方法均能准确识别人数。它根据室内人数与CSI幅值变化的关系,提取了有效的数学特征,减弱了相同人数在室内不同位置所产生的CSI幅值波动差异,然后通过训练3种分类器(SVM、KNN、BP神经网络)来识别监测区域内的人数。在实验室和会议室分别部署了验证系统,结果显示,在人数规模较小的情况下,所提方法的识别效果良好。其中,实验室环境下,不超过4人时,系统的识别率达90%;会议室环境下,不超过2人,在监测区域内任意位置活动时,系统的识别率可达89.58%。
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    10. 基于Wi-Fi信号的免训练呼吸检测
    于怡然, 常俊, 吴柳繁, 张永鸿
    计算机科学    2019, 46 (11): 304-308.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.190600143
    摘要 (130)   PDF (1962KB) (297)  
    随着无线通信技术的飞速发展,Wi-Fi已被广泛应用于公共和私人领域。基于无线技术的非入侵式呼吸检测技术在智能家居领域有着广阔的应用前景。针对现有的解决方案难以解释不同场景下存在的巨大性能差异,文中在自由空间中引入菲涅耳区刃形绕射模型,设计了一种基于Wi-Fi信号的免训练呼吸检测方案。首先,通过菲涅耳区刃形绕射模型,在室内环境中验证了Wi-Fi信号的衍射传播特性;其次,研究了人体呼吸对接收端Wi-Fi信号的影响,并量化了衍射增益与人体呼吸时微小胸腔位移之间的关系,不仅解释了可以使用Wi-Fi设备检测到人体呼吸的原理,还论证了在哪些位置更容易检测到呼吸;最后,通过快速傅里叶变换(FFT)从接收信号强度(RSS)中估计呼吸速率。利用所提算法,可以清楚地知道呼吸检测的好位置和坏位置的分布,并且对于好的位置来说,平均呼吸估计的准确率可达93.8%。实验结果证明了仅使用一对收发器便可使厘米尺度的呼吸感知成为可能,并有望通过普及的Wi-Fi基础设施提供一种无处不在的呼吸检测方案。
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