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期刊文章列表

  • 李昇智,乔建忠,林树宽(东北大学计算机科学与工程学院).一种基于用户移动行为相似性的位置预测方法[J].计算机科学,2018,第12期
  • 朱引,黄海燕(华东理工大学信息科学与工程学院).基于主题增强的递归自编码情感分类研究[J].计算机科学,2018,第12期
  • (《计算机科学》编辑部).《计算机科学》2019年“数据科学与大数据技术”系列专栏暨重庆市出版专项资金期刊资助项目征文通知[J].计算机科学,2018,第12期
  • 董贵山,陈宇翔,张兆雷,白健,郝尧(中国电子科技集团公司第三十研究所).基于区块链的身份管理认证研究[J].计算机科学,2018,第11期
  • 刘建生1,游真旭1,乐光学1,2,王结太2,刘建华2(江西理工大学理学院;嘉兴学院数理与信息工程学院).网络信任研究进展[J].计算机科学,2018,第11期
  • 柴五一,杨丰,袁绍锋,黄靖(南方医科大学生物医学工程学院广东省医学图像处理重点实验室).用于图像分割的多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型[J].计算机科学,2018,第11期
  • 庞晓琼,任孟琦,王田琪,陈文俊,聂梦飞(中北大学大数据学院).一种支持完美隐私保护的批处理数据拥有性证明方案[J].计算机科学,2018,第11期
  • 曹敏姿1,张琳琳1,毕雪华2,赵楷1(新疆大学信息科学与工程学院;新疆医科大学医学工程技术学院).个性化(α,l)-多样性k-匿名隐私保护模型[J].计算机科学,2018,第11期
  • 瞿中,鞠芳蓉,陈思琪(重庆邮电大学软件工程学院).结构森林边缘检测与渗流模型相结合的混凝土表面裂缝检测[J].计算机科学,2018,第11期
  • 安悦瑄1,丁世飞1,2,胡继普1(中国矿业大学计算机科学与技术学院;中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室).孪生支持向量机综述[J].计算机科学,2018,第11期
  • 陈鹏,张建伟(南京信息工程大学数学与统计学院).结合核函数与非线性偏微分方程的图像去噪方法[J].计算机科学,2018,第11期
  • 史小婉,马于涛(武汉大学计算机学院).一种基于文本分类和评分机制的软件缺陷分配方法[J].计算机科学,2018,第11期
  • 程潇1,董超2,陈贵海1,王蔚峻1,戴海鹏1(南京大学计算机科学与技术系;南京航空航天大学电子信息工程学院).面向无人机自组网编队控制的通信组网技术[J].计算机科学,2018,第11期
  • 黄贤英,杨林枫,刘小洋(重庆理工大学计算机科学与工程学院).分级意见领袖下的微博信息传播与数学建模[J].计算机科学,2018,第11期
  • 王汉武,于涛(湖南大学信息科学与工程学院).一种改进的自适应多叉树防碰撞算法[J].计算机科学,2018,第11期
  • 颜学文1,董超1,屈毓锛2(陆军工程大学通信工程学院;火箭军工程大学信息工程系).基于D2D通信的流量卸载技术综述[J].计算机科学,2018,第11期
  • 钟菲,杨斌(南华大学电气工程学院).一种新型的基于深度学习的单幅图像去雨方法[J].计算机科学,2018,第11期
  • 杨超1,秦廷栋1,范波2,李涛3(湖北大学计算机与信息工程学院;武汉大学科学技术发展研究院;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学)).基于人工免疫危险理论的微博水军用户检测研究[J].计算机科学,2018,第11期
  • 张赛1,芮挺1,2,任桐炜2,杨成松1,邹军华1(陆军工程大学野战工程学院;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室).基于监督学习深度自编码器的图像重构[J].计算机科学,2018,第11期
  • 刘景森1,2,刘丽2,李煜3(河南大学智能网络系统研究所;河南大学软件学院;河南大学管理科学与工程研究所).融合模拟退火机制的自适应花朵授粉算法[J].计算机科学,2018,第11期
  • 尚玉玲1,曹建军2,李红梅1,郑奇斌1(解放军理工大学指挥信息系统学院;国防科技大学第六十三研究所).基于合作作者与隶属机构信息的同名排歧方法[J].计算机科学,2018,第11期
  • 徐丙凤1,何高峰2(南京林业大学信息科学技术学院;南京邮电大学物联网学院).基于攻击图的信息物理融合系统渗透测试方法[J].计算机科学,2018,第11期
  • 吕亚楠,韩华,贾承丰,完颜娟(武汉理工大学理学院).基于节点亲密度的链路预测算法[J].计算机科学,2018,第11期
  • 张桂鹏,陈平华(广东工业大学计算机学院).一种混合云环境下基于Merkle哈希树的数据安全去重方案[J].计算机科学,2018,第11期
  • 汪琪,段湘煜(苏州大学计算机科学与技术学院).基于注意力卷积的神经机器翻译[J].计算机科学,2018,第11期
  • 胡长俊1,2,袁树杰1,3(安徽理工大学煤矿安全高效开采省部共建教育部重点实验室;安徽理工大学电气与信息工程学院;安徽理工大学能源与安全学院).煤矿井下WSN中基于自适应粒子群聚类算法的多sink节点部署[J].计算机科学,2018,第11期
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