现代计算机简介
《现代计算机》(CN:44-1415/TP)是一本有较高学术价值的大型旬刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。
《现代计算机》是一本学科性、技术性较强的科技类学术期刊,作者读者群均面向计算机信息技术及应用研究开发设计生产的工程技术人员、大专院校师生及计算机爱好者。
杂志文章特色
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2.《现代计算机》文章名:一般不超过20个汉字(副标题除外)。
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4.《现代计算机》摘要:用第三人称写法(不以“本文”、“作者”等为主语),不超过200字。
5.关键词:3~5个,中间用分号相隔。
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杂志分析报告
注:年度总文献量的统计不包含资讯类文献,如致谢、稿约、启事、勘误等
注:比率 = 当年基金资助文献量 / 当年发文量 * 100%
注:当年发文量的统计不包含资讯类文献,如致谢、稿约、启事、勘误等
研究与开发,开发案例,教学园地,图形图像,实践与经验,图像图像,教学园学
摘要:近年来,由于在多个领域高效率高质量的成功运用,强化学习在机器学习领域和人工智能领域引发极大的关注。越来越多的人开始意识到机器能够自主学习的巨大价值。策略梯度(Policy Gradient)算法是一种基于策略的(policybased)强化学习技术,是强化学习的经典算法之一。以policy-based方法开始,然后介绍Policy Gradient算法的具体内容,最终利用深度学习框架TensorFlow完成该算法的实现。
摘要:在具有严格优势策略的单次博弈中,作为理性的参与者不可能放弃自己的严格优势策略,总是追求自身利益最大化,但在此类博弈中,参与人并不一定能够使自己的实际收益最大。在重复博弈中,任何一个参与者都可以观察到其他参与者的历史策略,也可以在未来的行动中奖惩其他参与者,参与者采取有利或不利于博弈方的行动策略,通过可信度加以描述,依据可信度的高低确定下轮博弈中采取何种策略,且可信度会随着博弈进行的次数而发生变化。
摘要:传统协同过滤算法基于矩阵因式分解,仅使用全局评分优化来预测用户对于未知物品的评分,不能单独对用户进行感兴趣点的排序,造成推荐效果不理想。围绕个性化知识推荐热点问题,提出一种全新的混合贝叶斯个性化排序与内容的推荐算法,贝叶斯个性化排序算法(BPR)使用三元组训练集进行训练,最终达到收敛;基于内容推荐算法对推荐结果进行部分纠正;通过计算用户匹配分值,根据相似度进行处理增强和减弱处理,最终得到混合推荐列表。
摘要:利用Surfer专业的插值、地理信息和绘图功能,可生成具有细腻图像和高精度位置的新一代天气雷达基本反射率产品。使用2019年7月13日02时32分衡阳天气雷达基数据,采用克里金插值方法生成天气雷达基本反射率产品数据,通过水平面投影算法和直角坐标到经纬度坐标转换,生成高精度、可导出的天气雷达基本反射率产品格点数据。结果表明:当Surfer格点数据使用2000×1760网格,采用克里金插值的方法,Surfer绘制的基本反射率回波图效果最好。应用插值算法导出的XYZ三维格点化数据,可为天气雷达探测业务和研究人员,研究不同天气雷达一致性比较和进行设备标定,提供良好的基础。
摘要:对输入法用户词库进行取证,能够获取与用户相关的大量信息,对电子取证工作具有重要意义。由于不同软件开发厂商的输入法词库的记录内容和文件格式不尽相同,有些甚至对词库文件进行加密处理,对取证和数据获取产生一定的影响。通过设计实验对十种常见输入法的用户词库进行比较,对获取的输入法词库文件进行分析,并比较其证据价值。结果表明,输入法词库的记录内容和记录方式是影响输入法词库取证方法和证据价值的重要因素之一,记录内容越全面,越接近原始输入状态的词库,其证据价值越高。因此,在取证时需要根据具体的输入法词库类型采取相应的措施。
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