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<title cf:type="text"><![CDATA[《高技术通讯》编辑部 -->2026年第4期文章目次]]></title>
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<title><![CDATA[封面]]></title>
<link><![CDATA[http://www.hitech863.com/gjstxcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202604001&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[]]></description>
<pubDate>2026/6/24 8:19:47</pubDate>
<category><![CDATA[]]></category>
<author><![CDATA[封面]]></author>
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<title><![CDATA[目录]]></title>
<link><![CDATA[http://www.hitech863.com/gjstxcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202604002&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[]]></description>
<pubDate>2026/6/24 8:19:48</pubDate>
<category><![CDATA[]]></category>
<author><![CDATA[目录]]></author>
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<title><![CDATA[推理时间约束的结构化剪枝]]></title>
<link><![CDATA[http://www.hitech863.com/gjstxcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202604003&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[结构化剪枝将神经网络中整组权重捆绑删除来压缩和加速模型。大多数已有的剪枝方法将模型修剪到预定的稀疏度，即修剪固定比例的权重，而不是以优化推理时间为目标。然而，稀疏度与推理时间非线性对应，修剪到指定稀疏度的方法不能直接适配以推理时间为约束的应用场景。为了解决这个问题，提出一种新颖的推理时间约束的结构化剪枝方法（inference time constrained pruning，ITCP），可以自动搜索实现所需推理加速的剪枝方案，同时最小化模型精度损失。ITCP首先将推理时间约束的剪枝任务建模为一个约束优化问题，即在指定推理时间内，最大化性能分数，然后用动态规划算法高效求解。此外，还构建性能模型来快速估计不同稀疏度下模型的推理时间。在CIFAR 10、CIFAR 100和ImageNet数据集上的剪枝实验表明，ITCP在保证加速前提下，相比基线剪枝策略实现了更高的准确性。]]></description>
<pubDate>2026/6/24 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[计算机与通信技术]]></category>
<author><![CDATA[李晨昊，李琳，邱强，张志斌，郭嘉丰，程学旗]]></author>
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<title><![CDATA[一种支持在线检测静默数据错误的事务性框架]]></title>
<link><![CDATA[http://www.hitech863.com/gjstxcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202604004&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[随着处理器设计日趋复杂化以及工艺制程的精细化，处理器的可靠性和稳定性正在面临越来越大的挑战。即使经过严格测试，处理器仍可能会在部署后暴露出硬件问题，并导致一系列的应用级错误。在众多错误中，一类特殊的错误会在不导致应用程序崩溃、不触发任何警报的情况下造成应用数据错误，该类现象被称为静默数据错误（silent data corruption，SDC）。尽管会引起SDC错误的处理器的比例仅在0.03%，但是对于具有数十万处理器的数据中心而言，发生SDC的概率不能忽视。同时，由于现有容错系统基于错误崩溃（Fail-Stop）假设开发，缺少针对SDC的动态校验机制，难以检测到SDC错误，为数据中心的数据安全带来了重大的威胁。因此，本文提出了一种名为“双子星（简称Gemini）”的SDC在线校验机制——名称来自于校验模块如双子星一般伴随应用运行，该机制可以对应用进行在线的正确性校验。Gemini提供了一套基于事务的框架，包含一系列数据结构、配套事务和一个运行时系统。基于Gemini开发的应用在其执行阶段，会有一个在线的SDC校验模块在后台运行。该校验模块会实时地在事务粒度校验应用计算的正确性。为了避免校验程序和应用频繁同步而带来的性能干扰，Gemini采用了一种基于日志的校验方式。应用在每个事务的结尾生成一个SDC日志来记录对用户数据的修改、执行的函数等必要信息，校验程序会自动读取生成的日志，并在不同的处理器核心上依据SDC日志进行重算，并与日志记录的数据修改进行对比。Gemini的贡献在于其能够在毫秒级别上检测出处理器静默错误造成的用户数据的损坏，同时仅带来最低3.20%、平均15.20%的性能损耗，使之成为可以部署在数据中心中的SDC在线校验机制。]]></description>
<pubDate>2026/6/24 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[计算机与通信技术]]></category>
<author><![CDATA[刘晨骁* **，王晨曦* **，杜子东* ** ***]]></author>
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<title><![CDATA[基于定制化中间表示和向量化汇编的动态翻译优化方法]]></title>
<link><![CDATA[http://www.hitech863.com/gjstxcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202604005&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[二进制翻译技术是实现跨指令集软件兼容的重要手段，广泛应用于软件迁移、硬件模拟和调试验证等领域。传统研究主要聚焦于提升翻译后代码质量，对翻译过程性能的优化关注较少。然而，随着即时编译技术的普及以及客户程序代码规模的不断增长，翻译过程的性能瓶颈愈发显著。为应对这一挑战，本文深入分析了现有二进制翻译系统的翻译特点，设计了一种定制化的中间表示，显著加快了翻译速度。此外，针对翻译过程中的汇编环节，提出了一种基于向量化的汇编优化方法，进一步缩短了翻译时间。在MIPS（microprocessor without interlocked pipeline stages）平台上的测试表明，使用定制化中间表示并结合向量化汇编优化后，SPEC CPU 2000测试基准的翻译速度达到QEMU(quick emulator)的4.3倍，Octane 2.0测试基准的整体翻译速度提升至QEMU的4.1倍，验证了所提方法的有效性。]]></description>
<pubDate>2026/6/24 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[计算机与通信技术]]></category>
<author><![CDATA[兰彦志* **，李欣宇* **，牛根***，曾露***，张福新* **]]></author>
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<title><![CDATA[车联网边缘计算中的多跳任务卸载决策]]></title>
<link><![CDATA[http://www.hitech863.com/gjstxcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202604006&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[在车联网（Internet of Vehicles，IoV）移动边缘计算卸载系统中，多跳卸载可将任务卸载到路侧单元（road site unit，RSU）范围外的车辆上，可以有效地利用空闲车辆的计算资源，然而由于车辆的高速移动，无法保证节点之间的稳定性。本文提出了一种基于A*算法的集中式动态多跳卸载策略，该策略以最小化任务时延为目标，将问题建模为马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP），采用A*算法来确定车辆任务卸载的最优队列，并利用近端策略优化算法（proximal policy optimization，PPO）进行求解。仿真结果表明，该方法与深度Q学习和贪婪策略相比，任务完成率明显提高，并且平均时延降低了30%左右。]]></description>
<pubDate>2026/6/24 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[计算机与通信技术]]></category>
<author><![CDATA[李亚，张原，王卫岗，郭一枫]]></author>
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<title><![CDATA[基于顶级域日志的DNS递归侧服务器测量与分析]]></title>
<link><![CDATA[http://www.hitech863.com/gjstxcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202604007&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[域名系统（domain name system，DNS）在互联网通信中承担着将域名解析为计算机可识别的网际互连协议(Internet protocol，IP)地址的关键任务，是用户访问互联网资源的第一步。通过分析用户的DNS查询行为，网络管理人员能够洞察用户的网络使用模式、发现潜在的安全威胁以及优化网络资源配置。本文基于中国国家顶级域.CN的视角，系统地测量和分析了顶级域查询日志中超过40万个源IP地址的行为和查询特征，归纳出多个有价值的测量结果，包括查询行为的地理分布特征、递归服务器的自治域分布趋势等。最后，本文提出了一种基于域名特征向量对查询域名进行处理与分析的方法，对DNS查询内容进行了深入挖掘，从查询域名角度揭示了递归服务器的类型与功能特征，研究结果为DNS查询行为的深入理解和互联网资源的优化管理提供了有力支持。]]></description>
<pubDate>2026/6/24 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[计算机与通信技术]]></category>
<author><![CDATA[何峥*，张翠玲*，武文浩**，李帅良*，张衡*]]></author>
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<title><![CDATA[基于人工势场与领航跟随法的多机器人编队控制]]></title>
<link><![CDATA[http://www.hitech863.com/gjstxcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202604008&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[针对未知环境下多移动机器人编队控制和避障问题，提出了一种虚拟结构领航跟随法和人工势场法结合的编队控制方法。首先，通过引入虚拟跟随者将编队控制问题转换为跟踪控制问题，并基于人工势场法和相邻机器人间的位置关系，构造出一种避碰势场函数，设计编队跟踪控制器，规划各跟随机器人跟踪路径，实现编队跟踪控制。然后，根据传感器测算环境约束条件，进一步设计队形保持、同构变换和异构变换3种动态队形变换模式，通过计算队形变换阈值和决策因子，选择满足约束条件的变换模式，控制机器人编队脱离障碍物，恢复队形。最后，通过Matlab仿真和3台移动机器人的物理实验结果分析，验证了该方法的有效性和实用性。]]></description>
<pubDate>2026/6/24 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[先进制造与自动化]]></category>
<author><![CDATA[徐建明* **，王磊*，周佳旋*，周路顺**，张扬扬**，金瑶**]]></author>
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<title><![CDATA[基于自抗扰控制的点线特征解耦视觉伺服方法]]></title>
<link><![CDATA[http://www.hitech863.com/gjstxcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202604009&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[针对传统的视觉伺服方法中对目标深度信息依赖度高，以及以点和线为视觉特征进行视觉伺服控制时姿态控制和位置控制耦合等问题，提出了一种基于自抗扰控制(active disturbance rejection control, ADRC)的点线特征解耦视觉伺服方法。针对视觉特征中深度信息未知问题，采用自抗扰控制理论中的扩张状态观测器，实现对视觉特征深度信息未知带来的视觉伺服误差进行动态补偿，并同时补偿姿态控制对位置控制的影响以及其他未知干扰，实现姿态和位置的解耦控制，最后使用状态误差反馈获得机械臂运动空间控制量。对工业六自由度机械臂夹胶玻璃边缘伺服定位实验表明，机械臂末端收敛速度快，收敛过程平稳，无回退绕行现象，且定位精度较高，实现了机械臂对夹胶玻璃边缘的自主定位操作。]]></description>
<pubDate>2026/6/24 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[先进制造与自动化]]></category>
<author><![CDATA[杜浩森*，方凯**，韩录**，刘福才**]]></author>
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<title><![CDATA[面向特征选择的交互式可视分析系统设计与实现]]></title>
<link><![CDATA[http://www.hitech863.com/gjstxcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202604010&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[特征选择作为机器学习建模的关键环节，其质量直接影响模型最终的预测性能。然而，针对具体应用场景选择最优特征子集仍具挑战性。现有自动化方法虽能高效筛选特征组合，但缺乏可解释性；而传统人工选择方法虽然可解释性强，却效率低下。为应对上述挑战，本文提出一种面向时序预测任务的特征选取交互式可视分析方法，采用极端梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）、轻量梯度提升机（light gradient boosting machine，LightGBM）和PathFormer多尺度Transformer模型构建集成基准预测框架，并提出了一种多维度模型相似性度量方法，用于量化特征组合对模型性能的影响。基于此，设计并实现了一个包含数据概览、特征子空间概览、详情视图及预测曲线对比等多个联动视图的可视分析系统，用以支持用户通过迭代探索进行特征重构与模型优化。核心视图采用分层节点链接图，实时记录并可视呈现用户的探索路径，揭示特征迭代过程中模型的演变关系。为解决该视图中连线交叉导致的视觉混乱问题，本文进一步引入基于整数线性规划的布局优化算法，有效提升了布局的清晰度与可读性。案例分析与用户研究验证了所提方法在提高时序预测建模效率与性能方面的有效性。]]></description>
<pubDate>2026/6/24 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[先进制造与自动化]]></category>
<author><![CDATA[单宇翔*，高扬华*，彭德玲**，江棨***，潘英奇**，孙国道**]]></author>
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<title><![CDATA[基于并行优化与模糊聚类的入侵检测]]></title>
<link><![CDATA[http://www.hitech863.com/gjstxcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202604011&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[本文提出一种面向传感器云环境的入侵检测框架，融合了并行离散优化与机器学习技术，以提升系统安全性。首先，构建了最优特征评价准则，并设计并行离散优化特征提取系统，通过并行筛选机制有效降低数据维度并增强特征稳定性。其次，在离散优化过程中引入智能迭代进化策略，所开发的算法具有全局收敛性，能够高效获取最优特征子集。最后，结合自调节聚类方法对提取的特征进行分布式模糊聚类分析，该方法能自动确定最优聚类数目，并克服传统模糊聚类易陷入局部最优的问题，从而实现对入侵行为的精准识别。实验结果表明，所提算法提升了入侵判定的准确性，大幅降低了漏检率，且在含噪环境中仍保持稳定可靠的检测性能，展现出良好鲁棒性。]]></description>
<pubDate>2026/6/24 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[先进制造与自动化]]></category>
<author><![CDATA[伏金娣*，刘小杰**，宋长新**]]></author>
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<title><![CDATA[基于双组分双流体模型的纳米流体流动沸腾传热特性研究]]></title>
<link><![CDATA[http://www.hitech863.com/gjstxcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202604012&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[采用双组分双流体模型对纳米流体在水平圆管内流动沸腾过程进行数值模拟，借助用户自定义函数编程研究了不同雷诺(Re)数、纳米流体种类及体积分数对于流动与传热的影响。结果表明，纳米颗粒的加入使得整体的温度下降，相变过程产生的蒸汽量也更少，随着颗粒体积分数的增加，这种现象更加明显。三氧化二铝(Al2O3)纳米流体有着较高的传热系数，随着颗粒体积分数的增加，传热系数增加的速率越来越大，但是随之压降也相应上升，在高Re数时，纳米流体的压降最大增加了约146%。对熵产进行分析发现摩擦熵产随着Re数的增加而增大，而热熵产却表现出相反的趋势，并且在高Re数下更为显著，随着纳米颗粒体积分数的增加，热熵产进一步减小。最后采用性能评价因子（performance evaluation criterion，PEC）对传热过程进行综合分析发现，颗粒的加入是有利于传热过程的，并且随着颗粒体积分数的增加，这种增强效应更加显著。对于纳米流体来说，Al2O3的综合传热能力最强，二氧化钛（TiO2）次之，而铜（Cu）纳米流体最弱。]]></description>
<pubDate>2026/6/24 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[先进制造与自动化]]></category>
<author><![CDATA[洪志伟，柴敏，郑水华]]></author>
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