集成技術(shù)

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集成技術(shù) 關(guān)注(): 期刊周期：雙月刊; 期刊級別：國家級; 國內(nèi)統(tǒng)一刊號：44-1691/T; 國際標準刊號：2095-3135; 主辦單位：中國科學院; 主管單位：中國科學院; 上一本期雜志：鉆采工藝石油科技期刊; 下一本期雜志：長江科學院院報核心學報

　　《集成技術(shù)》科學技術(shù)雜志，系由中國科學院主管，中國科學院深圳先進技術(shù)研究院為第一主辦單位，科學出版社有限責任公司為第二主辦單位及出版單位的學術(shù)期刊。于2011年10月經(jīng)新聞出版總署批準創(chuàng)辦。國內(nèi)統(tǒng)一連續(xù)出版號CN44-1691/T，是一本大16開中文雙月刊�！都杉夹g(shù)》的辦刊主旨為：努力通過介紹和探討交叉集成領(lǐng)域的最新技術(shù)、觀點和理論，傳播交叉集成技術(shù)的新知識和新進展，加強學科交叉集成技術(shù)與應用交流，促進該領(lǐng)域的科研、生產(chǎn)和市場之間的密切結(jié)合，繁榮學術(shù)、服務社會、突出原創(chuàng)性與應用性，培養(yǎng)前瞻性戰(zhàn)略眼光，為我國高新技術(shù)交叉與集成領(lǐng)域的發(fā)展做出貢獻，為傳播高新技術(shù)交叉于集成領(lǐng)域的發(fā)展打造中國品牌傳媒。

　　《集成技術(shù)》遵循理論與實踐統(tǒng)一和百花齊放、百家爭鳴的方針，主要刊登：計算機系統(tǒng)、機器人、先進制造、自動化、電動汽車、醫(yī)療設備、互聯(lián)網(wǎng)、通信、云計算、高性能計算、裝備技術(shù)、圖形及圖像處理系統(tǒng)、CAD/CAE/CAM等領(lǐng)域的文章。

　　《集成技術(shù)》集科學性、學術(shù)性、實用性與知識性為一體，以科研人員、高等院校師生以及工程技術(shù)人員為主要讀者對象，誠邀國內(nèi)外專家學者為本刊審稿，誠邀國內(nèi)外新老讀者瀏覽閱讀本刊，誠邀關(guān)心本刊的各界人士積極為本刊提出創(chuàng)新發(fā)展建議。

　　集成技術(shù)雜志欄目設置

　　機器人與電動汽車、互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)、高性能計算機與網(wǎng)絡計算、生物醫(yī)學工程

　　集成技術(shù)雜志榮譽

　　萬方收錄(中)知網(wǎng)收錄(中)中國學術(shù)期刊(光盤版)全文收錄期刊

　　集成技術(shù)雜志社簡介

　　(一)《集成技術(shù)》基本要求來稿要求題材新穎、內(nèi)容真實、論點明確、層次清楚、數(shù)據(jù)可靠、文句通順。文章一般不超過5000字。需要寄1份打印稿，同時推薦大家通過電子郵件形式投。

　　(二)《集成技術(shù)》文題文題要準確簡明地反映文章內(nèi)容，一般不宜超過20個字，作者姓名排在文題下。

　　(三)作者與單位文稿作者署名人數(shù)一般不超過5人，作者單位不超過3個。第一作者須附簡介，包括工作單位、地址、郵編、年齡、性別、民族、學歷、職稱、職務;其它作者附作者單位、地址和郵編。

　　(四)摘要和關(guān)鍵詞所有論文均要求有中文摘要和關(guān)鍵詞，摘要用第三人稱撰寫，分目的、方法、結(jié)果及結(jié)論四部分，完整準確概括文章的實質(zhì)性內(nèi)容，以150字左右為宜，關(guān)鍵詞一般3～6個。

　　(五)《集成技術(shù)》標題層次一級標題用“一、二、……”來標識，二級標題用“(一)、(二)、……”來標識，三級標題用“1.2.”來標識，四級標題用“(1)、(2)”來標識。一般不宜超過4層。標題行和每段正文首行均空二格。各級標題末尾均不加標點。

　　(六)計量單位、數(shù)字、符號文稿必須使用法定的計量單位符號。

　　閱讀推薦：振動.測試與診斷

　　《振動.測試與診斷》機械核心雜志，是由國防科工委主管，全國高校機械工程測試技術(shù)研究會和南京航天大學聯(lián)合主辦，是反映振動、動態(tài)測試及故障診斷學科領(lǐng)域的科研成果及其應用情況的技術(shù)性刊物。主要介紹國內(nèi)外以振動測試與故障診斷為中心的動態(tài)測試理論、方法和手段的研究及應用方面的技術(shù)文獻、專題報告。

　　集成技術(shù)最新期刊目錄

不同還原氣氛燒結(jié)BaTiO₃基陶瓷的性能研究————作者：許周怡;張凡;張蕾;于杰;曹秀華;付振曉;孫蓉;

摘要：隨著片式多層陶瓷電容器（MLCC）內(nèi)電極材料從貴金屬被鎳等賤金屬替代，燒結(jié)過程需在還原氣氛下進行。該文研究了在不同還原氣氛下燒結(jié)的Mn摻雜BaTiO₃基陶瓷的性能，探討了H₂/N₂比例變化對介電性能和可靠性的影響。通過固相法制備了不同還原氣氛下的樣品，并通過X射線衍射（XRD）、掃描電子顯微鏡（SEM）、拉曼光譜和X射線光電子能譜（...

三維高斯?jié)姙R技術(shù)在場景重建中的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)————作者：朱東林;陳淼;毛宇巖;張峻豪;王忠立;

摘要：三維場景重建是自動駕駛、機器人等領(lǐng)域的重要研究課題，在導航建圖、環(huán)境交互、虛擬和增強現(xiàn)實等任務中有著廣泛應用。目前基于深度學習的重建方法從場景表示方式和核心建模技術(shù)角度主要分為五類：基于代價體積的深度估計方法、基于截斷的有符號距離函數(shù)（TSDF）的體素方法、基于Transformer架構(gòu)的大規(guī)模前饋方法、基于多層感知機（MLP）的神經(jīng)輻射場（NeRF）、三維高斯?jié)姙R（3DGS）。每類方法都有其獨特...

序言：醫(yī)療器械核心關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)————作者：謝耀欽;

摘要：<正>醫(yī)療器械行業(yè)正處于創(chuàng)新驅(qū)動的時代，核心關(guān)鍵技術(shù)的突破不斷推動診療方式的變革。從機器人輔助手術(shù)到智能影像分析，再到非接觸式監(jiān)測，現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)正以前所未有的速度發(fā)展。本期專題《醫(yī)療器械核心關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)》聚焦于醫(yī)療機器人、醫(yī)學影像分析、智能監(jiān)測及醫(yī)學信號處理等前沿方向，為讀者展示醫(yī)療器械技術(shù)的發(fā)展趨勢及其在臨床應用中的潛力

殼聚糖：一種應用在三維骨組織工程中的生物活性支架材料（英文）————作者：Gurung Chetali;Nawaz Aamir;Udduttulla Anjaneyulu;任培根;

摘要：通過制造支架來模擬人體微環(huán)境是生物醫(yī)學領(lǐng)域的一大成就。然而，尋找理想生物支架的工作仍處于起步階段，需要克服重大挑戰(zhàn)。目前，科學研究更傾向于天然物質(zhì)，因為它們具有極強的生物能力、低成本和生物可降解性，并且比合成實驗室制造的產(chǎn)品毒性更小。殼聚糖是一種著名的多糖，因其生物活性而備受關(guān)注，尤其是在3D骨組織工程中。殼聚糖與天然組織非常相似，因此是生物打印的熱門候選材料。本文重點分析了基于殼聚糖支架發(fā)展的潛...

基于神經(jīng)動力學優(yōu)化的柔性內(nèi)窺鏡機器人最優(yōu)遙操作控制————作者：張杰陽;何帥;鄧震;何炳蔚;

摘要：柔性內(nèi)窺鏡機器人具有連續(xù)體結(jié)構(gòu)，在微創(chuàng)手術(shù)領(lǐng)域展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢，但連續(xù)體結(jié)構(gòu)的非線性變形特征導致柔性內(nèi)窺鏡機器人的運動控制精度不足。針對上述問題，本文提出一種基于神經(jīng)動力學的柔性內(nèi)窺鏡機器人最優(yōu)遙操作控制方法。首先，通過構(gòu)建圖像空間下內(nèi)窺鏡機器人主從運動映射機制，建立柔性內(nèi)窺鏡運動學模型，獲得圖像特征速度與驅(qū)動速度的映射關(guān)系；其次，基因關(guān)節(jié)運動約束將機器人運動控制轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃最優(yōu)控制問題，并使用基...

基于解剖結(jié)構(gòu)感知的宮頸癌危及器官結(jié)直腸CT分割————作者：張宇鑫;謝耀欽;孫德宇;高玉華;崔明;秦文健;

摘要：宮頸癌是全球女性癌癥死亡的主要原因之一，放射性治療是治療宮頸癌的常用方法。其中，近距離放射治療通過將放射源直接置入靠近腫瘤的區(qū)域，能將高劑量的輻射集中在腫瘤部位，比其他放療方法的適用性高。精確分割危及器官對準確估算放療劑量和最大度地保護正常組織免受輻射損傷至關(guān)重要。然而，管狀結(jié)構(gòu)(如結(jié)直腸)的自動分割仍面臨諸多挑戰(zhàn)。例如：腸道的褶皺、運動偽影等因素會影響分割效果；近距離放射治療中的放射源會降低CT...

YOLO-PointMap:基于輕量化動態(tài)特征融合的實時人體背部穴位識別————作者：黃凌風;楊世龍;謝耀欽;

摘要：針灸是中醫(yī)學的重要組成部分，在世界各地均具有廣泛的應用。然而，傳統(tǒng)針灸療法的穴位定位依賴醫(yī)生經(jīng)驗，缺乏標準化，導致療效再現(xiàn)性較差，阻礙了其推廣。針灸機器人是一種智能醫(yī)療設備，為針灸技術(shù)的標準化和推廣提供了新契機。該文提出一種改進的YOLOv8-Pose模型——YOLO-Point Map，旨在解決穴位密集分布和特征不明顯等問題。通過引入動態(tài)卷積優(yōu)化C2f模塊和基于通道注意力的特征融合模塊，該文提出...

《集成技術(shù)》征稿啟事

摘要：<正>1.征稿類型論文類別有:研究論文、前沿與綜述、通訊。研究論文建議包括以下模塊:(1)引言:要具體描述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、研究的意義、問題的引出;(2)材料與方法:研究所用的材料與方法;(3)實驗:研發(fā)所進行的仿真或/和實驗方法描述;(4)結(jié)果:描述典型的結(jié)果、好的結(jié)果與壞的結(jié)果,有參數(shù)的話需要有實驗反映對參數(shù)的依賴性;需要量化,不要討論;(5)討論:主要總結(jié)研究的主要貢獻,解釋結(jié)果的好壞,闡述結(jié)...

快速確定大數(shù)據(jù)Spark應用配置參數(shù)值域的方法研究————作者：李瑞;李樂樂;喻之斌;

摘要：當前，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理規(guī)模增長迅猛，用戶的處理需求也變化多樣。為適應不同數(shù)據(jù)處理場景的需求，如不同的集群資源和數(shù)據(jù)集，流行的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)為用戶提供了越來越多的可配置參數(shù)。譬如，最受歡迎的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)Spark提供了超過200個以上的參數(shù)。它們控制了應用程序的并行度、I/O行為、內(nèi)存使用和數(shù)據(jù)壓縮等。但是，這些配置參數(shù)設置不當往往會導致程序性能嚴重下降，甚至導致大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的運行崩潰，給客戶造成不可...

面向無監(jiān)督去噪模型的高效采樣方法————作者：芮浩暉;聶澤東;曾光;秦文健;

摘要：基于深度學習的圖像去噪方法有效解決了傳統(tǒng)去噪方法的煩瑣調(diào)參和復雜噪聲建模的問題。然而，有監(jiān)督學習的模型訓練嚴重依賴干凈-噪聲圖像對，這限制了此類模型的廣泛使用。無監(jiān)督學習去噪模型僅需單噪聲圖像進行訓練，但現(xiàn)有的無監(jiān)督去噪方法仍存在網(wǎng)絡訓練效率與去噪性能難以兼顧的問題。本文提出一種高效的圖像去噪方法，提升了去噪模型訓練的效率。具體來說，本文方法提出了一種深度近鄰下采樣器，用于從同一張噪聲圖像中獲取訓...

基于條件擴散模型的腦電增強在自閉癥篩查中的應用————作者：李逸升;徐永杰;王書強;王怡珊;

摘要：隨著深度學習技術(shù)的快速發(fā)展，基于腦電等神經(jīng)信號的自閉癥篩查逐漸成為一種新興的診斷手段。然而，由于腦電的采集過程較為復雜，尤其針對兒童，因而往往存在數(shù)據(jù)量不足的問題。數(shù)據(jù)增強方法被常用彌補真實數(shù)據(jù)的不足，其中生成式對抗網(wǎng)絡是常用的方法。然而，受限于數(shù)據(jù)規(guī)模的不足及數(shù)據(jù)多樣性的缺乏，當前的數(shù)據(jù)增強方法在分類性能上仍未達到理想水平。本研究采用改進的條件擴散模型，分別對原始腦電信號及其生成的腦功能連接時序...

基于元學習的小樣本癌癥亞型分類算法————作者：戴偉;張浩軒;陳方旭;彭瑋;

摘要：癌癥是一種與基因密切相關(guān)的疾病，具有多種亞型，各亞型在遺傳、表型和治療反應上存在顯著差異。準確的癌癥亞型分類對于個性化治療至關(guān)重要，有助于提高治療效果。然而，基于患者基因表達數(shù)據(jù)的癌癥亞型分類方法在樣本不均衡的情況下，往往難以有效區(qū)分稀有亞型。為了解決這一問題，提出了一種基于元學習的癌癥亞型分類方法MFP-VAE（Meta-learning Few-shot Prototype learning ...

基于Transformer編碼器的腦血流速度重建模型研究————作者：劉高城;童嘉博;楊仕林;王秋穎;唐新宇;劉暢;劉嘉;

摘要：腦血流速度（Cerebral Blood Flow Velocity， CBFV）重建在腦血管功能評估中具有重要作用，尤其在腦血管疾病的早期診斷、治療方案優(yōu)化和腦卒中預防中起著關(guān)鍵作用�，F(xiàn)有的CBFV重建方法在處理多變量時間序列信號時面臨精度和效率的挑戰(zhàn)，尤其是在數(shù)據(jù)稀缺和復雜信號處理方面。該研究提出了一種基于Transformer編碼器的多變量時間序列模型，通過動脈血壓（Arterial Blo...

基于上下文信息和大語言模型的開放詞匯室內(nèi)三維目標檢測————作者：張勝;程俊;

摘要：現(xiàn)有室內(nèi)三維目標檢測算法能夠檢測的目標類別往往是有限的，這限制其在智能機器人領(lǐng)域的應用。開放詞匯目標檢測能夠在不用定義目標類別的前提下檢測給定場景的所有感興趣目標，從而解決室內(nèi)三維目標檢測的不足。與此同時，大語言模型的先驗知識能夠顯著提升視覺任務的性能。然而現(xiàn)有的開放詞匯室內(nèi)三維目標檢測研究存在只關(guān)注目標信息，而忽視了上下文信息的問題。室內(nèi)三維目標檢測輸入數(shù)據(jù)主要是點云，點云數(shù)據(jù)存在稀疏和噪聲問題...

20MPa高壓消聲艙聲場特性實驗研究————作者：鄭江龍;江彪;李志鋒;黃曉鑫;李林偉;黃逸凡;

摘要：高壓消聲艙是開展深海換能器、傳感器以及其他聲學儀器設備等研制的重要實驗測試平臺，本文對前期設計研制的20MPa高壓消聲艙開展了本底噪聲和不同頻率下的聲場起伏測量，計算了固定測量位置、測量距離條件下的回聲干涉量，繪制了回聲干涉曲線，分析了典型低頻和高頻條件下信號的時頻特性。本底噪聲測量結(jié)果顯示雖然艙內(nèi)本底噪聲較高，且在10-12kHz頻段有特征峰，但允許開展具有足夠測量信噪比的實驗。同時，不同頻段的...

多實例學習在醫(yī)學圖像分析中的應用進展————作者：謝卓恒;伊鳴;黃新瑞;

摘要：多實例學習(multiple-instance learning,MIL)是一種弱監(jiān)督學習方法，近年來廣泛應用于醫(yī)學圖像分析領(lǐng)域。本文綜述了MIL在全切片圖像中的應用進展，詳細分析了其在腫瘤檢測、亞型分級和生存預測中的作用。MIL在弱監(jiān)督學習中具有獨特優(yōu)勢，可通過引入新機制進行優(yōu)化和拓展，以適應更多的應用場景。本文首先綜述了部分應用廣泛或獨具優(yōu)勢的MIL模型，并詳細介紹了它們的技術(shù)特點和具體應用場...

智能計算技術(shù)的歷史性突破與巨大挑戰(zhàn)————作者：李國杰;

摘要：主流的人工智能技術(shù)從一個側(cè)面可以看成是“智能計算技術(shù)”。該文針對智能計算技術(shù)取得的歷史性突破、發(fā)展趨勢和面臨的挑戰(zhàn)發(fā)表一些看法；對規(guī)模定律(scaling law)是否遇到天花板、解決算力短缺問題的出路在哪里、大模型的本質(zhì)是什么等普遍關(guān)心的問題作簡要的綜述

《集成技術(shù)》期刊簡介

摘要：<正>《集成技術(shù)》(CN 44-1691/T,ISSN 2095-3135)于2011年10月經(jīng)新聞出版總署批準創(chuàng)辦,2012年5月正式創(chuàng)刊,系由中國科學院主管,中國科學院深圳先進技術(shù)研究院及科學出版社主辦的理工科綜合性學術(shù)刊物�！都杉夹g(shù)》以促進多學科交叉集成創(chuàng)新、促進科研成果與實際應用的交流與轉(zhuǎn)化為宗旨,聚焦多學科交叉前沿,重點關(guān)注信息技術(shù)、生物技術(shù)、新能源新材料等領(lǐng)域

《集成技術(shù)》征稿啟事

文本引導視頻預測大模型的場景動態(tài)控制綜述————作者：吳福祥;程俊;

摘要：近年來，生成式人工智能的快速發(fā)展使文本驅(qū)動的視頻預測大模型成為學術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點。視頻預測生成需處理時間維度的動態(tài)性和一致性，要求精準控制場景結(jié)構(gòu)、主體行為、相機運動和語義表達。當前的主要挑戰(zhàn)是如何精確控制視頻預測中的場景動態(tài)，以實現(xiàn)高質(zhì)量和語義一致的輸出。針對此問題，一些研究者提出了相機控制增強、參考視頻控制、語義一致性增強和主體特征控制增強等方法，旨在提升視頻預測的生成質(zhì)量，確保生成內(nèi)容...

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