FCS 2017 全年 6 期下载量 Top 10 文章
Frontiers of Computer Science (FCS) 在广大读者和学者的关注与支持下，走过了发展、精进、收获的2017，值此佳节来临之际，FCS衷心感谢您的陪伴，并奉上FCS 2017 全年6期下载量前10名的文章，供您参考。
Recent progress and trends in predictive visual analytics
预测性可视分析的现状和发展
Junhua LU, Wei CHEN, Yuxin MA, Junming KE, Zongzhuang LI, Fan ZHANG, Ross MACIEJEWSKI
预测分析技术已广泛地应用于各领域的业务分析、决策管理和部署。可视化可以加强预测分析过程的交互性，将人类专家知识结合进预测过程的各阶段，从而提高预测分析的可信度和准确度。本文综述了预测性可视分析的现状和发展趋势，提出了预测性可视分析系统运行的通用架构，并总结出预测分析工作流程。
Front. Comput. Sci., 2017, 11(2): 192-207
https://doi.org/10.1007/s11704-016-6028-y
Understanding bike trip patterns leveraging bike sharing system open data
基于自行车共享系统开放数据的自行车出行模式研究
Longbiao CHEN, Xiaojuan MA, Thi-Mai-Trang NGUYEN, Gang PAN, Jérémie JAKUBOWICZ
在共享单车系统快速发展的背景下，了解自行车共享系统中自行车出行模式的时空特征，对于设计车辆调度和车站管理模型具有重要的意义。本文提出了一种从公共站点反馈中推断时空自行车出行模式的方法。文章将行程推断定义为不适定的逆问题，首先识别出自行车出行模式的稀疏性和局部性，然后提出了一个稀疏加权正则化模型，将这两个属性同时应用于求解中。
Front. Comput. Sci., 2017, 11(1): 38-48
https://doi.org/10.1007/s11704-016-6006-4
A survey of neural network accelerators
神经网络加速器研究综述
Zhen LI, Yuqing WANG, Tian ZHI, Tianshi CHEN
人工神经网络算法需要强大的计算能力和内存容量做支持，常规情况下，传统的CPU 和 GPU 由于过度追求灵活性导致能源利用率低下。近年来涌现出一些关于神经网络加速器的研究工作，用于实现高性能和低功耗。本文回顾了包括DianNao加速器在内的神经网络加速器相关的研究工作，可为神经网络领域的硬件研究人员提供参考。
Front. Comput. Sci., 2017, 11 (5): 746-761
https://doi.org/10.1007/s11704-016-6159-1
Urban computing: enabling urban intelligence with big data
城市计算：使用大数据实现智慧城市
Yu ZHENG
城市计算是一个获取、整合和分析由城市空间中的各种数据源生成的大数据、异构数据的过程，以创建可改善城市环境、人类生活质量和城市运营系统的解决方案。城市计算也有助于我们理解城市现象的本质，甚至预测、掌控城市的未来发展。本篇“观点”文章解释了城市计算的概念，展示了城市计算的架构，包括四层：城市感测、城市数据管理、城市数据分析和服务提供，并描述了每一层的主要挑战和所需关键技术。
Front. Comput. Sci., 2017, 11(1): 1-3
https://doi.org/10.1007/s11704-016-6907-2
Lifelong machine learning: a paradigm for continuous learning
终身机器学习: 一种持续学习的范式
Bing LIU
终身机器学习是模仿人类学习过程和能力的范式，即不断地积累过去学习的知识，并无缝地利用它们学习更多的知识，越来越善于学习。本篇“观点”文章介绍了终身机器学习的研究背景、定义、特征、研究历史，并展望了终身机器学习研究的前景。
Front. Comput. Sci., 2017, 11(3): 359-361
https://doi.org/10.1007/s11704-016-6903-6
A survey of network update in SDN
软件定义网络模式的网络更新研究综述
Dan LI, Songtao WANG, Konglin ZHU, Shutao XIA
本文对网络更新引发的问题进行了综述，包括转发环路、转发黑洞、链路拥塞、网络策略违规等，以及软件定义网络（SDN）模式下对这些问题的解决方案。在此基础上，总结了SDN模式下网络配置的优势，并讨论了SDN模式下网络更新的开放性问题。
Front. Comput. Sci., 2017, 11(1): 4-12
https://doi.org/10.1007/s11704-016-6125-y
Optimization methods for regularization-based ill-posed problems: a survey and a multi-objective framework
求解不适定问题的正则优化方法：综述及多目标框架
Maoguo GONG, Xiangming JIANG, Hao LI
本文章回顾总结了常用的正则化模型、优化方法以及正则化参数选取方法，并提出了一个多目标框架，可以处理例如非凸性、不连续性等复杂的特征。此多目标框架将保真度项和正则化项同时优化，可以更好地探究不适定问题。文章还用一个信号复原的案例研究展示了此多目标框架处理不适定问题的效果。
Front. Comput. Sci., 2017, 11(3): 362-391
https://doi.org/10.1007/s11704-016-5552-0
A survey on Lyapunov-based methods for stability of linear time-delay systems
基于 Lyapunov 方法的线性时滞系统稳定性的研究综述
Jian SUN, Jie CHEN
本文旨在对线性时滞系统稳定性研究领域的最新进展作一个全面的综述。本文主要从如何选择适当的 Lyapunov 函数以及如何对 Lyapunov 函数的导数估计进行更准确的估计两个方面进行了总结。此外，还强调了使用尽可能少的决策变量来减小稳定性条件的保守性。最后，文章讨论了线性时滞系统稳定性研究领域的未来发展方向。
Front. Comput. Sci., 2017, 11(4): 555-567
https://doi.org/10.1007/s11704-016-6120-3
VIPLFaceNet: an open source deep face recognition SDK
VIPLFaceNet：一个开源深度化人脸识别SDK
Xin LIU, Meina KAN, Wanglong WU, Shiguang SHAN, Xilin CHEN
本文提出了一种深度表达的开源人脸识别方法 VIPLFaceNet。它是一个10层深度卷积神经网络，具有7个卷积层和3个完全连通层。与 AlexNet 相比，VIPLFaceNet 只需20 %的训练时间和60 %的测试时间，但在真实人脸识别基准LFW上的错误率可下降40%。基于 VIPLFaceNet 的开源 C++SDK 在 BSD 许可下完成发布。
Front. Comput. Sci., 2017, 11(2): 208-218
https://doi.org/10.1007/s11704-016-6076-3
Optimizing product manufacturability in 3D printing
优化3D打印的生产制造性
Yu HAN, Guozhu JIA
当前 3D 打印技术面临的发展瓶颈不容忽视，主要表现在成本、时间和材料等方面。本论文针对一系列产品，提出了结合使用3D打印技术和传统技术来优化实际生产制造的方案。论文使用树状结构模拟问题，使用线性整数规划公式表示问题，并采用差分进化算法解决问题，从而自动决定在生产中的各部分应该使用3D打印还是传统技术。
Front. Comput. Sci., 2017, 11(2): 347-357
https://doi.org/10.1007/s11704-016-6154-6
Frontiers of Computer Science
长按二维码关注Frontiers of Computer Science公众号
相关内容
微信扫码咨询专知VIP会员