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2025年第9期

主编

潘云鹤，费爱国

顾问  卢锡城 

ISSN  2095-9184

CN  33-1389/TP

IF (2024 JCR)  2.9

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Volume 26  Issue 9，2025 2025年第26卷第9 Issue

  • 常规文章

    植物启发型可变形界面设计综述 Enhanced Publication AI Introduction

    “Reporting on the latest advancements in shape-changing interfaces, this paper systematically analyzes plant-derived natural shape-changing phenomena and summarizes plant-inspired design strategies for shape-changing interfaces. Expert xx explored the plant-inspired shape-changing interface topic, which provides solutions to solve practical application problems across agriculture, healthcare, architecture, and robotics.”

    姬俊哲, 陈创, 冯博宇, 陶冶, 王冠云

    2025, 26(9): 1509-1533. DOI: 10.1631/FITEE.2500118
    Abstract：可变形界面将形状的物理变化作为输入或输出，以传递信息并与用户交互。植物作为天然的可变形界面，擅长通过调整形态来适应环境变化。本文对自然界中植物的变形现象进行系统分析，并总结若干相应的植物启发型可变形界面设计策略，涵盖材料选择与合成、制造方法以及驱动机制等最新进展。跨领域实践应用旨在验证植物启发型可变形界面在农业、医疗、建筑、机器人等领域的优势与潜力。同时探讨机遇与挑战，包括跨学科任务中的设计思维、动态行为与控制原理、新型材料与工艺、应用场景与功能匹配、大规模应用需求等。本文有望激发对植物启发型可变性界面的深入研究。  
    Keywords：可变形界面;实体界面;植物仿生;人机交互;智能材料   
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    Updated：2025-10-13

  • 常规文章

    “In the field of electronic design automation (EDA), this paper introduces its research progress in automatic schematic generation (ASG). Expert xx comprehensively combs through the existing ASG, offers in-depth description of the core algorithms of the technology—layout and routing, and for the application of the technology in PCB reverse engineering, analyzes in detail the current challenges and the faced problems. Feasible solutions are discussed in this paper, which lays a foundation for the construction of automatic PCB schematic generation technology.”

    杨杰, 乔凯, 陈健, 陈辰, 郭利翔, 闫镔

    2025, 26(9): 1534-1550. DOI: 10.1631/FITEE.2400612
    Abstract：印刷电路板（PCB）是电子设备的基石，其原理图对系统性能与可靠性具有至关重要的影响。随着电子设备在社会中的广泛应用，其维护、安全、后门以及其他潜在问题备受关注。自动原理图生成（ASG）凭借其自主生成电路原理图的独特能力，不仅在电子设计自动化（EDA）中扮演着举足轻重的角色，更能助力解析PCB设备的基本原理，从而有效应对这些深层问题。然而，受制于PCB日趋精密化的制造工艺以及逆向工程固有的法律和伦理争议，相关技术发展面临显著瓶颈。为突破技术壁垒，推动技术进步，本文系统梳理现有ASG技术，深入剖析其核心算法——布局与布线技术，并针对该技术在PCB逆向工程中的应用，详细分析当前面临的挑战和难题。围绕这些挑战，本文探讨了可行解决方案，旨在推动自动PCB原理图生成技术的研究，为EDA和PCB逆向工程自动化贡献新的力量。  
    Keywords：自动原理图生成;布局;布线;印刷电路板;逆向工程;自动化   
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    Updated：2025-10-13

  • 常规文章

    桂嘉弈, 马中楠, 周浩, 苏岩, 张苗如, 禹可, 吴晓非

    2025, 26(9): 1551-1576. DOI: 10.1631/FITEE.2400467
    Abstract：第五代（5G）移动通信及物联网（IoT）技术的进步推动智能应用的发展，但也使得这些网络日益复杂化，并容易遭受各类定向攻击。为监测和识别网络异常事件，研究人员提出多种异常检测（AD）模型，尤其是基于深度学习技术的模型。然而，由于网络运营商缺乏对这些黑箱系统的专业知识，这些模型的部署和使用存在诸多挑战。本文对通信网络领域现有AD模型和方法进行了系统性综述。基于模型原理和结构，将这些模型分为4个方法论类别，并重点强调近期在AD领域中展现巨大潜力的大语言模型的作用。此外，在以下4个应用领域对相关模型展开深入探讨：网络流量监控、网络系统日志分析、云边服务提供以及物联网安全。基于以上应用需求，剖析了当前面临的挑战，并就未来研究方向提出见解，涵盖鲁棒性、可解释性以及大语言模型在AD中的集成作用。  
    Keywords：异常检测;智能运维（AIOps）;大语言模型;通信网络   
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    Updated：2025-10-13

  • 常规文章

    “In the field of optimization algorithms, the adaptive dung beetle optimizer (ADBO) has made significant progress. Expert researchers have established the ADBO system, which provides solutions to solve large-scale complex optimization problems, opening up a new direction for optimization algorithm research.”

    苗栎欣, 何振学, 赵晓君, 王伊瑾, 张晓丹, 于魁, 肖利民, 霍志胜

    2025, 26(9): 1577-1595. DOI: 10.1631/FITEE.2400967
    Abstract：蜣螂优化器（DBO）是一种具备快速收敛和强大寻优能力的元启发式算法，在解决各种优化问题时展现出优良性能。然而，该算法在处理大规模复杂优化问题时存在易陷入局部最优解和收敛精度不高的问题。为此，提出一种基于弹性退火机制的自适应蜣螂优化器（ADBO）。首先，采用非线性递减方式调整收敛因子，以平衡全局探索和局部开发的需求，从而提高收敛速度和搜索质量；其次，引入贪心差分优化策略以增强种群多样性，提高全局搜索能力并避免过早收敛；最后，采用弹性退火机制对随机选择的个体进行扰动，有助于跳出局部最优，提高解的质量和算法稳定性。基于CEC 2017、CEC 2022基准函数集和MCNC基准测试电路的实验结果验证了ADBO的有效性、优越性和普适性。  
    Keywords：元启发式算法;蜣螂优化器;收敛因子;贪心差分优化策略;弹性退火机制   
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    Updated：2025-10-13

  • 常规文章

    “In the field of large-scale digital integrated circuit design, a novel pseudo-circuit generation algorithm based on graph topology has been proposed. This algorithm efficiently produces a multitude of power analysis examples, providing solutions to address the demand for extensive datasets in electronic design automation. Expert xx verified the effectiveness of the dataset, which underscores the research value of the algorithm.”

    吕泽嘉, 沈继忠, 陈曦

    2025, 26(9): 1596-1608. DOI: 10.1631/FITEE.2400677
    Abstract：平均功耗分析在大规模数字集成电路设计中至关重要。随着以数据驱动为基础的机器学习方法在电子设计自动化（EDA）领域的应用，对海量数据集的需求日益增长。为满足这一需求，本文提出一种基于图拓扑结构的全新伪电路生成算法。该算法通过将随机生成的有向无环图转换为门级Verilog伪组合电路网表，高效生成海量功耗分析样本。随后引入寄存器单元，将伪组合网表转化为伪时序电路网表。通过超参数调控电路拓扑结构，并在综合过程中施加适当的时序约束，最终生成伪电路数据集。采用主流功耗分析软件评估该方法，对生成的电路进行布局前平均功耗测试，将其性能与基准数据集对比，并通过电路拓扑复杂度分析与静态时序分析验证结果。实验结果验证了数据集的有效性，展现了算法的高效运行和鲁棒性，彰显其研究价值。  
    Keywords：图计算;电子设计自动化（EDA）;伪数据集;平均功耗分析   
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    Updated：2025-10-13

  • 常规文章

    用于安全神经网络推理的高效隐私保护方案 Enhanced Publication AI Introduction

    “In the field of cloud computing, this study introduces an efficient privacy-preserving secure neural network inference scheme. Expert xx proposed an approach of merging network parameters and a fast convolution algorithm, which reduces the linear operation time in the online stage by at least 11%, significantly reducing inference time and communication overhead.”

    陈立全, 杨紫瑄, 张鹏, 马旸

    2025, 26(9): 1609-1623. DOI: 10.1631/FITEE.2400371
    Abstract：随着智能设备和云服务的广泛应用，加之本地计算与存储资源受限，大量用户倾向于将私有数据传输至云服务器进行处理。然而，敏感数据以明文形式传输引发用户隐私与安全方面的担忧。为应对这些问题，提出一种基于同态加密与安全多方计算的高效隐私保护安全神经网络推理方案，该方案在确保用户与云服务器双方隐私的同时，实现了快速准确的密文推理。首先，将推理过程划分为3个阶段：调整网络结构的合并阶段、执行同态计算的预处理阶段以及隐私数据秘密共享的浮点运算在线阶段。其次，提出一种网络参数合并方法，以降低乘法层级的成本，并减少密文—明文乘法与加法运算次数。最后，提出一种快速卷积算法，以提升计算效率。与其他最先进的方法相比，所提方案在线阶段的线性操作时间至少减少11％，显著降低了推理时间和通信开销。  
    Keywords：安全神经网络推理;卷积神经网络;隐私保护;同态加密;秘密共享   
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    Updated：2025-10-13
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  1. 0 1 混合-增强智能：协作与认知

    郑南宁, 刘子熠, 任鹏举, 马永强, 陈仕韬, 余思雨, 薛建儒, 陈霸东, 王飞跃 622 | 422 | 52

  2. 0 2 深度学习中的视觉可解释性

    张拳石, 朱松纯 106 | 93 | 50

  3. 0 3 AI2.0时代的群体智能

    李未, 吴文峻, 王怀民, 程学旗, 陈华钧, 周志华, 丁嵘 301 | 226 | 41

  4. 0 4 人工智能在智能制造领域的应用研究

    李伯虎, 侯宝存, 于文涛, 陆小兵, 杨春伟 456 | 275 | 40

  5. 0 5 挑战与希望：AI2.0时代从大数据到知识

    庄越挺, 吴飞, 陈纯, 潘云鹤 215 | 233 | 28

  6. 0 6 智能无人自主系统发展趋势

    张涛, 李清, 张长水, 梁华为, 李平, 王田苗, 李硕, 朱云龙, 吴澄 239 | 261 | 27

  7. 0 7 深度卷积神经网络高效计算研究进展

    程健, 王培松, 李钢, 胡庆浩, 卢汉清 280 | 466 | 25

  8. 0 8 利用太赫兹时域光谱法和微腔器件检测样品：综述

    陈麟, 廖登高, 郭旭光, 赵佳宇, 朱亦鸣, 庄松林 166 | 167 | 24

  9. 0 9 跨媒体分析与推理：研究进展与发展方向

    彭宇新, 朱文武, 赵耀, 徐常胜, 黄庆明, 卢汉清, 郑庆华, 黄铁军, 高文 365 | 633 | 24

  10. 10 深度强化学习综述

    王浩楠, 刘苧, 章艺云, 冯大伟, 黄峰, 李东升, 张一鸣 589 | 705 | 24

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