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。

No. 1

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

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No. 2

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

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No. 3

No. 4

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

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No. 5

No. 6

No. 7

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

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No. 8

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

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No. 9

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

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No. 10

Frontiers of Computer Science

Frontiers of Computer Science 是由教育部主管、高等教育出版社和德国 Springer 公司共同出版的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为李未院士，执行主编为熊璋教授和周志华教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”。