Current Issue: <EITEE>
ENGINEERING Information Technology & Electronic Engineering
Editors-in-Chief: Yunhe PAN, Aiguo FEI
Advisor: Xicheng LU
ISSN 3069-8928 (print), 3069-8936 (online), monthly; CN 33-1439/TP
ENGINEERING Information Technology & Electronic Engineering (EITEE for short), formerly known as Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (2015-2025) and Journal of Zhejiang University SCIENCE C (Computers & Electronics) (2010–2014), is a peer-reviewed (double blind) journal that covers research in Computer Science and Technology, Information and Communication Engineering, Control Science and Technology, Electronic Science and Technology, Optical Engineering and Technology, Instrument Science and Technology, among others. It is launched by the Chinese Academy of Engineering and Zhejiang University, and published by Zhejiang University Press and IEEE.
Abstracted and indexed in: ACM Digital Library, Baidu, CLOCKSS, CNKI, CNPIEC, Chinese Science Citation Database, DBLP, Dimensions, EBSCO, EI Compendex, Google Scholar, INSPEC, Naver, Norwegian Register for Scientific Journals and Series, OCLC WorldCat Discovery Service, Portico, ProQuest, SCImago, SCOPUS, Science Citation Index Expanded (SCIE), TD Net Discovery Service, UGC-CARE List (India), Wanfang.
History:
2015-2025: Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (ISSN 2095-9184 (print), 2095-9230 (online), CN 33-1389/TP)
2010-2014: Journal of Zhejiang University SCIENCE C (Computers & Electronics) (ISSN 1869-1951 (print), 1869-196X (online))
ENGINEERING Information Technology & Electronic Engineering
ISSN 3069-8928 (print), 3069-8936 (online)
CN 33-1439/TP
2026 Vol.27 No.10
<6> <5>CONTENTS
Review
Huanghuang DENG, Aoran SUN, Zhan MENG, Yongwei WANG, Luyang CHEN, Dunhan LI, Zhiyu LI, Yue HAN, Zejian LI, Kun KUANG, Zemin LIU, Ning ZOU, Zhou ZHAO, Kejun ZHANG, Lingyun SUN, Yu ZHAO, Fei WU, Yunhe PAN
DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2026.0124 Downloaded: 7 Clicked: 10 Cited: 0 Commented: 0(p.1-28) <Full Text>
1浙江大学区块链与数据安全全国重点实验室，中国杭州市，310027
2浙江大学人工智能学院，中国杭州市，310058
3浙江大学软件学院，中国杭州市，310058
4浙江大学传媒与国际文化学院，中国杭州市，310058
5浙江大学计算机科学与技术学院，中国杭州市，310027
6浙江大学数智视听与影视艺术研究所，中国杭州市，310058
摘要：在生成式人工智能（AI）的推动下，图像视觉艺术正经历一场深刻变革。这场变革不仅超越了技术创新层面，更在重塑艺术创作的范式。本文论述了以人类为中心的图像艺术交互系统，旨在弥合技术导向与艺术导向研究之间的鸿沟。文中明确交互式生成艺术创作可控性、守正性以及创新性三大核心挑战，并深入剖析三大挑战背后潜在的制衡关系。在此基础上，系统回顾了生成模型的发展历程、艺术知识的融合方式以及协作式智能体AI系统的兴起。展望未来，本文强调需构建兼具更高可控性、保障人类创造主体性且保障合规性的人机协同框架，并探讨了该框架广泛的潜在应用场景。本研究提出连接人工智能技术、人机交互过程与艺术图像融合创新的统一分析框架，同时绘制了以任务为导向的路线图，为未来相关研究及协同创作系统开发提供指导。
关键词组：
Research Articles
Zhipeng ZHU, Guo LI, Mark Xuefang ZHU, Shanshan KONG, Zhenyu WANG, Wenting XIONG
DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2026.0168 Downloaded: 7 Clicked: 9 Cited: 0 Commented: 0(p.1-19) <Full Text> <PPT > 8
南京大学信息管理学院，中国南京市，210023
摘要：技术经理人在促进技术转移过程中发挥着重要作用。尽管大语言模型（LLMs）已在该领域展现出潜力，但由于缺乏领域专用基准，评估其在技术经理人所需核心认知能力方面的表现仍面临挑战。为此，构建了一个用于评估大语言模型在技术经理人所需认知能力方面表现的领域专用基准—TMBench。该基准包含3474个问题，覆盖多种情境，涉及3项任务和5种题型。该基准将常用评价指标与以大语言模型为评判者（LLM-as-a-Judge）的评价方法相结合，采用固定权重和熵权计算对应的维度得分和综合得分。基于该评价机制，在不同提示策略和温度设置下对9个代表性模型进行评估，以考察其能力、分析其错误特征，并将其与人类专家进行基线比较。结果表明，不同模型的能力表现存在差异，没有任何单一模型在3个能力层级上均位列第一。在高阶能力方面，LLMs的点估计优于人类基线，但差异不具有统计学显著性。在两项高阶任务中，基于思维链的提示与模型的提示敏感性相关，且开放权重模型取得更好的结果。错误分析表明，知识储备、检索和应用方面的不足是最常见的错误类别。基于上述发现，本文为LLMs在技术转移领域应用中的模型选择、提示工程和针对性优化提供参考。
关键词组：
Chengcheng CHEN, Yuhao ZHOU, Juncai HE, Dongge QIN, Zhanhui SHI, Wei ZHANG, Jicong DUAN, Zhenxue HE, Limin XIAO
DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2026.0146 Downloaded: 8 Clicked: 10 Cited: 0 Commented: 0(p.1-16) <Full Text> <PPT > 9
1广州航海学院未来交通学院，中国广州市，510725
2临沂大学自动化与电气工程学院，中国临沂市，276000
3河北农业大学河北省农业大数据重点实验室，中国保定市，071001
4东南大学集成电路学院，中国南京市，210000
5浙江工业大学计算机科学与技术学院，中国杭州市，310014
6宿州学院人工智能与大数据学院，中国宿州市，234000
7江苏科技大学计算机学院，中国镇江市，212003
8北京航空航天大学计算机学院，中国北京市，100191
摘要：在集成电路设计的各个阶段，都需要考虑面积和功耗。混合极性Reed–Muller（MPRM）电路的面积和功耗协同优化旨在找到面积和功耗最小的Pareto非支配解集。现有的MPRM电路多目标优化方法运行时间长，且无法处理大规模电路。本文提出一种多策略量子狼群算法（MQWPA），该算法包含量子编码、双种群策略、动态逆向学习策略、变异策略和终止准则。此外，基于MQWPA，提出一种高效的面积和功耗优化方法（EAPOA），该方法用于搜索面向同或/或运算的具有Pareto非支配解集的MPRM电路。实验结果表明，与最新的进化算法相比，MQWPA能够在多目标测试问题中搜索到最优解。与常用的布尔最小化方法相比，EAPOA在面积和功耗方面具有优势。在分别采用现场可编程门阵列技术和标准单元映射后，以面积作为最优成本实现目标，实际面积平均分别改善了16.33%和2.27%。
关键词组：
Jianqiao YE, Jiahong SUN, Jiandong WANG, Xinyang LI, Puti YAN, Xingye CHEN
DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2026.0118 Downloaded: 7 Clicked: 10 Cited: 0 Commented: 0(p.1-11) <Full Text> <PPT > 9
1北京航空航天大学国家卓越工程师学院，中国北京市，100191
2北京航空航天大学电子信息工程学院，中国北京市，100191
3中国人民解放军总医院普通外科医学部，中国北京市，100853
4清华大学人工智能学院，中国北京市，100084
摘要：虚拟染色技术可将无标记自发荧光（AF）图像转化为类苏木精-伊红（H&E）明场对比度图像，实现无损病理检测。本研究将非配对神经薛定谔桥（UNSB）框架应用于自发荧光图像向H&E图像的虚拟染色任务，并构建面向病理图像转换的增强型UNSB（E-UNSB）模型。该框架继承了UNSB非配对、单向、渐进随机传输的建模形式，同时引入病理专属结构正则化约束，以保留细胞形态与组织结构。显著性约束和全局特征一致性提供了多尺度结构引导策略，以缓解染色图像生成过程中的失真。实验结果表明，相较于现有已评估的无监督基准方法，该模型在分布相似性和形态计量一致性方面均有提升。下游定量分析进一步证实，虚拟H&E图像能够保留病理评估所需的形态计量特征，可为高通量多模态组织分析提供支撑。
关键词组：
Implicit multi-teacher distillation for unsupervised industrial anomaly detection
Lanlan WU, Gaoming YANG, Xiujun WANG, Ji ZHANG, Zhi LIU
DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2026.0151 Downloaded: 8 Clicked: 11 Cited: 0 Commented: 0(p.1-10) <Full Text>
1安徽理工大学煤炭无人化开采数智技术全国重点实验室，中国淮南市，232001
2安徽理工大学计算机科学与工程学院，中国淮南市，232001
3安徽理工大学第一附属医院，中国淮南市，232001
4安徽工业大学计算机科学与技术学院，中国马鞍山市，243032
5南昆士兰大学数学、物理与计算学院，澳大利亚图文巴，4350
6电气通信大学计算机与网络工程系，日本东京，182-8585
摘要：工业异常检测在智能制造中具有重要意义，因为缺陷会降低产品可靠性。现有基于知识蒸馏的方法通常采用单一教师网络，限制了特征多样性和鲁棒性。多教师方法往往需要在不同网络架构之间进行显式特征对齐，这可能引入语义冲突并削弱异常响应。本文提出一种面向工业异常检测的隐式多教师蒸馏（IMTD）。IMTD采用3个具有互补性的教师网络，即ResNet18、ResNet34和Wide-ResNet50，从不同特征空间中提取纹理、结构和语义表征。每个教师网络均配备一个仅在正常样本上训练的独立解码器，从而实现无需跨架构特征对齐的隐式知识迁移。进一步引入一种假阴性感知最大响应聚合（FN-MRA）模块，以在融合过程中保留最强的异常证据。在MVTec异常检测（MVTec AD）、视觉异常基准（VisA）和金属部件缺陷数据集（MPDD）上的实验表明，IMTD在图像级和像素级异常检测中均持续优于近期先进方法。结果证明了在异常样本稀缺条件下，融合互补教师网络、隐式重建和最大响应聚合策略的有效性。
关键词组：
Exact price of anarchy for a two-uniform-machine scheduling game under parallel processing
Yong WU, Qi WEI
DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2026.0111 Downloaded: 7 Clicked: 10 Cited: 0 Commented: 0(p.1-7) <Full Text> <PPT > 8
宁波财经学院管理学院，中国宁波市，315175
摘要：本文研究并行处理策略下两台带服务等级的同类机上调度博弈的无政府代价（PoA）。并行处理策略是一种协调机制，融合了经典的最短优先与最大完工时间策略。该调度博弈对应于分时操作系统与网络数据包处理器中广泛采用的轮询调度机制。本文聚焦于最大完工时间最小化问题。推导出PoA作为两台机器速度比值的函数，证明所推导的界对于任意速度比值都是紧界，从而刻画了并行处理策略下两台带服务等级同类机上调度博弈中纳什均衡的低效性。
关键词组：
Shengdong YU, Chengdi ZHANG, Chao CHEN, Hongming ZHOU, Pengfei HAN, Jinyu MA
DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2026.0129 Downloaded: 9 Clicked: 9 Cited: 0 Commented: 0(p.1-14) <Full Text>
1浙江亚之星汽车部件有限公司，中国温州市，325400
2浙江戈尔德智能悬架股份有限公司，中国温州市，325200
3温州大学机电工程学院，中国温州市，325035
4温州职业技术大学智能制造学院，中国温州市，325035
摘要：配备连续阻尼控制（CDC）减振器的半主动悬架系统对减振器层面的阻尼力精确跟踪提出较高要求。然而，CDC减振器固有的滞回特性、压缩-回弹不对称性以及阻尼力对电流的强依赖性，使其力控制问题始终具有挑战性。针对上述问题，本文建立了一种统一的4分量动力学模型，用于描述弹性恢复力、速度相关黏性阻尼力、Bouc–Wen滞回力以及方向不对称附加力。针对各电流相关参数，采用指数饱和函数进行表征，从而在模型层面自然保证系数映射的有界性与单调性，避免经验性截断处理。考虑到4类力分量分别在不同工况区间内占主导作用，进一步提出一种三阶段分层参数辨识方法，以替代直接全局优化对20个参数进行耦合辨识。基于所辨识模型，进一步构建了结合在线Bouc–Wen状态重构、被动性裁剪与牛顿迭代求解的前馈反演控制器，以实现实时电流求解与阻尼力跟踪。结果表明，相比等权全局拟合方法，所提出的饱和映射分层辨识方法可将辨识误差由0.155显著降低至0.079。基于该模型构建的反演控制器在仿真中实现了4.9 N的力跟踪均方根误差；硬件在环实验进一步验证了该方法在存在功放传输延迟及其他台架非理想因素条件下的可行性与有效性。
关键词组：
Zhichao XU, Faping LU, Zhilin ZHANG, Zhongyang MAO, Dongkai YANG, Jiafang KANG, Fucheng YANG, Feng WANG
DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2026.0110 Downloaded: 12 Clicked: 12 Cited: 0 Commented: 0(p.1-12) <Full Text> <PPT > 9
1北京航空航天大学，中国北京市，100191
2海军航空大学，中国烟台市，264001
3山东省海空信息感知与处理技术重点实验室，中国烟台市，264001
4中国人民解放军91206部队，中国青岛市，266100
摘要：直接序列扩频技术因具备良好的抗干扰、低截获和码分多址能力，在无人机集群通信、高精度测距及后5G/6G网络海量连接等场景中具有重要应用。然而，传统扩频调制采用的矩形码片波形频谱效率低、能量聚集性差，难以满足未来系统对高速率、高灵敏度接收的需求。为此，本文提出一种基于椭圆球面波函数（PSWFs）的扩频码片波形设计方法。通过构建一个由4个基于PSWF且正交的码片波形组成的集合，在有限时间带宽积约束下提升信号维度和频谱效率，并结合等效低通结构降低实现复杂度。理论分析与仿真结果表明，所提波形在保持与传统波形相当误码性能的同时，可实现约一倍的频谱效率提升，并具有更好的抗干扰与抗截获性能，为下一代扩频通信系统提供可行的波形设计思路。
关键词组：
Yuqi HU, Ran JI, Chongwen HUANG, Li WEI, Xiaoming CHEN, Wei E. I. SHA, Jiguang HE, Zhaoyang ZHANG, Mérouane DEBBAH
DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2026.0238 Downloaded: 7 Clicked: 9 Cited: 0 Commented: 0(p.1-3) <Full Text>
1浙江大学信息与电子工程学院，中国杭州市，310027
2普林斯顿大学电气与计算机工程系，美国普林斯顿市，08544
3西安交通大学信息与通信工程学院，中国西安市，710049
4大湾区大学信息科学技术学院，中国东莞市，523000
5哈利法大学6G研究中心，阿拉伯联合酋长国阿布扎比，127788信箱
摘要：三维天线阵列是提升6G系统容量的关键技术，其中基于子阵列的混合波束赋形架构因能有效控制硬件成本而被广泛采用。然而，现有的预编码设计多基于理想条件假设，忽略了天线物理布局对电磁互耦效应的实际影响。本文指出，紧凑的天线布局会不可避免地引发强烈耦合，而硬件连接架构直接决定了阵列层间的信号泄漏与干扰。因此，次优的硬件配置会严重制约后续基带算法的性能。为缩小理论研究与实际部署之间的差距，本文提倡突破硬件架构固定的传统假设，转而采用物理架构与信号处理协同设计的框架。为有效抑制不利的电磁效应，需要构建几何感知的耦合模型，引入动态子阵列重构技术，并实现阵列结构参数与预编码权值的联合优化。该硬件与算法的协同设计方案是充分挖掘三维天线阵列潜能的关键路径。
关键词组：