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

   Cover:  <30>
      
Contents:  <28>

<<<                         CONTENTS                               

Review

Review: Low-altitude UAV swarm ISAC: new opportunities and challenges

Hongqi MIN, Dingbang YANG, Chenhao QI, Yong ZENG

DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2026.0030 Downloaded: 12 Clicked: 106 Cited: 0 Commented: 0(p.1-16) <Full Text>   <PPT>  46

Chinese summary   <1>  低空无人机集群通感一体化:新机遇与挑战

闵红旗1,杨定邦1,戚晨皓1,曾勇1,2
1东南大学移动通信全国重点实验室,中国南京市,210096
2紫金山实验室,中国南京市,211111
摘要:随着低空经济快速发展,低空无人机集群正成为第六代(6G)移动通信网络的重要组成部分,助力实现"全域覆盖"与"万物智联"。通感一体化(ISAC)技术通过共享基站、天线、射频链路、信号波形等无线基础设施与资源,将感知功能深度融入通信网络,从而显著提升低空无人机集群的性能。本文梳理低空无人机集群ISAC系统的研究现状,分析由无人机集群的"低慢小"、高密度、大规模、复杂低空环境及高协同性要求等关键特征带来的新挑战,展望未来部署愿景,并提出面向低空无人机集群ISAC系统的"十个一"指标。为实现这些面向未来无人机集群ISAC的关键性能指标,探讨了若干前景技术,包括超大规模多输入多输出(XL-MIMO)、稀疏XL-MIMO、可重构天线阵列等新型阵列架构,稀疏时频资源分配,以及信道知识地图。此外,讨论将无人机集群用作低空ISAC平台的潜力。最后,展望未来研究方向,为低空无人机集群ISAC系统的设计与研发提供参考。

关键词组:无人机集群;通感一体化;稀疏超大规模多输入多输出;可重构天线阵列;稀疏时频资源分配;信道知识地图

Research Article

Research Articles: Three-dimensional affordance segmentation for object point cloud driven by language instructions

Jiaxuan DU, Hao WU, Qing MA, Guohui TIAN, Zhixian ZHAO, Shuwen LENG

DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2026.0044 Downloaded: 18 Clicked: 88 Cited: 0 Commented: 0(p.1-10) <Full Text>

Chinese summary   <0>  语言指令驱动的物体点云三维可供性分割

杜佳璇1,吴皓1,马庆1,田国会1,赵志贤1,冷述文2
1山东大学控制科学与工程学院,中国济南市,250061
2中国华能集团有限公司山东分公司,中国济南市,250014
摘要:物体的抓取位置与任务类型密切相关。对于同一种物品,不同用户需求可能对应不同的抓取方式。视觉可供性为操作行为提供了可靠的先验知识。现有方法通常从图像或视频中学习可供性,但基于平面的可供性缺乏实现六自由度操作所需的空间信息。此外,当前方法局限于预定义类别相关的可供性,无法直接从用户指令中推断可供性。为解决上述问题,提出了一项新任务:语言指令驱动的三维物体可供性分割。为支持该研究,构建了一个指令-可供性数据集。该数据集具有挑战性,包含20类常见物体类别中的7190个物体实例,并配有624条操作指令,这些指令明确了相应的可供性。为评估模型对新指令的泛化能力,数据集包括"已见"和"未见"两种设置。在此基础上,设计了指令驱动的三维可供性分割网络,该网络从点云中提取特征,并逐层融合指令特征。依据给定用户指令,模型能够在物体点云上直接分割出建议的操作区域,从而指导最优抓取位姿的选择。实验结果表明,该方法在"已见"和"未见"设置下均优于其他相关方法,并展现出对多样化用户指令和未知可供性的泛化能力。

关键词组:视觉可供性;点云分割;开放语义;多模态融合;服务机器人

Research Articles: Image fragment carving based on DCT semantics and an adjustment factor

Binglong LI, Shilong YU, Yong ZHAO, Yifeng SUN, Chaowen CHANG, Qingxian WANG

DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2025.0140 Downloaded: 197 Clicked: 251 Cited: 0 Commented: 0(p.1-11) <Full Text>   <PPT>  45

Chinese summary   <0>  基于离散余弦变换语义与调节因子的图像碎片雕刻

李炳龙1,于世龙1,赵庸2,孙怡峰1,常朝稳1,王清贤1
1信息工程大学,中国郑州市,450001
2国投智能(厦门)信息科技股份有限公司,中国厦门市,361000
摘要:从碎片化图像文件中恢复证据是文件雕刻领域一个重要研究焦点。为解决图像碎片重组问题,本文分析了JPEG图像结构,提出一种基于离散余弦变换(DCT)语义特征的碎片连接加权算法,并引入一种利用图像压缩特性的权重调整因子。通过整合这些组件,该算法能有效确定JPEG文件中的碎片顺序,进而设计一种实用的雕刻算法。在磁盘和内存上进行的实验表明,基于调整因子的算法在识别真实最佳匹配(减少误报)方面优于仅使用DCT的方法。基于磁盘介质的实验实现了94.4%的平均雕刻精度,超越了现有方法,而基于内存介质的实验则验证了该方法的可行性,并对因Windows照片查看器等软件干扰导致的失败场景进行了理论分析。

关键词组:离散余弦变换;碎片化图像文件;存储介质

Research Articles: Reversible data hiding in encrypted domain based on NTRU and Chinese remainder theorem

Xinyue ZHANG, Kunyi LAI, Xin TANG

DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2025.0138 Downloaded: 168 Clicked: 332 Cited: 0 Commented: 0(p.1-10) <Full Text>

Chinese summary   <0>  基于NTRU与中国剩余定理的密文域可逆数据隐藏

张馨悦,赖昆义,唐鑫
国际关系学院网络空间安全学院,中国北京市,100091
摘要:基于同态加密的密文域可逆数据隐藏(RDH-ED)为隐私保护场景下的数据共享提供了极具前景的技术方案。然而,现有基于N次截断多项式环单元(NTRU)的方法面临嵌入容量与可逆性之间的根本冲突,通常需要对明文进行预处理,降低所获密文的随机性。针对上述问题,本文提出一种结合NTRU密码体制与中国剩余定理(CRT)的新型RDH-ED方案。该方案无需对明文进行预处理,并通过在密文域中构建多通道冗余,完整保留明文原始多项式结构。通过引入基于CRT的编码机制,单个多项式系数可承载多比特信息,在中等规模参数下,实现每多项式503比特的嵌入容量。同时,利用预先协商的互素参数,可在解密前完成嵌入信息的提取,从而提供更大的操作灵活性。严格的数学约束设计确保在解密过程中冗余项被自动消除,从而保证原始数据的无损恢复。实验结果表明,与现有基于NTRU、Paillier和ElGamal密码体制的主流RDH-ED算法相比,本文所提方案在不牺牲安全性或运行效率的前提下,显著提升了嵌入容量。

关键词组:可逆数据隐藏;NTRU密码体制;中国剩余定理;多通道冗余

Research Articles: WSC optimizer: an optimization tool for wafer-scale chip architecture exploration

Wenbo ZHANG, Bo DING, Shuai WEI, Qinrang LIU, Hong YU, Ke SONG, Wei GUO, Bo MEI, Rui ZHENG

DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2025.0008 Downloaded: 28 Clicked: 110 Cited: 0 Commented: 0(p.1-16) <Full Text>   <PPT>  50

Chinese summary   <0>  WSC优化器:晶圆级芯片架构探索的优化工具

张文博1,丁博2,魏帅1,刘勤让3,于洪1,宋克1,郭威1,梅波1,郑锐1
1信息工程大学,中国郑州市,450001
2嵩山实验室,中国郑州市,450002
3复旦大学大数据研究院,中国上海市,200433
摘要:近年来,先进封装技术将多颗小芯片集成为更大规模的芯片,同时保留芯片级的集成密度与高带宽互连特性。针对晶圆级芯片(WSC)研发中人工设计效率低与异构优化难度大的问题,本文系统探究了WSC架构设计的关键影响因素。融合芯片布局、算子映射与软硬件协同设计,将WSC架构探索问题建模为多目标优化任务。首先,构建了WSC层次化架构模型,统一量化核心资源约束与互连拓扑约束;其次,提出层次化多目标协同优化框架,联合优化物理约束与任务映射通信模式;最后,开发了支持混合粒度仿真的WSC优化器工具链,可针对典型负载生成最优配置。实验结果表明,相较于传统计算机架构,本工具生成的优化架构在密码解密和信号处理等场景下,可实现最高22倍的吞吐量提升与5倍的延迟降低。

关键词组:晶圆级芯片;软硬件协同设计;芯片布局;设计空间探索

Research Articles: RetryTrigger: intelligent inference duplication for enhancing LLM resilience to hardware transient faults

Jiajia JIAO, Yixu YU

DOI: 10.1631/ENG.ITEE.2025.0104 Downloaded: 26 Clicked: 101 Cited: 0 Commented: 0(p.1-18) <Full Text>   <PPT>  43

Chinese summary   <0>  RetryTrigger:面向硬件瞬态故障的大语言模型智能推理重试容错方法

焦佳佳,于亦许
上海海事大学信息工程学院,中国上海市,201306
摘要:近年来,大语言模型在各类自然语言处理任务中展现卓越性能。然而,随着硬件瞬态故障的日益频发,大语言模型中的静默数据损坏问题愈发突出,极大损害了输出质量与用户体验。现有主流的保护方案主要依赖于硬件辅助的算法级容错,或针对模型部分层的边界驱动在线容错方法。但是,这些方法往往存在硬件依赖严苛、性能开销巨大或故障覆盖不全面等问题。为克服这些局限性,本文提出一种新颖的无需额外硬件支持的故障感知推理方法RetryTrigger,以全面应对各类瞬态故障。在大语言模型推理过程中,RetryTrigger会动态收集运行时输出特征(如最大概率、top-k概率差、输出熵、logits统计信息以及推理延迟),并将这些特征输入至LightGBM元模型进行判定。该元模型能够准确预测是否需要触发推理重试,从而在不依赖额外硬件的前提下,实现推理效率与故障缓解的双重保障。本文在7种具有代表性的大语言模型(含T5-Small、RoBERTa、BioMedBERT、Qwen2.5-Coder-0.5B/7B、MiniMind和Opt)上进行了大量实验,结果表明,RetryTrigger最多可将静默数据损坏率降低95.33%(平均降低92.97%),同时实现最低2.4012%(平均4.1167%)的性能开销。与现有前沿解决方案相比,该方法在可靠性与推理效率之间实现了更优的权衡。

关键词组:大语言模型;系统弹性;智能故障检测;推理复算;瞬态故障

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