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当然是中国知网了。
这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果 将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 ————维基百科 通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次： （1）底层特征的研究： 这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等 （2）中层语义特征的研究： 该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴 （3）高层语义理解： 这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。 而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。
人类的视觉工作模式是这样的： 首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。 于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。 接着，无数条线又整合成一个个轮廓。 最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。 计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程
（1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在 （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。 （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。 过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCA\LCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分著名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。 另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。 因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。
上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。
在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：
一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。 如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是： 如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))， 那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)
图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了： （1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移
该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( )， 特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。 但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。
CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。
CNN中的神经元主要分成了两种： （a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大） （b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。 （c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。
也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。
了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。
上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。
现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题： 给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。 用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。
池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种： 分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。
CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。
该部分的核心参考文献： 《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. 深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。
深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。 其生成架构模型主要包括： 受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。 监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。
[1]周彬. 多视图视觉检测关键技术及其应用研究[D].浙江大学,2019. [2]郑远攀,李广阳,李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. [3]逄淑超. 深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究[D].吉林大学,2017. [4]段萌. 基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D].郑州大学,2017. [5]李彦冬. 基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D].电子科技大学,2017. [6]李卫. 深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学,2014. [7]许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学,2012. [8]CSDN、知乎、机器之心、维基百科
VNCHINA就非常的好，因为在这个论坛上，有非常多的知名的计算机专家发布的帖子，并且这些帖子都非常的都研究价值，能够让你学到很多。
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组成部分如下：
1、负责信息处理的计算机设备和负责数据通信的通信线路及通信设备。
（1）终端：用户进入网络所用的设备，如电传打字机、键盘显示器、计算机等。在局域网中，终端一般由微机担任，叫工作站，用户通过工作站共享网上资源。（2）主机：有于进行数据分析处理和网络控制的计算机系统，其中包括外部设备、操作系统及其它软件。（3）通信处理机：在接有终端的通信线路和主机之间设置的通信控制处理机器，分担数据交换和各种通信的控制和管理。在局域网中，一般不设通讯处理机，直接由主机承担通信的控制和管理任务。（4）本地线路：指把终端与节点蔌主机连接起来的线路，其中包括集中器或多路器等。它是一种低速线路，费用和效率均较低。
2、数据通信和网络系统软件
网络硬件系统和网络软件系统是计算机网络系统赖以存在的基础。
网络硬件是构成计算机网络系统的物质基础。构造一台计算机网络系统，首先要将计算机及其附属硬件设备与网络中的其他计算机系统连接起来。随着计算机技术和网络技术的发展，网络硬件日趋多样化，提供的功能更强大更复杂。 构成计算机网络资源子网的硬件设备是各种计算机设备，包括服务器、客户计算机和各种附属硬件设备，主要用于信息处理、信息共享和信息存储服务。
构成计算机网络通信子网的硬件设施除了各种数据传输线路外，主要是用以实现网络连接和数据通信的各种数据通信设备，它们主要有集线器(Hub)、网络交换机(Switch)、网桥(Bridge)、路由器(Router)和网关(Gateway)等。
为了保障系统的正常运转和服务，计算机网络系统需要通过专门软件，对网络中的各种资源进行全面的管理、调度和分配，并保障系统的安全。网络软件是实现网络功能的必不可缺的支撑环境。 网络软件通常指以下五种类型的软件：网络协议和协议软件、网络通信软件、网络操作系统软件、网络管理软件及网络应用软件。
扩展资料：
OSI模型：
开放式系统互联通信参考模型（英语：Open System Interconnection Reference Model，缩写为 OSI），简称为OSI模型（OSI model），一种概念模型，由国际标准化组织提出，一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架。定义于ISO/IEC 7498-1。
OSI将计算机网络体系结构(architecture）划分为以下七层：
物理层: 将数据转换为可通过物理介质传送的电子信号 相当于邮局中的搬运工人。
数据链路层: 决定访问网络介质的方式。
在此层将数据分帧，并处理流控制。本层指定拓扑结构并提供硬件寻址，相当于邮局中的装拆箱工人。
网络层: 使用权数据路由经过大型网络 相当于邮局中的排序工人。
传输层: 提供终端到终端的可靠连接 相当于公司中跑邮局的送信职员。
会话层: 允许用户使用简单易记的名称建立连接 相当于公司中收寄信、写信封与拆信封的秘书。
表示层: 协商数据交换格式 相当公司中简报老板、替老板写信的助理。
应用层: 用户的应用程序和网络之间的接口老板。
参考资料来源：百度百科-OSI模型
网络技术对现代生活的影响学术杂志网摘要：计算机网络技术对于人类来说不仅是一种科学技术，还是一种文化载体。计算机网络技术的出现给人类带来极大便利的同时也进一步促进了不同类型社会文明的有效传承和融合。计算机网络技术已经成为人们日常生活以及国家经济发展不可或缺的基础科学之一，为人类的文明发展作出了巨大贡献。同时，计算机网络为人来带来便利的同时也为人们的社会生活带来了一些负面影响，对良好社会风气建设带来了一定阻碍。本文对计算机网络技术的发展现状展开了研究，并且具体分析了计算机网络技术对人类现代生活的影响。关键词：计算机；网络技术；现代生活一、引言计算机网络技术的出现对于人类来说可以说是一次革命，人们通过计算机网络技术可以实现信息的极简极快通讯，大大提升了人类的生活质量以及工作效率。通过计算机网络，人们可以轻松实现跨区域、跨种族、跨语言进行交流、贸易以及生产，将一个个原来不敢想不敢做的虚幻变成了现实。计算机网络技术依靠计算机科学对人类社会的生活方式和生产方式产生了巨大影响，有效推动了人类现代文明向前发展。但是，伴随网络技术产生的负面影响我们也不能忽视，网络色情、网络暴力以及网络等不良现象应该引起我们的足够重视并提出行之有效的应对方法。在此背景之下，展开计算机网络技术对人类现代生活的具体影响分析便具有非常重要的意义。二、计算机网络技术的发展随着现代科学水平的提高，计算机技术和通信技术得到了长足的发展，二者的结合又产生了计算机网络技术。计算机网络技术主要实现的是信息的传递和共享，计算机网络技术通过网络协议使彼此独立的计算机系统通过光缆或微波等载体实现互联，从而实现了网络中资源的传播与共享。计算机网络技术之所以发展迅猛，主要是受到了以下因素的影响[1]。（一）个人需求一门科学技术只有在适应并满足了当代人的需求时才能得到更好的发展。从社会实践角度来讲任何技术的产生都可以看成是人们生产实践活动创造的结果。相对于计算机网络技术，人们更早创造的是计算机，人类主要通过计算机来完成对自身大脑的一种延伸和扩展，来实现批量数据的存储与运算。计算机的出现使得繁杂数据的运算变得更为快捷、高效，这样便极大地促进了人类社会生产实践活动的向前发展。进入到信息时代，信息总量呈现爆炸式增长，此时信息的有效传递就变得至为关键。通过计算机网络技术可以实现跨地区、跨语言、跨民族间信息的实时共享，这对于现代社会中人们对最新信息的需求是相一致的。从某个层面来讲可以说个人的需求是计算机网络技术得到进一步发展的最根本动力[2]。（二）社会需求如今，计算机网络技术已经成为一个国家综合实力的最好体现，与这个国家的经济、军事、教育和科研力量等密切相关。通过计算机网络技术可以实现企业产业结构的调整并进一步提升其生产效率。因此，在竞争如此激烈的市场经济条件下，计算机网络技术对于社会经济的快速发展起着非常关键的作用。企业对计算机网络技术的更多需求又将进一步促进该技术的改革与创新。另外，对于一个国家的军事力量来说，信息力与结构力成为目前考核一个国家军队素质的重要指标。现代军事对计算机网络技术的更多需求也将进一步促进该技术的长足发展。三、对现代生活的影响人类个人需求以及社会需求促进了计算机网络技术的诞生和发展，计算机网络技术的进一步发展又将对人类现代生活产生巨大的影响。（1）对经济生活的影响。计算机网络使得不同单元可以进行非面对面快速信息交流，这对于传统商业活动来说是一次颠覆性革命。一些虚拟性的商业活动成为了目前社会经济活动的主要构成部分，网络经济的概念应运而生。在现代信息社会，企业已经充分认识到了计算机网络技术的重要性，纷纷通过计算机网络技术来提升企业的生产效益以及维护企业的企业形象。在网络经济中，网络购物成为最具代表性的商业活动。人们可以通过计算机网络方便快捷的购买到世界各地的产品，在节省时间的同时还能满足广大消费者对商品选择的需求。但与此同时，我们还应该充分意识到计算机网络技术给社会经济带来巨大的促进作用的同时也带来了一些弊端。网络安全问题成为目前商业活动中个人信息以及商业机密的最大威胁。我们应该不断的完善解决计算机网络技术安全问题，更好地面对计算机网络技术给社会经济带来的机遇和挑战。（2）对政治生活的影响。计算机网络技术的出现使得信息的传递更为迅速，这样将会进一步扩大公共事件对社会的政治影响力。某些不法分子利用网络环境中自由性和隐蔽性，对某些事件进行歪曲传播，这样便会对人们的社会生活产生负面影响。通过相关法律加强对互联网舆情管理，才能为计算机网络技术的更健康发展提供有力保障。在一个健康的网络环境下，广大社会民众也可以进一步提高对国家政治生活的参与度，从而提升一个国家的政治民主性。通过计算机网络技术，国家可以在更加透明化的管理机制下实现公众对政府的监督权利，更好地提升公民主人公意识和社会责任感。（3）对文化生活的影响。在网络化和信息化的现代社会中，人们为了实现自身的成长，需要更多的有用信息提供帮助。计算机网络为人类提供了一个信息共享平台，可以帮助人们随时随地实现最新信息的获取，对于开拓人们视野和丰富人们的知识具有巨大的促进作用。此外，因为计算机网络技术人们的生活方式也发生了巨大的变化，即时通讯技术、远程教育技术都对人们的生活产生了巨大的影响，为人们的生活带来了巨大的便利。但是我们应该充分认识到计算机网络只是我们实现自我成长的一个辅助工具，我们不应该因为计算机网络的便利而丧失对有用知识的自我掌握与获取。四、结语在当下信息社会，为了满足人们个人需求以及社会需求，计算机网络技术应运而生。计算机网络技术对于人们社会生产与社会生活来讲具有颠覆性的革命意义。计算机网络技术在为人们经济生活、政治生活以及文化生活带来巨大便利的同时，我们应该充分意识到计算机网络带来的一些弊端，从而采取相应的措施更好的利用计算机网络这把双刃剑。
计算机网络的组成基本上包括：计算机、网络操作系统、传输介质（可以是有形的，也可以是无形的，如无线网络的传输介质就是空间）以及相应的应用软件四部分。
计算机网络的分类与一般的事物分类方法一样，可以按事物所具有的不同性质特点（即事物的属性）分类。计算机网络通俗地讲就是由多台计算机（或其它计算机网络设备）通过传输介质和软件物理（或逻辑）连接在一起组成的。
虽然网络类型的划分标准各种各样，但是从地理范围划分是一种大家都认可的通用网络划分标准。按这种标准可以把各种网络类型划分为局域网、城域网、广域网和互联网四种。局域网一般来说只
能是一个较小区域内，城域网是不同地区的网络互联，不过在此要说明的一点就是这里的网络划分并没有严格意义上地理范围的区分，只能是一个定性的概念。
扩展资料：
计算机网络按广义分类：
计算机网络也称计算机通信网。关于计算机网络的最简单定义是：一些相互连接的、以共享资源为目的的、自治的计算机的集合。若按此定义，则早期的面向终端的网络都不能算是计算机网络，而
只能称为联机系统（因为那时的许多终端不能算是自治的计算机）。但随着硬件价格的下降，许多终端都具有一定的智能，因而“终端”和“自治的计算机”逐渐失去了严格的界限。若用微型计算
机作为终端使用，按上述定义，则早期的那种面向终端的网络也可称为计算机网络。
另外，从逻辑功能上看，计算机网络是以传输信息为基础目的，用通信线路将多个计算机连接起来的计算机系统的集合，一个计算机网络组成包括传输介质和通信设备。
从用户角度看，计算机网络是这样定义的：存在着一个能为用户自动管理的网络操作系统。由它调用完成用户所调用的资源，而整个网络像一个大的计算机系统一样，对用户是透明的。
一个比较通用的定义是：利用通信线路将地理上分散的、具有独立功能的计算机系统和通信设备按不同的形式连接起来，以功能完善的网络软件及协议实现资源共享和信息传递的系统。
从整体上来说计算机网络就是把分布在不同地理区域的计算机与专门的外部设备用通信线路互联成一个规模大、功能强的系统，从而使众多的计算机可以方便地互相传递信息，共享硬件、软件、数
据信息等资源。简单来说，计算机网络就是由通信线路互相连接的许多自主工作的计算机构成的集合体。
最简单的计算机网络就只有两台计算机和连接它们的一条链路，即两个节点和一条链路。
参考资料：百度百科--计算机网络
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计算机三大顶级期刊分别是《计算机仿真》，《计算机测量与控制》，《计算机工程与应用》。
计算机三大顶级期刊以应用为中心、以微处理器为基础，软硬件可裁剪的，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等综合性严格要求的专用计算机系统。
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相关信息：
《计算机仿真》创刊于1985年，月刊，是由中国航天科工集团公司主管、中国航天科工集团公司第十七研究所主办的电子信息科学综合类期刊。
据2019年6月期刊官网显示，《计算机仿真》编辑委员会拥有委员40人、顾问20人，设编委会主任/社长/主编1人、名誉主任1人，副主任20人。
计算机技术的发展一日千里,稍不留神,就大有落后之感觉。笔者的体会是常阅读一些计算机类的报刊杂志,受益非浅。据不完全统计,国内正式出版发行的计算机类报纸有20余种,计算机类杂志40余种。此外,各行各业的各类专业技术刊物也常有本行业本专业的计算机应用文章,基本上反映了计算机在各行业中的应用现状和发展趋势。怎样在如此浩瀚的资料中提取对自己有用的信息,以笔者之拙见,特将自以为对本专业计算机用户有帮助的报刊杂志罗列如下,与同仁共勉。1.报纸类:《计算机世界》报:邮局订阅代号:1-28,每周出一期,每期定价元,全年定价元。该报每期6-10本,设有国内版、国际版、专题版、软件版、学习版、评测版、网络版、市场版等,至少200版面以上,可能是国内版面最多的一种报纸。由中国计算机世界出版社服务公司主办,中美合资经营。该报的办报口号是:国内与国外并重,普及与提高兼顾,面向生产企业,面向科教单位,面向管理部门,面向计算机用户。该报的特点是信息量大,范围广泛,反映快速。我国计算机行业的科研、开发、生产、应用、新动态、新产品、新工艺、新技术、新成果、新软件、新系统,均在该报重点报导之列。其内容有各行各业的计算机应用信息,各类流行系统软件和应用软件的评测介绍,计算机业界热点焦点论谈,专题论述、讨论和讲座,实用程序源代码,软件应用及软件开发经验介绍,编程技巧,产品广告,各类计算机软件、硬件及外设最新价目表等。 该报读者面广泛,适合于各行各业不同层次的各类计算机用户阅读。领导、管理人员、程序员、系统分析员、初学者等等,都可以不同程度地在该报上找到自己所关心的内容,可以说是所有关心计算机应用的人们的必读报纸。.《中国计算机报》:邮局订阅代号:1-132,每周出一期,每期定价元,全年定价元。该报是大篇幅的计算机专业报,每期4开128版,设有技术专题、国际新闻、国内要闻、市场动态、产业动态、用机技巧、硬件维修、网络通讯、产品评测等十余个专版,是国内唯一授权刊登中国软件登记公告的报纸。该报创刊十年来,声称坚持"四个面向"的办报原则,即面向各级领导机关,为领导部门决策服务;面向各基层事业单位,为科研、生产、经营、管理服务;面向社会各行业,为普及计算机知识、促进计算机应用服务;面向国内外业界,为促进中外业界合作服务。 该报读者面广泛,与《计算机世界》报齐名,集政策性、信息性、技术性和知识性于一体,是一份很有价值的参考资料。.《软件报》:邮局订阅代号:61-74,每周出一期四开八版,相当于《文摘周报》的版面量,每期定价元,全年定价元。该报的办报口号:普及计算机知识,培养软件人才,交流计算机技术,发展软件产业。《软件报》给人的印象是版面不多,但内容确很丰富,读者论坛、软件应用、软件交流、编程技巧、硬件维护、故障排除、专题讲座、实用程序、应用实例、办公自动化、常用软件使用方法、软件信息等等,涉及面广,短小精悍,实用性强,是一份计算机用户们不可多得的好报纸。其它如《国际电子报》、《中国电子报》、《中国电脑教育报》、《电脑爱好者报》等等,还有一些非计算机类报刊也时而有关于计算机方面的文章,亦值得一读。此类报刊可由单位订阅,大家阅读,花钱不多,作用不小,对计算机普及教育和技术人员的知识更新,有百利而无一害。2.期刊类:.《软件世界》月刊,1984年创刊,由电子工业部计算机与微电子发展研究中心主办,邮局订阅代号:82-469,全年定价元。该刊所设栏目有:技术纵横、技术研讨、产业论坛、开发与应用、实践与经验、产品与市场、软件新天地、软件评测、技术讲座、网络与系统集成、多媒体创作与应用、教学与家用软件、知识园地、产权保护、软件公告、自由软件园地等。重点报导国内外计算机软件产业动态、发展趋势、新技术与新产品,详细介绍软件开发、生产、应用、和管理方面的实用技术、知识和经验。是国家唯一授权刊登计算机软件著作权登记公告的法定刊物。该刊不定期公布自由软件目录清单,凡是加入了中国软件行业协会自由软件分会自由软件联谊网的单位和个人,均可免费获得网上的自由软件。入网手续简单,只需向联谊网提出申请,填写入网登记表,交纳网费(96年上半年价格:单位网员元/年,个人网员元/年),就可以享受网员待遇了。该刊面向广大读者,既有普及性的讲座,又设提高性的专题,适合于不同层次的计算机应用人员、开发人员和系统分析员阅读,也可供领导和其他人员参考。.《中国计算机用户》半月刊(1996年1月以前为月刊),是中国计算机用户协会会刊,创刊于1985年7月,邮局订阅代号:82-164,全年定价元。该刊栏目有:专家特稿,产品专题,产业动态,技术讲座,经验谈,工具箱,服务窗,资料窗,硬件与维修,开发与应用,协会活动等。该刊属大众性阅读刊物,普及性的技术讲座和经验谈可供一般计算机用户阅读;专家特稿和专题论坛可供水平较高的用户、开发人员和系统分析员参考;大量的广告和产品介绍亦可供软硬件配置与选购时参考。.《微电脑世界》(原名《计算机世界》月刊,1996年改名)月刊,邮局代号:82-339,全年定价元,由中国计算机世界出版服务公司编辑出版。该刊声称是国内发行量最大的计算机杂志.办刊口号是:用机者的良师,开发者的益友,购机者的参谋,管理者的助手。其内容与《中国计算机用户》相似,适合于各类计算机用户阅读。.《电脑编程技巧与维护》月刊,1994年7月创刊,邮局订阅代号:82-715,全年定价元.由《电脑编程技巧与维护》杂志社编辑出版。该刊声称实用第一,智慧密集,是专门为从事电脑编程和系统应用与维护人员创办的专业性和实用性都很强的技术杂志,其主要栏目有:新技术追踪、软件平台、编程语言、WINDOWS编程、多媒体、数据库、图形图象处理、计算机维护、网络与通讯、计算机安全、汉字处理、实用软件等。该刊的特点是实用,可读性较强,编程实践、软件应用、系统维护经验以及实用源程序代码等,可供应用人员和开发人员参考,也可供初学者、电脑爱好者等一般计算机用户阅读。.《今日电子》月刊,主办单位:中国电子工业出版社和美国国际数据集团,邮局订阅代号82-518,全年定价元。为计算机类大众阅读刊物。.《微计算机应用》双月刊,1980年创刊,邮局订阅代号:2-304,全年定价元,由中国科学院声学研究所编辑出版,多为理论性较强的硬件软件学术文章,当然也有计算机应用方面的经验和技巧介绍。可供开发人员和系统分析员参考。.<>月刊,1982年创刊,邮局订阅代号:82-417,全年定价元,是电子部微机信息网网刊,中国计算机学会微型机专业学会会刊。理论性较强。.《计算机应用与软件》双月刊,为中国计算机学会会刊,邮局订阅代号:4-379,全年定价:元。为理论性较强的杂志,刊出的论文往往滞后,例如96年第1期刊登的一篇题为"AutoCAD三维图形剖切功能的实现"论文,收稿日期为94年4月,完成论文与读者见面长达两年之久,与日新月异的计算机技术很有些不相适应。.《计算机系统应用》月刊,由中国科学院软件研究所主办,邮局订阅代号:82-558,全年定价元。设系统建设、技术研讨、通信网络、技术讲座、微机实用技术、专论综述等栏目,以计算机系统和数据库内容为主,理论性较强,可供程序员、系统分析员、开发人员和其他计算机用户参考。其它还有《电脑爱好者》、《个人电脑》、《计算机辅助设计与图形学学报》、《计算机技术》、《工程设计CAD及自动化》等等,都是很有参考意义的刊物,在此不一一列举。