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关键词： 意见表达策略   反转事件   社会参与意愿  

摘要： 本研究基于面子理论,采用情景模拟法呈现反转事件新闻,收集被试评论并进行表达策略分类,随后测量其羞耻情绪、特质自我肯定和社会参与意愿等变量,构建了意见表达策略影响社会参与意愿的模型。结果显示:相对于回避策略,使用参与策略的个体在事件反转后有更高的社会参与意愿,且羞耻情绪及特质自我肯定可以解释该效应。研究结果从参与过程角度揭示了网络反转事件的社会心理后效,推进了对其社会影响的认识。

关键词： 云计算环境   网络信息   安全管理   有效策略  

摘要： 在云计算环境下,网络信息安全管理面临着前所未有的挑战。基于此,本文首先分析了云计算环境下的主要安全问题,包括数据隐私和保密性、数据完整性和可用性、身份验证和授权管理以及网络攻击和恶意软件威胁。在此基础上,文章提出了针对性的安全管理策略,涵盖了安全管理制度的建立、用户身份认证和授权的强化、访问控制和权限管理、网络安全防护技术的应用、数据备份与恢复策略的实施以及网络安全监测和预警机制的构建。通过上述策略的实施,不仅能够提高网络信息安全管理的质量和效率,而且还能促进云计算环境的不断优化。

关键词： 特征对比   图像风格转换   对比损失  

摘要： 无监督图像到图像转换任务是在非配对训练数据的情况下学习源域图像到目标域图像的转换.但是,图像风格转换任务依然面临着图像内容丢失、模型坍塌等现象.为了解决上述问题,提出了一种局部特征对比来保持图像内容,通过特征提取器获得多层图像深层特征,使得图像编码器学习到高级语义信息,获得信息更加丰富的图像特征.同时,增加局部特征对比损失来引导特征提取器学习到有利于图像内容生成的特征.实验结果表明,在大多数情况下,所提方法在FID和KID分数方面优于之前的方法,图像生成质量有一定的提升.

关键词： 绝经女性   阻塞性睡眠呼吸暂停   网络分析   核心症状  

摘要： 目的构建绝经女性阻塞性睡眠呼吸暂停(obstructive sleep apnea,OSA)患者心理与睡眠问题的症状网络,识别核心症状。方法纳入2022年至2023年广西壮族自治区人民医院睡眠医学科收治的117例绝经女性OSA患者,年龄(63.94±7.81)岁。采用症状自评量表(symptom check list-90,SCL-90)和匹兹堡睡眠质量指数量表(Pittsburgh sleep quality index,PSQI)分别评估患者的心理和睡眠情况,根据SCL-90和PSQI各项因子评分是否≥2分分为各因子阳性症状组和阴性症状组。采用网络分析法构建心理与睡眠症状网络,通过中心性指标,识别核心症状,分析桥梁强度,比较桥梁症状阳性组和阴性组心理和睡眠特点。结果绝经女性OSA患者最常见的心理症状是躯体化(47.01%)、强迫(43.59%)和焦虑(31.62%),常见的睡眠问题是入睡时间长(75.21%)、睡眠质量差(74.36%)、睡眠时长短(73.50%)。中心性最高的心理症状和睡眠问题分别为焦虑(strength=1.291)和睡眠质量差(strength=1.816),“睡眠障碍”因子(bridge strength=0.242)是该网络的桥梁症状。“睡眠障碍”因子阳性组的患者SCL-90量表评分显著高于“睡眠障碍”因子阴性组(P<0.01),且N3期占总睡眠时间百分比少(P=0.020)。结论焦虑和睡眠质量差是绝经女性OSA患者心理与睡眠症状网络的核心症状,为该人群的临床诊断提供新思路,为临床治疗确定关键干预靶点,以及减轻绝经女性OSA患者的症状管理负担提供理论依据。

关键词： 同步数字体系(SDH)   电力通信网络   骨干网   配电网   接入网  

摘要： 同步数字体系(Synchronous Digital Hierarchy,SDH)作为一种高效、可靠的时分复用传输技术,因具备灵活的组网方式、强大的网络管理能力以及多重保护机制,在电力通信网络中发挥了重要作用。文章详细探讨SDH在电力通信骨干网、配电网和接入网中的应用,分析其在调度自动化、继电保护、配电设备管理等方面的优势,并展望SDH与新兴技术的融合发展潜力,认为SDH将在智能电网建设中继续提供强有力的支撑。

关键词： 模型训练   参数网络   卡间通信   轨道优化  

摘要： 大模型训练如火如荼,参数网络是提升模型训练效率的关键网络架构。本文主要研究参数网络轨道优化设计,通过对比多轨方案和单轨方案的特点、优劣以及各自适用的场景,给出参数网络选型建议,并探讨未来参数网络设计的优化研究方向。

关键词： 动态性   异质网络   表征学习   随机游走   欺诈识别  

摘要： 针对车险理赔数据呈现多源异构形态及历史数据量较大的问题,提出一种基于动态异质网络表征学习的车险理赔反欺诈识别方法。利用图结构将车险理赔案件中不同结构多种属性的节点统一表示成向量形式,再利用传统的机器学习方法实现欺诈识别。根据车险理赔案件的欺诈类型,设计五条相应的随机游走规则,从多个角度描述车险欺诈事件;提出一种动态异质网络节点选择方法,辨识与新采集车险案件相关的节点,并计算历史案件中出现频次较高的节点,在新的时间戳动态更新这部分节点的随机游走路径及节点的向量表示。利用真实的车险理赔数据验证所提出算法的有效性,分别从欺诈的识别率、误报率、准确率、模型运行时间、节点选择数量以及模型窗口大小方面实现。

关键词： 网络时代   数字平台   实习教学管理   监督评价机制  

摘要： 为了应对实习教学管理传统模式中存在的问题如信息化水平低、监督评价模式单一和个性化不足等,本文对网络时代数字平台在实习教学管理中的应用进行研究。分析数字平台在教学资源整合与共享、实时监控与反馈、个性化与互动性提升等方面的优势,同时探讨其在多媒体教学资源库构建、实习场景模拟、实时沟通与协同评价、数据挖掘与智能推荐方面的应用方式。应用数字平台能够有效推进实习教学管理的现代化、智能化发展,提升实习教育质量,并为相关领域的实习教学管理带来创新与改进的可能性。

关键词： 避雷器   贝叶斯网络   状态评估   缺陷预警  

摘要： 针对避雷器缺陷导致电网运行故障频发问题,为了更好的对避雷器缺陷进行预警,利用人工智能的方法,引入贝叶斯网络,设计了基于贝叶斯网络的避雷器缺陷预警架构,提出基于贝叶斯网络的避雷器缺陷预警算法,完善了避雷器在线监测系统,对避雷器运行状态评估的同时实现了缺陷预警。通过对样本数据进行分析预警,预测结果表明:能够对避雷器缺陷进行很好的预警,准确率达到100%,降低故障发生概率,提高工作人员维护效率,具有较好的实用价值。

关键词： 故障诊断   GCN   电力变压器  

摘要： 为了提高电力变压器故障诊断的准确性,提出了一种基于图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)的电力变压器故障诊断方法。该方法利用GCN的邻接矩阵充分表示未知样本与标记样本之间的相似度度量,以图卷积层作为分类器,寻找溶解气体与故障类型之间的复杂非线性关系,使用反向传播算法完成GCN的训练过程。对比分析结果表明,在不同的输入特征下,GCN的性能优于其他现有模型,显著提高了故障诊断的准确性。