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关键词： 深部磷矿   岩体可爆性分级   随机函数   神经网络模型  

摘要： 目前钻爆法仍是深部磷矿开拓掘进和回采的最高效方法。而磷矿钻爆法施工掘进水平长年维持在70~80 m/月,严重制约了掘进效率,因此对深部磷矿工作面开展矿岩体可爆性分级工作至关重要。以湖北宜昌某地下磷矿为研究背景,在现场进行了岩体的纵波波速测试,开展了岩石密度、单轴抗压强度和抗拉强度等物理力学性质的测量,得到了白云质条带磷块岩、致密条带磷块岩、泥质条带磷块岩和含碳泥质白云岩4种岩石的密度、单轴抗压强度、抗拉强度和岩体完整性系数4项参数。通过调用Matlab神经网络工具箱,将岩石密度、单轴抗压强度、抗拉强度、岩体完整性系数作为输入,以可爆性等级作为输出,采用随机函数法产生大量的训练样本,构建了基于BP神经网络的可爆性评价模型,实现了深部磷矿岩体可爆性分级。分级结果为白云质条带磷块岩和泥质条带磷块岩为中等可爆,致密条带磷块岩和含碳泥质白云岩为难爆。根据分级结果,可对采场爆破参数进行优化,增强爆破效果,降低炸药单耗及矿石大块率,提高深部磷矿开采的安全性及经济效益。

关键词： 大语言模型   自然语言   网络安全   专家系统  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(Large Language Models,LLMs)已成为许多应用领域的核心技术之一。本文探讨了如何利用ChatGLM-6B和Langchain技术设计实现一个针对网络安全的专家系统。通过结合ChatGLM-6B的强大自然语言处理能力和Langchain的框架设计,本研究构建了一个能够进行高效网络安全分析和威胁检测的专家系统。系统能够理解复杂的网络安全问题,并提供针对性的解决方案和建议,极大地提升了网络安全事件的响应速度和处理质量。

关键词： 网络流量分类   加密流量   预训练   Mamba   数据增强  

摘要： 网络流量分类在现代互联网环境中发挥着重要作用,对于流量来源理解、异常模式识别和网络攻击检测至关重要。然而,随着加密流量和匿名网络技术的广泛应用,传统基于规则的方法和深度报文检测方法逐渐面临挑战。近年来,机器学习和深度学习方法为网络流量分类提供了新的思路,但依赖于大量标注数据集且存在数据不平衡问题,使得模型训练效果受限。为了解决这些问题,提出在NetMamba微调阶段引入数据增强技术,通过合成流量样本扩充数据集规模、平衡类别样本并提高模型泛化能力。实验结果表明,数据增强能够有效提高恶意流量检测准确性和效率,同时可减少标注成本并防止过拟合。该方法为网络流量分类任务提供了新的解决方案,尤其在数据不足和类别不平衡的场景下具有重要意义。

关键词： 场域安全   网络空间安全   安全范式   “情境-意识-行动”框架   基本面向  

摘要： [研究目的]为应对科技快速变革所带来的网络空间安全挑战,需基于场域安全的研究范式对网络空间安全进行系统性研究,通过安全理论的实际应用,剖析网络空间安全治理维度的基本面向。[研究方法]以文献研究、案例研究为主要方法,通过场域安全范式的“情境-意识-行动”框架以及对应的行为体维度,分析网络空间安全的复杂性、动态性和多维度特性。[研究结果/结论]研究发现,网络空间安全是一种典型的场域安全,即网络空间安全可通过场域安全范式的三维框架检视其场域安全关注的基本内容,在实现行为体间优态共存的基础上,维护与塑造网络空间安全的可持续性秩序。

关键词： 6G   移动AI任务   分布式训练   协同推理  

摘要： 通过汇聚通信、计算与模型能力,6G网络主动式能够提供分布式的高效、实时且节能的AI服务能力。无线算力网络作为其基础底座,通过按需适时的算力服务和合理的分布式通信计算协同设计,有望成为未来移动AI业务极高算力需求的重要支撑方案。首先对典型的协同模式进行分类与分析,包括集中式模式、分层分簇模式、去中心式模式和边缘分布式协同模式;其次,综述了主要的分布式训练与推理方法,涵盖联邦学习、拆分学习、模型优化与协同推理以及多智能体深度强化学习;最后,从AI任务准确率、时延、密度及能效等方面设计了评价指标体系,为移动AI任务的性能研究与评估提供重要参考。

关键词： 计算机   通信技术   网络安全协议  

摘要： 随着计算机通信技术应用的普及,相应的安全问题也日益凸显。如果安全管理存在疏漏,那么安全漏洞引发的风险将迅速蔓延,影响通信的稳定性、安全性。为解决相关风险情况,需要研究计算机通信技术中网络安全协议的作用,通过网络安全协议维护计算机通信技术应用中的通信安全性,防止通信内容被窃取或阻截,同时阐述网络安全协议的应用现状和路径。

关键词： 脑电信号   听觉注意力解码   短时决策窗口   时空频特征   神经导向助听器  

摘要： 在鸡尾酒会场景中,听力正常的人有能力选择性地注意特定的说话者语音,但听力障碍者在这种场景中面临困难。听觉注意力解码(AAD)的目的是通过分析听者的脑电信号(EEG)响应特征来推断听者关注的是哪个说话者。现有的AAD模型只考虑脑电信号的时域或频域单个特征或二者的组合(如时频特征),而忽略了时-空-频域特征之间的互补性,这在一定程度上限制了模型的分类能力,进而影响了模型在决策窗口上的解码精度。同时,已有AAD模型大多在长时决策窗口(1~5 s)中有较高的解码精度。该文提出一种基于时-空-频多维特征的短时窗口脑电信号听觉注意解码网络(TSF-AADNet),用于提高短时决策窗口(0.1~1 s)的解码精度。该模型由两个并行的时空、频空特征提取分支以及特征融合和分类模块组成,其中,时空特征提取分支由时空卷积块和高阶特征交互模块组成,频空特征提取分支采用基于频空注意力的3维卷积模块(FSA-3DCNN),最后将双分支网络提取的时空和频空特征进行融合,得到最终的听觉注意力二分类解码结果。实验结果表明,TSF-AADNet模型在听觉注意检测数据集KULeuven(KUL)和听觉注意检测的脑电和音频数据集(DTU)的0.1 s决策窗口下,解码精度分别为91.8%和81.1%,与最新的AAD模型一种基于时频融合的双分支并行网络(DBPNet)相比,分别提高了5.40%和7.99%。TSF-AADNet作为一种新的短时决策窗口的AAD模型,可为听力障碍诊断以及神经导向助听器研发提供有效参考。

关键词： 丁苯酞胶囊   脑梗死   认知功能   网络连通性   干预研究  

摘要： 目的探究丁苯酞胶囊对脑梗死后认知功能障碍患者认知功能网络连通性的影响。方法选取2022年1月至2024年4月在天津医科大学总医院接受治疗的70例脑梗死后认知功能障碍患者作为研究对象,并按随机数字表法分为安慰剂组和丁苯酞胶囊组,每组35例。安慰剂组中男19例,女16例;年龄(54.59±6.22)岁;高血压9例、高脂血症6例、糖尿病4例、冠心病2例。丁苯酞胶囊组中男21例,女14例;年龄(55.07±6.32)岁;高血压10例、高脂血症7例、糖尿病5例、冠心病1例。安慰剂组患者接受常规抗血小板治疗并口服安慰剂,每次0.2g,每天三次;丁苯酞胶囊组在常规抗血小板治疗基础上联合丁苯酞软胶囊治疗,空腹口服,每次0.2g,每天三次。两组均连续治疗6个月。观察指标包括两组患者治疗前及治疗后第3、6个月的失连接指数、功能网络连接指数、认知功能评分、生活质量评分及不良反应发生率。采用独立样本t检验、χ^(2)检验进行统计学分析。结果治疗前,两组患者失连接指数、功能网络连接指数、认知功能评分差异均无统计学意义(均P>0.05);治疗后第3、6个月,丁苯酞胶囊组的失连接指数均低于安慰剂组[(0.18±0.02)分比(0.23±0.03)分,(0.15±0.01)分比(0.21±0.02)分],功能网络连接指数均高于安慰剂组[(0.69±0.05)分比(0.66±0.07)分,(0.75±0.06)分比(0.69±0.07)分],认知功能评分均高于安慰剂组[(23.39±5.14)分比(20.97±4.96)分、(26.17±6.89)分比(22.31±5.27)分](均P<0.05)。治疗前,两组患者生活质量各维度评分差异均无统计学意义(均P>0.05);治疗后,两组患者的生活质量评分均有所上升,且丁苯酞胶囊组各维度评分均高于安慰剂组(均P<0.05)。两组不良反应发生率差异无统计学意义(P>0.05)。结论丁苯酞胶囊通过多方面作用,包括调节脑血液循环、抗氧化应激、抑制炎症反应、促进神经再生及调节神经递质等,有效强化了脑梗死后认知功能障碍患者的认知功能网络连通性,提升了其生活品质,且有良好的安全性。

关键词： 膝骨性关节炎   牛膝   当归   分子对接   信号通路  

摘要： 通过网络拓扑分析、基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析以及分子对接技术,发现牛膝-当归主要成分槲皮素、山奈酚可能通过作用于AKT1、PTGS2等靶基因,下调相关炎症因子的表达,调控软骨细胞凋亡、增殖等,从而发挥治疗膝骨性关节炎的作用。

关键词： 卷积神经网络   跳跃连接网络   图神经网络   注意力机制   影像匹配   异源遥感影像  

摘要： 【目的】针对可见光和红外遥感影像之间因灰度差异大、存在非线性辐射畸变等原因所造成的二者匹配困难问题,设计了一种融合跳跃连接网络与双重注意力机制的可见光与红外遥感影像匹配方法。【方法】首先,利用卷积神经网络提取异源影像的多尺度特征,并进行特征聚合,通过部分可微分的关键点检测模块实现异源影像特征点提取;然后,利用跳跃连接的深度卷积神经网络对以关键点为中心的64像素×64像素大小的图像块构建256维局部深度特征描述符;最后,通过融合自注意力与交叉注意力机制的图神经网络实现可见光与红外遥感影像的准确匹配。【结果】在Five-Billion-Pixels数据集与自制数据集上进行联合训练,并在城市、农田、沙漠、戈壁场景开展了异源遥感影像匹配实验,与SURF+暴力匹配方法、D2-Net、SuperPoint+SuperGlue、RIFT、CNN-Matching进行对比,结果表明该方法在城市、农田、沙漠、戈壁场景下的平均正确匹配率达到85.95%。其中,在纹理丰富的城市场景平均匹配正确率比效果较好的RIFT和SuperPoint+SuperGlue方法分别提高了5.92%、4.99%;农田场景下匹配正确率较第二名D2-Net方法提升了8.1%;沙漠、戈壁场景下匹配准确率较第二名SuperPoint+SuperGlue分别提升了3.34%、3.79%。【结论】该方法在可见光与红外遥感影像上匹配正确率较高,为二者在灾害预警、环境监测及辅助无人机定位等方面的实际应用提供了技术支持。