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关键词： 声速剖面   长短期记忆网络   水声多途信道   时延估计  

摘要： 针对水声多途信道环境下的水下声速剖面反演问题,将深度学习与射线声学理论结合,提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的反演方法。该方法根据有序线阵等距的特点,将到达时间差、到达角度等多模态数据融合组成的感知矩阵作为输入,利用LSTM网络处理时序数据的能力挖掘空间上有序分布的接收阵元之间的关联信息,从而实现声速剖面反演。在此基础上,还提出了基于互相关函数的硬阈值估计方法,通过降低感知矩阵的测量误差提高模型的抗多途性能。通过数值仿真验证了该反演方法的可行性和准确性,与传统优化算法相比,所提算法能够更好地捕捉声速剖面的非线性特征,具有更高的反演精度和较强的抗噪能力。

关键词： 知识营销   网络直播   营销策略  

摘要： 网络直播营销中，知识营销是一种重要的营销模式，通过知识营销可以使用户在选购商品的同时接触到知识，既有助于提升网络智慧营销效果，也突出了网络直播营销的特色化。本文围绕知识营销深度探讨和剖析了网络直播营销策略，首先对于知识营销进行概述，之后分析和探究知识营销在网络直播营销中应用的优势所在，其次以某直播间为例，剖析和探究知识营销在其中的运用经验，最后借鉴其中经验提出基于知识营销的网络直播营销策略，以期提升网络直播营销的水平和质量并强化营销效果。

关键词： 边界网关协议   多协议标签交换   虚拟私有网络   跨域  

摘要： 现有3种基于多协议标签交换(multi-protocol label switching, MPLS)的跨域虚拟私有网络(virtual private network, VPN)方案都存在着设备负载过重、可扩展性不强，以及维护成本较高等问题。为此，提出了基于负载分担的跨域VPN优化方案，优化了网络拓扑结构，设计了输入路由重分发算法(input route redistribution algorithm, IRRA)、输出标签交换算法(output label switching algorithm, OLSA)和路由标记检测算法(route target detecting algorithm, RTDA)。仿真结果表明，优化方案在减轻边界设备性能负载方面效果显著。当需要跨域的VPN实例达到300时，边缘设备的资源利用率较现有跨域方案分别降低了29%,53%,4%;服务商边缘路由器(provider edge router, PE)设备不断增加时，路由连接数较现有跨域方案显著减少，降低网络维护成本，增强网络可扩展性，是实现跨域VPN优化的有效方案。

关键词： 滕王阁   旅游形象感知   语义分析   情感分析  

摘要： 随着互联网用户数量的不断增长，通过对游客评论景区内容的深入分析，有助于发掘景区风貌特征、塑造景区旅游形象、提高游客满意度。以滕王阁景区为例，采用文本分析法，对携程网和大众点评网上游客对滕王阁景区的评论进行词频分析、语义网络分析和情感分析，结果表明，游客对滕王阁景区整体认知形象较为良好，主要集中在历史建筑、历史文物和历史故事等方面；游客对滕王阁景区的情感体验存在两极分化的现象，虽然积极情绪较多，但消极情绪也不能忽视，造成游客消极情绪的原因主要有：景区门票收费问题、基础设施的设计不够人性化、景区管理与服务不规范、商业化气息浓重等方面。综上，提出了滕王阁景区优化策略：(1)简化门票系统，严格管控第三方销售平台；(2)加强景区运营管理，提高工作人员服务质量；(3)完善基础配套设施，优化景区布局；(4)改善商业化氛围，注重文化环境塑造。

关键词： 网络直播   社交模式   风险挑战   优化路径  

摘要： 网络直播内容具有社会交往属性，在技术、经济和情感层面对社会交往产生影响。虚拟的直播对话拓展了交往边界，丰富了表达方式，重构了网络社会场景，但同时也引发了媒介依赖、真实交往缺失、算法囚笼与社交异化等问题。因此，直播时代的社会交往路径亟待重塑：倡导用户适度断连虚拟空间，强化现实交往；优化平台机制，以防止社交消费畸形化；强调传递主流价值观，深度融入现实社会网络，构建健康的社会交往新生态。

关键词： 图神经网络   推荐   信任传递   项目相似  

摘要： 为了解决现有的基于图神经网络的推荐研究在利用用户的信任网络时忽略了信任关系的传递性以及存在对图节点隐含关系利用不充分等问题，提出了基于信任传递和项目相似的图神经网络推荐模型。该模型包括节点潜在特征表示以及评级预测两个方面。用户节点的特征学习主要基于信任关系的传递特性，同时获取目标用户的一阶信任和二阶信任的评级信息并利用图神经网络对用户节点实现聚合。项目节点的特征学习首先挖掘用户项目评分矩阵中隐含的项目相似关系，再应用图神经网络对项目节点进行聚合操作。评级预测通过聚合用户和项目的节点潜在特征表示预测用户对未评分项目的评级。最后，通过在两个真实的数据集上进行实验证明了模型实现评级预测的有效性。

关键词： 交通标志检测   YOLOv8-TS   轻量化   注意力机制   Conv-G7S   WIoU  

摘要： 道路交通标志识别是自动驾驶、车联网的重要组成部分，为进一步提高交通标志检测的精度和速度，提出一种基于YOLOv8s改进的YOLOv8-TS道路交通标志检测网络。首先，对YOLOv8s进行了整体的轻量化设计，并设计了Conv-G7S和CSP-G7S模块，减少了网络的参数量；其次，设计了CSP-SwinTransformer模块，强化了模型利用窗口内的特征信息进行上下文感知和建模的能力；然后，在颈部网络融合了卷积注意力机制（CBAM），强化了模型对不同通道、空间权重信息的学习；最后，对损失函数进行了改进，提升了边界框回归性能。实验结果表明，在中国道路交通标志TT100K数据集上，精确率（Precision）、平均精度（mAP@0.5）分别提高了6.9%、3.7%，而改进后模型的参数量下降了75.4%，模型的大小仅为5.8 MB，平均精度（mAP@0.5）达到96.5%，检测速度由126.58 f/s提升至136.99 f/s。

关键词： 水声传感器网络   路由协议   能量优化   超时传输   退避机制   碰撞避免机制  

摘要： 高性能水声路由协议要求协议具有高吞吐量的同时,能耗尽可能小,这是提高能源利用效率的关键.针对这一问题,提出基于能量优化和超时传输的水声传感器网络路由协议.首先,路由寻找阶段融合能量均衡策略并利用退避机制尽可能接收多的路由请求再进行回复来控制路由开销;然后,数据传输阶段引入超时传输机制,利用主备份路由协同传输并监听和判断链路有效性,融合碰撞避免机制规避碰撞;最后,通过仿真和水下实验与按需平面距离向量路由协议(Ad Hoc on-demand distance vector routing, AODV)和矢量转发路由协议(vector based forwarding, VBF)进行对比.仿真实验结果表明:所提出协议相比于AODV与VBF,吞吐量和数据包成功接收率均有提升,且具有更低的单位字节能耗;水下实验结果表明:相比于AODV,所提出协议吞吐量提升了11.84%,数据包成功接收率提升了15.62%,单位字节能耗可降低0.10 J.

关键词： 网络恐怖主义   体系思维   裁判方法   法律解释   体系化  

摘要： 基于国家公共安全政策、社会风险防控等治理因素的介入,网络恐怖主义犯罪的法律规制呈现"预防性"立法特点,衍生出法律规范适用的冲突和失序.为避免陷入"治标不治本"的碎片化思维,梳理网络恐怖主义犯罪的裁判困境,呈现立法体系与规范类型的结构散化,法律适用与司法裁量的罪刑偏差,社会保障与人权保护的价值分歧,刑罚扩张与法益保护的需求失衡等问题;通过转换视角,根植司法实践,运用多元法律解释方法,以外部融贯,内部均衡之体系加以应对,着重解决法律规范与政策、观念之间可能存在的张力,协调与平衡法律规范内部之间的逻辑冲突和价值判断,实现体系化审理网络恐怖主义犯罪案件的裁判方法.