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关键词： 群智设计   设计生态   知识网络   复杂网络  

摘要： 目的旨在探索群智设计生态模式下,设计平台知识网络的演进。研究群智设计生态复杂知识网络建模方法,并通过案例深入分析群智设计平台的知识网络演化过程,以及设计师网络对知识网络的影响作用。方法通过对站酷网上榜设计作品进行数据采集,开展知识基因的提取,并构建2017年至2024年内连续时间切片的知识网络、设计师网络,以及设计师-产品知识复杂网络,利用平均度、网络直径、模块度等指标分析网络的演进。结果发现群智设计生态系统知识网络整体呈现增长的趋势,揭示了知识网络的动态发展。综合设计师-知识复杂网络进行分析,发现群体及个体间的互动对知识网络的扩展和深化起到了关键作用。结论深化了对群智设计生态系统知识网络演化过程的理解,强调了设计师互动在知识创新中的重要性,为平台的优化提供了理论基础。

关键词： 深度神经网络   能耗模型   大规模分布式训练   数据并行   超级计算机  

摘要： 深度神经网络(deep neural network,DNN)在许多现代人工智能(artificial intelligence,AI)任务中取得了最高的精度.近年来,使用高性能计算平台进行大规模分布式并行训练DNN越来越普遍.能耗模型在设计和优化DNN大规模并行训练和抑制高性能计算平台过量能耗方面起着至关重要的作用.目前,大部分的能耗模型都是从设备的角度出发对单个设备或多个设备构成的集群进行能耗建模,由于缺乏从能耗角度对分布式并行DNN应用进行分解剖析,导致罕有针对分布式DNN应用特征进行建模的能耗模型.针对目前最常用的DNN分布式数据并行训练模式,从DNN模型训练本质特征角度出发,提出了“数据预处理(materials preprocessing)-前向与反向传播(computing)-梯度同步与更新(communicating)”三阶段MC^(2)能耗模型,并通过在国产E级原型机天河三号上使用最多128个MT节点和32个FT节点训练经典的VGG16和ResNet50网络以及最新的Vision Transformer网络验证了模型的有效性和可靠性.实验结果表明,MC^(2)与真实能耗测量结果相差仅为2.84%,相较4种线性比例能耗模型以及AR,SES,ARIMA时间预测模型准确率分别提升了69.12个百分点,69.50个百分点,34.58个百分点,13.47个百分点,5.23个百分点,22.13个百分点,10.53个百分点.通过使用的模型可以在超算平台得到DNN模型的各阶段能耗和总体能耗结果,为评估基于能耗感知的DNN大规模分布式数据并行训练及推理各阶段任务调度、作业放置、模型分割、模型裁剪等优化策略的效能提供了基础.

关键词： 网络教研   教育教学经验   小学数学教师   数学教师专业发展   教学资源   课堂教学内容   网络平台   学科专家  

摘要： 信息时代利用互联网丰富的教学资源对教师专业的持续提升提供支持,网络教研活动针对性更强,可与同校教师、不同学校教师、教育专家等分主题、分时间进行研讨,也可以对不同的学校课堂、课堂教学内容等教研实践直接观摩,小学数学教师可以借助网络平台寻找适合自己的教学方式,弥补自身不足,提升工作能力。同时,小学数学教师也可以在网络平台分享自己的教育教学经验,或是分享自己教育教学中的困惑寻求学科专家、同行、其他机构等的支持。网络教研对提升小学数学教师专业发展具有十分重要的作用。

关键词： 10kV供电系统   三电平逆变器   通信电源   故障诊断   时域转换  

摘要： 针对10kV供电系统三电平通信电源逆变器易受噪声干扰、故障诊断较为困难的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的供电系统通信电源逆变器故障诊断方法。通过采集并转换逆变器的输出电流信号,得到电流信号的时域形式,完成故障信号特征的提取。基于深度卷积神经网络理论,构建供电系统通信电源逆变器故障诊断模型,实现供电系统通信电源逆变器故障诊断。测试表明,该方法故障诊断时间较短,且故障诊断结果较为精准,在第66次迭代时可实现零误差故障定位,应用效果较好。

关键词： 计算机网络教学平台   高校教育   信息技术   教学互动   教育质量  

摘要： 随着信息技术飞速发展,网络已成为现代高等教育的重要工具。如何利用这一工具改变传统教育模式、提高教育质量,成为高校教育领域的重大课题。本文探索了计算机网络教学平台在高校教育中的应用。通过整合现有教育资源,构建了适用于高校的计算机网络教学平台。该平台具备资源共享、教学互动、评价反馈等功能,能满足不同教学需求。实施后发现,该平台能增强学生学习积极性和主动性,优化教学过程,提高教学效果,展现出显著的教学优势。

关键词： 泥石流   灰色关联度   主成分分析   Elman神经网络   危险性预测  

摘要： 泥石流是一种严重威胁人民生命财产安全的山地地质灾害,对其危险性进行准确预测具有重要意义。以云南省37组泥石流样本为例,利用灰色关联度(GRA)技术筛选并排除了对泥石流危险性影响不大的评价指标,最终确定8个核心指标,然后利用主成分分析(PCA)方法对核心指标进行降维,提取主成分,将综合指标代入Elman神经网络,对泥石流危险性等级进行预测。结果表明:与其他模型相比,GRA-PCA-Elman模型准确率可达90.91%,并具备出色的泛化能力,适用于泥石流危险性预测;GRA可以去除对泥石流危险性作用相对较小的评价指标;PCA能够有效消除指标之间的关联信息,提高模型预测准确率。

关键词： 换流变压器   顶层油温预测   长短期记忆网络   自注意力机制   门控循环单元  

摘要： 变压器的运行寿命与变压器绝缘性能直接相关。对于特高压换流变压器来说,油温预测可作为其绝缘性能评估的重要依据。为提高换流变油温预测精度,提出一种基于长短期记忆网络(long-short term memory network,LSTM)、自注意力机制(self-attention mechanism,SA)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)串并行混合模型的换流变顶层油温预测方法。首先,对换流变顶层油温数据进行滚动滑窗预处理;然后,建立LSTM与SA并行的预测模型,并利用GRU对并行预测的结果进行融合,经全连接层调节后输出最终预测结果。对比实验表明,相较于单一预测模型,采用混合预测模型在换流变顶层油温预测中可以取得更高的精度。

关键词： 国际传播   网络意识形态   价值意蕴   现实困境   实践理路  

摘要： 在国际传播格局发生深刻变化的时代背景下,将网络意识形态建设作为加强和改进意识形态建设工作的重要抓手,对于进一步推进马克思主义中国化时代化、构建中国特色社会主义的话语体系以及全面推进国家安全体系和能力现代化具有重要意义。当前,“信息爆炸”导致网络意识形态多元化,“信息茧房”诱发网络意识形态极端化,“流量至上”引起网络意识形态功利化,对我国加强意识形态建设带来了一系列新挑战。对此,必须始终坚持马克思主义在网络意识形态领域的指导地位,不断加强党对网络意识形态工作的领导,进一步建立健全加强网络意识形态建设的体制机制,不断深化国际交流与合作,切实增强主流意识形态凝聚力和引领力,推动新时代我国主流意识形态安全建设。

关键词： 前馈神经网络   收敛速度   万能逼近   非凸优化   随机分布  

摘要： 针对给定格式的非凸增量迭代前馈神经网络提出了一种收敛性证明,并进一步推导了相关的全局逼近性推论。同时,本文还进一步阐述了在特定非凸增量迭代下的目标函数和激活函数的关系。在此基础上,给出了随机神经元的最优选择下的收敛性证明,该结论有效地填补了随机神经元在收敛速度上的理论研究空白,也间接论证了随机神经元的全局逼近性理论的正确性。接着给出了一种随机神经元的搜索算法,该算法克服了通用的递归求导误差算法的弊病,防止神经网络陷入次优局部最优解。最后,基于几个基准回归问题进行了实验验证,实验结果支持了本文提出的理论方法的正确性和有效性。本文的研究成果不仅拓展了神经网络的理论研究领域,而且对于实际应用中神经网络的优化和改进具有一定的指导意义。

关键词： 网络安全   集中管控平台   策略智能适配   安全策略分析   机器人流程自动化   应用成效  

摘要： 为落实网络安全相关法律法规,提升长江委网络安全防护与管理水平,解决长江委网络安全运维中网络资产不明确、安全设备管理分散、安全策略实施效率低、安全威胁处置响应不够及时、运维体量大等难点和痛点问题,研究应用策略智能适配、安全策略分析模式创新和机器人流程自动化等关键技术,构建由IT资产管理、运行维护监控、安全策略管理、安全事件处置和安全知识等中心组成的长江委网络安全集中管控平台。通过在长江委机关网及部分下属单位网络部署运行管控平台,初步实现长江委网络资源和用户的统一监控、访问控制策略的统一管理、网络安全事件的统一分析、网络安全威胁的统一响应,整体提升长江委网络安全纵深防御、监测预警和应急处置能力。