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关键词： 交通安全   高速公路   风险评估   贝叶斯网络   二次事故   致因分析  

摘要： 针对高速公路交通事故现场具有复杂性、多变性和高突发性,极易引发二次甚至多次事故的特点,构建多维度高速公路二次事故风险评估自适应贝叶斯网络模型。该模型通过整合道路环境特征、事故特征、交通流特征等多类风险因素,实时量化事故现场的风险等级,从而建立二次事故风险预警体系。利用实际的二次事故数据对模型进行验证,结果表明该模型准确率均>70%,且具有较强的分类能力,能够准确预测事故现场的风险。通过敏感性分析,进一步揭示一次事故碰撞类型、交通拥堵指数、事故间隔时间和距离4个关键风险因素对二次事故严重程度的影响,研究结果表明,追尾碰撞事故因冲击力较大,导致的死亡事故比例较高;交通畅通时,二次事故的严重性较高,而交通拥堵时,轻伤事故比例上升,总体风险有所降低。随着事故间隔时间和距离的增加,二次事故的发生概率上升,整体风险进一步提高。

摘要： 四、落实工作要求,促进强化综合治理 17.有效保障受害人权益.办理网络暴力案件,应当及时告知受害人及其法定代理人或者近亲属有权委托诉讼代理人,并告知其有权依法申请法律援助.针对相关网络暴力信息传播范围广、社会危害大、影响消除难的现实情况,要依法及时向社会发布案件进展信息,澄清事实真相,有效消除不良影响.依法适用认罪认罚从宽制度,促使被告人认罪认罚,真诚悔罪,通过媒体公开道歉等方式,实现对受害人人格权的有效保护.对于被判处刑罚的被告人,可以依法宣告职业禁止或者禁止令.

关键词： "掐卡"   帮信罪   不可罚的事后行为  

摘要： 将帮助者出租、出售银行卡后,另起犯意的"掐卡"的行为,评价为财产犯罪,具有合理性.由于事后"掐卡"行为侵害了银行卡使用人的存款债权,事后"掐卡"行为应当评价为盗窃罪.事后"掐卡"行为侵害的存款债权,并非共同犯罪所得,相较于"供卡"行为侵害的法益,事后"掐卡"行为侵害了新的法益.由于事后"掐卡"行为的法益侵害不能被事前"供卡"行为所吸收,帮助者在"供卡"之后又另起犯意"掐卡"的行为,应当以帮助信息网络犯罪活动罪和盗窃罪数罪并罚.

关键词： 网络社交圈层化   话语权   思想政治教育  

摘要： 通过对网络社交圈层化背景下高校思想政治教育话语权存在的问题进行综合分析和探究,并围绕如何疏通大学生群体思想堵点、规避或破解网络社交圈层化风险点进行考量,以此有效推进高校思想政治教育工作.

关键词： 城市轨道交通   动态客流分配   简化网络   时空网络   Logit模型  

摘要： 城市轨道交通网络因其普遍采用一票换乘制,导致网络客流分布状态的获知成为黑箱难题,而动态客流分配是获取客流在线分布状态的关键技术。本文提出一种基于时空网络的动态客流分配方法,首先对城轨交通网络进行简化,并构建乘客出行的时空网络;进而构建乘客时空路径选择的Logit模型,并对网络客流进行分配;最后以国内某城市轨道交通网络为例,采用真实AFC客流数据进行客流分配。结果表明,采用本文方法计算得到的分配结果与换乘站客流感知系统的一致性达到88.55%,且可满足线网客流在线监测的需求。本文所提出的动态客流分配方法准确、高效,可为城轨交通运营提供实时客流的数据支撑。

关键词： 大学生   心理学   网络行为偏好   场认知风格   回归分析  

摘要： 目的:以往研究主要关注网络成瘾行为对大学生的影响.然而,网络成瘾的大学生属于少数,多数大学生的作息正常,能合理使用互联网信息与功能.因此,研究应聚焦于正常网络行为及其广阔前景的网络行为偏好.方法:从华中地区收集了 220 余份问卷,其中 205 份有效,有效率为 93.8%.自 1937 年奥尔波特提出认知风格概念以来,相关研究一直活跃,呈现多样化发展.Witkin的心理分化理论提出了场认知风格,分为场依存和场独立两种.先前研究显示大学生的网络行为差异显著,引发对其可能影响认知风格的探讨.采用镶嵌图形测验和周林的《网络行为偏好问卷》分别测量认知风格和网络行为偏好.结论:不同性别在网络行为偏好上存在显著差异.场认知风格与网络行为偏好之间有显著相关性,且场认知风格显著预测网络行为偏好.

关键词： 5G   人工神经网络   数据传输   路径   时延   拥塞  

摘要： 由于现行方法在高速公路机电系统数据传输路径优化场景中应用效果不佳,数据丢包率较高,无法达到预期的优化效果,为此提出基于5G与人工神经网络的高速公路机电系统数据传输路径优化方法。利用5G技术构建机电系统数据传输模型,以通信时延最短和网络拥塞最轻为目标构建目标函数,利用人工神经网络对目标函数求解,得到最优数据传输路径,实现基于5G与人工神经网络的高速公路机电系统数据传输路径优化。经实验证明,本文方法丢包率不超过1%,数据传输路径优化效果良好。

关键词： 指控网络   相依网络   级联失效   抗毁性   负载   模型  

摘要： 为探究指控网络遭受节点攻击时失效扩散的连锁反应过程,在非对称相依指控网络模型基础上,以节点综合重要度定义初始负载,运用容量-负载非线性模型计算节点容量,针对指控网络物理层和逻辑层各自特点,分别提出失效节点容量择优分配策略和非均匀负载可调重分配策略,构建了适于指控网络的级联失效模型,并运用数值仿真分析了各关键参数对指控网络级联失效抗毁性的影响。研究结果表明,容量裕度差异化参数与指控网络级联失效规模正相关,节点过载参数、负载分配系数与指控网络级联失效规模负相关;面对攻击,指控网络渗流失效、相依失效和过载失效相互叠加,网络更加脆弱;对比已有模型,所建模型能够更加有效地抑制级联失效传播,提高网络抗毁性。

关键词： Image enhancement  

摘要： Images can be converted into feature vectors by multi-graph convolutional network (M-GCN), and the aggregation of similar nodes can be enhanced by graph convolution operation. Due to the limitation of field space and economic conditions, it is impossible to collect sufficient fault samples of hydraulic pump, resulting the problem of small samples. When M-GCN is introduced to diagnose fault of hydraulic pumps, there are problems such as insufficient discrimination and single information in feature expression. Therefore, an improved multi-graph convolutional network, namely MMH-GCN, was proposed in this paper. In order to solve the problem of insufficient discrimination of model feature extraction, masked autoencoder (MAE) was introduced to reduce the encoding dimension and extract key image features, so as to improve diagnostic accuracy based on small sample size. For solving the problem of single feature information, the heterogeneous graph attention network (HAN) was introduced to extract much abundant and comprehensive features of graph structure data, so as to improve diagnostic accuracy and efficiency based on small sample size. Through the measured fault experimental verification and analysis of hydraulic pumps, it can be seen that the MMH-GCN proposed in this paper has obvious efficiency and superiority compared with the original M-GCN, and the diagnostic accuracy and efficiency are increased by 12.14% and 14.63%, respectively. © 2024 Chinese Vibration Engineering Society. All rights reserved.