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关键词： 国家社会科学基金项目   中国人民大学   学术专著   归档   网络空间   论证逻辑   实践指导   创新性  

摘要： 中国人民大学信息资源管理学院副教授周文泓博士新著《基于多元数字技术的网络空间参与式归档研究》于2023年12月在四川大学出版社出版。全书共分八章,凡23.3万字,为周文泓副教授主持的国家社会科学基金项目结题成果,论证逻辑清晰、理论扎实,是一部既具有创新性又具有实践指导价值的学术专著。

关键词： 物理规律驱动   神经网络架构   设计  

摘要： 物理规律驱动的神经网络架构设计为深度学习领域开辟了新的研究方向,通过将物理规律融入模型设计,能够显著增强模型的可解释性和鲁棒性。物理规律,为神经网络的结构和参数优化提供了坚实的理论依据。这种设计方法不仅提升了模型的性能,还为复杂问题的解决提供了新的思路,推动了深度学习在科学计算和工程应用中的广泛应用。物理规律驱动的设计方法还促进了跨学科研究,通过将物理学与人工智能相结合,为优化理论和模型架构的创新提供了新的视角,进一步推动了人工智能技术的发展与突破。基于此,以下对物理规律驱动的神经网络架构设计进行了探讨,以供参考。

关键词： 大数据   高校辅导员   网络   思政工作  

摘要： 在促进学生思想道德成长和其健全其世界观、人生观、价值观的过程中,辅导员发挥着至关重要的作用。在大数据背景下,辅导员在开展思想政治教育时,既有了新的发展机遇,也遭遇了前所未有的挑战。鉴于此,文章强调了创新高校辅导员思政工作的重要性,针对目前这一领域创新中遇到的问题,提出了在大数据环境下推进思政工作创新的策略,旨在提升学生的思想道德素养,协助学生塑造并加强正确的价值观,为培育全面发展的社会接班人奠定坚实的思想道德基石。

关键词： Matpower   多智能体系统   功率变化   灵敏度分析  

摘要： 针对电力系统的稳定性分析,本文从功率变化的角度出发,分析有功功率变化后,对电压、相位所带来的影响。首先分析多智能体系统,以及多智能体系统用于电力系统分析的优势,其次阐述P-φ、P-U两种不同的灵敏度分析过程,最后通过Matpower软件对分析过程进行仿真验证,从而直观地展示有功功率变化对于相位和电压产生的影响。

关键词： 原油蒸馏装置   换热网络   夹点技术   优化  

摘要： 运用换热网络夹点技术,针对某炼油厂常减压装置进行节能潜力分析和优化改造.结果表明:在利用相邻一套蒸馏装置的低温热的情况下,可以提高蒸馏二套换热终温7℃,即从278℃提升至285℃,同时增加自产蒸汽1.7 t·h^(-1).经过对换热器进行核算,和现有换热网络相比,节省加热炉1381 kW,增加自产蒸汽1184 kW,使用低温热循环水加热节能2502 kW,总节能效益296万元·a^(-1).

关键词： 省域现代职业教育体系   行动者网络理论   多元主体   协同机制  

摘要： 省域现代职业教育体系建设新模式是“一体、两翼、五重点”新阶段职业教育体系改革的基座。基于行动者网络理论,省域现代职业教育体系协同建设的转译过程包括问题呈现、利益赋予、征召与动员、异议排除。进一步分析发现,省域现代职业教育体系建设行动者网络转译过程中面临主体定位模糊、权责不明,行动者转译目标偏离、利益分化以及行动者征召动员欠缺、协同不足等困境。为此,需要构建“责任分担、利益共识”的主体协同机制“,信息共享、互惠互利”的资源协同机制,以及“考核监督、表彰激励”的目标协同机制。

关键词： 天山雪莲   槲皮素   骨肉瘤   基质金属蛋白酶2   网络药理学  

摘要： 目的:探讨天山雪莲药效成分在骨肉瘤治疗中的潜在机制。方法:利用传统中药系统药理学平台(TCMSP)筛选天山雪莲的药效成分和潜在靶点,并通过GEO数据库分析骨肉瘤的差异表达基因。通过韦恩图识别天山雪莲治疗骨肉瘤的潜在靶点,结合蛋白质相互作用(PPI)网络及拓扑学分析筛选核心靶点。随后进行分子对接分析,并通过实时荧光定量聚合酶链反应(qRT-PCR)和蛋白质免疫印迹法(WB),验证重要药效成分对核心基因表达水平的影响。结果:识别天山雪莲与骨肉瘤的共同靶点67个,确定基质金属蛋白酶2(MMP2)为其中的核心基因。分子对接分析显示,槲皮素与MMP2蛋白具有较强的结合能力(结合能为8.9 kcal/mol)。实验进一步证实槲皮素显著抑制MMP2 mRNA在骨肉瘤细胞系U2OS(7.5μmol/L:t=9.30,P=0.0007;15μmol/L:t=11.97,P=0.0003)及HOS(7.5μmol/L:t=13.09,P=0.0002;15μmol/L:t=21.77,P<0.0001)中的表达水平。此外,槲皮素还显著下调了MMP2蛋白在U2OS(7.5μmol/L:t=9.14,P=0.0008;15μmol/L:t=11.97,P=0.0003)及HOS细胞中的表达(7.5μmol/L:t=20.55,P<0.0001;15μmol/L:t=41.88,P<0.0001)。结论:天山雪莲的关键成分槲皮素可靶向抑制骨肉瘤细胞中MMP2的表达水平,对骨肉瘤具有潜在的治疗价值。

关键词： 对象集选择   恶意流量检测   注意力机制   GRU模型   信息熵   电网网络安全  

摘要： 针对传统电网网络恶意流量检测算法准确率低、训练效率差的缺点,文中利用不同粒度大小的对象集提出一种网络安全指标判别模型。该方案将数据包、网络流以及会话流量化为数学模型,使用CNN构建通道注意力和空间注意力机制,提取输入数据的空间特征,使用轻量化双向GRU模型提取数据的时序特征,并将这两种特征进行融合,利用信息熵对网络安全权重进行测算,得到流量分类结果。算法模型的消融实验测试结果表明,算法改进是有效的,对比实验中所提算法准确率、召回率和F1值均为最优,运行时间在100 s以内,证明了该算法兼具性能和效率。

关键词： UNet   生成式对抗网络   卷积神经网络   视网膜血管分割  

摘要： 针对现有视网膜血管分割方法在分割精度和细节表现上的局限性,本文提出了一种基于的视网膜血管分割方法。该方法分为两个阶段:首先,利用改进U-Net网络对视网膜图像进行粗略分割,提取出主要的血管结构;其次,采用改进的GAN模型进行精细分割,在多尺度生成器和多尺度鉴别器的协同作用下,进一步细化血管边缘和微小血管,提高分割的整体精度和质量。在公开的DRIVE和STARE数据集上的实验结果表明,所提出的方法在准确率、敏感性、特异性、F1分数和AUC等评价指标上均优于传统的U-Net和其他先进的分割方法。具体而言,本方法在DRIVE数据集上的F1分数达到了93.38%,显著提升了血管分割的细节表现和鲁棒性,证实了基于多尺度GAN的视网膜血管分割方法有助于提升视网膜血管分割的准确性与鲁棒性,从而为临床诊断视网膜疾病提供参考。

关键词： 人工爆破   天然地震   卷积神经网络(CNN)   S变换   分类识别  

摘要： 以震级为ML1.3—3.0的1万2936条人工爆破微震记录和1万3215条天然微震波形为研究对象,对其原始地震波形进行1—30 Hz带通滤波以去除长周期干扰,并基于长短时窗均值比(STA/LTA)算法进行P波识别与筛选。对处理后的地震波形数据进行S变换,获取其S谱能量曲线,然后将S谱能量曲线图转换为32×32像素的灰度特征图,并将其作为卷积神经网络的输入进行训练,基于训练好的模型进行10折交叉测试验证。结果显示地震与爆破事件的分类识别准确率高达97.80%,表明利用S谱能量曲线能较好地识别天然地震与人工爆破。