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关键词： 菟丝子   白癜风   网络药理学   分子对接  

摘要： 【目的】基于网络药理学和分子对接技术,探究菟丝子中具有白癜风治疗作用的活性分子、作用靶点以及致病分子机制。【方法】运用中草药数据库TCMSP、NPASS、TCM-ID获取菟丝子的活性成分并利用Venny 2.1.0获得交集成分,利用SwissADME筛选活性成分。在Swiss Target Prediction中进行靶点筛选,在基因数据库GeneCards、OMIM、TTD中获取白癜风的靶点信息,利用Venny 2.1.0获得菟丝子与白癜风的交集靶点。通过String平台进行PPI网络预测,利用Cytoscape 3.8.0软件构建“菟丝子-活性成分-靶点基因-白癜风”网络图。利用DAVID数据库,将得到的菟丝子-白癜风靶点进行GO和KEGG富集分析。利用Autodock 4.2.6及Pymol2.5.2对关键活性组分和核心靶点进行分子对接及可视化。【结果】发现菟丝子中有5个活性成分参与治疗白癜风,白癜风相关靶点1199个,菟丝子与白癜风交集靶点24个,其中核心靶点为ESR1、AKT1、PTGS2。GO富集分析发现24个靶点参与的生物过程有78个,信号通路有24条。分子对接发现活性分子Sesamin、Matrine与靶点AKT1结合较好,Matrine与靶点ESR1结合较好。【结论】ESR1、AKT1、PTGS2可能是菟丝子具有白癜风治疗功能的核心靶点,菟丝子含有的药用活性分子通过多靶点、多通路发挥白癜风治疗功效。

关键词： 信息物理系统   多重攻击   自安全机制   状态一致性   主动防御  

摘要： 由于外挂式、补丁式的被动防御技术无法有效应对不断演化变异的网络攻击,因此构建基于主动防御机制的自安全网络具有重要价值。针对一类典型信息物理系统的一致性问题,设计了数据窜改和拒绝服务多重攻击下的自安全网络防御机制。首先,分析攻击的行为特征,将测量通道和控制通道随机出现的多重攻击描述为伯努利随机过程。其次,提出了一种基于离散时间节点动力学模型的自安全状态一致性(self-secure state consensus,SSSC)算法,并给出了所有正常节点达到指数收敛的一个充分条件。该算法利用状态变化率来评估邻居节点信息的可信度,实现对多重攻击的主动防御。最后,仿真结果表明,SSSC算法可在受损节点数未知时,实现网络中所有正常节点的状态一致性。

关键词： 绿色低碳转型   服务业   服务业生态效率   空间关联网络   社会网络分析  

摘要： 明晰中国服务业生态效率空间关联网络及其驱动机制,有利于为协同推动服务业绿色转型提供依据。该文综合运用基于非期望产出的Super-EBM模型、修正后的引力模型和社会网络分析法探索2000—2020年中国服务业生态效率空间关联网络及其驱动机制。结论如下:①研究期内中国省域服务业生态效率波动下降,省域间服务业生态效率的空间联系强度不断增大,呈现“东密西疏、东强西弱”的分布格局;②中国服务业生态效率表现出多线程的空间溢出特征,但整体网络密度仍相对较低且凝聚力有所下降,北京、上海和江苏在中国服务业生态效率空间关联网络中始终处于主导地位,是其他省域服务业生态效率空间溢出的重要桥接;③净溢出、净受益、经纪人和双向溢出板块间的空间溢出效应愈加强劲,但板块内部的空间联系趋于弱化,研究期末净溢出板块和经纪人板块内部成员均无空间联系;④要素投入势差、市场资源配置和政府宏观调控共同驱动服务业生态效率空间关联网络形成,并通过各驱动因子作用方向和作用程度的变化加速空间关联网络演化与重组。

关键词： 卷积注意力   多路径   深度学习   特征指导   语义分割  

摘要： 为降低基于Transformer的语义分割模型的计算量,本文将眼光重新回到CNN模型,提出了MCAG,一种用于语义分割的多路径卷积注意力网络架构.在包含了注意力机制的前提下,利用多尺度卷积特征,通过简单的元素相乘来唤起空间注意力,降低了计算量,且多路径架构让模型对细节和边界的关注增加.MCAG能够从局部到全局获取多尺度上下文,实现自在空间和通道维度上适应性,从低到高聚合信息.MCAG提高了之前先进方法在流行基准上的性能,在ADE20K、Cityscapes、COCO-Stuff上分别达到了47.7%、82.51%、43.6%的mIoU.本文提出的MCAG在很大程度上提升了小物体的分割精准率,证明了卷积注意力机制与多路机制的融合是成功的.

关键词： 区间预测   概率密度参数估计   时序Transformer   深度学习  

摘要： 随着风电机组装机容量逐年攀升,风力发电已经成为电力系统重要组成部分。由于风具有间歇性的属性,风功率强烈的波动性影响着电力系统的频率稳定性。因此,准确评估风电功率波动范围对电力系统的稳定运行和调度起着重要作用。目前,区间预测大多采用循环神经网络及其衍生模型,这一模型架构限制了网络的深度,并且传统区间预测采用上下限预测方案,受到损失函数超参数以及初始化方式等的影响,预测精度较低且不稳定。针对这些问题,该文提出一种基于概率密度函数参数估计的区间预测方案,通过概率密度分布函数可以给出确定性以及区间预测结果;同时,提出一种时序Transformer网络,在增强局部特征提取能力的同时保留了Transformer的全局视野。通过在公开数据集中与对比模型进行对比,结果表明,该文模型不论是区间预测还是确定性预测都能提供优于基线的预测精度。

关键词： 网络思政   辅导员工作室   作用机理   现实路径  

摘要： 高校网络思政辅导员工作室通过培养学生正确的网络认知与行为、引导学生积极参与社会实践与公益活动、培养学生创新精神和实践能力等方面开展网络思政,然而也存在资源匮乏,技术水平不足,理论基础研究薄弱,学生参与率低以及潜在的网络舆情风险的现实困境。高校必须提高政治站位,增强使命意识,充分认识到高校网络思政辅导员工作室的网络思政工作优势,在资源整合与协同创新和师资队伍建设方面上下功夫,建立有效的评估机制,以创新思政内容与形式为网络思政工作提质增效,推动高校网络思政辅导员工作室科学化创新发展,提高高校网络思想政治工作水平。

关键词： 食品安全事件   情感计算   引导策略   双向长短期记忆模型  

摘要： [目的/意义]网络评论是公众参与食品安全监管的重要渠道,但真伪难辨的网络信息易让公众陷入他者情感场域,导致理性讨论演化为情感宣泄甚至造成群体性焦虑社会现象。因此,从情感视角探究食品安全网络治理具有重要的理论和实践意义。[方法/过程]以土坑酸菜事件为例,构建基于BiLSTM的网络情感计算模型,从情感时序变化、情感波动规律、情感与舆论热度相关性、情感受舆论引导工具影响度4个方面分析网络情感特征。据此,从BiLSTM认知层面、工具层面、评估层面和行动层面提出以疏解网民情感为核心,以最小代价、最适方法、最佳时机为原则的食品安全舆论引导策略。[结果/结论]实证分析结果表明,突发食品安全事件网民情感基本遵循从负向到中立再到正向的情感波动规律;负向情感与舆论热度呈显著正相关关系;技术型、心理型、行政型和法治型引导工具对网络情感演化产生重要影响。

关键词： 光传送网(OTN)技术   电力通信   传输网络优化  

摘要： 在当今快速发展的数字时代,电力通信网络作为电力系统的神经中枢,承担着保障电网可靠运行和安全管理的重要职责。光传送网(Optical Transport Network,OTN)技术基于光网络的多层次传输系统,能有效整合各种数据格式,并通过其独特的封装方法保证数据传输的安全性和可靠性。该技术通过其关键组件如交叉连接、复用、监控功能,为电力通信网络提供强有力的支持。文章探讨了基于OTN技术的电力通信传输网络优化策略,从网络架构的优化到性能监控与优化等方面进行全面分析,旨在提升电力通信网络的性能和安全性,以支持电力系统的稳定和高效运行。

关键词： 网络安全   总体国家安全观   屏障  

摘要： 2024年9月9日至15日是第11个国家网络安全宣传周.习近平总书记在2018年4月召开的全国网络安全和信息化工作会议上指出:"没有网络安全就没有国家安全,就没有经济社会稳定运行,广大人民群众利益也难以得到保障."当今世界,网络安全威胁和风险日益突出,并且向政治、经济、文化、社会、生态、军事等领域传导渗透,迫切要求我们站在贯彻落实总体国家安全观的高度,强化网络安全意识,全面加强网络安全保障体系和能力建设,筑牢网络安全屏障,坚决维护国家网络安全.

关键词： 柴油机   活塞环组   窜气量   预测模型   粒子群优化  

摘要： 针对发动机中出现密封不严而造成的发动机动力性和经济性下降及重要零部件损坏的现象,以某柴油机的单缸试验机为研究对象,对活塞环组的密封性能进行仿真计算,针对开口间隙、倒角长度、径向弹力、工作温度等5个输入和窜气量1个输出,建立窜气量反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)预测模型,并通过灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行优化,提高模型的预测性能。结果表明,粒子群优化–反向传播(particle swarm optimiation-back propagation,PSO-BP)预测模型对窜气量具有较强的泛化能力和预测性能。PSO-BP预测模型的高准确性和稳定性为发动机设计和维护提供了强有力的决策支持工具,有助于实现更精确的故障诊断和预测性维护,降低运营成本,提高发动机的整体性能和经济效益。