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关键词： 厌恶   早期后部负波   脑网络   源分析   负性情绪  

摘要： 厌恶情绪作为一种基本的负性情绪,在人类生活中普遍存在并深刻影响着个体的认知与行为模式.尽管高时间分辨率的事件相关电位分析在提取厌恶情绪信息处理进程方面展现出优势,但其在揭示大脑各区域间交互作用方面的局限性亦不容忽视.本研究在深入分析早期后部负波(early posterior negativity,EPN)及其神经来源的基础上,基于时频最大信息系数(TFMIC)方法构建EEG(electroencephalogram)脑网络,并引入复杂网络分析,探索了图片刺激诱发的厌恶情绪的产生与调制机制.结果显示,相较于中性情绪,厌恶情绪不仅诱发了更为显著的EPN波形,还显示出激活脑区的差异性.进一步的脑网络分析表明,厌恶情绪状态下的大脑网络连接更为紧密,特征路径长度显著缩短,而聚类系数则显著增大.结果表明,结合事件相关电位的脑网络分析能够有效揭示厌恶情绪与中性情绪在时空层面的差异,为深入理解负性情绪的神经机制提供了新的视角与思路.

关键词： 高校网络舆情   引导机制   创新  

摘要： 网络舆情是高校网络安全的重点关注领域。网络舆情处理是否及时有效关乎师生思想和情绪的变化以及高校的稳定。因此,构建高校网络舆情引导机制具有现实意义。高校应在充分认识网络舆情的内涵、类型和特点的基础上,从筑牢高校网络安全的责任意识,提升高校基层治理能力,掌握网络舆情引导的基本路径以及加大对网络舆情的研究等方面构建高校网络舆情引导机制。

关键词： 间歇式   故障预测   序列采样   神经网络   多尺度  

摘要： 故障预测可以指示变量的异常变化,提前预测故障情况。现有故障预测方法仅考虑完整序列的全局时间依赖关系,忽略了变量间依赖关系及采样子序列中不同的局部时间依赖关系。针对上述问题,提出了一种基于多采样序列特征提取网络(multi-sampled sequence feature extraction network,MSFEN)的故障预测架构。首先设计了一种批次联合嵌入机制,在考虑批次周期性的同时更好地表达变量间依赖关系。然后,开发了一种序列采样机制划分完整时间序列与不同尺度的采样子序列。之后,分别设计了翻转平滑Transformer与卷积交互提取模块,以全面地提取多尺度时间依赖关系与变量间依赖关系。最后,融合多采样序列特征获得最终的编码特征,通过前馈层实现故障预测。利用青霉素发酵过程进行实验,结果表明该方法具有良好的故障预测性能。

关键词： 直流配电系统   储能变流器   虚拟直流电机   等效降阶模型   可行域   参数设计  

摘要： 虚拟直流电机(VDCM)控制被广泛应用于直流变换器中以增强直流系统惯性、抑制直流母线电压突变,但其也存在着模型复杂、参数整定困难等问题。针对这些问题,以直流配电系统中连接储能装置的双向直流变换器为研究对象,提出一种基于等效降阶模型的VDCM控制参数系统性设计方法。首先,依据直流电机的机械与电磁方程,建立VDCM控制的全阶小信号模型,定性分析了惯性系数、阻尼系数等控制参数变化对VDCM动态特性的影响。然后,通过对VDCM控制流程的合理简化,得到等效降阶的小信号模型,在此基础上推导VDCM控制参数对直流电压动态性能指标的解析表达式,构建控制参数的可行域,指导参数设计。最后,通过RT-LAB硬件在环实验平台验证了所提出的参数可行域构建及参数设计方法的可行性。

关键词： 列控系统   网络安全   信息安全等级保护   运营管理模式   施工维护   边界隔离  

摘要： 针对当前列控系统网络安全防护薄弱,不满足信息安全等级保护四级要求的问题,对列控系统网络安全防护体系的构建与运维管理展开研究。首先,引入等级保护“一个中心,三重防护”的理念,阐述列控系统中网络安全设备的结构与组成,主要包括安全通信网络、安全区域边界、安全计算环境和安全管理中心;其次,从现场调研、仿真测试、施工方案编制、硬件设备安装、软件部署、边界隔离设备配置、安全策略制定、竣工收尾等关键环节,论述列控系统网络安全体系的建设过程;最后,通过强调安全策略配置与特征库更新的动态管理,以及巡检故障处理和等级保护测评工作的重要性,探讨网络安全体系的运营管理模式。验证结果表明:该列控系统网络安全防护体系和运营管理模式在实际场景中行之有效。

关键词： 脉冲神经网络   脉冲时间依赖可塑性   单类别特征提取子网络   无监督特征融合   类脑计算  

摘要： 脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)被认为是最符合生物大脑机制的类脑计算模型,凭借其事件驱动、高能效、可解释等特点吸引了越来越多的研究关注。然而,由于脉冲的二值输出与不可微分性,SNN的训练方法仍存在一定空缺。于是借鉴皮层记忆单元通过局部网络存储记忆信息的方式,提出一种基于多子网络预训练的脉冲神经网络分类方法。该方法使用样本标签信息优化了脉冲序列特征提取过程,采用改进的脉冲时间依赖可塑性学习规则预训练多个单类别特征提取子网络,并将预训练后的子网络进行无监督特征融合,有效提高了网络的特征分类能力。此外,在权重可视化与t-SNE可视化工具的帮助下,分析了方法的有效性。所提方法在MNIST与Fashion-MNIST数据集上分别取得了97.40%与88.81%的分类准确度。

关键词： 跨社交网络   用户匹配   Transformer-encoder   卷积神经网络  

摘要： 针对目前基于签到时空数据的跨社交网络用户匹配方法未充分利用时空信息之间的耦合关系,导致时空数据特征提取困难,匹配准确率下降的问题,提出了一种基于时空Transformer-encoder的跨社交网络用户匹配方法。该方法通过网格映射将签到时空信息转换为序列数据,生成签到序列;利用序列嵌入层将离散的签到序列映射到连续高维空间;然后借助多头注意力机制和卷积神经网络提取高维签到特征,并利用卷积神经网络实现优化多头注意力模块权重变换和特征融合;最后利用前馈神经网络实现分类,输出用户匹配得分。在两组真实社交网络用户数据集上进行大量用户匹配实验,与现有方法相比,准确率提升了0.40~10.53百分点,F_(1)值提升了0.43~9.5百分点。这验证了所提方法能够有效提取用户签到耦合特征,并提高用户匹配的性能。

关键词： 网络空间安全   入侵检测系统   深度学习  

摘要： 随着互联网的快速发展给用户带来便捷的同时,也引发了许多安全事故.针对目前网络攻击行为的日益增加,网络入侵检测作为检测网络攻击的有效手段日益受到重视.本文通过对文献的广泛调查,首先介绍了入侵检测系统及相关数据集,评价指标进行了简要概括;然后讨论了卷积神经网络,循环神经网络等常见的深度学习模型及其具体应用;最后根据面临的问题,提出了未来的发展方向.

关键词： 网络仲裁   海南自贸港   正当程序  

摘要： 网络仲裁是一种依托于网络空间和网络技术的仲裁,具有高效、便捷等优点,在国际民商事仲裁中发挥着重要作用,具有其独特的程序价值。我国完善高水平对外开放体制机制的战略部署和海南自贸港营造市场化、法治化、国际化一流营商环境的现实需要,促使海南自贸港需要进一步完善网络仲裁程序。针对目前海南自贸港网络仲裁程序存在的裁决公正性不足、监管不够严格、运转不够畅通等问题,文章指出,海南自贸港应充分利用其自由贸易港立法权,从坚持网络仲裁程序的基本原则、强化网络仲裁程序的法律监督、完善网络仲裁程序的运转机制等方面着手,进一步完善海南自贸港网络仲裁程序的规则架构。

关键词： 逍遥散   肝脾同病   结肠癌肝转移   网络药理学  

摘要： [目的]通过网络药理学预测和动物实验验证,确证逍遥散干预结肠癌肝转移的作用及信号通路。[方法]通过网络数据库筛选逍遥散化学成分与结肠癌肝转移相关基因,构建逍遥散干预结肠癌肝转移的蛋白互作网络,对交集基因进行基因本体(GO)分类富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。建立结肠癌肝转移动物模型,逍遥散给药后观察记录脾脏、肝脏表面癌结节数及腹腔受累情况;肝脏病理切片苏木精-伊红(HE)染色检测癌细胞和炎性细胞浸润情况;肝组织蛋白免疫印迹(Western Blot)检测靶点蛋白表达水平。[结果]网络数据库筛选出逍遥散干预结肠癌肝转移的178个靶点,GO分析结果显示多集中在DNA结合转录因子结合、细胞因子受体结合、泛素样蛋白连接酶结合上,KEGG富集主要信号通路包括动脉粥样硬化、晚期糖基化终末产物(AGE)-受体(RAGE)信号通路、肝炎等,原癌基因c-jun(JUN)、信号传导转录激活因子3(Stat3)、丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶(Akt1)是其发挥作用的主要靶点。动物实验发现逍遥散能减少结肠癌肝转移小鼠脾脏和肝脏表面转移癌结节数,HE染色显示逍遥散能减少肝脏炎性细胞和肿瘤细胞浸润,Western Blot结果显示逍遥散能抑制c-Jun、Stat3、c-Jun氨基末端激酶(JNK)蛋白的磷酸化表达水平。[结论]网络药理学及实验验证确证了逍遥散阻延结肠癌肝转移肿瘤生长的作用,其作用机制与调控JNK信号通路有关。