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关键词： 区域合作网络   动力机制   社会网络分析   长三角  

摘要： 区域合作演化及动力是经济地理学者关注的热点议题,然而关于区域合作评价体系及动力机制探讨仍尚显不足。尤其缺乏从关系视角的综合研究。因此,文章以长三角区域41个城市为例,从关系视角构建了涵盖经济、创新、交通和生态4个维度的综合指标体系,并采用社会网络和QAP分析方法,揭示了长三角区域合作网络的演化特征及动力机制。研究发现:1)随着时间推移,长三角区域合作网络从“松散到紧密”“单中心到多中心”,趋于更加紧密和多中心化,形成“南京-上海-杭州”黄金三角核心节点,且对周边城市的辐射效应较强;2)地理邻近、制度邻近、认知邻近及合作基础显著影响区域合作水平;在高质量发展阶段,市场机制和企业主导作用显著,而在合作初期及快速深化阶段,政府支持和政策协调发挥了关键作用。

关键词： 会话推荐   记忆网络   位置编码   注意力网络   兴趣提取  

摘要： 作为协助用户从海量数据中找到匹配兴趣和需求内容的关键,会话推荐系统的目标是基于匿名会话预测用户的下一个行为。目前常见的推荐算法对于用户整体兴趣表示不足,而且很少考虑物品间的位置关系。提出一种基于增强记忆网络的会话推荐模型SR-MAN,旨在分析全局用户兴趣表征和物品顺序问题。首先,在物品嵌入向量生成时引入位置编码,凸显不同位置对序列的影响,再借助神经图灵机存储近期会话信息,并设计注意力网络学习长期偏好,结合用户末次点击作为当前兴趣偏好。最后,通过整合长期与当前偏好进行预测,推荐用户感兴趣的项目。在算法训练的过程中,使用贝叶斯个性化排序(BPR)来估计模型参数,并在3个数据集上的实验验证了所提方法的有效性。

关键词： 微电网   配电系统   可移动式储能   分布式电源   粒子群优化算法  

摘要： 在微电网集成配电系统中集成可移动式储能有助于改善配电系统的运行性能。针对微电网内部可移动式储能的最优分布及系统结构调整后对系统运行特性的改善进行了研究。首先,针对系统中分布式电源的发电特性,考虑其能量管理的作用,构建了数学模型;然后,提出了可移动式储能优化分布和系统重构的目标函数及系统特性评估指标;最后,采用了PG&E69总线配电系统进行了仿真和案例研究,并使用基于启发式的粒子群优化算法来寻求最优解。仿真结果表明,在可移动式储能最优分布和系统结构的重新调整后,配电系统的运行特性得到了显著的提升。

关键词： 磁流变缓冲器   广义回归神经网络   非线性动力学模型   输出  

摘要： 变间隙磁流变缓冲器的动力学行为具有极强的非线性特征,建立准确的动力学模型是精准控制缓冲器输出特性的基础。为此,提出一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的非线性动力学模型。首先制作了变间隙磁流变缓冲器样机并搭建了冲击试验平台,采集了不同工况下的冲击试验数据作为缓冲器动力学数据库;进而开展了GRNN模型性能验证并与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型进行了对比,结果显示GRNN模型可有效映射缓冲器非线性动力学性能且其准确度高于BP模型;最后验证了GRNN模型对未知工况下缓冲器输出预测的准确性,其缓冲力峰值、最大位移、最大速度与试验结果的相对误差分别为4.71%~10.2%、0.32%~4.18%、0.097%~2.5%,表明GRNN模型能准确预测未知工况下缓冲器的输出特性。

关键词： 自我呈现   “饭圈”文化   印象管理   网络舆论场   现实舆论场  

摘要： “饭圈”文化是粉丝文化的新样态。本研究基于对356名青年学生的问卷调查和10名青年学生的深度访谈,对比“饭圈”现象中网络和现实舆论场的表达差异。研究发现,相较于现实舆论场,网络舆论场中的表达自由度和真实度更高;表达自由度和真实度会对“饭圈”现象产生影响;自我印象管理在表达真实度影响“饭圈”现象普遍程度的过程中起到负向调节作用。在国内“饭圈”文化研究大多采用质化方法的背景下,本文通过定量分析弥补了缺乏实证研究的不足。区别于以往的研究结果(“饭圈”主体行为主要受到“饭圈”中其他人的影响),该研究证实了自我印象管理在表达真实度与“饭圈”现象普遍程度之间的调节效应,为相关研究提供了新视角。

关键词： 多分支结构   卷积神经网络   阿尔兹海默症  

摘要： 为了提升阿尔兹海默症分类识别的准确率和效率,以便为医生诊断病情和制定治疗方案提供强有力的技术支持,本文设计了一种多分支深度卷积神经网络架构。该网络采用三个分支结构,每个分支配置不同的卷积层设置,并采用dropout和残差连接的优化技术,以提升模型的性能。实验结果表明,所构建的神经网络在阿尔兹海默症分类任务中,分类准确率达到了99.19%,显示出多分支卷积神经网络在医学图像处理领域的明显优势,相较于传统技术具有更高的研究和应用价值。

关键词： 异步联邦学习   物理层安全   Transformer   近端策略优化  

摘要： 异步联邦学习(Asynchronous Federated Learning,AFL)因其高效性已成为传统同步联邦学习(Synchronous Federated Learning,SFL)的解决方案。然而,在无线场景中,AFL仍面临有限的通信、计算资源,以及安全威胁等挑战。提出了一种新的结合Transformer编码器的近端策略优化(Proximal Policy Optimization)双阶段算法框架,该框架联合优化了AFL系统的学习时延、能耗和模型精度,并通过参与设备协作干扰的方式保证物理层安全。大量仿真验证,当目标准确率为0.9时,所提方案相较于基准方案降低了74.2%的训练时延与能耗。

关键词： 新型标识体系   标识网络   多维标识  

摘要： 软件定义网络以控制和转发分离的特性将网络领域带入智能与集中化的时代,然而随着物联网、工业互联网等场景的多样化与复杂化变革,未来网络需要支持按需互联、任务驱动的需求,传统TCP/IP的标识体系无法满足未来复杂网络的特性。因此,如何设计全新的互联网标识体系已成为信息领域最为迫切与核心的研究内容。分析了TCP/IP的层级结构缺陷,创造性提出“多维标识”体系及其关键机制。多维标识网络知识空间针对全网的资源进行统一标识、统一调度、状态感知和拓扑存储,为实现差异化、定制化通信网络服务提供分析与适配基础。

关键词： 网络药理学   白头翁汤   结直肠癌   作用机制   实验验证  

摘要： 目的运用网络药理学结合实验验证探讨白头翁汤治疗结直肠癌的作用机制。方法在中药系统药理学分析平台(traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform,TCMSP)数据库中寻找与白头翁、黄连、黄柏、秦皮相关的活性分子及靶点。在人类基因数据库(GeneCards)、靶点数据库(therapeutic target database,TTD)、孟德尔遗传数据库(online mendelian inheritance in man,OMIM)搜索结直肠癌相关靶点。将白头翁汤有效成分的靶点与结直肠癌靶点取交集获得共同靶点,利用Cytoscape 3.7.2软件构建“药物-成分-靶点-疾病”网络。采用蛋白质互作数据库(search tool for recurring instances of neighbouring genes,STRING)平台进行蛋白质相互作用(protein-protein interaction networks,PPI)网络的构建与分析。同时分别利用DAVID数据库(database for annotation,visualization and integrated discovery)和Bioconductor中的R包clusterProfiler进行基因本体论(gene ontology,GO)富集和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and gnomes,KEGG)通路富集分析。采用噻唑蓝溴化四唑(methylthiazolyldiphenyl-tetrazolium bromide,MTT)实验检测白头翁汤处理过的人结肠癌细胞SW480增殖情况,同时在细胞水平利用蛋白质印迹法(Western-blotting)和定量聚合酶链反应(quantitative polymerase chain reaction,q-PCR)对网络药理学预测出的核心靶点及通路进行初步验证。结果从白头翁汤中筛选得到53个活性成分,作用于结直肠癌的交集靶点157个。网络药理学分析显示白头翁汤中的槲皮素、β-谷甾醇等活性成分通过作用于关键靶点原癌基因JUN(Jun proto-oncogene,JUN)、蛋白激酶B1(protein kinase B1,Akt1)、丝裂原活化蛋白激酶1(mitogen-activated protein kinase 1,MAPK1)等以及调控白介素17(interleukin 17,IL-17)信号通路、肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)信号通路、缺氧诱导因子-1(hypoxia-inducible factor 1,HIF-1)信号通路等信号通路治疗结直肠癌。细胞实验证实白头翁汤能够有效抑制SW480细胞增殖、下调靶点蛋白p-Akt和p-p38 MAPK的表达、抑制IL-17、TNF-α、HIF-1α的mRNA水平。结论白头翁汤能够通过调控AKT1、MAPK1等靶点以及调控IL-17、TNF、HIF-1等信号通路,从而治疗结直肠癌。

关键词： 职前中文教师   整合技术的学科教学知识   教学实习   认知网络分析  

摘要： 职前教师的知识结构决定着其未来的教学胜任力和专业发展潜力。通过认知网络分析法,对20名职前中文教师的实习总结进行编码并构建认知网络模型,以探究其整合技术的学科教学知识(TPACK)发展轨迹及特征,发现:职前中文教师在实习中,教学法相关知识发展突出,学科内容知识有所拓展,技术知识发展不足;实习各阶段的知识呈现渐进式发展特征。比较不同专业背景组和有无教学经验组的认知网络结构发现,不同组别职前中文教师在知识发展的类型和数量上均存在显著差异:本专业组更注重专业知识的发展,跨专业组在技术知识整合上更有优势;有教学经验组比无经验组掌握了更多复合知识。国际中文教育转型发展期的职前教师培养,可从如下方面着手:引入TPACK理论,变革职前中文教师培养理念;完善教师教育课程的设置与实施,奠定TPACK发展基础;加强实习实践,促进职前中文教师TPACK知识形成。