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关键词： 网络故障   异常检测   智能诊断   自动化修复   AI  

摘要： 随着网络规模与复杂性的持续增长,传统的人工运维模式难以应对频发的网络故障和海量告警,亟需引入人工智能技术,实现故障的自动检测和智能修复。本文重点探讨机器学习、知识图谱、智能优化等AI技术在网络异常检测、原因诊断、修复决策等方面的应用实践。通过海量运维大数据的深度挖掘,机器学习算法可有效识别网络异常的早期征兆,知识图谱技术则为故障诊断注入专家智慧,实现由“表象”到“本质”的根因溯源,进而通过智能优化算法自动生成最优修复策略,将人工经验向自主智能演进。文章结合实际运维场景,对相关技术的应用价值和局限性进行了客观阐述,并对智能运维的持续优化方向进行展望,以期为网络AI能力的务实落地提供参考。

关键词： 水资源承载力系统   网络分析   耦合协调   水资源管理   甘肃省  

摘要： 揭示水资源承载力系统多个指标之间的动态耦合关系及其耦合水平对于提高区域水资源的可持续利用水平和保障经济社会的稳健发展至关重要。本文将水资源承载力系统划分为水资源、社会、经济和生态环境4个子系统并从中选取16个代表性指标;采用回归系数和相关系数共同划分指标间耦合关系的类型,最后基于滑动窗口法和网络分析法揭示多个指标之间耦合关系的动态变化趋势以及水资源承载力系统的耦合水平。以甘肃省为例,结果表明:甘肃省水资源承载力系统经历了耦合-解耦-再耦合的关联模式,且在2015年之后,正向协调关系的强度显著提升,而权衡关系和负向协调关系的影响则明显减弱;正向协调关系中的关键指标为水资源开发利用率、城镇化率、灌溉亩均用水量和人均GDP,其对正向协调关系的推动作用整体上随时间增强。权衡和负向协调关系中多数关键指标对这两种关系的推动作用随时间先增强后显著减弱,但人均日用水量对权衡仍有较强的推动作用,在未来水资源管理中应予以重点控制;水资源承载力系统指标关联的模块由7个降低为5个,表明系统耦合水平虽有所提高仍有提升空间。研究思路可为客观全面地分析系统的耦合协调提供新的有效途径。

关键词： 网络中立帮助行为   侵犯著作权罪   利益衡量说   犯罪化  

摘要： 网络中立帮助行为在侵犯著作权罪的司法实务认定中,面临着民刑倒挂的认定困境和类案异判的裁判乱象。乱象产生的原因在于立法层面的修法滞后和衔接不畅,以及理念层面不同利益的权衡差异。学理上无罪化的归责尝试并不成功,该尝试曲解了技术中立原则、避风港原则和刑法谦抑性的实质精神,难以成为无罪处罚的免死金牌。在利益平衡原则的引导下,利益衡量说能够较好平衡著作权人的私益和网络技术发展的关系,为限定处罚提供适配依据。犯罪化的归责路径不仅必要而且可行,通过区分公开作品和非公开作品两类对象、作为和不作为两种行为样态,可以具体建构出网络中立帮助行为在侵犯著作权罪中的处罚路径。

关键词： 人工智能   互联网   意识形态治理   韧性治理  

摘要： 人工智能时代,网络意识形态治理实践正在形成转向趋势。以韧性治理理论的生成与发展为立论前提,人工智能在内容生产、话语交互以及实践运用等维度上对网络意识形态治理逻辑进行内部重构,驱动网络意识形态治理发生韧性转向。在此基础上,理念韧性、制度韧性、技术韧性以及结构韧性等多元治理要素的深度耦合,进一步勾勒了人工智能时代网络意识形态韧性治理的内在机理,使得这一治理转向成为可能。但同时,人工智能时代网络意识形态韧性治理仍面临着现实掣肘,“摆置权力”固化网络意识形态治理的效用性导向,减损理念韧性;“算法异化”衍生网络意识形态治理的继发性风险,侵蚀制度韧性;“性能释放”制造网络意识形态治理的原生性缺陷,弱化技术韧性;“本领恐慌”产生网络意识形态治理的主体性危机,消解结构韧性。为此,必须坚持“规制资本逻辑”与“筑牢思想防线”相统一,强化理念韧性;“驱动算法透明”与“维护算法公平”相结合,提升制度韧性;“统合话语范式”与“弥合知识裂隙”相配合,增强技术韧性;“提升知识储备”与“增强创新能力”相契合,提高结构韧性,进而推动人工智能时代网络意识形态韧性治理迈上进阶之路。

关键词： 数字孪生   神经网络   RV减速器   故障诊断  

摘要： 本文为解决RV减速器的故障诊断及分类问题,提出一种基于数字孪生和神经网络的故障诊断方法。首先,构建RV减速器的数字孪生模型,并建立数据通信完成虚实交互;其次,基于BP神经网络构建减速器故障诊断模型,并引入Adam算法对其优化;最后,结合仿真数据库和传感器实时数据对减速器孪生模型和诊断模型进行修正更新。训练集的诊断准确率达到96.5%,测试集的准确率达到96%,验证了该方法的可行性。本文通过融合数字孪生技术与BP神经网络,可以有效提升故障诊断的准确率。

关键词： 网络药理学   鸡肝损伤   茶树精油  

摘要： [目的]利用网络药理学方法,研究茶树精油治疗鸡肝损伤的作用机制。[方法]通过TCMSP数据库检索筛选出已检测出成分的作用靶点;通过GeneCard、DisgeNET和OMIM数据库查询鸡肝损伤的相关靶点信息;使用Cytoscape软件构建成分-靶点和茶树精油-成分-靶点-鸡肝损伤图;绘制药物靶点和疾病靶点韦恩图,构建交集靶点互作网络图,随后对交集靶点进行GO和KEGG富集分析。利用String数据库,筛选核心靶点并用AutoDock软件进行分子对接。[结果]TCMSP数据库筛选出4个有效活性成分,对应60个靶点基因。对不同疾病数据库进行搜索,共获得1 656个鸡肝损伤疾病靶点。韦恩图结果显示药物和疾病交集靶点共28个,通过界值筛选得到11个核心靶点,其中3个为关键核心靶点,主要为CYP19A1、ESR1、ESR2P53等。进行GO和KEGG富集分析,KEGG结果显示靶点主要涉及的信号通路包括PPAR信号通路、化学致癌-受体激活、雌激素信号通路等。

关键词： 边缘资源   轻量化需求   深度神经网络   双角度并行   剪枝方法   蚁群算法   冗余节点   游离节点  

摘要： 【目的】深度神经网络的应用面临庞大的计算需求和存储开销,这已成为限制其在边缘设备上广泛应用的主要瓶颈。边缘设备因受限于有限的计算资源和存储空间,难以高效运行复杂的深度神经网络模型。因此,在保证模型精度的前提下,如何降低深度神经网络的复杂度和计算量以适应边缘设备对资源轻量化的需求,已成为当前研究的重要方向。提出了一种结合蚁群算法与双角度并行剪枝的深度神经网络优化方法,以提升深度神经网络在边缘设备中的性能。【方法】分析了深度神经网络的结构特点,并构建了包含多个隐藏层的模型。通过蚁群算法模拟蚂蚁觅食过程中的信息素传递机制,在复杂空间中寻找近似最优解,对隐藏层中的相似节点进行聚类,识别并归类高度相似的神经元节点,从而缩减网络规模并降低复杂性。在聚类结果的基础上,提出了对聚类后的冗余节点及游离节点双角度并行剪枝策略:一方面,从权重矩阵的稀疏性出发,裁剪权重较小的节点,以减少计算开销;另一方面,从节点贡献度角度评估每个节点对整体输出的影响,裁剪贡献度较低的节点,从而进一步优化网络结构。【结果】实验结果表明,与未剪枝的原始模型相比,在相同的计算时间内,本文方法剪枝后的深度神经网络在保持较高精度的同时,其数据量高达120 MB、网络复杂度平均值为88.32%、可拓展性为99%。这一结果表明,在有限的资源条件下,该方法能够显著提升深度神经网络的运行效率,更好地满足边缘设备的应用需求。实验结果不仅验证了该方法的有效性,也为深度神经网络在边缘设备上的部署和应用提供了新思路。【结论】提出的优化方法通过在剪枝过程中应用蚁群算法,实现了隐藏层相似节点的精准聚类,为后续的剪枝处理提供了明确目标。同时,双角度并行剪枝策略提升了剪枝的效率和效果,确保剪枝后模型在精度和可拓展性方面的平衡。该方法不仅能够促进深度神经网络在边缘设备上的广泛应用,也为复杂网络优化问题提供了借鉴和参考价值。

关键词： 节点重要性   节点排序   图神经网络   表示学习  

摘要： 节点重要性排序作为一项关键的图数据分析任务,对于识别和排序图中的重要节点至关重要。图神经网络(GNN)作为一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的框架,能够充分学习图结构数据中的节点和边的内在规律及更深层次的语义特征。在节点重要性排序任务中,GNN能够充分利用图结构信息和节点特征进行节点重要性的评估。相比于传统的节点排序方法,GNN可以更好地处理图结构数据的多样性和复杂性,捕捉节点间的复杂关联和语义信息,并自动学习节点特征表示,减少手工特征工程的偏差,提升节点重要性排序任务的准确性。因此,基于图神经网络的方法已成为节点重要性研究的主流方向。对近年来图神经网络的节点排序方法进行分类和综述。梳理了节点排序、图神经网络及经典节点重要性度量指标的核心概念。全面总结了基于图神经网络的节点重要性方法的最新进展,并根据基础图神经网络及其衍生的变体,将节点重要性排序方法分为基础图神经网络、图卷积神经网络、图注意力网络和图自编码器四类。同时,分析这些方法在社交网络、交通网络和知识网络等下游任务中的性能表现。对现有研究进行全面总结,分析现有方法的时间复杂度、优点、局限性和性能,并根据现有研究的不足讨论未来的研究方向。

关键词： 互联网相亲   技术嵌入   代理择偶  

摘要： 互联网技术的进步推动了网络相亲的发展,相亲平台作为隐形红娘,借助算法技术为求偶者推荐交往对象,使择偶范围不再受时空的限制。从网络相亲的技术嵌入和代理机制入手,通过对34名拥有网络相亲经历者的访谈发现,网络相亲通过标准化的测量技术、精准化的算法推荐实现技术嵌入;相亲平台作为隐秘的代理人,在提供庞大择偶资源的同时,提高了求偶者的自由度;网络相亲存在信息质量问题,加之算法无形中的引导,产生了“冲浪式”聊天偏好和“等公交车式”的择偶行为,增加了亲密关系中的风险。

关键词： 隐私确权   隐私观   社群   空间  

摘要： 数字技术改变了社会连接的方式,隐私确权成为难题。本文通过考察网络相亲中的隐私规范及其生成逻辑,探讨隐私权所依托的社群关系及其关系伦理。研究发现,在隐私确权的过程中,平台和用户塑造出两种彼此冲突的隐私观,分别是侧重集体安全、强调信息披露的“义务”,以及侧重个人自由、强调信息支配的“自主”。平台通过空间叠加和道德舆论来强化信息识别,用户则通过空间划界和法律动员来弱化信息传播。个人信息通过社群关系形成了“隐”与“显”、“私”与“公”的区分标准,让信息流通的场景性规范成为可能,但社群的自组织属性也造成了隐私权救济的脆弱。