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关键词： 森林生态资源   网络大数据   森林康养资源评价   郴州市  

摘要： 本文提出了一种基于生态资源数据与网络大数据叠加分析的森林康养资源评价方法,弥补目前国内外对森林康养资源评价方法尚无定式的现状,为定性与定量评价森林康养资源质量和潜力提供理论参考。以郴州市森林资源二调数据库、交通现状等生态资源数据、网络大数据和国家及湖南已颁发的技术标准与规范为依据,本文通过构建森林康养资源评价指标体系,采用德尔菲法确定各因子权重,进行因子叠加分析,得到郴州市森林康养资源评价图。结果表明:(1)郴州市森林康养资源普遍较好,从东部、中部至西部呈现由高至低分布特点;(2)东部地区的资兴市东江湖周边、桂东县、汝城县的森林康养资源最好,中部郴州市中心城区周边、郴州狮子口省级自然保护区及南部宜章莾山的森林康养资源优良,西部地区的嘉禾国家森林公园、临武东山林场、西瑶绿谷国家森林公园周边的森林康养资源良好;(3)全市最好的优质森林康养资源主要集中分布在东、中部的国家风景名胜区、国家自然保护区和国家森林公园等自然保护地及汝城益将、资兴滁口等国有林场。本文的研究结论在于,通过建立以森林生态资源、交通区位及网络大数据为依据的评价指标体系,对郴州市域森林康养资源进行叠加综合分析评价,研究方法实用、高效、可操作性强,结果科学、客观。研究结果可为制定郴州森林康养产业发展政策和编制发展规划提供技术支持,对优化康养资源配置和项目布局具有一定意义。

关键词： 厂站端   调度自动化系统   数据网络   安全防护  

摘要： 厂站端调度自动化系统及其数据网络是电力系统安全稳定运行的重要支撑,随着网络技术的迅速发展以及网络安全威胁的日益增加,构建全面的安全防护体系显得尤为重要。因此,本文旨在探讨厂站端调度自动化系统及数据网络的安全防护机制,提出有效的安全防护策略,以确保厂站端调度自动化系统及数据网络信息的安全可靠运行。

关键词： 太极拳   2型糖尿病   轻度认知功能障碍   脑网络   拓扑   静息态功能磁共振  

摘要： 目的:研究旨在探讨太极拳训练对2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)合并轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者脑网络拓扑结构的影响。方法:招募T2DM合并MCI的患者,随机分为太极拳训练组(n=33)、健步走组(n=31)和健康教育组(n=35),在基线和干预24周,使用MoCA评估整体认知功能,采用磁共振成像技术和图论方法分析特征路径长度、介数中心性和节点效率,评估脑网络拓扑结构。结果:24周后,太极拳训练组的MoCA评分与健康教育组相比有显著提高(P=0.016),但与健步走组相比差异不显著;特征路径长度在三组之间无显著变化;太极拳训练组的介数中心性在右侧中央前回、右侧颞中回(颞枕部)、左侧角回区域较健康教育组显著增加,且太极拳训练组的介数中心性在双侧颞中回(颞枕部)的高于健步走组;太极拳训练组的节点效率在右侧缘上回(后部)节点效率较健康对照组显著增加;相关分析显示干预前后,太极拳训练组左侧颞中回的介数中心性与MoCA得分变化呈显著正相关(r=0.642,P<0.001),右侧缘上回的节点效率与MoCA得分变化也呈正相关(r=0.372,P=0.033)。结论:本研究初步揭示了太极拳训练可能通过调节左侧颞中回、右侧缘上回等脑区的脑网络局部拓扑属性,改善了T2DM合并MCI患者的认知功能。

关键词： 网络安全保险   风险预测   信息安全  

摘要： 网络安全保险(cyber security insurance,CSI)是一种针对数字经济特定风险的新险种,旨在提供针对网络安全风险的保护,其本质是传统财产保险在网络空间中的延伸。在实际应用中,由于网络安全风险事件具有稀疏性的特点,传统的统计建模方法难以对宏观网络安全风险进行量化评估。针对上述问题,构建了一种基于混合DˉVine架构的网络安全风险评估方法,通过建立多元时间序列模型分析风险数据之间的时间相依性,对未来整体网络安全风险的发生概率和规模进行预测。模拟结果表明,该方法在预测未来宏观网络安全风险的概率分布方面是有效的。

关键词： 叶轮机械   几何误差   气动敏感性   流场预测   深度神经网络  

摘要： 叶栅气动性能受叶型误差变化的影响较大,为了研究微小几何误差变化对压气机叶栅气动性能影响,本文提出了一种基于深度神经网络的可变叶栅上不可压缩层流定常流场预测方法。该方法可以将流场近似为叶栅变形误差和攻角以及来流马赫数的函数,不需要求解传统方法所使用的Navier-Stokes(N-S)方程。采用拉丁超立方结合蒙特卡洛方法生成大量几何误差参数结合流场参数作为输入,训练深度神经网络模型并进行预测,短时间内就可以完成大量样本,并利用预测结果得到叶栅误差和总压损失系数之间的敏感性关系。

关键词： 机器学习   网络入侵检测系统(NIDS)   异常检测   自适应防御  

摘要： 本文探讨了机器学习技术在网络入侵检测系统(NIDS)中的应用及其对系统效能的影响,首先介绍了机器学习的基本概念及其主要类型,并详细概述了NIDS的定义、工作原理及其面临的挑战和限制。重点部分聚焦于机器学习在NIDS中四个关键领域的应用步骤,即异常检测、签名识别、预测性分析和自适应防御,这些应用充分展示了机器学习技术如何通过高级数据分析和自适应算法提高NIDS的检测准确性、效率和动态适应性。最后,对机器学习在NIDS中的整体效能进行了深入分析,指出了该系统在提升系统性能和减少误报中的重要性,同时对今后的发展方向提出了展望。

关键词： 碳排放因子   图变换神经网络   用户侧   预测算法  

摘要： 目前,基于碳排放流理论的节点碳排放因子计算方法能有效实现电力的精细化碳计量。然而,现有方法主要基于计量数据或潮流结果进行后评估计算,无法精准给出电网不同负荷节点在未来时段的电力碳排放因子,难以为用户侧实施低碳调控提供直接的引导信号。针对该现状,该文提出了一种基于图变换神经网络的电网用户侧节点碳排放因子预测方法。考虑到电网不同节点之间的能量流与碳排流耦合关系,基于电网拓扑结构,提出了考虑剔除无源无荷节点的图变换神经网络邻接矩阵等效变换方法,并构建了面向用户侧碳排放因子预测的图变换神经网络的输入-输出特征。基于训练好的模型,仅需利用源荷预测数据即可快速且精准预测用户侧碳排放因子,无需精确的网架参数、潮流计算和碳排放流计算求解,有效降低了计算成本,同时提高了应用灵活性。最后,在IEEE39、IEEE118标准测试系统和南方电网公司某城市区域电网中验证了所提算法的有效性,其平均节点碳排放因子预测误差率分别为1.76%、2.21%和1.49%。

关键词： CBL   临床医学专业型硕士   网络课程   研究生教育  

摘要： 目的探讨CBL(case-based learning)教学法与网络课程相结合的教学新模式在临床医学专业型硕士教学中的应用效果。方法选取2023年6月至9月广州医科大学附属第二医院的60名临床医学专业型硕士进行随机对照试验。采用随机数字表法将其分为对照组(男14人,女16人,年龄23~25岁)与试验组(男15人,女15人,年龄23~25岁),各30名。对照组采用传统教学模式,试验组采用CBL教学法与网络课程相结合的教学新模式。教学结束时,评价两组学生学习满意度和临床、科研能力。采用独立样本t检验、χ^(2)检验进行统计分析。结果试验组理论知识、实践技能、临床考核成绩均高于对照组[(85.33±4.72)分比(77.50±6.12)分、(83.70±1.51)分比(77.43±4.85)、(85.90±3.95)分比(76.10±4.13)分],差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论CBL教学法与网络课程相结合的教学新模式在临床教学中应用可提高临床医学专业型硕士临床和科研能力。

关键词： 社会网络分析法   网络结构   乡村公共空间   桃杏村  

摘要： 近年来,在乡村振兴背景下,如何满足村民对公共空间的需求,以及优化乡村公共空间布局,逐渐成为乡村建设重点关注的内容。乡村公共空间是村民进行公共活动与交往的重要空间,以城乡接合区的桃杏村为例,主要运用社会网络分析法和实地调研法对其公共空间网络结构进行分析。根据所处位置划分公共空间,分别为村口公共空间、村委周边公共空间、宅前公共空间、路岔口公共空间四类。公共空间网络分析结果表明,桃杏村公共空间网络的密度为0.3626,中间的中心势和小世界值分别为25.24%和1.036,公共空间的网络结构较为松散。根据分析结果,研究优化桃杏村乡村公共空间布局的具体策略。

关键词： 冶金液压系统   故障诊断   改进神经网络  

摘要： 提出一种基于改进神经网络的冶金液压系统故障诊断方法。该方法结合小波包变换进行特征提取,利用遗传算法优化网络参数,并引入注意力机制提高诊断精度。在1000 t液压机多故障模式试验中,该方法的诊断准确率高达98.75%,平均诊断时间为0.85 s,均优于传统的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法。