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关键词： 电力系统   生成对抗网络   场景生成   谱归一化   谱聚类  

摘要： 针对风力发电场景数据高维复杂的问题,提出一种基于谱归一化生成对抗网络与谱聚类的风力发电场景生成方法。首先,对生成器和判别器的两个深度神经网络进行对抗训练,并对判别器的卷积层进行谱归一化,通过增强模型的Lipschitz连续性约束来提高风电场景数据训练的稳定性和场景生成的质量。其次,采用基于改进高斯核函数的谱聚类方法提取风电特征,对高维数据进行降维,将生成的场景转化为典型风电场景集。最后,采用公开的WIND风电数据集进行仿真。仿真结果表明:所提方法能够显著降低生成样本的均方误差,精确捕捉风力发电的时空相关性;同时,基于高斯核函数的谱聚类方法能够有效对样本空间聚类。

关键词： 区块链   5G网络   安全性增强   数据   时延   带宽  

摘要： 随着5G技术的快速发展和广泛应用,网络安全性问题日益凸显。传统安全机制在面对5G网络的海量数据、低时延、高带宽等特性时显得力不从心。凭借分布式、去中心化、不可篡改等特性,区块链技术为5G网络安全性提供了新的解决方案。文章探讨了基于区块链的5G网络安全性增强方案,分析了区块链在身份认证、数据安全、智能合约等方面的应用,并设计了具体实现路径。

关键词： 网络舆论   企业创新   市场压力  

摘要： 以股吧论坛为代表的新兴信息传递中介在中国金融市场舆情分析中发挥愈加重要的作用。在中国加快发展新质生产力、发挥创新主导作用的时代背景下探讨网络舆论与企业创新发展之间的关系具有重要的现实意义。网络舆论抑制了企业创新产出与创新效率,网络舆论的扩散效应也会抑制企业创新产出及创新效率。作用机制研究表明网络舆论会通过提升股票流动性、促进企业金融化抑制企业创新产出及创新效率,并最终导致审计费用的增加。此外,随着信息环境改善、社会责任履行质量的提高,网络舆论对企业创新产出及创新效率的抑制作用会被弱化,并且国有企业同样会弱化网络舆论对企业创新产出及创新效率的抑制作用。从企业创新的角度实证分析了网络舆论对企业发展的影响,拓展了网络舆论影响的研究范围,丰富了企业创新活动的研究视角,有助于深入和全面探讨网络舆论对企业创新发展的作用机制和影响。

关键词： 光通信   时域卷积神经网络(TCNN)   噪声抑制   信号预处理  

摘要： 随着光通信技术的广泛应用,传输速率越来越高,对光信号质量的要求越来越高。同时,随着速率的提升,信号噪声带来的问题日益突出,影响系统的性能。文章提出了一种基于时域卷积神经网络(Time-domain Convolutional Neural Network,TCNN)的光通信信号噪声抑制技术。通过信号采集、数据清洗和标准化对光通信信号进行数据预处理,构建和训练TCNN模型以提取特征并抑制噪声。实验结果表明,该技术能有效提升信号的信噪比,显著改善信号质量。

关键词： 战争历史   网络化创作   角色创新   历史景观  

摘要： 国产战争历史电影是社会认同的再记忆与纪念载体,其网络化的电影形式,与银幕电影将其视为文化遗产的创作理念一致。围绕媒介传播的变化所进行的探索,也成为激发类型电影网络化创作的创新手段。使用电影的网络化创作来推动网络电影的研究,能体现出网络电影创作向银幕电影的艺术追求看齐的趋势。通过挖掘网络电影的独特媒介属性,可以从更广阔的媒介融合层面开拓战争历史电影银幕之下的艺术发展空间。

关键词： 港口控制网改造   光纤链路   5G热备   切换技术   高可用性  

摘要： 在进行港口控制网的改造过程中,通过融合光纤与5G链路的热备份切换技术,成功构筑了一个既可靠又安全的双链路系统。该系统能够自动且迅速地切换至备用链路,在链路出现故障时确保业务的连续性。通过运用这种技术,利用VLAN逻辑隔离和实时监测的方式,达到对网络各环节全面监控和高效管理的目的。涉及的关键技术如链路聚合和BFD双向转发检测,能够实现毫秒级的检测速度和快速故障恢复,这为港口控制网络的稳定性和可靠性提供了有效保障,从而为港口网络现代化提供了高效且安全的技术支持。

关键词： 波束成形   速率分割多址   智能反射面   安全能效  

摘要： 研究对象为一种结合了认知无线电网络、智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)以及速率分割多址(Rate Splitting Multiple Access,RSMA)技术的IRS辅助的认知无线网络,通过充分利用IRS和RSMA的优势,该网络展现了在提高频谱效率方面的潜在巨大优势。然而,该网络容易受到安全问题的困扰,多用户共享相同频谱会增加干扰和隐私泄露的风险。为实现频谱效率和安全效率的联合考量,提出了基于RSMA的主次网络联合安全波束成形设计方法,以充分利用次用户产生的干扰,来抑制潜在窃听者,并在安全和能效之间取得平衡。在此框架下,研究了考虑多种约束条件下的主用户安全能效优化问题,并通过交替迭代波束成形的设计方案,结合连续凸近似和泰勒展开方法,实现了有效求解。该方法在基于RSMA的IRS辅助的认知无线网络中能充分利用次网络发射机的干扰,以提升主网络的安全性能,最终通过联合安全波束成形设计,实现了传输效率和安全性能的有效权衡。

关键词： 拼接镜   piston误差   圆孔衍射   图像降噪   深度降噪卷积神经网络  

摘要： 拼接镜的共相误差检测是当前科学研究的热点问题之一,基于宽波段光源的共相检测技术解决了夏克哈特曼法由于目标流量低引起的测量时间长的问题,从而提升了piston误差的检测精度和量程。然而,当前宽波段算法在实际应用中,由于复杂的环境以及相机扰动等干扰因素的存在导致获取的圆形孔径衍射图像含有一定量的噪声,从而导致相关系数值低于设定阈值,最终使该方法精度降低,甚至失效。针对这一问题,本文提出将基于深度降噪卷积神经网络(DnCNN)的算法集成到宽波段算法中,以实现对噪声干扰的控制,并保留远场图像的相位信息。首先,将使用MATLAB获得的圆孔衍射图像作为DnCNN的训练数据,然后,将不同噪声水平的图像导入到训练好的降噪模型中,即可得到降噪后的图像以及降噪前、后圆孔衍射图像的峰值信噪比和二者与清晰无噪声图像间的结构相似度。结果表明:降噪处理后的图像与理想清晰图像之间的平均结构相似度较处理之前有了明显提升,获得了理想的降噪效果,有效增强了宽波段算法在高噪声条件下的应对能力。该研究对于探索用于实际共相检测环境宽波段光源算法具有较强的理论意义和应用价值。

关键词： 深度学习   卷积神经网络   图像去噪   真实噪声   注意力机制  

摘要： 为解决原有去噪算法对真实图像去噪时发生过于平滑产生伪影导致图像细节丢失的问题,提出一种基于卷积神经网络的真实图像去噪算法,由特征提取模块和干净图像生成器组成。使用特征提取模块对输入的噪声图像进行编码和特征提取;对图像特征的表达能力进行增强处理,将提取的图像特征输入到干净图像生成器进行学习图像特征后解码恢复干净图像,减少恢复干净图像时的伪影,更好地保留图像细节,从噪声图像中分离出高质量干净图像。在SIDD和DND真实噪声数据集的测试结果表明,峰值信噪比分别为35.12,36.89 dB,结构相似度分别为0.951,0.945,说明该算法能够有效消除真实图像中的噪声,去噪结果在客观评价和主观评价上均有先进性。

关键词： 新媒体   高职院校   网络思政   育人体系   网络育人   中药学  

摘要： 新媒体平台的快速发展拓宽了学生思想教育引导的空间,为高校提升育人成效提供了新的机遇,但也存在诸多挑战,探索构建科学有效的网络育人质量提升体系成为新时代高职院校思想政治工作的一项必然要求。高职院校在育人过程中要不断深化“智育”与“德育”的结合,深入挖掘育人资源,主动占领学生网络思政教育新阵地,直面网络育人存在的各项现实挑战,结合职教特色及人才培养特点,积极推进平台载体、平台内容、网络环境、育人队伍等方面的优化建设,探索构建“四位一体”职业教育网络育人质量提升体系。