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关键词： 新质生产力   高职   计算机网络技术专业   产教融合  

摘要： 产教融合是一种凭借校企合作,将教育与行业需求紧密结合的教育模式,主要目的是培养符合实际工作需求的高素质人才。新质生产力能够提升教学内容的前瞻性,而产教融合则能确保学生在校期间就获得实践经验。本文主要探索新质生产力赋能高职计算机网络技术专业产教融合人才培养的有效策略,目的是提升学生的实际操作能力,推动高职教育高质量发展。

关键词： 故障诊断   超感知   扩张残差   注意力机制   图神经网络   轴承  

摘要： 针对传统的图神经网络在没有考虑故障、噪声和振动波形变化情形下特征提取难、提取能力弱等问题,提出了基于超感知图卷积神经网络(extra-perceptual graph convolution network,E-GCN)的轴承故障诊断方法。该方法引入了扩张残差模块,它能够扩大感受野并学习到更加丰富和有效的特征,从而提升了网络性能和泛化能力。该方法构建了额外的图卷积模块以获取图的全局信息,还利用注意力模块来加权邻居节点的特征,使其能够更加专注于重要特征,进一步提高了诊断的准确性和效率。在帕德博恩大学(Paderborn University,PU)轴承数据集和凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)轴承数据集上开展实验,诊断准确率分别达到了98.2%和99.1%。该方法能够有效应用于轴承等机械的故障诊断领域。

关键词： 推荐算法   深度学习   SENet网络   特征交互   低秩矩阵  

摘要： 针对目前大多数推荐模型在特征交互时,存在忽视特征重要程度使得推荐模型准确率不高的问题,为此本文提出融合特征选择和交叉网络的增强推荐模型.该模型采用SENet网络在特征交互前过滤不重要的特征,使其挖掘到更有价值的交互信息.在此基础上,进一步使用并行的交叉网络和深度神经网络,以捕捉显式特征交互和隐式特征交互.同时,在交叉网络中引入低秩技术,将权重向量改进为低秩矩阵,在保证模型性能的同时,降低模型的训练成本.该模型在MovieLens-1M、Criteo数据集上与其他推荐模型进行了对比实验,实验结果表明所提推荐模型在AUC指标上明显优于其他模型,证明了所提推荐模型的有效性.

关键词： 网络空间   网络安全   美印关系   网络合作   网络伙伴关系  

摘要： 随着网络空间战略价值的上升以及美印两国战略伙伴关系的深化,双方在网络空间的合作得到加强。美印通过双边和多边对话与协商,重点在网络基础设施安全、技术创新和数字经济等领域展开合作,显示了两国合作议题深化、机制拓展及能力提升的新趋势。在此态势下,美印网络空间合作正展现出安全化、地缘政治化与治理规范化等新特征。美印网络空间合作的驱动力包括深化战略伙伴关系、共同应对网络威胁及争取在地缘政治竞争中占据优势。然而,在复杂的国际局势与网络空间背景下,美印网络合作面临战略优先性不足、治理规则不统一、治理能力欠缺及部门协调不力等诸多限制。作为美印网络合作的对标国,中国应以更加开放的姿态与美印开展网络对话,同时继续支持广大南方国家发展网络技术,缩小数字鸿沟,推动网络空间命运共同体建设。

关键词： 算法推荐技术   高校   网络思政教育  

摘要： 算法推荐已然成为主导信息传播的新技术,为网络用户带来了全新的信息传播和接收方式,也为高校网络思政教育带来了风险与挑战。为提高网络思政教育实效性,应该通过优化算法平台、突出主流导向、完善体系机制化解两者之间的融合困境、应用困境和监督困境。

关键词： “双碳”目标   区域减排   政策协同   BERTopic模型   社会网络分析  

摘要： 数据驱动下的网络分析方法为减排协同的认知提供了新的视角。本文从历史和实际两个角度梳理中国式现代化区域减排政策协同的历史逻辑、空间特征和驱动因素,以期为政策制定提供参考。与既有考察政府部门间的协同关系不同,本文构建基于自然语言处理的省际政策网络度量模型,以大数据文本分析度量4 988份省际区域政策协同度以及275份中央政策关注度为基础,引入社会网络分析技术构建省际政策协同网络,研究中央政策侧重对地方减排政策协同的影响。基于BERTopic模型发现区域协同减排政策经历了重点示范地区辐射、区域协调战略引领和全国系统分类施策三个阶段,形成了差异化的目标回应、扩大化的协同范围以及具体化的政策内容三种机制;应用社会网络分析发现31省份间共存在457次减排协同关系,网络呈现出中部、东部紧密而西部、南北部松散的不平衡态势。其中,北京、上海、江苏是核心行动者,吉林、宁夏、黑龙江是边缘行动者,湖北、湖南起到“桥梁”作用;此外,基于多元回归二次指派程序发现中央政府关注度越高、地理区位越近、经济发展水平差距越大越有利于区域减排协同。中央政府应平衡政策关注、坚持数量目标和结构优化、依据角色定位分类施策。

关键词： 脑机接口   脑电图   运动想象   高效通道注意力   三分支卷积神经网络   特征融合  

摘要： 基于运动想象脑电信号的脑机接口系统可以实现大脑和外部设备的交互,能够帮助残疾人控制辅助设备,提高他们的生活质量。然而,有限的脑电信号解码性能限制了脑机接口产业的大规模发展。文中提出一种基于高效通道注意力(ECA)和三分支卷积融合网络的ECA-TBCFNet模型用于基于脑电图的运动想象(MI-EEG)信号解码。ECA模块可自动捕捉脑电信号中的跨通道交互,三分支卷积融合网络能够多尺度地提取信号中的时空特征。ECA-TBCFNet模型在BCI竞赛IV-2a数据集上的四分类任务中取得了83.3%的准确率和0.78的kappa系数;此外,在Physionet MI-EEG数据集上两分类和四分类任务中,ECA-TBCFNet模型的准确率分别为87.87%和69.01%。结果表明,提出的ECA-TBCFNet模型可以有效提高运动想象脑电信号的识别准确率,并具有较高的鲁棒性。

关键词： 掩码自编码器   自监督   神经网络   测井曲线   地层识别  

摘要： 针对目前计算机自动分层识别准确率低,人工分层效率不高的问题,提出了一种基于掩码自编码器(MAE)神经网络算法的地层分层识别新方法。通过测井曲线优选,以自然电位、自然伽马、声波时差、电阻率、井位坐标和补心海拔作为输入特征变量进行模型训练及预测,再利用损失函数、准确率、精确率、召回率、F1值进行模型性能评估。研究结果表明:(1)基于MAE神经网络训练得到地层分层识别模型,预测准确率能够达到95.54%;(2) MAE神经网络模型与卷积神经网络和关注分层边界的卷积神经网络模型进行地层分层实验对比,MAE神经网络模型的性能和预测精度均较高,准确率分别提高了8.30%和6.32%,且无地层紊乱情况出现,具有明显分层优势;(3) MAE神经网络模型应用于未知井的地层分层中,自动分层预测准确率为98.07%。表明该方法具有较高的地层识别效果,为油田地层识别提供了一种基于自监督神经网络算法的理论支持和有益探索。

关键词： 目标检测   野外监控传感网   运动小目标   双帧融合   时空注意力  

摘要： 由于野外监控传感系统中背景干扰较多、小目标像素点较少以及缺乏相关公开数据集等因素,在野外复杂环境中检测运动小目标仍然是国防军事应用中一个具有挑战性的问题。针对这一问题,提出一种基于YOLOv5改进的双帧融合目标检测网络(YOLO-DFNet)。首先,提出双帧融合模块用来处理骨干网络输出的相邻帧特征,通过计算通道及时间维度的注意力和空间注意力,提取运动特征;其次,在颈部网络与检测头之间设计一个时间梯形融合网络,关注不同大小感受野上的运动目标,改善大位移小目标的检测效果。在野外运动小目标数据集FMSOD上的实验结果表明:YOLO-DFNet在不同IoU上的平均精度比YOLOv5算法提高3.9个百分点,同时也优于TPH-YOLOv5、YOLOv7等其他目标检测网络。

关键词： 计量电影学   网络大电影   “网感”   视听语言  

摘要： 数字人文的出现,为电影研究开启了崭新的视角。本文使用Python(计算机编程语言)等工具,利用计量电影学的方法分析网络大电影“网感”特征的形成,迫近“网感”的本质。通过筛选2018—2023年具有代表性的网络大电影作品样本,从叙事节奏、景别功能、色彩结构等方面拆解其网感特征。其中,“网感”的形成离不开视听语言组合形态的作用。快速拼贴与碎片缝合的镜头序列引发对“网感”节奏的再度思考,高纯低明与重叠同质的色彩结构为“网感”的模糊化与同质化倾向提供了隐性对话的机会,近景快感与全景隐匿揭示了“网感”的去中心化趋势及其与青年亚文化认同的联系。