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关键词： 边缘算力网络   任务调度   拍卖算法   动态势博弈   分布式决策  

摘要： 随着个性化、多样化的新型网络应用和业务的不断发展和成熟，数据量和计算需求呈指数型增长趋势，而云计算、边缘计算、智能终端设备等也得到了快速发展，计算资源呈现出泛在、分散部署的趋势，如何高效协同地利用这些泛在计算资源以满足日益增长的计算需求，成为当前网络领域研究的一项重要新课题.边缘算力网络集中在网络边缘，在靠近数据源的位置，将异构的计算资源和网络资源结合起来，通过资源感知、服务定位、任务调度等来提高资源利用率和任务执行效率，在保持低延迟和低成本的同时，实现对分布式计算资源的最优配置.边缘算力网络通常采用分布式的任务调度方式，各节点基于局部范围内的信息进行本地决策，具有决策时间短、能有效缓解中心控制器计算和通信压力等优势.然而，信息的局部、不对称特征限制了分布式任务调度的全局优化性能，导致计算任务的覆盖率无法得到保障.本文以边缘算力网络分布式任务调度为核心，依托博弈理论及多目标优化方法，设计基于最佳动态响应的分布式任务调度算法，引入两跳范围内的通信和共识消除机制，在最小化交互开销和决策延迟的情况下，最大限度地提升了分布式任务调度的任务覆盖率，实现向纳什均衡点的收敛；将两跳范围内的共识消除作为优化目标之一，建立基于分布式决策优化性和一致性双目标的动态势博弈模型，通过理论推导证明了局部决策和全局决策的渐进等价性，为纳什均衡的存在性及分布式任务调度的收敛性提供了有效的理论依据；最后，通过仿真与经典分布式决策算法和全局最优解进行了对比，验证了所提出算法的有效性和优化收益.

关键词： 网络安全技术   医院信息系统   防火墙   指纹识别   虚拟局域网  

摘要： 医院信息系统的运行安全依赖于多项网络安全技术的有效应用。防火墙、指纹识别、虚拟局域网(virtual local area network,VLAN)划分、端点准入防御(endpoint admission defense,EAD)系统和杀毒软件等技术,在提升医院网络的安全性、稳定性和管理效率方面发挥了关键作用。同时,定期设备巡检、网络安全分析会议和严格规章制度的实施,进一步强化了网络的防护措施,减少了数据泄露和网络攻击的风险。通过多层次的技术与管理手段相结合,确保了医院信息系统的安全运行,有效保障了医院业务的正常开展。

关键词： 自媒体   思想政治工作   网络话语权利  

摘要： 自媒体平台具有传播快、交互强、门槛低的特点，同时演变出多种新的话语交流方式和途径，由此造成了网络思政话语权的式微，这给高校思想政治引导工作带来新的挑战，如何提升当代大学生的认知水平、信息辨别能力、价值观水平成为高校思政工作关注的焦点。针对自媒体发展特征，紧抓网络热点舆情，引导学生形成正确的政治认知、情感认知，推动网络正能量的传递，夯实高校思政工作基础。

关键词： 压力传感器   温度补偿   多参数测量   BP神经网络  

摘要： 由于压阻式压力传感器存在温度漂移，而现有的软件温度补偿方法依赖额外的温度传感器获取温度信号。为了简化这一流程，提出了一种基于BP神经网络的压力传感器原位温度补偿方法。利用多参数测量方法，仅依赖压力传感器自身的电学信号，无需引入新的传感器，便能实现对传感器原位温度及压力的测量；进一步通过BP神经网络实现压力传感器温-压解耦及温度补偿。结果显示，补偿后传感器输出误差降低至±0.5%FS以内，零位温度漂移从0.021%FS/℃降低到0.002 5%FS/℃，灵敏度温度漂移从0.15%FS/℃降低到0.005 5%FS/℃，显著降低了零位温度漂移和灵敏度温度漂移。

关键词： 5G消息   运维待办   任务推送   手机取号认证  

摘要： 随着各种各样的社交软件的普及，手机短信功能发展停滞，大多时候仅仅只用于接收短信验证码。随着5G时代来临，5G消息也被赋予了新的功能和使命。该文对5G消息承载运维生产待办任务展开了相关探索研究，通过应用5G消息能力，实现5G消息模板定义、基础素材管理、接收用户管理、发送记录查询，并与移动运营商运维系统深度交互，实现工单审批推送、作业计划待办、工单主动查询、重要指标监控、资源便捷查改、自助报表查阅等日常运维相关操作。

关键词： 高校   电信   网络诈骗   治理策略  

摘要： 当前,高校学子成为电信网络诈骗的易感群体,有效防控此类诈骗成为各高等教育机构的首要任务之一。然而,电信网络诈骗作为复杂的社会问题,仅凭高校单方面的努力难以彻底根除。通过深入剖析高校学生受骗的特定情境,从高校反诈治理的维度审视,不难发现,学生自身在防范意识与法律意识上的不足,加之社会层面电信网络诈骗手段对校园的迅速侵袭,构成了主要诱因。高校传统反诈方式单一,难深入学生生活,且警校合作不足。为此,高校应将反诈教育与信息安全意识融入学生日常,强化主体作用。同时,需与社会各界紧密合作,共建防诈防线。通过信息共享、资源互补,构建全方位反诈体系,保护学生免受电信诈骗之害。

关键词： 新时代   大学生   网络安全意识   培养策略   实践路径  

摘要： 在新时代数字化浪潮下,网络安全至关重要,高校大学生的网络安全意识培养刻不容缓。该文探讨通过教育、实践、文化及自我管理等多维度策略,结合校企合作、社团活动、宣传推广及法规教育等路径,构建系统培养体系,为提升大学生网络安全意识提供参考。

关键词： 内容质量检测   四种Transformer模式   三种注意力模式   OFT模型框架  

摘要： 互联网中存在大量良莠不齐的文章，严重破坏网络生态，为构建绿色网络空间，网络文章质量检测是一项重要且崭新的工作。基于腾讯数据集，从文章组织特征、书写特征和语义特征三个维度对文章质量检测展开研究，构建了组织子网、特征子网和文本子网三个子网络，扩展了三种注意力模式和四种Transformer模式，其中采用CNN+BiGRU、Attention+ACNN、Transformer模型Ⅰ使三个子网络的分类准确率分别达到80.6%、87%和92.9%，并使三个子网的组合模型OFT模型框架的分类准确率达到93.3%。此外，针对文本数据采用两种方式获取BERT词向量，最终OFT的准确率达到94.2%。实验结果表明，本文所提出的模型效果优于现有模型。

关键词： 风电机组载荷预测   光纤光栅传感器   门控循环神经网络   状态评估  

摘要： 风电机组服役环境恶劣，对运行载荷的监测和分析是提升设备可靠性和发电性能的关键因素，由于载荷监测设备成本高昂，现役风电机组并未大范围安装载荷传感器，对风机载荷进行实时监测。为此，提出一种基于门控循环神经网络(Gated recurrentunitneuralnetwork,GRU)的风机载荷预测方法，利用少量载荷测试数据和数据采集与监视控制系统(Supervisory control and data acquisition,SCADA)数据进行载荷预测。该方法采用机理知识和皮尔逊相关性分析确定影响风电机组运行载荷关键参数，然后选取SCADA中相关的实时数据作为模型输入，通过门控循环神经网络实现风机载荷的实施预测。试验中对极端运行工况下的载荷进行预测，并将GRU模型与MLP、LSTM、RNN模型进行了对比，结果表明GRU模型在预测精度及误差最小化方面表现更好。最后，通过多参数的消融试验，证明GRU模型具有较强的鲁棒性，可以利用现有SCADA数据实现对大规模风电机组载荷进行预测，为进一步风电机组结构状态评估和寿命预测提供支撑。