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关键词： 新工科   系统思维   网络问题树   教学案例设计  

摘要： 计算机网络课程作为一门支撑计算机、网络类相关专业的基础必修课程,其课程内容庞杂、涉及知识点多,很多问题需要跨章节、跨层次地理解,学生在学习过程中极易出现“思路掉队”“前后串联错位”等问题。针对此类问题,文章以新工科背景下人才培养需求为牵引,将系统思维方法深度融入课程内容设计中,提出一种基于“精简去重”的网络问题树深度系统优化方法,围绕“问题树”进行系统思维方法深度融入的教学案例和实践科目设计,提升“叶子问题”在课堂教学中对学生注意力的牵引,通过两个学期教学实践和考核结果表明学生对“网络体系结构”“网络问题树”等方面的理解和掌握程度有显著提升,新方法可有效推动课程整体教学效果迈上新台阶。

关键词： 二维码   网络赌博   直播平台   智能手机   社交软件   非法活动   利益诱惑   引流  

摘要： 当前,网络赌博犯罪手段不断翻新。个别网络主播受利益诱惑不惜铤而走险,实施“直播带赌”等非法活动,诱骗粉丝下载赌博软件并参与网络赌博。近曰,北京市第一中级人民法院审结了一起典型案件。案情简介殷某某作为某直播平台网络主播,因在直播平台小有名气,吸引了穆某某等人的加入并“拜师”。以殷某某为首的直播团队在直播间中通过裸露文身、网络约架、色情直播等方式吸引了大量粉丝关注。后殷某某等人将直播间粉丝引流到某社交软件,再通过该社交软件向粉丝发布二维码及链接,谎称扫描二维码可以下载一款游戏,参与游戏就有机会赢得智能手机。

关键词： 国家中心城市   区域协调发展   网络领导力   竞合   中继支点  

摘要： 国家中心城市是中央选定并授权的区域协调发展的引领者,探索其如何运用授权推进区域发展具有重要意义。既有研究多从“结果”视角刻画其引领区域发展的现状,却疏于思考其引领区域的“过程”逻辑。鉴于此,我们引入网络领导力概念,探索性地构建了“个体倾向—同位竞合—中继支点”分析框架,尝试系统剖析国家中心城市建构区域网络的规划策略。国家中心城市引领区域发展的规划策略蕴含了培育网络单元、搭建网络纽带、提升网络韧性等多重逻辑,具体体现为国家中心城市需充分利用中央授权培育区域发展单元,建构区域发展资源流动的空间载体;在区域协调发展战略迈向系统、联动的顶层引领下,国家中心城市还需要在多个区域单元间搭建网络纽带,并进一步探索提升区域发展韧性的支点培育方案。在这一过程中,区域引领力提升成为国家中心城市面临的主要挑战。

关键词： 道路坑洼检测   多尺度特征   深度学习   YOLOv8n   动态感受野  

摘要： 道路在人类社会的发展中至关重要。坑洼为道路缺陷最严重的一类,容易导致轮胎爆胎、车辆失控,严重影响行车安全。道路坑洼检测有助于及时修复道路缺陷,提高行车安全性。为了解决坑洼大小不同和形状复杂导致的多尺度特征提取困难、检测精度差等问题,该文以深度学习算法中YOLOv8n为基础进行改进,提出了RSG-YOLO模型。模型中使用RFCAConv,利用其动态感受野和避免卷积核参数共享的特性,使模型能够更好地捕捉不同尺度和位置的特征。设计C2f_Sequential Polarized self-attention模块,帮助模型更好地捕获图像中的长程依赖关系和全局上下文信息,有效检测不同大小坑洼。使用GIoU损失函数,其计算过程中对目标边界框的外接矩形的面积的考虑,可帮助模型更好地检测形状和尺寸变化较大的坑洼。最后,经过多组实验结果验证,RSG-YOLO模型相比于原YOLOv8n模型在Precision、Recall、mAP50、mAP50-95、F1-score指标上分别提高了5.0百分点、2.7百分点、3.0百分点、4.2百分点和3.8百分点。

关键词： 参附注射液   心力衰竭   16S rRNA   肠道菌群   网络药理学   异丙肾上腺素  

摘要： 目的探讨参附注射液治疗心力衰竭(以下简称“心衰”)的作用机制。方法30只雄性SD大鼠随机分为空白组(n=7)和造模组(n=23)。造模组大鼠采用异丙肾上腺素皮下注射法(5 mg·kg^(-1)·d^(-1),连续1周)制备心衰大鼠模型,空白组大鼠经皮下注射等量生理盐水。造模完成后,将成模大鼠随机分为模型组(n=8)和参附组(n=8)。参附组大鼠腹腔注射参附注射液(6 mL·kg^(-1)·d^(-1),连续1周),空白组和模型组大鼠腹腔注射等量生理盐水。药物干预结束后,于麻醉状态下行心脏超声心动图检测;经腹主动脉取血,收集血液样本检测炎症指标;于结肠段收集粪便样本和结肠组织进行16S rRNA测序和HE染色;摘取大鼠心脏行HE染色。运用网络药理学方法,筛选参附注射液活性成分、靶点及心衰和差异菌群相关靶点,并对相同靶点进行GO功能和KEGG通路富集分析。结果与空白组比较,模型组大鼠射血分数(EF)、缩短分数(FS)下降(P<0.001),N末端B型利钠肽原(NT-proBNP)升高(P<0.001),脂多糖(LPS)、白细胞介素(IL)-6、IL-1β升高(P<0.001)。与模型组比较,参附组大鼠EF、FS升高(P<0.001),NT-proBNP下降(P<0.001),LPS、IL-6、IL-1β下降(P<0.01,P<0.001)。参附组与空白组的肠道菌群相似度高于模型组与空白组。群落组成和线性判别分析效应量(LEfSe)结果表明,与空白组比较,模型组大鼠多级物种丰度发生改变,上述改变在参附组中呈现回调趋势。网络药理学结果发现,“参附注射液-肠道菌群-心衰”的共同靶点为IL-10、IL-1β、IL-6、肿瘤坏死因子,并且GO功能、KEGG富集分析结果也与炎症反应密切相关。结论参附注射液可能通过调节肠道菌群,抑制机体炎症反应,进而改善心功能。

关键词： 网络社会心态   社会价值观测量   网民认知   网络舆论   社会变迁   演进逻辑  

摘要： 网络社会心态已经成为影响网络生态乃至社会变迁的重要力量,现有研究主要围绕意义符码表征和影响机制两方面议题展开,未能把网络社会心态作为一个变动的主体,从历史的、演进的视角理解网络社会心态。从中观层面聚焦网络社会心态自涌现与演进规律的研究发现,网络社会心态是舆情、事件、议题背后更深层次的中长期社会泛在心理状态,在流动、变化的过程中,亦具有较强的稳定性,表现出主导性网络社会心态、底线型网络社会心态、高表达网络社会心态、极化等演进规律。进一步基于情境逻辑、文化逻辑、结构逻辑的研究思路,发展出以人为中心,以中国特色思想价值观念测量为基础,在演进的视角中勾连网络社会与现实世界的互联网研究取向,期冀为描述和解释中国网络舆论场的时代特征与发展趋势提供一条可行的路径。

关键词： 大数据时代   人工智能   计算机网络   网络安全防范   网络数据分析  

摘要： 随着大数据时代的到来,人工智能技术在计算机网络领域的应用与发展显得尤为重要。我们通过市场调查和分析总结出人工智能在计算机网络中的主要应用场景,如网络安全防范、网络数据分析、优化网络架构等,并对其进行详细的论述。文章采用文献分析法、实证研究法等研究手段,对近年来AI在计算机网络方面的应用进行系统性阐述。结果显示,人工智能技术的发展可以优化计算机网络的性能,提高其处理能力,而大数据技术的运用则可以提供更精准的信息判断与决策依据。人工智能同时也能弥补计算机网络在处理海量数据方面的不足,提升系统的灵活性和稳定性。特别是在网络安全方面,借助人工智能的强大计算和学习能力,能有效地预防和识别网络攻击,保障网络的安全稳定。文章的结论对于理解并推动大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用与发展具有重要的理论和实际意义。

关键词： 网络药理学   异病同治   慢性阻塞性肺疾病   糖尿病   分子对接   参苓白术散  

摘要： 目的基于网络药理学和分子对接技术探讨参苓白术散“异病同治”慢性阻塞性肺疾病(COPD)与糖尿病(DM)的作用机制。方法检索综合数据库,收集参苓白术散的活性成分及其靶点,并进行标准化处理;从人类基因数据库(GeneCards)、在线人类孟德尔遗传数据库(OMIM)等数据平台收集COPD和DM的相关靶点。利用Evenn软件确定药物与疾病的交集靶点,将其导入STRING数据库构建蛋白质相互作用(PPI)网络,并应用Cytoscape软件进行可视化分析。使用R软件进行基因本体论(GO)功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。利用CB-Dock2平台进行分子对接与可视化分析。结果经筛选共获得参苓白术散的215个潜在靶点;韦恩图分析显示,参苓白术散治疗COPD与DM有70个潜在的交集靶点。关键活性成分包括槲皮素、豆甾醇、山奈酚、谷甾醇和木犀草素等,核心靶点包括肿瘤坏死因子(TNF)、白细胞介素6(IL-6)、白细胞介素1β(IL-1β)、前列腺素内过氧化物合酶2(PTGS2)和肿瘤蛋白p53(TP53)等。GO功能富集分析得到2599个生物过程条目、49个细胞组成条目和230个分子功能条目;KEGG通路富集分析获得的主要通路包括脂质与动脉粥样硬化、白细胞介素17(IL-17)信号通路、TNF信号通路以及人巨细胞病毒感染等。分子对接结果显示,豆甾醇与PTGS2的对接活性最佳。结论参苓白术散可能通过多成分、多靶点和多途径实现对COPD与DM的“异病同治”,且这2种疾病在治疗机制上存在一定关联,为后续研究提供了理论依据和方向。

关键词： 智慧养老   行动者网络   服务场景   数据价值链  

摘要： [目的/意义]从行动者网络理论的基本要素与转译过程出发,围绕各场景分析智慧养老数据驱动模式,有助于深入了解数据驱动智慧养老服务的基础架构,掌握数据驱动策略,以持续推动智慧养老的发展。[方法/过程]以行动者网络理论为框架,结合数据价值链模型以及服务场景概念,分析数据驱动智慧养老服务的基础架构,并从场景的物理空间、交互空间以及数据空间三方面出发,结合文献分析、调研访谈以及国内外实践经验归纳,对数据驱动智慧养老服务的逻辑路径进行场景化解构。[结果/结论]智慧养老行动者网络的基本要素与转译过程展现了数据驱动智慧养老服务的基础架构与逻辑路径。其中,智慧养老行动者网络的基本要素强调以多维交互的服务场景、结构化的数据活动以及异质耦合的行动者作为数据驱动智慧养老服务的基础架构;智慧养老行动者网络的转译过程关注数据驱动智慧养老服务的逻辑路径,以产业对接、平台赋能以及数据增效为目的,围绕服务集成者、服务提供者、服务需求者及其所参与的数据采集、组织、流通以及利用等活动,通过问题识别、利益赋予、主体吸纳以及目标动员等流程实现数据对智慧养老服务的驱动。

关键词： 社交网络   影响力预测   多类特征   深度学习  

摘要： 【目的】影响力预测作为社交网络分析的重要内容,对于舆情监控、网络营销、情报分析、个性化推荐、广告定位、传播预测等多个领域具有重要的社会价值和现实意义。早期基于特征工程的影响力预测方法,通过提取并构建关键特征,建立不同特征与流行度之间的关系模型。本文重点关注与社交网络影响力相关的多类特征,从多类特征提取、预测模型构建和预测评估方法等方面进行了研究和综述,旨在综合分析已有研究方法,为提高社交网络影响力预测精度提供借鉴和参考。【方法】本文立足于当前广泛采用的深度学习方法,通过查阅文献资料,对社交网络的视觉特征、文本特征、情感特征、时间特征和用户特征分别进行了总结和阐述,并对基于多类特征的社交网络影响力预测方法的研究现状和局限性进行了分析。【结论】随着深度学习理论的发展,深度特征提取和预测模型构建取得了突破性进展,但目前在社交网络影响力预测方面,基于多类特征的特征组合预测方法仍然存在不足,需要研究更有效的特征预提取模型来提升社交网络影响力预测精度。