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关键词： 图神经网络   代码属性图   傅里叶变换   抽象语法树   节点特征   恶意软件检测  

摘要： 为更准确识别和分析恶意软件行为,提出一种基于图神经网络的抗混淆恶意软件检测方法.该方法使用Cuckoo Sandbox收集网络内软件行为代码序列后,先使用解析器生成器读取、处理和执行软件行为代码序列,生成软件代码二进制文件的抽象语法树.利用开源工具中的Joern对软件行为代码抽象语法树内的控制节点和控制边界进行遍历,生成软件行为代码图.以软件行为代码图作为基础,使用离散傅里叶变换方式提取软件行为代码图内恶意软件行为代码节点特征.将恶意软件行为代码特征输入到图神经网络模型内,图神经网络模型对恶意软件行为代码特征进行调用后,生成恶意软件行为代码调用图.对该调用图进行图采样、图嵌入以及信息融合等处理,运用预测层输入恶意软件抗检测结果.实验表明:该方法具备较强的软件行为代码属性图生成能力,可有效提取恶意软件行为代码特征,同时可准确检测不同类型恶意软件,且该方法具备较强的抗混淆性,应用性较佳.

关键词： 跨模态   视音频事件定位   弱监督和全监督   特征对齐  

摘要： 视音频事件定位(audio-visual event localization, AVEL)任务通过观察音频信息和相对应的视觉信息来定位视频中的事件.本文针对AVEL任务设计了一种跨模态时间对齐网络CMTAN,该网络包含预处理、跨模态交互、时间对齐和特征融合这4个部分.具体而言,在预处理部分,通过一种新的跨模态音频指导模块和一种噪音弱化模块的处理,模态信息中的背景和噪音被减少.随后,在跨模态交互部分,使用基于多头注意力机制的信息强化和信息补充模块进行跨模态交互,单模态信息得到全局信息优化.在时间对齐部分,本文设计了一种聚焦于跨模态交互前后单模态全局信息的时间对齐模块,用于执行模态信息的特征对齐.最后,在特征融合过程中,通过一种多阶段融合模块,两种模态信息被从浅入深地融合,且融合后的模态信息最终将被用于事件定位.大量实验表明CMTAN在弱监督和全监督AVEL任务中都具有优秀的性能.

关键词： 游客情感体验   携程网   湖北省博物馆  

摘要： 以湖北省博物馆为研究对象,采集携程网的游客评论并进行整理,利用ROSTCM6软件进行分析,从高频词、情感分析、整体分析三个方面对湖北省博物馆的游客形象感知进行研究,探索优化游客旅游体验的策略。结果发现:(1)绝大部分参观者对湖北省博持积极情绪,总体体验感不错;(2)游客评价中积极情绪占比90.14%,中性情绪占比0.06%,消极情绪占比9.81%。

关键词： 人工智能   颈椎间盘突出症   磁共振成像   卷积神经网络   应用进展  

摘要： 颈椎间盘突出症(CDH)是一种常见的退行性脊柱疾病,其中移位的椎间盘组织可能压迫脊髓或神经根,导致疼痛、神经功能缺损和残疾。诊断CDH的金标准是MRI,其能够提供详细的软组织图像。然而,MRI图像的手动解读可能存在差异,导致诊断不一致。人工智能(AI),尤其是卷积神经网络(CNNs)的应用,在自动化诊断过程中显示出巨大的潜力,能够提高准确性并降低变异性。本文探讨了AI神经网络在通过MRI诊断CDH中的应用,包括最新进展、临床益处、面临的挑战,并探索了AI整合到临床实践中的未来方向。

关键词： 图卷积网络   多层感知机   Kolmogorov-Arnold网络   对比学习   节点分类  

摘要： 多数图深度学习模型通过可学习权重加固定激活函数的方式提取图数据的特征信息,采用不同激活函数时对模型性能有较为显著的影响。针对上述问题,提出了一种基于Kolmogorov-Arnold网络(KAN)的全连接神经网络模型G-KAN,无需特定的激活函数和显式的节点信息传递策略,通过KAN动态学习激活函数,并引入节点相似度引导的对比损失隐式提取原始图特征信息。G-KAN通过线性层将图数据映射到特征空间,通过KAN层提取输入数据中的潜在特征,通过线性层和Softmax函数将KAN层的输出映射为节点标签的概率分布,并引入对比损失对KAN层的输出进行优化,推动高相似度节点彼此接近、低相似度节点彼此远离。在节点分类任务中,G-KAN优于当前较为先进的基线模型,特别是在BlogCatalog数据集上,G-KAN的Micro-F1和Macro-F1相较图卷积网络(GCN)提高了50.42和52.84个百分点。在激活函数对比实验中,引入KAN的方法不仅优于采用不同激活函数的变体,对不同数据集的泛化能力也更强。上述实验结果表明,G-KAN采用的可学习激活函数策略能够提高全连接神经网络的表征能力,使生成的低维节点表示具有更高的区分性。

关键词： 习近平文化思想   高校网络思想政治教育   新媒体  

摘要： 习近平文化思想作为对马克思主义文化观和中华优秀传统文化的创新性理论成果,引领高校网络思想政治教育创新发展。网络空间作为当代大学生活跃的主要场域之一,对其思想行动的影响举足轻重,而高校作为培育社会人才的主阵地,在宣扬和贯彻学习习近平文化思想方面有着不可忽视的义务和责任。这也启示着高校网络思想政治教育工作者要顺应时代和科技的发展,观察新变化,抓住新机遇,动态地调整和革新当前思想政治教育的重难点。因此,思考如何让习近平文化思想引领高校网络思想政治教育,有助于更好地发挥思想政治教育的引导作用,抵御各类不良文化侵袭,切实增强文化自信,培养担当民族复兴大任的时代新人。

关键词： 跨境电商   异构网络   信息协同   多元信息   区块链  

摘要： 区块链技术凭借去中心化、不可篡改、可追溯等特性,能够有效保障跨境电商社会网络中的多元信息协同。本文聚焦异构区块链网络视域下的跨境电商多元信息协同模式研究,以跨境电商平台产品信息、物流信息、支付信息、海关监管和清关信息,以及跨境电商各利益群体交流信息为五大交易主体,构建五种不同的区块链架构,并利用区块链的跨链技术,将这五种架构整合成跨境电商多元信息协同的异构区块链网络。在此基础上,深入剖析该异构区块链网络在信息协同层面对跨境电商发展的优势与瓶颈。本文所提出的跨境电商多元信息协同模式,不仅丰富了区块链技术的应用场景,还有助于推动跨境电商多方协作与良性生态的构建。

关键词： 网络切片   资源分配   无线资源隔离   无线资源复用   矩阵编码  

摘要： 为研究网络切片无线资源复用,同时考虑复用、隔离和优先级三者之间的权衡问题,提出了一种基于差异性隔离和复用的网络切片无线资源分配方案。在现有文献成果基础上,重新定义复用增益和隔离因子2个参数,以复用增益和隔离因子构建加权和函数,并引入切片优先级。为求解优化问题设计了复用隔离优先级无线接入(MIPWA)算法,该算法基于改进的遗传算法(GA),引入矩阵编码、轮盘赌选择和最优保留方法来解决问题。结果表明,MIPWA算法使切片1、切片2和切片3的隔离性能分别提高了66.37%、52.73%和21.16%,复用增益仅损失了5.82%、3.86%和3.50%。与仅考虑隔离的算法相比,复用增益分别提高了65.35%、52.74%和22.81%,隔离增益仅损失了2.85%、3.85%和1.86%。以复用增益为例,3个切片下MIPWA算法的优化结果要比传统GA分别高出5.07%、1.81%和1.4%。

关键词： 加密恶意流量   可伸缩的窗口自注意力   深度学习   网络安全  

摘要： 随着加密通信的广泛应用,传统基于内容分析的恶意流量检测方法逐渐失效,如何高效检测加密流量中的恶意行为成为网络安全领域的研究重点。研究提出了一种基于神经网络的加密恶意流量检测方法,通过深度学习模型实现恶意加密流量的分类。首先,将网络流量预处理并提取关键特征,包括包大小分布、时间间隔及协议类型等,随后将特征映射为二维特征图(Feature Map),作为深度学习模型的输入。设计可伸缩的窗口自注意力机制,利用Transfomer神经网络模型对特征图进行分类,实现了对恶意流量的高效检测。实验结果表明,该方法在检测精度、召回率等方面均表现优异,为解决加密流量恶意行为检测问题提供了一种可行方案。

关键词： 抑郁症   青少年   独立成分分析   功能连接   静息态功能磁共振成像   机器学习  

摘要： 目的探讨青少年抑郁症患者脑功能网络连接异常模式及其对青少年抑郁症的诊断价值。方法选择四川大学华西医院放射科精神影像门诊自2020年1月至2022年12月收治的94例青少年抑郁症患者作为青少年抑郁症组,同期通过当地社区广告招募年龄、性别与青少年抑郁症患者相匹配的78例健康青少年作为健康对照组。采集2组受试者的静息态功能磁共振图像,将图像预处理后,采用组水平空间独立成分分析识别脑网络连接,比较2组受试者间网络功能连接的差异。将功能连边作为分类特征并进行特征排序和筛选,使用线性核函数支持向量机(SVM)构建分类模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析该分类模型对青少年抑郁症的诊断价值。结果2组受试者年龄、性别、受教育年限和体质量指数的差异均无统计学意义(P>0.05)。与健康对照组比较,青少年抑郁症组患者感觉运动网络(SMN)、视觉网络(VN)、听觉网络(AN)、默认网络(DMN)和认知控制网络(CCN)的网络内和网络间功能连接强度降低,CCN内的功能连接强度升高,差异均有统计学意义(P<0.05)。当使用前75个排序较高的功能连接特征时,线性核函数SVM分类器构建的模型具有最好的分类性能(准确率为70.35%,敏感度为70.21%,特异度为71.80%,P<0.001)。ROC曲线分析结果显示该分类模型诊断青少年抑郁症的曲线下面积为0.724(95%CI:0.648~0.800,P<0.001)。共识别出51个一致性功能连接特征,这些一致性连接主要位于SMN、VN、AN、DMN和CCN的网络内或网络间。结论青少年抑郁症患者的静息态脑功能网络连接异常可为其临床诊断提供影像学依据。