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关键词： 出入境人员   艾滋病病毒   基因   传播网络  

摘要： 目的分析深圳口岸出入境人员及当地人群中流行的HIV-1 CRF55_01B毒株之间的基因相关性,为制定相应政策奠定基础。方法以3名深圳口岸出入境人员与16名当地人群中HIV-1 CRF55_01B毒株感染者为研究对象,用逆转录PCR和巢式PCR扩增HIV-1 pol基因,通过测序获得两个人群中的HIV-1基因序列并判定基因型,分别应用传播网络和系统进化分析方法,研究两个人群中HIV-1 CRF55_01B流行毒株的关联情况。结果两个人群的19名HIV-1 CRF55_01B毒株基因序列的传播网络模式图显示,来自中国香港(HIV211)、马来西亚(HIV212)和菲律宾(HIV150)的3名入境感染者携带的病毒与深圳当地男男性行为人群流行HIV-1 CRF55_01B毒株密切相关;系统进化分析显示,3名入境感染者携带的病毒与深圳当地人群流行的病毒基因序列构成两个稳定的进化簇,可靠性检验系数分别为0.942和1。结论深圳口岸出入境人员与当地人群中流行的HIV-1 CRF55_01B毒株之间存在关联。

关键词： 失眠   网络药理学   甘草-白芍-酸枣仁-远志   靶点预测  

摘要： 目的基于网络药理学探讨治疗失眠中药基础药物组合的分子机制。方法从中国知网、万方、PubMed等数据库中,检索从建库至2023年1月的关于中西药联合治疗失眠的临床随机对照试验文献,统计纳入文献中治疗失眠的所有中药,利用IBM SPSS Modeler 18.0软件进行关联规则分析,选取支持率与置信度较高的药物组合作为基础中药复方。通过TCMSP数据库查询组合药物各中药的主要化学成分及其靶点。在DrugBank、GeneCards、OMIM、DisGeNET、TTD数据库中以“insomnia”“sleep disorder”作为检索的关键词进行筛选,获取失眠相关靶点,利用String平台进行蛋白质相互作用分析,构建PPI网络并挖掘网络中潜在的蛋白质功能模块。采用Metascape平台上对所有关键靶点进行KEGG信号通路分析和GO功能富集分析,而后采用Cytoscape3.8.2软件构建“组合药物成分-失眠-通路”网络,最后利用RCSB PDB数据库、AutoDock对组合药物治疗失眠的核心作用靶点蛋白和药物活性成分进行分子对接验证,验证活性成分与靶点的结合活性。结果通过文献和筛选,共获得90篇文献。基于关联规则对中药治疗失眠的药物组合统计,从中选取支持率与置信度较高的中药基础药物组合(甘草、白芍、酸枣仁、远志)。组合药物治疗失眠的核心活性成分为槲皮素、山奈酚、7-甲氧基-2-甲基异黄酮、异紫堇碱等,核心靶点有IL-6、AKT1、TNF、IL-1β等,分子对接结果亦显示83.93%的结合能值小于-5 kcal/mol,即大部分靶点与成分的结合活性较好。组合药物治疗失眠主要作用于脂质和动脉粥样硬化、神经活性配体-受体相互作用、癌症通路、化学致癌-受体活化等生物学通路。结论本研究初步揭示了中药组合药物治疗失眠的多成分-多靶点-多通路的作用机制,为失眠药物的临床开发利用提供基础。

关键词： 统计学特征   网络信息安全   漏洞检测   模型   支持向量机  

摘要： 采用传统方法检测网络信息安全漏洞时,检测结果的TPR值和Accuracy值低、FPR值高、ROC曲线检测结果差。基于此,提出基于统计学特征的网络信息安全漏洞检测建模研究方法。先通过交叉融合算法建立网络信息数据获取模型,对网络信息和安全漏洞进行获取,采用多模融合算法建立网络信息安全漏洞时间序列,然后根据模糊信息聚类算法计算,结合交叉融合与特征匹配算法提取网络信息安全漏洞分布特征量,最后综合考虑SVM的线性与非线性情况,构建网络信息安全漏洞检测模型。实验结果表明,通过所提方法的TPR值和Accuracy值高、FPR值低、ROC曲线检测结果好。

关键词： 高职院校   网络思政教育   净化   教育环境   教育共同体  

摘要： 新时代背景下,网络作为信息传播的主要载体,在学生思想政治教育中的作用愈发显著。高职院校应积极探索并思考网络思政教育的优化路径,以适应新时期、新环境的教学新需求。要“紧跟时代步伐,革新网络思政教育方法”“立足现实生活,优化网络思政教育传播内容”“净化网络阵地,强化对网络思政教育环境的监督与管理”“打造教育共同体,形成网络思政教育合力”,以此助力网络思政教育实现新的突破。

关键词： 中职   网络与新媒体   专业   实践化   教学体系  

摘要： 中职教育可以培养具有良好职业素养及专业技能的从业人员,中职教学中,网络与新媒体专业作为“互联网+”发展背景下新兴专业之一,对于培养信息化人才具有重要意义,所以网络与新媒体专业构建实践化教学体系十分关键,其有利于培养学生的实践操作能力,提升学生对网络与新媒体的认知水平及应用质量,本文就中职网络与新媒体专业实践化教学体系构建展开论述分析。

关键词： 空气污染物预测   卷积神经网络   双向长短时记忆网络   注意力机制   粒子群  

摘要： 为了更好地预测未来一段时间内空气中污染物的含量,提高预测精度,减小误差,提出了一种基于一维卷积神经网络(CNN),和双向长短时记忆网络(BiLSTM)结合了注意力机制(AT)和粒子群优化(PSO)的CNN-BiLSTM-ATPSO空气污染物预测模型。一维卷积用于学习局部特征趋势,BiLSTM用于捕获时间序列之间的依赖关系,据此设计CNN-BiLSTM时间预测模型,并结合注意力机制和粒子群两种深度学习算法,进一步对模型进行改进。通过与LSTM-Attention模型和BiLSTM-Attention模型进行对比,通过比较评估指标平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE),得出结论,CNN-BiLSTM-ATPSO模型在预测精度方面具有显著优势。

关键词： 网络法治   党的十八大以来   依法治网   法治人才培养   国际互联网   网络空间法治化   网络立法   治理体系  

摘要： 今年是我国全功能接入国际互联网30周年,也是我国网络法治建设蓬勃发展30周年。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央坚持走中国特色依法治网之路,深入推进网络空间法治化,加快推进网络立法、执法、司法、守法、法治人才培养等工作.

关键词： 知识追踪   异构图神经网络   异构互注意力机制   特征拼接   时间卷积网络  

摘要： 知识追踪任务旨在通过建模学生历史学习序列追踪学生认知水平,进而预测学生未来的答题表现.该文提出一个融合异构图神经网络的时间卷积知识追踪模型(Temporal Convolutional Knowledge Tracing Model with Heterogeneous Graph Neural Network,HG-TCKT),将知识追踪任务重述为基于异构图神经网络的时序边分类问题.具体来说,首先将学习记录构建成包含3种节点类型(学生,习题和技能),2种边类型(学生-习题和习题-技能)的异构图数据,异构图描述了学生交互记录中实体类型之间的丰富关系,使用异构图神经网络缓解交互稀疏的问题,引入异构互注意力机制捕捉不同类型节点间的交互关系,提取不同类型节点的高阶特征.将学生节点和习题节点表征拼接,构造边(学生-习题)的表征.最后,使用时间卷积网络捕捉学生历史交互序列的时序依赖关系从而进行预测.在2个真实教育数据集进行实验证明,HG-TCKT相比当前主流知识追踪方法有更好的预测效果.

关键词： 网络法治   依法治网   法治轨道   国际互联网   全功能   跨越式发展   发展历程   成就与经验  

摘要： 2024年是中国全功能接入国际互联网30周年,也是中国网络法治建设起步30周年。30年来,我国互联网经历从无到有、从小到大、由大渐强,实现跨越式发展,为网络法治建设提供了坚实的实践基础。30年的互联网发展历程,也是中国持续推进依法治网、推动互联网在法治轨道上健康运行的历程.

关键词： 电力负荷预测   低电压预测   深度学习   CNN-LSTM-GNN混合模型  

摘要： 提出了一种基于CNN-LSTM-GNN混合模型的10 kV台区低电压中长期预测方法。首先,对云南地区的电力负荷数据进行分析,考虑了季节性变化、温度变化、社会安全事件及线路配置等因素对负荷预测的影响。随后,构建了一种结合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和图神经网络(GNN)的深度学习模型,用于提高电力负荷及低电压预测的准确性。通过实验分析,模型在电力负荷预测及台区低电压治理决策支持方面显示出了良好的性能。特别是考虑到各类影响因素后,混合模型相较于传统方法在预测准确度与效率方面都有明显提高,其预测结果符合实际工程需求,说明了该方法的实用价值。本研究最后通过与其他技术的比较分析,进一步验证了所提方法的优越性。