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关键词： 网络关注度   百度指数   国家公园   时间特征   未来预测  

摘要： 国家公园网络关注度是评估旅游地的发展状况,感知游客活动行为偏好,预测潜在游客流量需求的重要指标。但从长时间、动态时间视角探讨网络关注度周期性与突变性特征方面的研究较少。本研究基于2014—2023年武夷山国家公园百度指数数据,采用季节性强度指数、M-K突变检验、小波分析等多种方法探究网络关注度多维时间变化特征,并利用SARIMA-SVM组合模型预测武夷山国家公园网络关注度未来趋势数值。研究表明:1)武夷山国家公园网络关注度年度变化呈单峰趋势,月度变化呈双峰季节性,4、7月为高峰,12月为低谷。2)武夷山国家公园网络关注度的突变点集中在春节期间和年末,整体呈现长期的上升趋势,四季各周关注度的周期性变化显著。3)网络关注度的时间特征与节假日制度、节事活动、接待旅游人数呈显著正相关关系。4)SARIMA-SVM组合模型在武夷山国家公园网络关注度预测方面具有良好适用性,在关注度突然大幅度上升或下降时间段拟合效果最佳,准确度约为94.92%。本研究旨在明晰国家公园网络关注度时间序列特征并进行未来预测,为应对国家公园现实游客冲击力提供科学依据。

关键词： 网络空间命运共同体   人类命运共同体   数字文明   数字帝国主义  

摘要： 自首届世界互联网大会以来,习近平多次面向国际社会倡导构建网络空间命运共同体。网络空间命运共同体是人类命运共同体的题中之义,也是共商共建共享的网络空间全球治理理念,是人类文明新形态的发展趋势和重要组成。随着当代帝国主义进入数字帝国主义阶段,数字技术逐渐成为发达国家实现网络霸权的重要工具。网络空间命运共同体反对数字帝国主义催生的新自由主义、新消费主义和新技术主义,致力于推动构建新型大国关系,引导人的美好生活需要,追求全面和共同发展。构建网络空间命运共同体要从网络主权平等、网络文化交流互鉴、数字经济共同发展和网络治理体系革新等方面发力。

关键词： 图像修复取证   深度取证网络   操作痕迹   多域修复特征   桥式注意力   语义对齐融合  

摘要： 为提升多媒体信息的可靠性,减轻图像伪造事件对于社会造成的负面影响,亟需发展图像修复取证技术,检测并定位图像的篡改区域。本研究提出了一种面向图像修复的桥式注意力取证网络,该网络直接接收篡改后的图像,端到端的输出图像中被篡改的区域,网络采用编码器-解码器架构作为基础框架。首先,编码器选用Swin Transformer和RepVGG两个主干网络以提取多域修复特征。然后,使用桥式注意力模块连接两个主干网络的同级阶段,来增加编码器在局部和全局维度上的建模能力。最后,在编码器和解码器中间搭建了语义对齐融合模块,消除了两个主干网络提取的特征之间的语义不一致,有助于提高网络的取证性能。在不同修复取证数据集上的实验结果表明,所提出的模型与其他主流取证模型相比,能够更准确地对修复区域进行定位。特别是在有挑战性的DeepFillV2数据集和Diffusion数据集上,所提出的BAFNet分别取得了91.37%和82.34%的IoU分数,相比于主流的取证网络MVSS-Net, IoU指标分别提升了8.77%和10.46%。另外,综合多个实验结果,BAFNet在取证性能和模型复杂度之间取得了很好的平衡。

关键词： HTPB   EHTPB   黏结剂   衬层   绝热层/衬层/推进剂界面   交联反应   网络结构   分子结构设计  

摘要： 针对固体发动机消除衬层/推进剂界面效应的需求,依据端羟基聚丁二烯(HTPB)与异氰酸酯(—OH/—NCO)交联遵守等物质的量化学反应,采用试验验证最佳的固化参数R_(t)、环境湿含量、绝热层(J)/衬层(B)/推进剂(Y)界面匹配消耗异氰酸酯的方式,证实参与交联的—NCO量影响衬层及J/B/Y界面性能。设计了带—NCO的氨基甲酸酯主链网络结构为目标物,选用HTPB或EHTPB(环氧化端羟基聚丁二烯)与多异氰酸酯交联,并进行了试验验证。用红外光谱监测聚合物分子结构的—NCO,分析了带有—NCO的氨基甲酸酯分子聚合主链影响因素。以HTPB(或EHTPB)为黏合剂的衬层对交联固化参数Rt不敏感,而且聚合物主链上多余的—NCO可与环境中的H2O反应。K(金属壳体)/J/B/Y扯断状态为绝热层/衬层间断裂,K/J/B/Y扯离强度与推进剂自身断裂强度相似。新型衬层实现了良好的J/B/Y界面黏结,得到了HTPB衬层交联网络新结构,可用于“全天候”HTPB衬层。

关键词： 缺血性卒中   老年人   社会支持   心理弹性   认知功能   社会网络   中介分析  

摘要： 目的 探讨心理弹性和社会支持在老年缺血性脑卒中患者社会网络与认知功能间的中介效应。方法选取2022年1月—2023年6月江苏省扬州五台山医院和苏北人民医院收治的260例老年缺血性脑卒中患者作为研究对象。采用一般资料调查表、心理弹性量表(CD-RISC)、社会支持评定量表(SSRS)、简版Lubben社会网络量表(LSNS-6)、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)对患者进行问卷调查。采用Pearson相关分析探讨老年缺血性脑卒中患者CD-RISC、SSRS、LSNS-6、MoCA评分间的相关性,采用AMOS 23.0软件构建中介效应模型以分析心理弹性和社会支持在老年缺血性脑卒中患者社会网络与认知功能间的中介效应。结果 本研究共发放260份问卷,回收有效问卷252份,有效回收率为96.9%。Pearson相关分析结果显示,老年缺血性脑卒中患者CD-RISC、SSRS、LSNS-6、MoCA评分两两间均呈正相关(P值均<0.001)。中介效应模型分析结果显示,中介效应模型的总效应为0.295[95%CI(0.266~0.520)],直接效应为0.235[95%CI(0.209~0.262)],间接效应为0.060[95%CI(0.034~0.099)]。心理弹性和社会支持在老年缺血性脑卒中患者社会网络与认知功能间存在正向中介效应(β=0.060,P<0.001),占总效应的20.34%,其中心理弹性占10.51%、社会支持占9.83%。结论 心理弹性和社会支持在老年缺血性脑卒中患者社会网络与认知功能间存在正向中介效应。

关键词： 决策分析   跨地域就诊   随机网络建模   网络评估与分析  

摘要： 关于重大疾病跨地域就诊的管理与决策问题是我国医药卫生体制改革的主要关注点之一。目前有关卫生管理领域的研究缺少重大疾病跨地域就诊建模的全局性视角。本文基于跨地域就诊的流动数据,提出使用随机网络来对跨地域就诊现象进行建模和分析。随机网络中节点的平稳概率反映了网络的全局属性,且随机网络模型表现出的性质均具有较强的现实意义。本文还讨论了不同本地就诊偏好程度和不同节点尺度下随机网络模型的结果,并分析了平稳概率关于交互强度的敏感性。本文提出的随机网络模型和相应的优化目标为重大疾病跨地域就诊管理决策理论和方法的研究奠定了基础。

关键词： 立式风洞   尾旋仿真   神经网络   飞行动力学   非定常气动力  

摘要： 为提升战斗机尾旋过程中的气动力预测能力,改善稳定尾旋运动的仿真精度,结合深度神经网络强大的函数拟合能力,提出了一种新型神经网络模型,实现对尾旋非定常气动力的准确建模,并通过尾旋耦合仿真开展高精度的尾旋姿态预测。以战斗机失速尾旋下的气动特性为研究对象,首先,利用神经网络模型对立式风洞试验中的非定常气动力矩进行高精度建模。其次,基于神经网络模型特点与传统气动数据库构造方式,提出了增量叠加神经网络模型,将气动数据库的舵效增量引入神经网络,实现了变舵面下的尾旋非定常气动力矩的高精度建模。最后,将得到模型与尾旋运动学方程耦合,开展稳定尾旋仿真与尾旋特征预测。研究结果表明,所提出的模型能够很好地刻画不同舵面组合下尾旋气动力变化,与传统气动数据库相比气动力矩预测误差降低77%,利用该模型能够实现对飞机稳定尾旋特性的高精度预测,其中稳定尾旋周期预测相对误差降低34%,验证了机器学习方法在飞机复杂动力学仿真中的工程有效性。

关键词： RCEP   高技术产品贸易网络   价值链分工地位   社会网络分析   数字贸易壁垒   网络中心性   进出口市场   数字经济  

摘要： RCEP协定作为区域开放合作的重要探索,也是中国抢占科技创新领域高地的重要平台,在世界竞争新格局中发挥着主导作用。RCEP协定的签署及生效,为我国抵御发达国家技术封锁带来了不可或缺的目标市场和技术优势。本文在理论分析的基础上,采用2007~2023年RCEP的15个成员国高技术产品贸易数据测算了RCEP高技术产品贸易网络的结构指标,考察其对价值链分工地位的影响及作用机制。研究发现:(1)中国在逐渐成为RCEP高技术产品贸易网络中的核心国家;(2)RCEP各成员国间不断加深的贸易往来,有利于中国分散高技术产品进出口市场过于集中的风险;(3)RCEP成员国在高技术产品贸易网络中的中心性对其在价值链中分工地位的提升具有显著促进作用;(4)RCEP高技术产品贸易网络对价值链分工地位的促进作用会受到数字贸易壁垒的负面影响。据此,中国应利用自身在RCEP高技术产品贸易网络中处于核心地位的优势,发挥好“承高启低”的作用;对接“一带一路”国际合作倡议,搭建RCEP高质量贸易平台;同时还应抓住数字贸易机遇,打破数字贸易壁垒,加强与RCEP成员国在数字经济领域的差异化合作。

关键词： 合成语音检测   深度残差收缩网络   帧注意力   小波阈值函数  

摘要： 合成语音的滥用导致了诸多现实问题,研究相应的鉴伪技术对于保护公民人身财产安全、保障社会与国家安全具有重大意义。传统的合成语音检测多采用手工设计特征与后端分类器相结合的方式,前端手工特征设计涉及复杂的先验知识,使用单一手工特征模型检测效果不理想,而进行多特征融合则导致模型参数量较大。同时,目前多数检测方法还存在跨数据集泛化性差的问题。为解决上述问题,提出了一种基于改进深度残差收缩网络的端到端合成语音检测方法。融合通道注意力机制重新设计自适应阈值学习模块,提高了阈值学习的精度;设计并引入帧注意力机制模块,为不同的帧赋予不同的关注程度,提高了模型的特征选择能力;设计并引入了具有两种超参数的改进小波阈值函数,增强阈值化模块抑制无关特征的能力;设计了一种基于改进深度残差收缩网络端到端合成语音检测网络,输入原始语音即可判别其是否为合成语音。基于ASVspoof2019 LA数据集的对比实验结果显示,所提方法将基线模型的等错误率与最小串联检测成本函数分别降低了85%与84%。基于ASVspoof2015 LA数据集的跨库测试结果验证了所提方法的泛化性能。

关键词： 低压配电网   储能装置   电压灵敏度分析   优化选址   电压调节   启发式算法  

摘要： 针对辐射状低压配电网中寻找储能系统的最佳选址配置问题,提出了一种基于电压灵敏度分析的启发式策略。首先搭建考虑储能系统的低压配电网模型;然后将启发式和数学编程方法混合,通过设计基于聚类和灵敏度分析的启发式策略来处理储能系统选址问题;最后利用低压网络案例验证所提方法的有效性。所提策略能快速确定网络中给定数量的储能位置,优化储能系统对网络电压的支撑。