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关键词： 载荷动作   特征编码   随机森林   贝叶斯网络   故障定位  

摘要： 提出了一种基于随机森林特征选择和贝叶斯网络进行载荷动作故障定位的方案。首先,对时序数据进行了预处理;然后,通过缺失值填充、数据离散化、平衡采样来训练随机森林分类器,并利用随机森林能够进行特征选择的特性,将重点参数特征输入贝叶斯网络,进行结构和参数训练;最后,得到贝叶斯网络,并进行故障定位。经过实验分析,认为该方案能够在数据量较少的情况下,取得较好的效果。

关键词： 原发性早泄   翘芍止泻合剂   网络药理学   分子对接   分子机制  

摘要： 目的通过网络药理学技术及分子对接技术预测翘芍止泄合剂(QSZX)治疗原发性早泄(PPE)的重要基因靶点以及主要活性成分。方法从TCMSP中筛选QSZX的主要活性成分,通过Genecards数据库、OMIM数据库查询PPE的相关靶点,通过STRING数据库分析药物—疾病基因靶点之间的作用关系,应用Cytoscape 3.8.2绘制QSZX防治PPE的成分—靶点作用网络图,在此基础上使用R 4.0.5进行GO和KEGG富集分析。筛选出QSZX治疗PPE的活性成分及主要基因靶点后,使用AutoDock Vina对其进行分子对接,并用R 4.0.5绘制分子对接结合能热图。结果筛选出QSZX的62种有效活性成分,治疗PPE的相关靶点128个以及重要作用信号通路157条,主要成分:槲皮素、异鼠李素、山奈酚、谷甾醇、丁子香萜等,关键作用靶点:HSP90AA1、TP53、RELA、JUN、CAV1、HIF1A等,主要通过调控脂质动脉粥样硬化、流体剪切应力及动脉粥样硬化、内分泌抵抗、IL-17通路等信号通路发挥其治疗作用。结论本研究初步揭示了QSZX中的主要活性成分槲皮素以及异鼠李素、山奈酚、谷甾醇、丁子香萜等,可能通过作用于多个靶点和调控多条通路治疗PPE。

关键词： 智慧园区   远程广域网(LoRa)技术   边缘计算   通信网络  

摘要： 随着物联网技术的快速发展,智慧园区建设面临海量设备互联、低功耗广覆盖、实时可靠传输等挑战。本文提出了一种基于远程广域网(long range wide area network,LoRa)与边缘计算的智慧园区通信网络架构,采用感知层、传输层、边缘层和应用层的分层设计,实现了园区环境监测、设备管理、人员定位等多场景智能应用的深度融合。通过在某高新技术产业园区的实验,表明该架构在信号覆盖率、端到端时延、预测准确率等关键指标上较传统窄带物联网(narrow band internet of things,NB-IoT)与云计算架构均有显著提升,有效提高了智慧园区的运营效率和服务质量,为智慧园区规模化应用提供了可行的技术方案。

关键词： 网络谣言   网络平台   寒暑假   网络社交媒体   网络虚假信息   指尖   守护  

摘要： “谣言如风起,无心却成灾。”前段时间,有人在网络平台发文称,武汉等地部分学校已经试点取消寒暑假,经求证,该消息为谣传。随着网络社交媒体的普及,网络谣言的滋生与传播也变得愈发迅速,给社会带来不良影响。在网络虚假信息层出不穷的今天,了解常见的网络谣言传播惯用伎俩很有必要,让我们擦亮双眼,守护指尖上的文明,争做网络谣言粉碎者。

关键词： 管桩施工   灌注桩施工   地铁上盖工程   地表沉降   BP神经网络  

摘要： 地铁车辆段的基础施工常需要在天然地基中加入竖向增强体,以确保复合地基满足承载力和沉降的要求。本研究对实际沉降进行全时序监测,同时基于BP神经网络对地铁车辆段管桩-灌注桩联合施工过程中的地表沉降进行预测。通过对关键监测点的实际沉降数据进行采集,分析沉降的变化规律。研究发现,管桩与管桩之间因挤土效应会产生小幅度的隆起,随后出现沉降,最大沉降值为5.61mm;管桩与灌注桩之间则表现为沉降量先快速上升,后趋于平缓,最大沉降值为9.16mm。基于这些监测数据,采用BP神经网络对施工过程中的沉降进行建模分析,并预测整个工区各测点的沉降量。通过对预测结果的验证与评估,有效判断沉降是否满足设计要求,从而为施工过程中的质量控制和风险评估提供科学依据,同时也为地铁车辆段基础施工中的地表沉降监测与预测提供了有效的技术路径,为施工方案优化以及提高工程质量与保障施工安全提供理论支持。

关键词： 人工智能   输配电网   故障诊断  

摘要： 本文通过分析大量的二进制数据和文件结构信息,研究了人工智能在识别和预测电力系统故障中的潜力。人工智能通过复杂的数学模型和算法,有效地处理和分析电力系统的海量数据,从而提高故障诊断的准确性和效率。通过实时监测电力系统的运行状态,识别异常信号,并预测潜在的故障点。还能够通过机器学习算法不断优化故障诊断模型,提高系统的自适应性和智能化水平。研究结果表明,人工智能在输配电网络故障诊断中的应用具有显著的优势,能够大幅提升电力系统的可靠性和安全性。

关键词： 知识图谱网络特征   中国外汇市场   系统性风险   外汇做市商   系统重要性  

摘要： 外汇市场系统性风险不仅影响外汇市场健康发展,而且影响整个金融系统稳定。鉴于外汇做市商在外汇市场中扮演着关键角色,本文分析中国外汇市场系统性风险形成与聚集的机理,厘清负面冲击下的外汇市场系统性风险形成渠道,结合知识图谱网络特征与现有三类系统性风险测度指标ΔCoVaR、MES、SRISK,构建中国外汇市场系统性风险测度指标。通过国内外重大事件验证测度指标的有效性,识别外汇市场的系统重要性外汇做市商银行,探究不同冲击渠道下的影响特征。研究结果表明:1)MES能够体现短事件冲击下外汇市场系统性风险水平的变化,即其短期测度效果最好,而SRISK能够体现长事件冲击下外汇市场系统性风险水平的整体变化,即其长期测度效果最好;2)考虑知识图谱网络特征下的指标测度效果要优于不使用网络特征,并且使用CFETS指数作为中国外汇市场指数时的测度效果要优于使用SDR指数和BIS指数;3)长期来看,四大国有银行和交通银行等系统重要性更高,短期来看,地方性银行系统重要性更高;4)在长事件冲击下,对系统重要性高的银行需要加强监管,考虑监管成本时可以适当下调系统重要性较低银行的监管水平。

关键词： 现代汉语   修辞格   网络传播   应用变革   语言演变  

摘要： 网络传播改变了传统修辞格的应用方式。在分析九种常见修辞格在网络环境中的新表现形式及其对受众的影响的基础上,探讨了网络环境中现代汉语修辞格的变革对语言表达效果与传播效率的影响,进一步揭示了网络传播中现代汉语修辞格的演变趋势及其对未来语言发展的潜在影响。

关键词： 深度学习   可变形配准   无监督学习   位置感知   区域定位   特征融合   多尺度特征  

摘要： 为提高基于深度学习的可变形配准在图像复杂形变区域的配准精度,提出一种用于脑部MR图像配准的多尺度位置感知网络。设计一个位置感知注意力模块,分别沿3个坐标方向使用一维池化将位置信息编码生成特征图,定位图像的复杂形变区域;在编解码连接处使用多尺度策略,采用空洞卷积提取多尺度特征并融合,增强复杂形变特征的表达能力。在脑部MR数据集上进行配准实验,其结果表明,与主流方法相比,所提配准网络取得了更高的配准精度。

关键词： 新闻共现网络   网络向量自回归模型   房地产企业   信用债风险  

摘要： 已发生的多起房地产债券违约与重组事件让房地产企业信用债风险成为关注的焦点。本文利用69万余条房地产企业相关的互联网新闻文本,采用文本挖掘方法构建房地产企业新闻共现网络拓扑结构,并进一步提取房地产信用债交易数据中隐含的风险溢价信息,借助前沿的网络向量自回归模型(NAR),剖析房地产企业信用债风险的网络外溢效应。结果表明,房地产企业新闻共现网络拓扑结构在全球金融危机前后由“大而少”向“小而多”转变,关联性明显增强;房地产企业信用债风险存在直接溢出效应,其他房地产企业信贷融资减少也会间接增加房地产企业信用债风险,且这种效应对信用评级低、现金持有低、商业信用需求高但商业信用供给低的房企更加显著。研究还发现,“金融十六条”“新五条”等稳融资的监管政策改革会显著降低风险外溢。