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关键词： 非线性   情感神经网络   预定义时间   滑模控制  

摘要： 针对一类具有不确定性及外部干扰的二阶非线性系统，提出一种基于情感神经网络的预定义时间滑模控制方法。首先，设计了一种新的预定义时间滑模面，与传统的滑模控制相比，新型滑模面及跟踪误差可以在不依赖系统初始状态及控制器参数的情况下实现预定义时间收敛。其次，采用情感神经网络逼近控制器中的非线性项，解决难以获取系统模型精确信息的问题。然后利用Lyapunov方法分析系统的稳定性。在倒立摆上进行的数值仿真及对比，结果表明所设计的控制器具有良好的跟踪效果。最后，在实验室中的(Vertical Take-Off and Landing， ONET VTOL 2.0)升降机系统上完成实物实验，实验结果表明该控制方法可以实现对期望轨迹的跟踪。

关键词： 生物育种   核心专利   核心技术   核心特征测度模型   社会网络分析  

摘要： 明晰作物生物育种核心技术，对我国部署作物种源关键核心技术攻关、破解种源“卡脖子”问题、加快推进种业振兴，具有指导意义。本文基于Derwent Innovation专利数据库，从核心技术特征视角出发，构建核心特征测度模型，结合领域专家建议遴选作物生物育种领域核心专利，基于核心专利与核心技术的潜在关联性，运用社会网络分析方法和工具绘制作物生物育种技术关联网络，识别其核心技术领域和核心技术子群，结合专家解析得到八项作物生物育种核心技术，包括：CRISPR/Cas基因组编辑技术，RNA干扰遗传转化体系构建，外源基因转化技术体系改进与优化，耐除草剂基因挖掘、鉴定与共表达，综合性状改良基因挖掘及转基因育种等等。结合我国作物生物育种核心技术发展现状，对我国未来生物育种技术研发与产业化发展提出展望与建议。

关键词： 中药配伍   图卷积网络   活血功效   预测模型   临床决策  

摘要： 目的：该研究旨在构建一种基于图卷积网络（GCN）的中药药对配伍预测模型（HC-GCN），该模型融合了传统中药药性和现代药理机制特征以预测具有特定功效的药对配伍，并以活血类中药为示范进行了预测应用和效能验证。方法：通过系统收集常用中药药对及其所包含的中药性味、归经、靶点基因等特征数据，构建药对预测训练数据集。结合中药的传统特质和现代生物信息建立图卷积网络，通过药对配伍复杂关系的机器学习和功效特征的加权方法，构建相应功效导向的药对配伍预测HC-GCN模型。采用准确率（ACC）、召回率（Recall）、精确度（Precision）、F1分数（F1-score）和ROC曲线下面积（AUC）指标评估HC-GCN模型的性能，并与极端梯度提升（XGBoost）、逻辑回归（LR）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、K最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）五种机器学习模型的预测效果进行比较分析。结果：以具有活血功效的药对为示范，基于46个活血药对及其中药性味、归经、靶点基因特征的基础数据集构建了预测模型。HC-GCN模型在ACC、Recall、Precision、F1-score和AUC等关键性能指标上均优于其他常用机器学习模型。通过HC-GCN模型的预测分析，成功预测了60个可能具有活血功效的中药药对。在所预测药对配伍中，有44个药对中至少含有一味具有活血功效的中药。结论：该研究通过结合传统中药特质和现代药理机制，建立了基于图卷积网络的功效导向药对配伍预测模型，展现出较高的预测性能，为中药组方智能筛选优化和及其临床应用提供新的方法。

关键词： 生物多样性   MSPA-InVEST   MaxEnt   生境网络   三峡库区  

摘要： 三峡库区重庆段物种资源丰富、生境类型多样，构建生境网络将进一步促进区域间物种迁徙与交流，对维持生物多样性具有重要意义。本研究通过综合应用MSPA-InVEST模型、MaxEnt模型和最小累积阻力模型，识别和优化重庆三峡库区生境网络并提出保护策略。首先，利用MaxEnt模型识别鸟类适生关键区域，并确定影响鸟类分布的主要环境因子，包括等温性、最湿季度平均温度和土地利用类型等。随后，结合MSPA-InVEST模型分析生境源地空间形态特征，最后通过最小累积阻力模型构建鸟类生境网络，优化廊道布局。研究结果显示，重庆三峡库区生境网络存在显著的空间异质性，不同区域的鸟类生境质量和连通性差异明显。基于此，提出分区保护措施，旨在提升区域生物多样性保护的实施效果。本研究创新性地综合多种模型，提出了适用于生物多样性保护的生境网络构建方法和保护策略，以期为重庆三峡库区生态保护提供参考。

关键词： 习近平文化思想   网络文明   新时代网络文明建设  

摘要： 网络文明建设是新时代宣传思想文化工作的重要组成部分，习近平文化思想对网络文明建设具有塑形铸魂的重要引领作用。以习近平文化思想引领网络文明建设是赓续马克思主义文化理论、建设中华民族现代文明、建设社会主义文化强国、坚持网络空间文化自信的逻辑必然，进一步明确了网络文明建设的基本遵循。新时代新征程，高质量推进网络文明建设的实践进路在于守正固本，培育网络文明新风尚；创新赋能，打造网络文明新品牌；系统推进，完善网络文明新体制机制；开放包容，建立网络文明交流互鉴新平台，为进一步全面深化改革、推进中国式现代化提供风清气正、健康和谐的网络生态环境。

关键词： 无线网规划建设   人工智能   业务预测  

摘要： 随着5G向5G-Advanced演进，需要结合最新技术规划发展路径，为无线网规划建设智能化演进指明方向。从人工智能技术最新研究进展入手，首先分析当前大模型的能力类型和应用方向，对未来技术发展方向进行研判，提出无线网规划建设引入人工智能技术的总体策略建议；然后分析网络规划建设智能化面临的挑战，提出规划建设智能化发展的3个阶段，并规划当前和未来的智能化演进路线；最后分享无线网规划建设智能化的最新创新研究成果“一种基于周期性判断的智能业务预测方法”，该方法基于格拉姆角场（GASF）将时间序列转换为二维图像，再利用结构相似度度量（SSIM）捕捉时间序列的周期性和相似性，通过结构化和非结构化数据的转换增强业务周期性识别的效果，提高业务预测的精度。

关键词： 可见光通信系统   室内定位   物联网   卷积神经网络(CNN)   可见光定位  

摘要： 针对多径反射与系统噪声导致室内可见光定位精度下降的问题，提出一种基于扩张卷积网络的室内可见光三维定位方法：基于皮尔森相关性系数对采集的接收信号强度向量进行过滤，删除系统噪声引起的非线性失真接收信号强度向量，以提高训练的神经网络精度；然后，将接收信号强度向量集建立的指纹库传入神经网络进行训练，利用神经网络较强的三维空间结构表达能力拟合多径反射和系统噪声下的非线性指纹库。仿真结果表明，在7 m×7 m×3 m的室内环境下，所提方法的平均定位误差可达0.91 cm，其中90%样本的定位误差小于1.17 cm；此外，所提方法的平均定位误差较全连接神经网络和卷积神经网络可分别降低0.82 cm和0.56 cm，证明所提方法在多径反射与系统噪声环境下具有较好的定位性能。

关键词： 新质生产力   科技生产力   数字生产力   绿色生产力   空间关联网络  

摘要： 【目的】探索新质生产力空间关联网络结构及驱动因素，以为新质生产力提升提供参考，进而助力经济社会高质量发展。【方法】基于现有成果，完善新质生产力综合评价指标体系，利用社会网络分析法探讨新质生产力空间关联网络结构及其演化过程，应用QAP回归分析方法动态分析新质生产力空间关联网络驱动因素。【结果】(1)中国新质生产力持续提升但存在显著空间差异，新质生产力呈现东高西低的空间分布特征；(2)新质生产力空间关联关系具有空间网络特征，研究期间，新质生产力空间关联网络关联性提升、稳定性下降；(3)东部地区在新质生产力空间关联网络中长期处于核心位置，具有较高的中心度且是要素流动受益方，而中西部地区与东北地区中心度较低，是新质生产力空间关联网络的要素溢出方；(4)产业结构、对外贸易、科教发展水平、交通水平、信息化水平和地理空间邻近性对新质生产力空间关联网络形成具有驱动作用。【结论】推进新质生产力空间关联网络发展对新质生产力提升具有重要意义，应通过提高空间关联网络节点质量、加强板块间互动、增强整体网络关联性以发展新质生产力空间关联网络。

关键词： 入侵检测   少样本   时间卷积网络   注意力机制  

摘要： 随着网络与信息技术的快速发展，各种安全威胁也不断增加，入侵检测作为保障网络安全的重要手段尤为重要。然而，实际应用中难以获取大量标注样本。传统的入侵检测方法通常依赖大量标注数据进行训练，这使得它们在少样本场景下的分类性能大打折扣，降低了模型的分类性能。为解决该问题，本文提出了一种基于时间卷积网络（temporal convolutional network，TCN）与卷积块注意力机制（convolutional block attention module，CBAM）的少样本入侵检测模型。TCN通过分层方式捕获网络流量的时空特征，同时采用H-swish激活函数以缓解ReLU神经元“坏死”现象，从而提高模型在少样本条件下的表现。CBAM进一步优化了特征提取，对通道和空间特征赋予不同权重，有效降低计算开销并提升性能。在UNSW＿NB15和CIC-IDS2017数据集上的实验结果表明，该模型在少样本场景下的检测性能明显优于传统入侵检测模型。

关键词： 网络测量   超点测量   草图  

摘要： 针对典型草图无法直接应用到超点测量的问题，提出新型的多重过滤草图(MFS)，给出理论误差分析.MFS以前置分流过滤器来去除重复数据包，在兼顾流频率测量任务的同时完成超点测量.后级统计过滤器划分为3级子结构，分别用来捕捉不同大小的流，以适应现实中偏态的网络流量分布特征，提升草图的内存利用率及测量精度.提出非对称的插入和查询算法(AIQ)，该算法利用流量的偏态分布特征，快速完成插入和查询操作，满足链路转发的速度要求.实验结果表明，与当下的先进方案相比，所提的多重过滤草图的流频率测量精度提升了2～48倍，大象流测量精度提升了3～53倍，超点测量精度提升了2.0～3.0倍，测量吞吐量与经典草图相当.