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关键词： 长短期神经网络   多折交叉验证   多模型融合   短期风况  

摘要： 针对环境气候参数对风电机组的影响,提出了一种基于长短期记忆神经网络(long-short term memory neural network, LSTM)的短期风况预测模型,有效实现了风电机组未来较短时间内风速和风向的预测。首先,填充缺失值、处理风向噪音点,并采用10折交叉验证进行模型优化,有效提高了训练精度;然后,引入基于LSTM的多模型融合方法,通过加权平均得到更准确的单一模型,并借助多折验证进一步提升解决方案的准确性;最后,通过风电场历史数据进行实验验证,得出该模型在预测未来短期风速和风向方面的可靠性。

关键词： 网络学习空间   教学资源   数字素养  

摘要： 江西省教育厅从2018年起,开展教师网络学习空间创建展示活动。活动开展以来,教师网络空间建设从无到有、从少到多,内容逐步丰富和充实。以湾里管理局为例,从网络学习空间创建的运用、创建中存在的问题和进一步加强教师网络学习空间创建的思考三个方面,阐述依托网络学习空间,助力教师教学创新与数字素养的提升。

关键词： 智能化煤矿   网络安全   网络设计   数据保护  

摘要： 随着信息化、智能化在煤矿行业的深入应用,网络安全问题日益成为制约煤矿安全生产和运营效率的关键因素。黄玉川煤矿作为国家能源集团的重要生产矿井之一,其网络安全现状更是关乎企业生存与发展的重要议题。结合黄玉川煤矿的实际情况,分析了其网络安全现状,并提出针对性的提升策略,实现煤矿网络安全稳定运行。

关键词： 韧性   贝叶斯网络   区域多制式轨道交通网络   解释结构模型   基于专家先验知识的最大后验估计法  

摘要： 区域多制式轨道交通在服务区域经济发展、促进区域融合等方面发挥着重要作用。然而,如何保证多制式轨道交通网络在多种干扰的影响下,提供高效稳定的运输服务,是当前亟待解决的关键问题之一。因此,选择以区域多制式轨道交通网络韧性为研究视角,分别从宏观层、中间层及微观层分析影响韧性的因素,结合解释结构模型和基于专家先验知识的最大后验估计法,构建基于贝叶斯网络的韧性评估模型,并利用敏感度分析识别影响网络韧性的关键因素;最后,以成都多制式轨道交通网络为例验证了模型的有效性。结果表明,该模型不仅能从概率角度对区域多制式轨道交通网络韧性进行评估,还可识别影响网络韧性的关键因素,有助于相关部门在节约人力物力的前提下高效提升韧性。

关键词： 光伏预测   奇异谱分析   位置编码   Transformer  

摘要： 精准的光伏发电预测能为电网安全稳定运行提供保障。针对当前光伏预测算法预处理方法过于简单、周期规律识别效率不高等问题,提出一种基于奇异谱分析的Transformer神经网络光伏预测算法SSA-Trans。该算法在数据处理中引入奇异谱分析技术,在去除太阳辐照度时间序列中影响较大的噪声序列后进行重构,对重构后的序列建立Transformer网络预测模型,将序列的时间戳进行位置编码后与天气数据一同作为网络的特征输入。采用滑动窗口将划分好的数据输入到Transformer模型中进行训练,然后进行预测。在3个公开数据集上对所提算法与对照算法的预测性能进行比较,结果表明,所提算法的归一化平均绝对误差分别降低了约31.94%、20.37%和14.07%。同时,消融实验证实了奇异谱分析和滑动窗口技术的有效性。

关键词： 雷公藤   肝毒性   网络毒理学   分子对接   靶点  

摘要： 目的基于网络毒理学和分子对接技术,对雷公藤有效成分中可能引起肝毒性的化合物进行预测及机制探讨。方法2023年1—2月,借助中药系统药理数据库和分析平台(TCMSP)、Swiss Target Prediction数据库获取雷公藤活性成分对应靶点,运用CTD、Genecards、OMIM等数据库获取肝毒性的相关基因靶点,将活性成分对应靶点与肝毒性相关基因靶点取交集,得到候选靶点。通过String平台对得到的候选靶点构建蛋白质相互作用(PPI)网络,挖掘网络中核心功能模块。基于Metascape平台,对候选靶点进行基因本体(GO)、京都基因和基因组数据库(KEGG)富集分析,并通过CytoScape 3.9.0软件构建雷公藤活性成分-肝毒性靶点-通路网络,进行网络拓扑分析,筛选核心成分与靶点。结果得到145个雷公藤主要成分产生肝毒性的候选靶点,通路富集结果显示雷公藤产生肝毒性可能与癌症途径、乙型肝炎、细胞凋亡等通路密切相关;雷公藤产生肝毒性的核心成分有雷公藤内酯甲、雷公藤内酯酮、雷公藤甲素,核心靶点有RELA、PIK3CG、PTGS2等。结论应用网络毒理学的方法,发现雷公藤中的多种活性成分可能通过多个靶点与多条信号通路产生肝毒性。

关键词： 多目标跟踪   超图神经网络匹配   视觉一致性关系   数据关联   联合检测与跟踪范式  

摘要： 针对联合检测与跟踪范式中存在的检测特征和Re-ID特征相互竞争的问题以及在复杂场景下难以保持被遮挡目标视觉一致性关系的问题,提出一个端到端的超图神经网络关联的多目标跟踪方法(HGTracker).首先,HGTracker设计一个增强的空间金字塔池化网络(ESPPNet)模块用来提高目标检测骨干网络的检测能力,该模块通过聚合不同维度的特征来适应跟踪过程的不同任务,有效地缓解一阶段跟踪方法中检测任务与Re-ID任务相互竞争的问题.其次,提出一个基于长短期超图神经网络的数据关联模块,通过设计长期超图神经网络和短期超图神经网络来分别关联未被遮挡和被遮挡的检测视觉特征,将数据关联问题转化为轨迹超图与检测超图之间的超图匹配问题,跟踪器将轨迹片段信息与当前检测帧信息之间的关系建模为超图神经网络,在严重遮挡的情况下保持了视觉轨迹的一致性.通过一系列的对比实验,所提出的HGTracker跟踪方法相比于FairMOT跟踪方法,在MOT17数据集上HOTA值由59.3%提高至61.4%,IDF1值由73.7%提高至79.3%,MOTA值由72.3%提高至76.9%;在MOT20数据集上,HOTA值由54.6%提高至57.9%,IDF1值由61.8%提高至73.1%,MOTA值由67.3%提高至75.1%.

关键词： 公益行动计划   未成年人网络保护  

摘要： 习近平总书记指出,要为广大网民特别是青少年营造一个风清气正的网络空间,这为未成年人网络保护工作指明了前进方向、提供了根本遵循。2024年,中国网络社会组织联合会(以下简称“中网联”)依托中网联未成年人网络保护专业委员会(以下简称“未保专委会”),会同有关单位,发起并实施“@芽”未成年人网络保护公益行动计划(以下简称“@芽计划”)。“@芽计划”中的“@”突出该行动的网络特色,“芽”则比喻需要呵护的未成年人,取“爱芽”发音,突出体现关爱未成年人、促进其健康成长之意。

关键词： 翻转课堂   网络营销   教学创新  

摘要： 文章聚焦于翻转课堂模式在高校网络营销教学中的创新应用,深入剖析了当前网络营销教学面临的挑战与不足,并提出了翻转课堂在学习材料个性化定制、课堂高效互动构建、多元化评估体系建立以及课后拓展学习深化等方面改进高校网络营销教学的策略,旨在从根本上提升网络营销专业教学质量,为培养能紧跟数字化时代步伐、具备卓越营销能力的高素质人才奠定坚实的基础。

关键词： 老字号品牌   社会文化价值   协同效应   品牌乘数   网络层次分析  

摘要： 近年来,党中央、国务院高度重视老字号品牌的发展,老字号品牌价值的确定是老字号品牌建设中的关键环节。而当前国内外相关理论对老字号品牌估值研究还有待完善,对于老字号特有的社会文化价值如何量化到总价值的相关研究较少,基于此,本文以老字号品牌社会文化价值与市场价值的协同效应为理论基础,创新性地改进了老字号品牌估值模型并以此进行案例研究,为老字号企业决策及并购等业务中合理确定老字号品牌价值提供有益的思路,也为相关产业发展及区域经济发展提供有益启发。