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关键词： 多媒体教学   网络教学   初中英语课堂   动静结合   教学模式   生动鲜活   教学形式   善假于物  

摘要： 荀子曰:“君子生非异也,善假于物也。”十几年前,多媒体教学普遍运用于初中英语课堂,取代了传统的一支粉笔与一块黑板的教学模式,为课堂增添了乐趣,后来出现了网络教学,希沃、AI等技术也开始普遍应用于教学,使教学形式实现了多样化、动静结合,让原本枯燥的语言学习变得生动鲜活起来。

关键词： 可辨识性   异构网络   内耦合矩阵   拓扑变化  

摘要： 研究了高维线性时不变动力学系统构成的具有加权有向的多智能体网络拓扑变化可辨识性.这些网络智能体动力学和内耦合矩阵均具有异构性.分析异构内耦合矩阵对网络拓扑可辨识性的影响,并发现网络拓扑结构的可辨识性与智能体之间的内耦合矩阵相关.当内耦合矩阵由同构变为异构时,网络拓扑的可辨识性可能发生变化,既可能由可辨识变为不可辨识,也可能由不可辨识变为可辨识.针对一般网络结构,提出充分和必要的条件以验证拓扑变化的可辨识性.此外,针对有向链状网络、有向星型网络以及有向环状网络等几种典型网络结构,分别给出相应的可辨识性条件.通过实际案例验证了所提条件的合理性和有效性.

关键词： 开源社区   开发者协作网络   动态级联失效   鲁棒性  

摘要： 开源社区关键开发者流失会造成剩余开发者心理和行为变化,引发系列级联效应。考虑跟随效应下关键开发者流失对剩余开发者工作强度和协作意愿的影响,设计负载容量变化的动态级联失效模型,并以开源设计平台AngularJS为例,探究开发者协作网络鲁棒性。研究发现:开源社区开发者协作网络抗干扰能力阈值存在最优区间;网络鲁棒性受初始负载分布的影响极大且在最高负载节点流失方式下最弱。研究结果为开源社区的管理运营提供了理论指导和支持。

关键词： 网络安全   知识图谱   本体   知识抽取  

摘要： 随着信息技术的高速发展,网络空间与现实世界连接越来越紧密。将知识图谱技术应用于网络安全领域,能够从网络空间海量数据中获取碎片化的有效安全知识进行整合,为决策提供支持。现有方法存在本体模型缺乏统一标准、知识抽取效果不佳等问题,因此,文章提出一种基于本体的网络安全知识图谱构建方法,该方法包含命名实体识别和关系抽取两个模型,其中命名实体识别模型结合BERT预训练模型、双向长短期记忆网络、多头注意力机制和条件随机场;关系抽取模型结合BERT预训练模型、自注意力机制和卷积神经网络。这两个模型提升了命名实体识别的准确率,并提升了关系抽取任务的准确率以及自动化程度。文章提出的网络安全知识图谱构建方法可整合并分析网络安全数据,实现网络安全知识的智能化检索以及知识图谱的自动更新和扩展。

关键词： 图像处理   图像降噪   深度学习   火焰光场图像   3维温度场重建  

摘要： 火焰光场图像在形成过程中夹杂的辐射噪声和成像噪声会降低火焰温度场3维重建精度,该文提出一种基于改进U型网络(UNet)的降噪模型,该模型针对辐射噪声和成像噪声的特性以及复杂火焰图像的纹理信息设计了背景净化模块和边缘信息优化模块。通过密集卷积操作对图像背景层进行特征提取,着重净化夹杂在图像背景层的辐射噪声。通过UNet模块中对称的编码器-解码器网络结构和跳跃连接,对通道间的辐射噪声和表层的成像噪声降噪。最后利用边缘优化模块对图像细节信息进行提取,从而获得更高质量的火焰光场图像。数值模拟部分,在火焰光场图像上混合加入信噪比为10 dB的辐射噪声和成像噪声,经该文模型降噪后的峰值信噪比(PSNR)和结构相似指数(SSIM)高达47 dB和0.9931,与其他降噪模型相比有明显优势。随后,将火焰光场图像先经该文降噪模型降噪,再进行温度场重建,测得重建平均相对误差比未降噪时降低了约37%~57%,明显提升了火焰温度场3维重建的精度。实验部分,获取真实蜡烛火焰和丁烷火焰光场图像,经该文降噪模型降噪后的蜡烛火焰图像SSIM高达0.9870,降噪后的丁烷燃烧火焰图像SSIM为0.9808。

关键词： 双通道   卷积神经网络   配网线路   运行状态   故障检测  

摘要： 在配网线路实时运行状态检测中,无人机获取的图像常受天气、光线等因素影响,导致图像质量不佳,且现有图像处理方法无法全面提取复杂的图像特征,导致对配网线路状态的识别不够准确。因此,设计一种基于双通道卷积神经网络的配网线路实时运行状态检测方法。首先,利用无人机获取配网线路运行状态图像,并进行预处理以提高图像质量。其次,采用双通道卷积神经网络提取图像特征,结合一维和二维卷积神经网络全面捕获特征信息,二维卷积用于提取空间特征,一维卷积用于提取时间序列特征,从而提高对复杂图像信息的理解和识别能力。利用双通道卷积神经网络模型定义复杂损失函数来优化网络参数,从而实现状态识别。再次,设计线路状态监测终端,通过计算电流突变量和传播时间定位故障区段,并采用综合感官检查法和先进测距技术进一步锁定故障点。最后,开发一套用户友好的App软件,实时展示线路运行状态和设备信息。实验结果表明,设计方法在配网线路9 km处准确诊断出瞬时电流异常,成功定位故障,展现出较高的运行状态检测与故障定位准确性。

关键词： 乡村夜间旅游   网络游记   游客体验   夜间经济   农村经济   乡村振兴   文旅融合  

摘要： 本文以竹泉村、彩虹小镇、牛楼小镇、魏集古镇、中郝峪村为典型案例,依据具身理论,对这5个乡村夜间旅游目的地的游客感知体验的情况展开分析。结果表明:(1)5个乡村夜游夜景漂亮、美食丰富、活动充实,游客的情感倾向于正向和中性,少数负向情感说明有待完善。(2)游客在5个乡村开展夜间旅游活动时,拼接景观类占比较大,这让乡村夜游失去了原本应有的乡村主题。(3)综合性旅游目的地对夜间旅游游客的吸引力较大,可以获得更好的体验感。据此,本文进一步总结山东省乡村夜间旅游经济发展中存在的问题,并提出在文旅融合背景下,旅游产品体系策划、夜间景观构建、体验便捷舒适、环境营造等高质量发展对策,助力乡村旅游实现可持续发展。

关键词： 计算机网络   教学实践   教学改革  

摘要： 本文聚焦于计算机网络课程的实践教学模式,展开了深入探讨。开篇便点明计算机网络课程在计算机专业教育里占据核心地位,以及其重要性。紧接着,对当下实践教学过程中出现的各类问题进行剖析,例如教学内容未能紧跟时代步伐、教学方法较为单一、实践教学环节不够扎实,以及实践教学考核方式缺乏多样性等。针对上述一系列问题,文章提出了一套全面的改革举措,涵盖优化教学内容、创新教学方法、强化实践教学环节,以及完善教学评价体系等方面。若能切实推行这些改革措施,学生的实践动手能力、创新思维能力以及解决实际问题的能力都将得到有效提升,从而为培育高素质的计算机专业人才奠定坚实基础。

关键词： 肉芽肿性小叶性乳腺炎   阳和汤   网络药理学   作用机制   大鼠  

摘要： 目的运用网络药理学及分子对接探究阳和汤治疗肉芽肿性小叶性乳腺炎(GLM)的潜在靶点及通路,并进行实验验证。方法通过TCMSP、TCM-ID数据库及文献检索并筛选阳和汤活性成分和靶点,通过GeneCards、OMIM数据库检索GLM靶点,对药物靶点与疾病靶点取交集,构建蛋白相互作用网络,并进行GO和KEGG通路富集分析,对主要成分与关键靶点进行分子对接。将60只SD大鼠随机分为空白组、模型组、泼尼松龙组(0.005 g/kg)及阳和汤低、中、高剂量组(2.5、5.0、10.0 g/kg),除空白组外,其余组均构建GLM模型,各给药组予相应药物干预,连续14 d。记录大鼠体质量及乳腺肿块大小,采集乳腺超声声像图并进行炎症指数评分,HE染色观察大鼠乳腺组织形态,ELISA检测血清白细胞介素(IL)-1β、IL-6、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)含量,Western blot检测乳腺组织IL-1β、IL-6、TNF-α、核因子-κB抑制蛋白α(IκBα)、Toll样受体4(TLR4)、核因子-κB p65(p65)蛋白表达。结果筛选出阳和汤有效成分140种、靶点363个,与GLM交集靶点32个,主要涉及NF-κB、PI3K-Akt信号通路等,分子对接显示主要成分与关键靶点结合活性良好。与空白组比较,模型组大鼠乳房明显红肿,肿块大且乳腺炎症指数评分显著升高(P<0.01),超声可探及范围较大的片状低回声区,乳腺小叶内多种炎性细胞浸润并形成微小脓肿,模型组大鼠血清IL-1β、IL-6及TNF-α含量显著增加(P<0.01),乳腺组织IL-1β、IL-6、TNF-α、TLR4、p65蛋白表达显著升高(P<0.01),IκBα蛋白表达显著降低(P<0.05);与模型组比较,各治疗组大鼠乳房红肿均改善,肿块缩小,以泼尼松龙组及阳和汤高剂量组肿块缩小明显(P<0.05),泼尼松龙组及阳和汤各剂量组炎症指数评分不同程度下降(P<0.01),超声可见低回声区范围较小,乳腺小叶炎性细胞浸润减轻,肉芽肿及脓肿减少,泼尼松龙组及阳和汤各剂量组血清IL-1β、TNF-α含量明显降低(P<0.01),泼尼松龙组及阳和汤中、高剂量组血清IL-6含量明显降低(P<0.05,P<0.01),阳和汤高剂量组乳腺组织TLR4蛋白表达明显降低(P<0.05),泼尼松龙组及阳和汤各剂量组IL-1β、IL-6、TNF-α、p65蛋白表达明显降低(P<0.05,P<0.01),IκBα蛋白表达明显升高(P<0.01)。结论阳和汤可减轻GLM大鼠炎症反应,其作用机制可能与抑制TLR4/NF-κB信号通路相关。

关键词： 人工智能技术   计算机网络安全   安全防护系统   深度学习  

摘要： 本文探讨基于人工智能技术的计算机网络安全防护系统设计,通过分析当前网络安全面临的挑战和传统安全防护系统的局限性,提出了利用人工智能技术弥补现有安全系统不足之处的方案。文章结合深度学习、机器学习和数据挖掘等技术,构建了一套智能化的网络安全防护系统,有效提升了网络安全的防护能力和响应速度。