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关键词： 云原生网络   拓扑欺骗   多阶段Flipit博弈   深度强化学习   深度确定性策略梯度算法  

摘要： 针对当前网络拓扑欺骗防御方法仅从空间维度进行决策，没有考虑云原生网络环境下如何进行时空多维度拓扑欺骗防御的问题，该文提出基于深度强化学习的多阶段Flipit博弈网络拓扑欺骗防御方法来混淆云原生网络中的侦察攻击。首先分析了云原生网络环境下的拓扑欺骗攻防模型，接着在引入折扣因子和转移概率的基础上，构建了基于Flipit的多阶段博弈网络拓扑欺骗防御模型。在分析博弈攻防策略的前提下，构建了基于深度强化学习的拓扑欺骗生成方法求解多阶段博弈模型的拓扑欺骗防御策略。最后，通过搭建实验环境，验证了所提方法能够有效建模分析云原生网络的拓扑欺骗攻防场景，且所提算法相比于其他算法具有明显的优势。

关键词： 船型优化   多保真深度神经网络   数据融合   迁移学习   DTMB5415静水阻力  

摘要： [目的]为了提高优化效率并获得更好的优化结果，将不同精度数据进行有机融合，利用多保真深度神经网络开展船型优化设计。[方法]基于多源数据融合和迁移学习思想，构建了一种多保真深度神经网络。通过将大量低保真数据与少量高保真数据融合学习，构建与高保真数据之间的线性项和非线性项，得到高保真近似模型。基于此方法开展针对DTMB5415船静水阻力的优化设计。分别采用势流和黏流样本点阻力进行评估，势流计算结果作为低保真数据，黏流计算结果作为高保真数据,构建多保真深度神经网络近似模型。借助遗传算法获得优化解并与只使用单一高保真数据构建的Kriging近似模型的优化结果进行对比。[结果]基于多保真神经网络方法，DTMB5415阻力减少了6.73%。基于Kriging模型，DTMB5415阻力减少了5.59%。[结论]多保真深度神经网络近似模型可以兼顾效率和精度，可以用于优化求解，且由其得到的优化船型阻力优化效果更为显著。

关键词： 引文推荐   图卷积网络   异质信息网络   注意力机制   自然语言处理  

摘要： [目的/意义]现有的引文推荐方法大多采用基于元路径的网络表示学习方法，但该类方法通常存在忽略节点间复杂交互、过度依赖领域知识等问题。[方法/过程]本研究提出了一种基于异质图卷积网络的方法，旨在有效融合多维学术特征来提高推荐的准确性。首先利用预训练的BERT模型提取论文语义特征。然后设计一个注意力感知的图卷积神经网络以自动学习异质学术信息网络中节点的邻域信息。最后融合网络结构和语义信息以生成论文表示。[结果/结论]在3个数据集上进行了大量实验，结果表明所提出方法在各项指标上均优于基线模型。案例分析进一步证实了该方法在引文推荐任务中的有效性和适用性。

关键词： 动脉粥样硬化   GEO数据库   铁死亡   自噬   焦亡   CeRNA网络  

摘要： 目的 基于生物信息学挖掘与程序性细胞死亡相关的ceRNA网络在AS病理生理过程中的作用,以期为AS的诊断和治疗提供新的靶点。方法 从GEO数据库筛选GSE97210和GSE28858数据集,筛选差异表达的lncRNA、mRNA和miRNA,而后基于ceRNA理论在Cytoscape3.7.2软件中构建lncRNA-miRNA-mRNA调控网络。其次对ceRNA网络中的mRNA进行GO和KEGG富集分析。再将ceRNA网络中的mRNA与自噬、焦亡和铁死亡相关的基因取交集,构建与程序性细胞死亡相关的ceRNA网络。结果 共获得1 208个DElncRNA、4 723个DEmRNA和139个DEmiRNA。构建了一个由64个lncRNA、8个miRNA和167个mRNA组成的ceRNA网络。ceRNA网络中的mRNA主要在转录和迁移的正调控以及蛋白结合等生物功能和PI3K-Akt信号通路、mTOR信号通路等信号通路中显著富集。最终,构建了7种lncRNA介导的ceRNA对焦亡的调控途径和23种lncRNA介导的对铁死亡与自噬的调控途径。结论 该研究构建了与程序性细胞死亡相关的ceRNA网络,有助于我们了解程序性细胞死亡导致AS的作用机制。

关键词： 清金化痰汤   社区获得性肺炎   网络药理学   分子对接  

摘要： 目的 基于网络药理学和分子对接方法，探讨清金化痰汤的有效成分治疗社区获得性肺炎的机制。方法 利用TCMSP、ETCM及BATMAN-TCM数据库筛选出清金化痰汤的活性成分及其靶点，通过Uniprot数据库匹配靶点对应的基因，利用Cytoscape 3.7.2构建“药物-活性成分-靶点”网络。借助GeneCards、OMIM数据库获取社区获得性肺炎靶点，同时，利用Venny 2.1.0在线软件获取“药物-疾病”的交集靶点，并导入STRING数据库获取PPI网络图，利用Cytoscape 3.7.2中CytoNCA插件筛选关键靶点。利用Metascape数据库进行GO功能和KEGG通路富集分析。最后，对关键靶点和活性成分进行分子对接，从而验证上述网络药理学结果的可靠性。结果 通过筛选共获得194个活性成分，206个“药物-疾病”交集靶点；GO分析获得2544个条目，分别为2175项BP，243项MF及126 项CC条目。KEGG分析得到217条信号通路；关键靶点与核心活性成分的分子对接结果良好。结论 清金化痰汤含有槲皮素、柚皮素、汉黄芩素等活性成分，可能通过调节IL-6 、TP53、IL1B等靶点和AMPK、NF-kappa B、JAK-STAT等关键信号通路发挥治疗社区获得性肺炎的作用，从而为临床应用清金化痰汤治疗社区获得性肺炎提供理论支持。

关键词： 平台监管   合作监管   监管情境   联结机制   合作类型  

摘要： 面对平台经济的监管挑战，政府与平台企业的合作监管成为平台监管中的重要模式。随着合作监管实践不断涌现，如何类型化和解释不同的合作监管成为随之而来的问题。本文通过参与式观察、深度访谈等方法，对A市网络交易监管中的四个合作监管案例进行研究。基于对案例的分析，本文总结构建了“监管情境-联结机制-合作类型”的理论分析框架，以解释平台经济监管中不同政企合作监管类型的生成逻辑。研究发现，面对由监管清晰程度和资源依赖程度构成的差异化监管情境，监管部门会选择不同的联结机制，与平台企业在监管规则制定和执行两个环节上达成不同的合作关系，最终形成协助型、赋权型、协商型和指导型四种合作监管类型。本文在案例研究的基础上，与西方合作监管理论对话，对理解中国场景下的平台经济合作监管具有一定意义，也对监管部门与平台企业的合作策略选择具有参考意义。

关键词： 数字孪生   神经网络   RV减速器   故障诊断  

摘要： 目的:提出一种基于数字孪生和神经网络的故障诊断方法，解决RV减速器的故障诊断及分类问题。方法:首先，构建RV减速器的数字孪生模型，并建立数据通信完成虚实交互；其次，基于BP神经网络构建减速器故障诊断模型，并引入Adam算法对其优化；最后，结合仿真数据库和传感器实时数据对减速器孪生模型和诊断模型进行修正更新。结果:训练集的诊断准确率达到96.5%，测试集的准确率达到96%，验证了该方法的可行性。结论:通过融合数字孪生技术与BP神经网络，可以有效提升故障诊断的准确率。

关键词： 轴承故障诊断   柔性残差神经网络   动态减法平均优化器   平行注意力模块   噪声干扰  

摘要： 滚动轴承作为旋转机械的重要组成部分，其正常运行直接影响机器的使用寿命和运行状态。为了提高滚动轴承故障诊断的准确性，本文提出一种基于动态减法平均优化器（DSABO）和平行注意力模块（PAM）的柔性残差神经网络（FResNet），用于滚动轴承故障诊断。具体而言，首先设计一种基于卷积神经网络的柔性残差模块来构建FResNet。该模块允许在DSABO迭代时更改卷积层数、卷积核数和跳跃连接数，从而增强网络故障特征提取能力并减少网络退化。其次，设计具有卷积层的PAM来融合通道注意力和空间注意力输出权重，通过与滚动轴承运行数据结合，实现数据特征增强。于是，DSABO、PAM和FResNet的集成形成了一个有效的滚动轴承故障诊断模型，命名为DSABO-PAM-FResNet。最后，利用美国凯斯西储大学滚动轴承故障数据集验证所提DSABO-PAM-FResNet模型的可行性和有效性。结果显示，在信噪比为–6 dB环境下所提模型对滚动轴承故障诊断的准确率为97.18%，证明所提模型具有较好的抗噪能力；在0.75 kW、1.5 kW和2.25 kW不同负载条件下，所提模型对滚动轴承故障诊断的平均准确率为98.2%，证明所提模型具有良好的变工况诊断适应能力。与其他智能故障诊断方法的对比结果表明，所提DSABO-PAM-FResNet模型的诊断精度更高，为滚动轴承故障诊断提供了一种新的有效智能方法。

关键词： 精神病态   网络分析   攻击行为   青少年  

摘要： 目的：基于网络分析视角探索青少年精神病态的网络结构及其核心特征，同时找出精神病态与青少年攻击行为之间的“触点”。方法：使用青少年精神病态特质问卷、中文版反应性-主动性攻击问卷对贵州省1396名青少年学生进行调查，采用R软件进行网络的统计分析和可视化。结果：（1）C31（为了让别人为我做事，欺骗他们是很有效的办法）、C5（我可能比他人更多地逃课或者旷工）、C15（我很擅长让人们相信我捏造的事情）等条目，以及操纵他人、不诚实魅力等特质都具有较大的节点中心性。（2）桥接中心性指数最高的特质是冲动与不负责任行为。结论：青少年精神病态的核心特征在于人际关系因子，具体为操纵他人和不诚实魅力；连接精神病态与青少年攻击行为的触点为冲动与不负责任行为。

关键词： 风景园林   生态网络   时空演变   快城市化区   南宁市  

摘要： 以南宁快城市化区为研究对象，利用形态学空间格局方法和最小累计阻力模型构建2003、2013和2023年的生态网络，通过景观连通性指数与重力模型识别重要生态源地和生态廊道。结果表明：近20年研究区建设用地面积增加约2.4倍，城市扩张速率较快；快城市化下人类活动对生态基底破坏较大，景观连通性变弱；高生态阻力面集中于老城区并向东部及西部蔓延；生态源地和生态廊道的数量均呈先增再减的变化特征，生态源地变化与城市发展政策和土地收储开发有关，而生态廊道变化与城市扩张速率和发展方向有关。研究提出了增设踏脚石、修复生态断裂点、生态廊道差异化保护、存量地块高效利用等优化策略，揭示了快城市化进程生态网络变化的主要驱动力是城市发展政策。