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关键词： 复杂网络   进化算法   参数自适应   鲁棒性   代理模型  

摘要： 提升复杂网络的鲁棒性对于网络抵御外部攻击和级联失效具有重要现实意义。现有进化算法在解决网络结构优化问题时存在局限,特别是在收敛性和优化速度方面有待提升。针对这一问题,提出一种新的自适应复杂网络鲁棒性优化算法SU-ANet(SUrrogate-assisted and Adaptive Network optimization algorithm)。为降低鲁棒性计算所带来的巨大时间开销,该算法构建了基于注意力机制的鲁棒性预测器作为离线代理模型,以代替局部搜索算子中频繁的鲁棒性计算;而在进化过程中,为避免陷入局部最优,同时拓宽解空间的搜索范围,算法全面考虑了全局和局部信息;另外,通过设计交叉算子,使每个个体与全局最优候选解和随机个体进行连边互换,以平衡算法的收敛性和多样性;此外,采用参数自适应机制自动调整算子的执行概率,以减少参数设计对算法性能带来的不确定性影响。在人工合成网络和真实网络上的实验结果表明,SU-ANet具有更好的搜索能力和更高的进化效率。

关键词： 技术发展网络图   趋势分析   主题模型   自然语言处理   词嵌入   医疗物联网  

摘要： 随着科学技术的快速发展,识别分析技术领域的发展轨迹和研究热点具有重要意义,但技术数据的爆炸式增长使得人工监测技术趋势的成本和时间增加。鉴于此,提出一种基于论文语义主题和引文分析的技术发展网络图生成方法,以实现技术发展趋势分析。该方法使用自然语言处理(NLP)技术从科学论文中提取潜在的语义特征,并通过聚类分析实现技术领域的主题划分。结合论文技术主题分类和论文引用分析构建由主要论文组成的技术发展网络图,并采用图算法对生成的网络图进行分析以获得有意义的技术趋势结果。根据医疗物联网领域的论文,实现该领域技术主题划分,并生成该领域技术网络图以实现技术趋势分析。特别是,将图算法应用于生成的技术发展网络图,有助于发现医疗保健物联网领域的研究热点及趋势。

关键词： 全媒体时代   网络负面舆情   危机应对   网络舆情   网络言论自由   互联网   舆情管理   留言  

摘要： 随着互联网技术迅猛发展,我们步入了全媒体时代。专门学校的一些学生面对良莠不齐的网络信息缺乏辨别是非的能力,不懂得如何处理网络言论自由与约束等方面的问题,给班级舆情管理工作带来了挑战。笔者所在班级曾发生一次“留言墙风波”,通过采取一系列措施,有效减少了网络舆情带来的负面影响。

关键词： 网络信息时代   高校共青团育人工作   质效提升  

摘要： 网络信息时代,做好高校共青团育人工作是顺应时代发展潮流、培养高素质青年人才、加强大学生思想政治教育的必然要求。高校共青团应从丰富内容、拓展平台、建强队伍、优化管理等维度加强网络阵地建设,充分发挥共青团在网络信息时代的育人作用,培养全面发展的新时代好青年。

关键词： 视觉重定位   室内服务机器人   卷积神经网络   多级特征融合   角点特征  

摘要： 视觉重定位技术是室内服务机器人关键技术之一,其主要目的是精确确定机器人在场景中的六自由度位姿。在室内环境中,稀疏纹理区域的普遍存在对视觉重定位的精度构成了挑战,因为这些区域中的相似图像块会大幅干扰定位准确性。此外,现有的视觉重定位网络往往忽视图像中角点的重要性,限制了卷积神经网络在编码场景信息时的能力,因为角点中蕴含着丰富的几何特征。为此,提出一种结合元素级注意力机制和角点特征的视觉重定位网络。为了解决相似图像块的问题,提出元素级注意力机制,通过预测元素级注意力加权系数来评估特征图中每个元素的重要性。该方法可有效融合多级特征图,利用低级特征图中的几何结构信息与高级特征图中的语义信息来提升相似图像块的区分度。针对角点特征被忽视的问题,提出一种角点特征整合模块,利用角点提取网络SuperPoint提取大量角点进行聚类,并选择距离聚类中心最近的角点来保证其均匀地分布在图像中。该网络将提取的角点特征整合进高维特征图中,从而保证网络充分地提取角点中所包含的图像几何特征,进而提升网络的场景解析能力。在7-Scenes数据集上的实验结果表明,在包含大量稀疏纹理的室内场景中,提升相似图像块间的区分度并整合角点特征可有效提升视觉重定位精度,使该方法实现了0.025 m的中值平移误差、0.83°的中值旋转误差以及87.43%的重定位准确率。

关键词： 5G   矿山井下通信   通信网络架构  

摘要： 矿山井下环境复杂多变,传统通信技术难以满足其对稳定性和可靠性的高要求。5G以其高带宽、低延迟和大规模连接能力,成为优化矿井通信的理想选择。文章提出一种基于5G的矿山井下通信网络架构,重点设计了网络拓扑初始化、频谱选择与干扰管理以及网络优化与管理的算法,并通过实验环境搭建和方法设计,验证和分析所提架构的性能,结果表明该架构在信号覆盖、传输速率和时延等关键指标上表现优异,显著提升了矿井通信的稳定性和可靠性,为矿山通信提供了新思路。

关键词： 神经网络   预训练模型   脆弱指纹   模型完整性   黑盒模型  

摘要： 预训练模型容易受到外部敌手实施的模型微调和模型剪枝等攻击,导致它的完整性被破坏。针对这一问题,提出一种针对黑盒模型的脆弱指纹框架FFWAS(Fragile Fingerprint With Adversarial Samples)。首先,提出一种无先验知识的模型复制框架,而FFWAS为每一位用户创建独立的模型副本;其次,利用黑盒方法在模型边界放置脆弱指纹触发集,若模型发生修改,边界发生变化,触发集将被错误分类;最后,用户借助模型副本上的脆弱指纹触发集对模型的完整性进行验证,若触发集的识别率低于预设阈值,则意味着模型完整性已被破坏。基于2种公开数据集MNIST和CIFAR-10对FFWAS的有效性和脆弱性进行实验分析,结果表明,在模型微调和剪枝攻击下,FFWAS的指纹识别率相较于完整模型均明显下降并低于设定阈值;与基于模型唯一性和脆弱签名的深度神经网络认证框架(DeepAuth)相比,FFWAS的触发集与原始样本在2个数据集上的相似性分别提高了约22%和16%,表明FFWAS具有更好的隐蔽性。

关键词： BP神经网络   响应面法   7050铝合金   疲劳寿命预测   腐蚀疲劳  

摘要： 对7050铝合金依次进行腐蚀和疲劳试验,获得了腐蚀后合金的疲劳寿命;分别利用响应面法和BP神经网络得到腐蚀时间、NaCl溶液浓度、加载频率、最大应力与腐蚀疲劳寿命之间的映射关系,并对该合金进行腐蚀疲劳寿命预测,比较了两种模型的预测误差。结果表明:在不同载荷条件下,两种模型的可靠性均较好,响应面模型和BP神经网络模型预测得到的腐蚀后合金的对数疲劳寿命与试验值的均方根误差分别为0.0710,0.0683,决定系数分别为0.9519,0.9980;BP神经网络模型的预测精度优于响应面模型。

关键词： 新媒体   网络舆情   应对策略   信息传播  

摘要： 随着互联网和数字技术的发展,新媒体编辑作为信息传播的重要力量,在信息传播、舆情管理中的角色愈发关键。本文分析了新媒体编辑在应对网络舆情中的核心能力要求,剖析了他们在工作中遇到的挑战,提出了一系列相关建议。

关键词： 电子商务   农产品   网络营销  

摘要： 在当今数字化浪潮的推动下,电子商务成为引领各行业变革的关键动力之一。在农业领域,电子商务为传统的农产品销售模式带来了全新的机遇和挑战。随着消费者对食品质量和安全性的关注不断增加,传统的农产品市场也在逐渐转变为数字化、智能化的网络营销平台。本文首先分析了电子商务时代农产品网络营销的优势,再结合实践探究电子商务时代农产品网络营销体系构建现状,分析其中存在的问题,最后基于问题提出电子商务时代农产品网络营销体系构建优化策略。