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关键词： 电动汽车   用户画像   GAT模型   聚类分析  

摘要： 本文针对电动汽车用户充电行为的差异性对充电设施布局带来的挑战,提出了一种适用电动汽车充电场景的基于图注意力网络与聚类的用户画像模型。利用某地电动汽车充电数据,通过数据预处理、特征选择、特征重构以及用户画像模型构建等步骤,将充电用户划分为7个类别。结果表明,不同用户群体在充电频率、充电效率等方面表现出显著差异。本文的结论可为充电基础设施的优化布局、个性化充电服务及市场营销策略的制定提供理论支持。

关键词： 短时预测   跨江大桥   节假日   关联性分析   神经网络  

摘要： 对节假日跨江大桥进行短时流量预测,有利于对流量进行更好的监控和管理。运用层次聚类法对流量进行时间类型划分,通过Spearman系数法选取合适的预测因子,提出节假日的波动系数,并对节假日和非节假日流量进行关联分析。构建了基于LSTM神经网络的流量短时预测模型,将节假日流量预测问题转换成为非节假日流量预测问题和节假日与非节假日流量之间的关联问题。根据润扬大桥节假日的真实流量数据,对方法进行验证分析,结果表明预测精度均大于90%,验证了所提出预测方法的科学性、有效性和合理性。

关键词： 工业CT图像   注意力机制   CT重建   cGAN   深度学习  

摘要： 计算层析成像(CT)是一种被广泛应用于图像重建的方法。但由于CT成像系统的复杂性,在采集过程中不可避免地会受到噪声干扰导致重建图像的精度下降。为解决这一问题,构建了一种特定的条件生成对抗网络(cGAN),并在网络中引入了CBAM注意力机制,以便更高效地获取相关信息,从而实现包含噪声干扰的CT重建。为了验证所提出网络的有效性,使用了固体火箭发动机模拟件的数据集进行实验。数据集将从投影数据中连续提取出来的正弦图分为五组,并为每组添加随机噪声,且每组之间的噪声程度逐渐增加。实验结果表明,本文提出的网络框架在CT重建中具有可行性和优越的性能。与传统方法相比,深度学习方法在面对逐渐增加的噪声时,重建结果几乎不受影响,显著提升了图像质量和重建精度。

关键词： 车联网   网络安全   等级保护测评   安全渗透   密码应用  

摘要： 车联网作为传统汽车产业和信息技术融合发展的新业态,标志着汽车产业领域的深度变革已实现重大突破。然而,随着智能化和联网程度的不断提高,智能网联汽车的网络安全环境变得复杂多样,由此衍生出来的信息安全问题日益严重,信息泄露、驾驶故障、身份盗窃等安全事故频发。因此,加快车联网的安全防护体系建设,并全面开展车联网信息安全评估工作至关紧要。本文讨论了车联网的信息安全现状、相关法规与标准的要求,分析了提升车联网信息安全的关键技术和评估方法,展望了未来车联网在信息安全方面的重点发展方向。

关键词： 医学生   积极心理品质   支持网络  

摘要： 医学生作为医疗行业未来的从业者,他们的心理品质对医疗行业的发展和个人的成长都具有重要影响。医学教育的高强度、高压力以及复杂的临床实践环境,使得医学生面临着诸多心理挑战。面对社会的迫切需求和自我成长成才的需要,高校亟须培养医学生积极心理品质,构建一个全方位、多层次的医学生积极心理品质支持网络具有重要的现实意义。"五位一体"支持网络从社会的支持、家庭的关爱、学校的关怀、朋辈的互动、个体的主动五个层面进行构建,可以有效整合资源与力量,为医学生积极心理品质的培育提供全面且有效的支持,为医学生未来的职业发展和个人成长提供强有力的支撑。

关键词： 投资者情绪   投资者关注   网络信贷投资   情绪分析  

摘要： 随着现代信息技术的发展,作为传统金融模式与互联网技术融合的新型金融模式,互联网金融凭借其低成本、高效率、信息充分公开的优势迅速进入了飞速发展的阶段,也为信贷市场开辟了新的路径。同时,社交网络的快速发展使投资者能够在社交媒体上发表包含个体观点及态度的文本,现有研究表明这些文本反映的投资者情绪与关注会影响股票和证券中的投资行为。投资者情绪和关注是否同样会影响网络信贷投资行为?文章利用某网络信贷市场中的投资者文本数据,使用基于语料库与机器学习的情绪分类算法构造投资者情绪指数,结合计量回归模型实证检验信贷市场中投资者情绪和投资者关注对网络信贷投资行为的影响。结果表明,网络信贷投资者的情绪越积极,信贷投资额越大;投资者在信贷平台的社会互动越多,其情绪传染越广,投资者情绪对平台信贷投资额的正向影响越大;投资者关注与信贷投资额之间存在“倒U形”曲线关系,过高的投资者关注可能会抑制网络信贷投资行为。

关键词： 肺癌化疗   网络自助式正念管理   情绪   睡眠质量   正念水平  

摘要： 目的探究网络自助式正念管理策略在肺癌化疗患者中的应用效果。方法采用便利抽样法纳入某医院呼吸科2021年1月—2023年12月收治的160例肺癌化疗患者为研究对象,基于随机数字表法将患者随机分为两组,即对照组和试验组各80例。对照组在化疗期间进行常规护理干预,试验组在对照组基础上实施网络自助式正念管理策略,比较两组患者干预前后的情绪状态、睡眠质量及正念水平。结果干预前,两组患者的焦虑自评量表(Self-Rating Anxiety Scale,SAS)评分、抑郁自评量表(Self-Rating Depression Scale,SDS)评分、匹兹堡睡眠质量指数(Pittsburgh Sleep Quality Index,PSQI)量表评分以及正念注意觉知量表(Mindful Attention Awareness Scale,MAAS)评分比较,差异均无统计学意义(P>0.05);干预后,试验组的SAS评分、SDS评分、PSQI量表评分均显著低于对照组,MAAS评分显著高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论对肺癌化疗患者实施网络自助式正念管理策略,可有效改善患者的情绪状态和提高其睡眠质量,提升患者的正念水平。

关键词： 社交网络舆情   高阶交互网络   群体观点动力学   演化机理模型   在线群体  

摘要： [目的/意义]立足群体性视角并运用复杂网络领域前沿技术构建社交网络舆情背景下在线群体观点演化机理模型,为观察在线社交网络结构特征、理解网络舆情态势和营造风清气正网络生态提供理论框架。[方法/过程]依照理论基础层、技术支撑层和内容分析层的逻辑架构,在界定在线群体观点演化内涵外延基础上,从认知科学视角探讨了在线群体观点演化过程存在的高阶交互特性,并基于情景意识理论将群体用户在网络交互环境中随着对舆情信息的理解和判断,从而在时间维度上表现出的观点演化周期划分为形成、突变和预测三个阶段。[结果/结论]最终构建的机理模型具有群体观点理论建构、群体交互数据向高阶网络映射及群体观点演化过程分析等功能,为社交网络舆情监测提供了路径指引。

关键词： 复杂网络   拓扑结构   Louvain算法   社区发现算法   判定准则   时间局部性   运行耗时   模块度  

摘要： 【目的】随着社交网络技术的快速发展,大规模复杂网络的拓扑结构获取成为电子、网络、生物和医学等多个学科领域亟待解决的问题。大规模复杂网络由参与节点和虚拟连接组成,其中节点代表个体、家庭与社会等角色,而连接则刻画了这些角色间的复杂关系。一般而言,复杂网络中存在严重的同源性现象,即存在大量的重复或相似组成架构,这极大地增加网络动态结构发现的难度。【方法】在时间局部性原理基础上,提出一种启发式网络社区发现算法,旨在进一步优化拓扑结构发现的精确度和运行耗时。通过修改相邻时间范围内节点的计算规则,利用余弦相似性判定准则与拓扑结构发现算法深入描述网络中多个参与节点之间复杂关系的可预测性。算法结合经典Louvain算法,通过计算增量模块度和余弦相似性优化社区检测的精确度和耗时。此外,算法使用模块度概念,对网络拓扑结构进行准确衡量,同时引入增量模块度指标计算表达式,以实时掌握拓扑结构发现算法指标的变化情况。【结果】为验证所提算法的有效性,利用智能电网实际通信数据集进行仿真,数据集包含115个用电单位的616条通信连接数据。仿真结果表明,与经典Louvain算法相比,所提算法在检测效率和运行耗时上均有显著优势。归一化互信息量指标的对比分析显示,所提算法在参与节点数量较多时,具有更高的归一化互信息量和更低的平均运行耗时。算法在大规模网络中具有优势,尽管在小规模网络中表现稍逊。通过实际数据集仿真可知,基于时间局部性的拓扑结构发现算法在大规模智能配电网络的精准发现方面具有明显优势,性能表现突出,为智能电网领域提供优化网络拓扑结构发现的策略。【结论】综上所述,基于时间局部性拓扑结构发现算法的创新性在于将时间局部性原理应用于网络社区发现,为复杂网络社区发现算法的研究提供了新的视角和方法,对相关领域的研究具有参考意义。未来将考虑该算法在小规模网络中的应用问题,并进一步分析算法的鲁棒性。

关键词： 网络环境   高中英语   教学方法  

摘要： 高中英语教师在课堂教学中要不断地学习新的教学手段,尊重学生的学习差异,给学生的课堂学习带来更多的惊喜,让学生感受网络环境下的英语学习的趣味性。高中英语知识点增多,难度加大,许多阅读材料不但需要学生理解,更需要学生能够应用,网络环境下的高中英语教学,不但变得更加简单,教学过程中还能够增加师生之间的情感互动,让学生的英语学习具有可视性,帮助学生更好地理解和运用。