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关键词： 5G网络切片技术   智能交通   自动驾驶   交通管理   车联网  

摘要： 随着科技的不断进步,智能交通系统的发展对网络通信提出了更高要求。5G网络切片技术作为5G时代的关键技术之一,为智能交通带来了新的机遇。通过深入探讨5G网络切片技术的原理与特点,分析智能交通系统的主要应用场景及其对网络的需求,详细阐述了5G网络切片技术在自动驾驶、智能交通管理、车联网服务中的应用,并对其优势与挑战进行了深入剖析。

关键词： 车载边缘网络   协作缓存接力   递归深度强化学习   马尔可夫决策  

摘要： 考虑无路侧单元覆盖的场景,充分利用车辆之间的协作来构建缓存系统,提出一种基于递归深度强化学习的协作缓存接力算法。考虑缓存决策的动态特性,将问题建模为部分可观察的马尔可夫决策过程,利用图神经网络预测车辆轨迹,并通过计算车辆间的连接稳定性度量,选择可作为缓存节点的车辆。此外,将长短期记忆网络嵌入深度确定性策略梯度算法中,以实现最终的缓存决策。仿真结果表明,所提算法在缓存命中率和时延方面优于传统缓存算法。

关键词： 电子工程   网络自动化   技术运用  

摘要： 受经济、科技飞速发展等因素影响,为顺应时代发展需求,我国的电子工程自动化行业也应重点围绕当前的时代背景,应用时下较为先进的网络自动化智能技术,有利于达成实时管控的目标,帮助相关人员减轻工作压力。但是,在应用过程中,依然存在较多问题。本文简要概述网络自动化智能技术的特点及优势,探讨其在电子工程中的应用现状,重点分析电子工程中网络自动化智能技术的运用要点与发展前景。

关键词： 耳鸣   中医药疗法   复杂网络   用药规律  

摘要： 目的总结中药治疗耳鸣的核心方药及配伍规律。方法检索中国期刊全文数据库(CNKI)、PubMed、Web of Science等数据库中关于中药治疗耳鸣的临床研究文献。建立处方及药物信息数据库,统计药物频次及功效分类,并对其进行复杂网络分析。结果最终获取103首方剂,应用中药151味,总频次为1142次,涉及补虚药、活血化瘀药等17类药物。频次前3位中药为石菖蒲(63)、柴胡(45)、当归(42)。通过复杂网络分析得出,常用药对频次前3位为石菖蒲-丹参、石菖蒲-柴胡、石菖蒲-葛根,核心处方为石菖蒲、熟地黄、山萸肉、山药、柴胡、葛根、川芎、丹参、磁石。结论中药治疗耳鸣主要以益气升阳为主,核心药物为石菖蒲、柴胡等,并常加用补益肝肾或行气活血或健脾养心或平肝潜阳药物。

关键词： 清洁能源产业   复杂网络   产业集群   产业高地   演化机制   协同效应  

摘要： 本文从复杂网络视角出发,研究了区域产业集群向产业高地演化的机制及协同效应。文章首先梳理了产业集群和产业高地的概念及演化关系,指出了产业集群向产业高地演化的机制及协同效应的研究尚不充分。接着,构建了复杂网络模型,以无标度网络为载体,运用仿真技术探讨了企业间协同效应及其影响因素。最后,以青海清洁能源产业为例进行了实证分析,分别从时间和空间两方面探讨了清洁能源产业合作网络的演化机制,并通过整合进一步揭示了该产业向产业高地演化机制背后的协同效应。整体而言,本文从复杂网络角度揭示了产业集群向产业高地演化的内在规律,为促进区域经济高质量发展提供了理论依据。This paper studies the mechanism and synergistic effect of evolution from regional industrial clusters to industrial highlands from the perspective of complex networks. It first reviews the concepts and evolutionary relationships of industrial clusters and industrial highlands, highlighting the insufficient research on the mechanism and synergistic effect of evolution. Then, a complex network model is constructed, using scale-free networks as a framework and employing simulation technology to explore the synergistic effect among firms and their influencing factors. Finally, an empirical analysis is conducted using the clean energy industry in Qinghai as a case study, examining the evolutionary mechanisms of the clean energy industry cooperation network from both temporal and spatial dimensions, and further revealing the synergistic effect behind the evolution mechanism of this industry to the industrial highland through integration. Overall, this paper uncovers the intrinsic laws of the evolution from industrial clusters to industrial highlands from a complex network perspective, providing a theoretical basis for promoting the high-quality development of regional economies.

关键词： 绿色能源产业   关键技术识别   创新合作网络   社会网络分析   指数随机图模型  

摘要： 绿色能源产业关键技术创新是达成“双碳”目标、发展绿色能源、培育新质生产力的关键。面对技术复杂性特征,组织合作能够加速知识和技术交流,推动绿色能源产业的技术创新。采用我国绿色能源产业的专利数据,运用社会网络分析方法,识别绿色能源产业的关键技术,进而筛选联合申请人,构建ERGM模型,对绿色能源产业关键技术创新合作网络的形成机制进行研究。结果表明:网络结构的择优性和传递性促使合作网络自然形成高效集群,优质节点能够吸引更多的合作机会,而合作关系又倾向于在已建立的连接间传递,形成良性循环;同时,网络节点的知识多元化为合作提供了坚实的资源基础,企业主导的产学研合作加速了知识与实践的融合,技术领导者则以其前瞻性视野和影响力引领合作方向,地理距离的缩短则进一步降低了合作门槛,促进了面对面交流,为合作网络的优化提供了便利条件。

关键词： 多媒体网络教室   教学应用   问题   解决方案  

摘要： 随着信息技术的飞速进步,多媒体网络教室已逐渐成为当今教育领域的核心教学场地。我国各地的学校都在大力推进并规划多媒体网络教室的建设,为教育领域带来了前所未有的重大变革。利用多媒体网络教室开展教学,师生之间的沟通交流得以更加清晰明确,过去以教师和课本为核心的教学模式得以转变为以学生和实践为主导的教学模式。因此,多媒体网络教室受到了广大师生的热烈欢迎。然而,多媒体网络教室在教学过程中的应用仍存在诸多问题,亟待探索有效的解决策略。在此背景下,本研究旨在通过探讨多媒体网络教室在教学中的应用策略,力求解决多媒体网络教室在教学应用中存在的问题,打造高品质的课堂。

关键词： 镉   稻田   高通量测序   群落结构   共现网络分析  

摘要： 为了阐明镉污染对农田土壤微生物的影响,本研究在湖南省株洲农业生产区采集轻度、中度镉污染稻田土壤,分析了微生物群落的变化特征,讨论了土壤理化性质对微生物群落组装的影响,并利用网络分析手段研究微生物网络的差异。结果表明:镉污染加重显著改变了细菌和古菌的α多样性,而未对真菌的α多样性产生显著影响;轻、中度镉污染区微生物群落结构存在显著差异,细菌和古菌群落主要受土壤pH、总镉(CdT)、有效镉(Cd_(A))、有效磷(AP)和微生物量碳(MBC)的影响,真菌群落主要受pH、CdT、Cd_(A)、硝态氮(NO_(3)^(-))和铵态氮(NH_(4)^(+))影响;共现网络分析发现,中度镉污染降低了微生物共现网络连接数、节点平均度和图密度,说明镉污染加重会影响微生物之间的相互作用,降低微生物网络的复杂性。

关键词： 植物叶斑病   目标检测   YOLOv5网络模型   MobileNetv3   K-means++聚类算法   SCSE模块  

摘要： 为了提高植物叶斑病的检测效率和精度,引入主流的目标检测模型YOLOv5对叶斑病进行检测。结果显示,模型在检测较小的叶斑病时精度不高,且模型权重体积较大,不利于在终端边缘设备上部署。为此,对YOLOv5模型进行改进。首先,采用经过SCSE模块修改的MobileNetv3轻量化网络结构替代原有的CSP-Darknet53主干网络,从而降低模型的参数量和计算复杂度;其次,使用K-means++聚类方法优化Anchors参数,使先验框更好地为目标检测模型提供信息,增强模型的性能和泛化能力,减少对标注数据的依赖;最后,在主干网络的最后一层引入ASPPF模块,提高模型在不同尺度上的检测性能。实验结果表明,与原YOLOv5s算法相比,改进方法在植物叶斑病检测任务中表现更优,精确率、召回率和mAP等指标分别提高了2%、2.7%和1.5%,模型大小降低了39.1%。通过优化YOLOv5模型,实现了对不同植物类型大小不一的叶斑病的高效检测,有效降低了模型的大小,并提高了模型的检测精度。

关键词： 强化LSTM模型   网络入侵轨迹   历史数据   入侵行为   入侵向量   信息轨迹维度  

摘要： 网络高隐蔽性入侵信息的维度难以确定,导致入侵轨迹预测困难增加,因此研究基于强化LSTM的网络高隐蔽性入侵轨迹预测方法。设置强化LSTM预测模型基础架构,根据历史数据特征取值结果,求解标记参数,利用这些参数标记入侵数据轨迹节点。确定高隐蔽性入侵行为的表现强度从而确定入侵向量。结合入侵信息维度实现网络高隐蔽性入侵轨迹预测。实验结果表明,在强化LSTM模型的作用下,高隐蔽性入侵信息维度的预测结果完全属于该信息所处轨迹维度参数实际取值范围之内,说明该方法的预测结果更为精准。