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关键词： 生态脆弱性   电路理论   生态网络   生态格局优化   乌兰察布  

摘要： 自然条件的变化及人类活动的干扰会引发一系列生态环境问题，构建生态网络对于平衡区域发展与生态保护的矛盾具有至关重要的作用。本研究以乌兰察布地区为研究对象，提出格局-服务耦合的生态脆弱性评价方法，并据此构建区域生态网络。结果表明：研究区共识别生态源地面积12951.2 km2，占研究区总面积的23.8%，主要分布在研究区北部；识别生态廊道113条，总长度为2397.1 km，主要分布在研究区中部和南部；生态夹点主要分布在研究区中部，与部分生态廊道重合；生态障碍点主要分布在破碎的生态源地的周围。基于生态网络各生态要素的空间分布，形成三区一带（生态安全保护区、典型草原修复区、自然生态保育区和生态廊道建设带）的生态网络优化布局方案。研究结果为区域未来生态保护及修复提出了科学的理论依据，对维护区域生态安全及优化空间格局具有重要意义。

关键词： PUF   轻量级   多网关   身份认证协议  

摘要： 针对无线传感器网络中的多网关身份认证协议所存在的计算效率低，缺乏安全性以及无线传感器资源受限等问题，提出了一种基于不可克隆函数(Physical Unclonable Function,PUF)的轻量级多网关身份认证协议。该协议全部使用异或，哈希函数等轻量级运算保证加密传输和完整性验证，每个设备利用PUF函数生成“设备指纹”标识其唯一性，并且通过提出的网络架构能够解决网关节点计算瓶颈和单点故障问题。其次通过随机预言模型，ProVerif协议仿真工具和非形式化安全分析，证明了该协议满足信息传输机密性、完整性，匿名性等14种安全属性。最后在统一的性能基准下通过与近年相关协议进行分析对比，结果表明在效率，存储成本和安全属性方面具有较大的优势。

关键词： 网络暴力   暴力言论识别   BERT   提示学习   微博   抖音  

摘要： [研究目的]为解决传统网络暴力言论识别中忽视文本深层语义信息,以及对数据集规模存在较强依赖性的问题,基于BERT和提示学习构建网络暴力言论识别模型,提高网络暴力言论识别准确性,维护网络健康秩序。[研究方法]利用BERT的上下文理解及掩码预测机制,提升复杂语境下网络暴力言论识别的精确度,同时,构建离散型与连续型模板,通过实例引导连续型评论文本向量强化特定情境与提示关联,与离散型评论文本向量结合形成集成提示,加权融合后得到分类预测,为网络暴力言论识别领域提供了新的研究思路和解决方案。[研究结果/结论]以微博和抖音中的三起公共事件为数据来源,构建小规模暴力言论识别数据集进行实证分析,实验结果表明,在小规模数据集上,基于BERT和提示学习的模型相较对比实验中性能最优的BERT+P-tuning方法,F1值提升约3.63%,验证了模型性能的优越性。

关键词： 血府逐瘀汤   脑梗死   网络药理学   分子对接   凋亡   炎症  

摘要： 目的：基于网络药理学和动物实验验证探讨血府逐瘀汤（XFZY）治疗脑梗死的作用机制。方法：基于网络药理学，利用多个数据库获取药物成分及其对应作用靶点、脑梗死相关疾病靶点；对药物靶点与疾病靶点取交集；构建“药物-成分-交集靶点”网络图；蛋白互作绘制药物疾病交集靶点PPI网络图，并筛选核心靶点；进行GO功能富集分析和KEGG信号通路富集分析；将筛选出来的关键靶点与主要成分进行分子对接，再将对接结合能较低的靶点-成分结果可视化。30只雄性SD大鼠随机分为假手术组、模型组、阳性药组（金纳多28 mg/kg）、XFZY低剂量组（0.9 g/kg）、XFZY高剂量组（3.6 g/kg），每组6只。除假手术组外，其余各组采用Longa线栓法制备大鼠脑中动脉缺血模型。假手术组、模型组大鼠灌胃给予生理盐水，其余各组给予对应药物，每日1次，连续72 h。造模72 h后取材，透射电镜观察脑组织超微结构；ELISA检测血清TNF-α、SOD水平；Western blot和qRT-PCR检测关键靶点蛋白和mRNA表达，初步验证网络药理学结果。结果：运用网络药理学方法筛选并收集到关键靶点为STAT3、AKT1、EGFR、PIK3CA、MAPK3等；富集关键条目与通路有AGE/RAGE、PI3K/Akt、HIF-1、RAS、Ca2+、MAPK等；分子对接结果显示，XFZY的主要活性成分与STAT3、Bax、Bcl-2、EGFR等有较好结合能力；透射电镜结果表明，XFZY能降低细胞水肿，减少脑组织结构破坏；ELISA结果显示，XFZY能显著降低脑梗死大鼠血清中TNF-α水平，升高SOD水平；此外，XFZY能显著降低脑梗死大鼠脑组织中Bax表达和p-STAT3/STAT3比值，显著提高Bcl-2、LC3Ⅱ蛋白的表达，升高VEGF mRNA的表达。结论：血府逐瘀汤可能作用于STAT3、Bax、VEGF等核心靶点，通过抑制STAT3通路的激活，减少氧化应激和炎症反应，调控凋亡、自噬功能，有助于神经细胞修复，从而发挥抗脑梗死作用。

关键词： 数字经济监管   投影寻踪模型   区域差异   空间关联   监管鸿沟  

摘要： 完善数字经济监管体系，推动数字经济规范健康发展，是中国式现代化的一个重要课题。从监管基础、监管效率、监管强度与监管潜力4个维度构建评价数字经济监管水平的指标体系后，运用投影寻踪模型和泰尔指数分析我国2017—2021年31个省（区、市）的数字经济监管水平及区域差异特征，应用引力模型和网络分析法探索数字经济监管的空间关联特征。实证结果表明，我国数字经济监管水平整体呈上升趋势，但提升的最主要原因并非监管强度，而是监管潜力与监管效率；东部地区数字经济监管水平领先于其他地区，南方地区数字经济监管水平优于北方地区。数字经济监管的差异呈先扩大后缩小再扩大的趋势，且区域内差异明显。分维度而言，监管潜力差距最大，监管强度差异最小。数字经济监管具有较强的网络特征，且省份之间的联系越来越紧密，但网络密度有待进一步提升。东部地区、南方地区对网络的控制力较强，均从其他地区获得了较高的数字经济监管关联性收益，而南方地区也发挥了较大的溢出效应，辐射带动其他地区数字经济监管发展。基于此提出充分挖掘并释放数字经济监管潜力、尽快提升数字经济监管效率、避免将“数字鸿沟”发展为“监管鸿沟”以及加强数字经济监管的空间关联4方面的优化路径。

关键词： “饭圈”乱象   网络空间   青年网民   网络文化   社交平台  

摘要： 新时代的青年是网络原住民，既推动了网络文化的形成与发展，也深受网络文化的影响。党的二十届三中全会明确提出健全网络综合治理体系，要求健全网络生态治理长效机制。“饭圈”乱象是网络综合治理的重点工作之一，加强对“饭圈”的研究具有重要意义。文章认为，“饭圈”群体建构和行动逻辑的特殊性是导致乱象的根源。以网络青年亚文化现象的“CP粉”群体为例，通过法国社会学家麦克雷的网络群体建构理论，通过非参与式观察法，聚焦“饭圈”的微观层面即内部构成，分析以“CP粉”为代表的网络社群的建立、维护以及群体认同的传递等机理。文章基于当下“饭圈”发展现状提出网络空间治理的对策建议，即国家层面加强立法，建立网络追责制度，并加强对“粉丝”群体的教育以及引导青少年自我身份构建，丰富网络文化，促进网络空间良性发展。

关键词： 电力设备   红外图像   超分辨率重建   生成对抗网络   注意力机制  

摘要： 在电力物联网的框架下，红外热成像传感器扮演着至关重要的角色。为解决红外热成像传感器成像分辨率较低的问题，提出了一种基于双注意力pix2pix生成对抗网络的电力设备红外图像超分辨率重建方法，以改善传感器的成像质量。首先，提出一种通道注意力和像素注意力并行连接的双重注意力模块，平衡不同通道间和关键像素特征的权重，学习电气设备图像特征之间全局关系；其次，设计一种U-Net生成器网络模型，将不同层次的局部特征和全局信息进行融合，提高重建质量；然后，设计一种PatchGAN判别器网络模型，提高模型判别能力的同时加深网络对电力设备红外图像特征信息的理解；最后，将所提网络模型在电力设备红外热成像数据集上进行实验验证，并与其他模型进行对比。结果表明，该模型的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio， PSNR)和结构相似性(Structural Similarity， SSIM)分别为29.965dB和0.805，均优于对比网络，且在计算速度和复杂度之间实现了良好平衡。重建效果无论在客观评价指标还是主观视觉效果均有显著提高。

关键词： 全色锐化   深度学习   网络解卷   Transformer   多尺度卷积   特征交互  

摘要： 全色锐化方法旨在高效融合全色图像和低分辨率多光谱图像，从而获取同时具备高空间分辨率和多光谱特征的图像。深度解卷网络因兼具可解释理论框架和自学习能力，在近年来受到广泛关注。然而，现有模型往往采用简单网络各自逼近空间、光谱退化矩阵，缺乏协作的先验学习策略。为此，本文提出空间-光谱联合解卷网络，在迭代优化的理论指导下分别通过多尺度级联策略和点卷积操作实现自适应空间、光谱响应矩阵估计，并构建以注意力为基础的空间-光谱先验算子。在先验算子求解中，提出由多头光谱注意力和多头空间注意力组成的联合注意机制，分别在局部窗口中沿光谱和空间维度计算自注意力值，以捕获长程频谱依赖性，并建模全局空间交互作用。进一步构建了联合网络架构用于空间和光谱注意力间的精确信息融合。此外，设计了一种尺度感知协作模块，以捕获图像的多尺度局部特征。三个遥感数据集的实验结果证明了所提方案优于其他对比方法。

关键词： 运动模糊图像复原   Transformer   对比学习   绝缘子及缺陷检测  

摘要： 针对高压输电线路巡检航拍过程中产生的电力绝缘子图像运动模糊的失真情形，影响后续绝缘子定位及缺陷检测的问题，提出了一种基于改进Transformer结构的电力绝缘子图像运动模糊复原方法。为了适应电力绝缘子航拍图像中全局与局部模糊的复原需求，在Transformer网络结构上引入条带注意力模块，结合卷积神经网络，在减小内存空间需求和不依赖大量训练数据的同时实现高效的模糊绝缘子图像复原；同时，在网络目标函数中引入对比学习损失，充分地挖掘和利用清晰与模糊电力绝缘子图像的关联信息。构建运动模糊绝缘子图像数据集进行图像复原与缺陷检测实验，结果表明，该文的运动模糊绝缘子图像复原方法在PSNR和SSIM这两个指标上均高于DeblurGAN-v2、MIMO-UNet等主流算法，使用目标检测算法YOLOv5和YOLOv7对去模糊前后的绝缘子进行定位与自爆缺陷检测后显示该文方法在提升高压输电线路巡检任务中绝缘子定位与缺陷检测的准确率上具有实际应用意义。

关键词： 白芷   质量标志物   指纹图谱   网络药理学  

摘要： 目的 基于中药质量标志物（qualitymarker，Q-marker）核心原则，通过建立指纹图谱结合网络药理学对白芷质量标志物进行初步预测分析。方法 通过白芷药材指纹图谱，进行相似度评价及共有峰指认；运用网络药理学构建“活性成分-靶点-通路”网络，筛选预测白芷关键靶点及核心成分；基于现有文献，从有效性、可测性等角度对白芷Q-marker进行整合分析。结果建立了10批白芷药材的指纹图谱，标定了10个共有峰，通过对照品指认了4个色谱峰，分别为白当归脑、欧前胡素、珊瑚菜素、异欧前胡素；网络药理学分析结果表明这些香豆素类成分具有较高的连接度，是发挥主要活性的重要物质基础；结合Q-marker理念，进一步明确了白当归脑、欧前胡素、珊瑚菜素、异欧前胡素可作为白芷的潜在质量标志物。结论 白芷Q-marker的预测分析，为后续白芷药效学及药理机制的深入研究奠定了理论基础，提供了科学参考，有助于白芷质量控制体系的建立和完善。