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关键词： 猫meme   网络模因   模因理论   短视频  

摘要： 猫meme是当下在短视频平台广泛传播的一种网络模因,文章结合模因理论,分析猫meme模因经历适者生存、优胜劣汰再到变异扩散的传播过程,探究猫meme模因爆火网络的原因。研究发现,猫meme模因首先适应了互联网短视频平台的特性,满足了用户与文化需求,从而确保了模因在复杂环境中的强势复制与生存。其以动态、复合的形式,进一步稳固了在与其他模因竞争中的传播优势。最终,通过不断变异与创新,猫meme模因生成了多种新的传播形态,成为青年群体表达自我情感与观点的重要媒介。

关键词： 协作频谱感知   卷积神经网络   注意力机制   密集连接   残差连接  

摘要： 针对基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的协作频谱感知算法存在的网络结构简单、特征提取能力不足和感知性能下降等问题,提出了一种基于残差注意力密集网络(residual attention dense network,RADN)的协作频谱感知算法。该算法通过改进基础残差块,从感受野、通道和空间3个维度引入注意力机制,结合残差连接和密集连接,构建了强大的深层特征提取结构——密集残差(residual in dense,RID),显著提升了网络的特征提取能力和频谱感知性能。实验结果表明,相较于传统深度学习方法,RADN算法在低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)条件下表现出显著的性能提升。该方法不仅能够适应多种调制方式,还具备较高的检测概率和良好的鲁棒性。

关键词： 白芷   黄褐斑   网络药理学   分子对接   靶点预测  

摘要： 目的本研究采用网络药理学和分子对接技术探究白芷治疗黄褐斑(chloasma)的潜在疗效机制。方法利用TCMSP数据库搜集白芷的主要活性成分及作用靶点,选定GeneCards数据库筛选黄褐斑有关基因,将选取的交集靶点导入String数据库构建蛋白互作网络,用Cytoscape 3.9.0将结果数据可视化。使用Metascape数据库对交集靶点进行GO分析和KEGG通路富集分析,最后运用分子对接技术进一步验证。结果筛选白芷中β-谷甾醇、豆甾醇、2-亚油酰甘油、油酸乙酯等22个有效成分,预测白芷治疗黄褐斑的相关靶点108个,基因文本(GO)分析和基因组百科全书(KEGG)通路富集结果显示,白芷治疗黄褐斑的作用机制主要涉及对激素的反应、细胞对脂质的反应、蛋白质磷酸化等生物过程,并通过PI3K-Akt、NF-κB、PPAR等信号通路进行调控。分子对接结果显示,β-谷甾醇、豆甾醇、2-亚油酰甘油、油酸乙酯等潜在活性成分和MAPK3、EGFR、TNF、PTGS、BCL2等关键靶蛋白有较强亲和能力。结论白芷可能通过靶向MAPK3、EGFR、TNF、PTGS、BCL2等靶点,调控PI3K-Akt、NF-κB、PPAR等信号通路,发挥治疗黄褐斑的作用。

关键词： 图像去噪   特征提取   CNN   双网络   复杂噪声  

摘要： 近年来深度卷积神经网络在图像去噪中的应用引起了越来越多的研究兴趣。然而,对于复杂的任务,如真实的噪声图像,普通网络无法恢复精细的细节。提出了一种经过注意力机制引导的双重去噪网络来恢复干净的图像。具体来说,该网络由四个模块组成,扩张特征提取块Dilated Feature Extraction Block (DFEB)、动态卷积块Dynamic convolution structure diagram、注意力模块,重建模块。具有稀疏机制的特征提取模块经由两个子网络提取全局和局部特征。增强块收集并融合全局和局部特征,为后者的网络提供补充信息。压缩块细化所提取的信息并压缩网络。最后,利用重建区块重建去噪影像。该网络具有以下优点:1) 双网络结构具有稀疏机制,可以提取不同的特征,增强去噪器的泛化能力。2) 融合全局和局部特征可以提取显著特征,从而恢复复杂噪声图像的细节。大量的实验结果表明,该网络有较好的去噪效果。In recent years, the application of deep convolutional neural networks in image denoising has attracted more and more research interest. However, for complex tasks, such as real noisy images, ordinary networks cannot recover fine details. A dual denoising network guided by attention mechanism is proposed to restore clean images. Specifically, the network consists of four modules: Dilated Feature Extraction Block (DFEB), Dynamic convolution structure diagram, attention module and reconstruction module. Feature extraction blocks with sparse mechanism extract global and local features through two subnetworks. Enhancement blocks collect and fuse global and local features to provide supplementary information to the latter’s network. The compressed block refines the extracted information and compresses the network. Finally, the reconstructed block is used to reconstruct the denoised image. The network has the following advantages: 1) the dual network structure has a sparse mechanism, which can extract different features and enhance the generalization ability of the noise reducer. 2) Fusion of global and local features can extract significant features to recover the details of complex noise images. A large number of experimental results show that the network has a good noise reduction effect.

关键词： 交通标志   检测算法   仿真  

摘要： 在人工智能领域中,车辆自动驾驶是一项重要研究内容,交通标志检测是其中重要一环。为了实现对交通标志的精确检测,基于YOLOv3提出一种改进的交通标志检测算法。首先,提出长期分割傅里叶变化模型(LSFM)完成5顿图片关联分割问题,在YOLOV3的DBL层后接人LSFM层,对输人的特征进行时序上的关联分析,并使用图像补丁方法,提升对交通标志特征提取能力,提高目标召回率。其次,提出一种基于傅里叶变换的分割选择算法(SFM),主要是通过将图片编码,对图像进行下采样,将图片矩阵变换成一维矩阵,作为一组信号特征,通过傅里叶变换,分析不同的频谱特性,再通过阈值完成对不同区域的分割划分,大大降低目标误报率,提升交通标志检测精度。实验结果表明,改进后的算法AUC最高提升15%,可以更高效地完成对交通目标检测.

关键词： 新闻提要   三中全会精神   生产力   重要讲话精神   创新引领   全面落实   省委书记   习近平总书记  

摘要： 新闻提要2月5日,春节后上班第一天,省委、省政府在合肥召开科技创新引领新质生产力发展大会。省委书记梁言顺出席会议并讲话。他强调,要深入贯彻党的二十大和二十届二中、三中全会精神,全面落实习近平总书记关于发展新质生产力的重要论述和考察安徽重要讲话精神。

关键词： 高速铁路   弹复性   突发事件   延误传播   运行调整  

摘要： 高铁一般性突发事件导致的网络短时能力损失可引发列车延误。引入弹复性的概念评价高铁网络应对延误的恢复能力,提出高铁网络延误弹复性。从恢复程度和恢复速度两个测度建立评价指标,以评价高铁网络在一般性突发事件下的延误恢复能力。研究基于运行调整的路网延误弹复性分析方法,构建事件发生区段和相邻区段的延误弹复性优化多目标混合整数规划模型,并以华东局部高铁网络为例进行算例分析。最后对一般性突发事件下高速铁路延误传播特征进行分析,为铁路调度管理部门在突发事件下的高铁网络运行调整提供依据。

关键词： 并联电抗器   油温预测   VMDFS   LSTM神经网络  

摘要： 并联电抗器作为电网重要的电力设备,准确估计其油温变化趋势,可为早期故障监测和预警提供重要依据。提出一种基于反馈约束变分模态分解(VMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的并联电抗器油温预测模型;利用信号反馈约束和加权样本熵优化VMD分解个数k和惩罚因子α,形成VMDFS分解方法将并联电抗器原始油温序列分解成多组平稳的子序列,消除不平稳信息的影响;再对各子序列构建LSTM神经网络预测模型,用粒子群优化神经元个数;最后将各子序列预测油温叠加得到并联电抗器最终预测油温。通过对某变电站一台220 kV并联电抗器实测数据分析,证明所提模型在单步和多步预测性能上具有精度高、鲁棒性强和误差累积缓慢等优势,能有效反映并联电抗器油温变化趋势,为其监测预警提供参考。

关键词： 教学条件   标准化体系   智能化   功能化  

摘要： 教学保障条件信息化是教育信息化的关键要素之一,是提升人才培养质量、推动院校教育信息化发展的重要支撑。本文从构建标准化体系、部署智能化空间、设计功能化布局3个方面,系统地论证并解决了院校教学保障条件建设与应用的理论和实践问题,以标准化体系为依据,以智能化空间和功能化布局为支撑,提出基于网络和信息技术的“三化”教学条件标准体系构建与应用模型,为提升院校办学条件、推动教育信息化进程提供理论参考和实践借鉴。

关键词： 网络微短剧   传播机制   策略  

摘要： 网络微短剧作为一种网生内容的新模式,独特的叙事方式与娱乐化的情感元素符合当下人们快节奏的信息消费喜好。但从目前网络微短剧的发展现状来看,其传播机制方面依旧存在着一定问题。基于此,本文结合网络微短剧的传播机制,分析了其当下存在的一些问题,提出相应策略,为进一步提高网络微短剧质量提供参考与借鉴。