课程文献中心 更多>>

关键词： 中文学术期刊   网络新媒体   中国科学院   工程技术研究中心   期刊简介   征稿启事   公开发行  

摘要： 一、期刊简介《网络新媒体技术》期刊是经国家新闻出版总署批准,中国科学院主管,中国科学院声学研究所主办,依托国家网络新媒体工程技术研究中心公开发行的综合性中文学术期刊。本刊由中国科学院声学研究所主办的原《微计算机应用》更名而来。

关键词： 轴承   故障诊断   一维卷积神经网络   大卷积核   弱池化  

摘要： 为了保障机械设备的安全稳定运行,提出了一种采用大卷积核和弱池化结构的一维卷积神经网络故障诊断模型。首先,设计大卷积核,提高模型对全局特征的敏感度,同时简化池化结构,进一步增强模型对局部特征的抽象能力;然后,嵌入批量归一化处理策略,实现故障位置及故障程度的准确识别;最后,应用凯斯西储大学的轴承公开数据集进行模型验证。实验结果显示该模型具有优秀的特征提取能力和分类精度。

关键词： 海事部门   公共安全   海事管理部门   突发事件网络舆情   有效应对   水上   网络舆情应对   现代化  

摘要： 当前,水上突发事件网络舆情给公共安全带来严峻挑战。如何有效应对水上突发事件网络舆情成为摆在海事管理部门面前的一大难题,是开创海事现代化发展格局的必然要求。

关键词： 网络金融   新引擎   浙商银行   新动能   综合服务水平   场景化   互联网   高质量发展  

摘要： 近年来,数字经济已经成为推动经济高质量发展的新引擎,也是银行业高质量发展的新动能。数字经济背景下,互联网发展和平台化转型深刻改变了产业发展形态,促使银行不断探索适应数字经济时代的金融发展之道。浙商银行积极拥抱数字经济,发展新质生产力,以“五篇大文章”为指引,聚焦场景金融,重构场景结算基础产品体系,持续夯实“收、付、管、分、控”五大基础服务能力,发挥金融科技优势保障资金安全,积极对接数字化合作伙伴,着力打造面向不同行业和场景的解决方案,以嵌入式、组件级、场景化结算综合服务方案深度融入产业数字化场景。

关键词： 水华预测   主成分分析   人工神经网络   景观水体  

摘要： 针对城市景观水体水华产生过程存在复杂性、时变性、不确定性等特点,为解决水华预测中准确度不高、预测模型过于复杂等问题,将主成分分析降维能力与人工神经网络自学习能力相结合,提出PCA-RBF神经网络水华预测模型。主成分分析的结果将作为RBF神经网络的输入矩阵,并可对城市景观水体的主要污染物进行分析。结果显示,PCA-RBF神经网络对水质的预测精度为0.763,平均相对误差为21.83%,对水华的预测精度为92.3%,远高于一般的RBF神经网络模型。PCA-RBF网络的水华预测模型泛化能力强,网络预测精度较高,为水华的预测、预警提供了有效的手段,对城市景观水体的水华防治具有指导意义。

关键词： 网络平台   《未成年人网络保护条例》   守门人义务   算法合规  

摘要： 《未成年人网络保护条例》第20条规定了网络平台的守门人义务,确立了网络平台在未成年人网络保护中的主体责任。网络平台在保护未成年人网络安全上具备技术优势、资源优势和管理优势,该义务的确立体现了最有利于未成年人原则的要求。但在实践中网络平台并未完全落实守门人义务,这与商业利益导向下的柔性对抗策略以及算法规则的隐匿性密切相关。未来应当加强各方之间的协调与合作,统筹政府、网络平台、学校、家庭及社会等力量。政府应在公私合作治理框架下加强技术性监管,同时强化算法监管与合规管理,确保算法运行的公平性和透明度,督促网络平台切实履行忠实义务。

关键词： RAT作动筒   故障树   FTA分析   贝叶斯网络   GeNIe   故障诊断   故障树   FTA分析  

摘要： 目前,针对RAT作动筒展开过程故障,首先建立故障树,采用FTA得到其最小割集和各个事件的故障概率;然后根据故障树向贝叶斯网络转化的原理,建立RAT作动筒展开过程故障的贝叶斯网络;最后基于GeNIe更新贝叶斯网络中各节点后验概率的方法建立RAT展开过程故障的诊断模型,并通过案例分析验证了该模型的有效性,为RAT故障诊断提供技术支持。

关键词： 湘江流域   水质预测   机器学习   人工神经网络   模型性能  

摘要： 利用现有水质数据对未来水质变化进行预测是实现区域规划与流域管理的有效工具.基于2022年4月至2022年5月湘江流域衡阳段水质监测数据,构建了反向传播神经网络(BPNN)与卷积神经网络(CNN)水质指标预测模型,并对高锰酸盐指数的预测结果进行了比较分析.数据显示,BPNN模型的预测值与真实水质情况基本吻合,但在拟合过程中出现了过拟合现象,利用粒子群算法(PSO)改进BPNN模型的参数选择方式,能够避免这一现象.而CNN模型拥有更复杂的结构、更科学的拟合方法,从而避免了模型在拟合过程中陷入局部极值,同时提高了模型预测结果的准确性.以不同模型的均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)与平均绝对误差(MAE)作为评价参数,与传统的BPNN模型相比,PSO-BPNN模型中测试集的RMSE从0.2782 mg·L^(-1)降低到0.2109 mg·L^(-1),MAE从0.2223 mg·L^(-1)降低到0.1537 mg·L^(-1),R^(2)从0.8640提高到0.9218,PSO-BPNN模型拥有更加稳定的拟合效果.CNN模型测试集的RMSE、MAE和R^(2)分别为0.1220 mg·L^(-1)、0.0927 mg·L^(-1)和0.9705,显示CNN模型预测效果更好.

关键词： 戏曲院校   网络课程   建设  

摘要： 随着数字化时代的来临,戏曲院校要充分利用网络课程资源,依托各级各类网络课程学习空间,开展丰富、生动、多样的教学活动。由于专业的特殊性,戏曲院校要在网络课程教学过程中满足学生的特色需求,培养学生的综合能力。本文通过阐释新时代戏曲院校网络课程建设的意义、面临的问题,以促进戏曲院校“一心 两翼 N内容”的网络课程体系构建,做好戏曲院校网络课程建设。“一心”是坚持“以学生为中心”的教学指导思想,构建以“在线直播”与“精品录播”为“两翼”,涵盖构建新型数字化网络教学地图、优化线上网络课程平台、丰富优质数字化教学资源、探索线上“言传身教”的互动形式、提升师生信息化素养等多样内容的网络课程体系。

关键词： 增量式学习   复杂网络   攻击检测算法   网络去噪   特征提取  

摘要： 为了避免网络节点攻击产生的弊端,本文提出了基于增量式学习的复杂网络节点攻击检测算法。该方法首先利用阈值自学习的方式对待检测复杂网络中所含信号实施去噪处理;其次利用支持向量机与网络节点攻击特征提取原则结合的方式实现复杂网络节点攻击特征的精准提取;最后将提取的节点攻击特征输入改进的混合神经网络中并展开增量式学习,以此实现节点攻击特征的分类,实现复杂网络节点攻击精准检测的目的。经实验验证,利用本文方法能够平稳高效地对各类复杂网络中的节点攻击进行精准检测。