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关键词： 钢轨定位   标签生成   边缘引导   旋转目标检测  

摘要： 钢轨定位是下游钢轨缺陷检测的先驱任务，但现有的旋转目标检测器很难处理具有任意倾斜角度和高纵横比的道岔路段钢轨。为此，提出了一种基于模糊边缘引导和旋转高斯函数的无锚框网络，用于道岔区段的钢轨定位。首先，提出了基于旋转高斯函数的标签生成策略，该策略根据钢轨的特定纵横比和方向生成更平滑合理的标签值。其次，设计了一个边缘学习模块，以鼓励网络对钢轨的边缘区域进行建模。此外，还开发了一个边缘引导模块，用于引导网络将下采样网络输出的特征和增强后具有更精细的位置和结构信息的边缘区域特征进行融合。同时，该模块中嵌入了局部通道注意力机制来挖掘关键通道。最后，在轨道数据集上进行的实验表明，RP-Net可以在复杂的场景中实现有前景的定位精度和良好的适应能力。

关键词： 网络思政教育   大学生   教育内容   评价方式  

摘要： 网络思政教育的创新能够有效提高学生的参与度增强思想认同感，为高校全面提升思政教育质量、培养新时代德才兼备的青年人才提供重要支撑。目前，高校网络思政教育存在内容同质化、形式单一化、资源分布不均和管理机制滞后等诸多问题，制约了其教育效果和影响力。为此，文章提出了丰富教育内容、创新教育形式、构建多维评价体系及加强技术支持等策略。

关键词： 互联网时代   网络综艺节目   《大侦探》   整合营销  

摘要： 互联网时代，“Z世代”是最为活跃的人群，他们对网络生态有着极高的敏锐度，是综艺节目的核心受众群体和消费人群，也是综艺节目主要的营销对象。《大侦探》作为中国首档推理破案类网络综艺节目，无论是播放还是宣发都植根于互联网媒介，备受“Z世代”人群的关注。其成功的整合营销路径包括：首先，《大侦探》对互联网生态和核心受众群体进行深入分析，瞄准受众需求的痛点，做到精准营销；其次，在官方进行营销物料投放时，会依据不同网络平台的特点做到差异化，更加适合网络生态；最后，《大侦探》的成功也吸引了其他社会媒体和个人对节目组的报道，变相成为该节目的营销利器。

关键词： Coherent optical communication   deep neural networks   machine learning   nonlinear components equalizer   soft demapping   Volterra series  

摘要： In optical fiber communication, optical and electrical components introduce nonlinearities, which require effective compensation to attain highest data rates. In particular, in short reach communication, components are the dominant source of nonlinearities. Volterra series are a popular countermeasure for receiver-side equalization of nonlinear component impairments and their memory effects. However, Volterra equalizer architectures are generally very complex. This article investigates soft deep neural network (DNN) architectures as an alternative for nonlinear equalization and soft-decision demapping. On coherent 92 GBd dual polarization 64QAM back-to-back measurements performance and complexity is experimentally evaluated. The proposed bit-wise soft DNN equalizer (SDNNE) is compared to a 5th order Volterra equalizer at a 15 % overhead forward error correction (FEC) limit. At equal performance, the computational complexity is reduced by 65 %. At equal complexity, the performance is improved by 0.35 dB gain in optical signal-to-noise-ratio (OSNR).

关键词： 虚拟现实晕动症   脑电信号(EEG)   多元变分模态分解   脑功能连接   网络拓扑特征  

摘要： 基于对不同眩晕状态下的脑电信号（EEG）解码提出有效的检测方案，有助于研究虚拟现实晕动症的缓解方法。本文采用多元变分模态分解将EEG划分为5个频段，并根据晕动症量表结果将数据划分为不同眩晕状态组，利用PLV（锁相值）方法计算EEG频段内和频段间的功能连接以构建超邻接矩阵，并基于SVM（支持向量机）和CNN（卷积神经网络）等模型进行分类识别。研究结果显示，聚类系数、局部效率和加权节点度三种具有显著性差异的拓扑特征融合后，在眩晕vs.非眩晕，高眩晕vs.低眩晕两个任务中的最高平均分类准确率分别为91.70%和96.00%。此外，本文还将超邻接矩阵直接输入CNN模型，在两个任务中得到的平均分类准确率分别达到93.40%和98.50%。结果表明本研究所提方法可用于虚拟现实晕动症的检测，并为进一步研究晕动症对各脑区功能耦合的影响提供了参考。

关键词： 金属-多酚网络   乳酸菌   黑莓汁   发酵   抗氧化  

摘要： 本研究旨在探讨原花青素-铁网络涂层包裹乳酸菌后对发酵黑莓汁的影响。通过原花青素（Pc）与铁离子反应生成金属-多酚网络，将其包裹植物乳植杆菌BC17形成BC17@Pc-Fe保护结构，并应用于发酵黑莓汁中，研究原花青素-铁包裹乳酸菌后对黑莓汁发酵过程中的活菌数、总糖、还原糖、总酚、花色苷、pH、总酸以及抗氧化能力的影响。研究发现，包裹后的BC17的粒径由1990±156 nm增加至5560±901 nm，所带电荷由-13.77±1.44 mv增加至-4.05±1.48 mv，扫描电子显微镜研究显示，由原花青素和铁离子构成的金属-多酚网络成功包裹BC17。在发酵黑莓汁过程中，BC17@Pc-Fe组的活菌数能达到7.59±0.03 lg CFU/mL显著（p＜0.05）高于BC17组的活菌数（6.64±0.03 lg CFU/mL），其总糖和还原糖含量、总酚和花色苷含量与BC17组相比分别升高了13.29%±2.81%和6.49%±1.01%、4.47%±2.02%和33.96%±4.26%。同时，与BC17组相比，BC17@Pc-Fe组pH值降低了2.72%±0.01%、总酸含量升高了4.60%±0.03%。经过抗氧化能力评估，BC17@Pc-Fe组的DPPH自由基清除率、ABTS+自由基清除率、·OH清除率以及亚铁离子还原能力比BC17组分别提高19.33%±2.94%、29.17%±2.82%、12.31%±7.22%和11.31%±0.03%，原花青素-铁网络涂层包裹BC17可以有效提高黑莓发酵汁的抗氧化能力。本研究通过改善乳酸菌生长和发酵性能来提升黑莓发酵汁的品质，为乳酸菌发酵果汁类产品提供了新思路。

关键词： 家庭医学   家庭医生   团队过程   社会网络   满意度  

摘要： 背景家庭医生签约服务是转变基层医疗卫生服务模式的重要途径，也是实现分级诊疗的关键和突破口。如何加强家庭医生团队建设，进而提高工作满意度成为亟待解决的问题。目的 从团队层面探究家庭医生团队内部互动网络结构特征与工作满意度的关系，为加强家庭医生团队建设提供参考。方法 于2021年10月—2023年12月采用便利抽样法和整群随机抽样法对湖北省潜江市、湖南省长沙县和河南省南阳市的家庭医生团队开展实地调研，使用家庭医生团队成员基本情况调查表、家庭医生团队内部互动网络调查表和家庭医生团队工作满意度量表收集数据，并采用层次线性回归分析验证家庭医生团队内部互动网络密度和网络中心势对工作满意度的影响。结果 家庭医生团队转化过程呈现出明显的低密度（0.29±0.11）、高中心势（0.88±0.19）的网络结构特征；家庭医生团队工作满意度平均得分为（20.30±2.42）分，呈中等偏上水平；层次线性回归分析结果显示，转化过程网络中心势正向影响工作满意度（β=0.576,t=7.091,P<0.001）；转化过程网络密度正向影响工作满意度（β=0.228,t=2.478,P<0.05）；执行过程网络密度正向影响工作满意度（β=0.324,t=2.624,P<0.01）；人际过程网络密度正向影响工作满意度（β=0.368,t=3.549,P<0.001）。结论 华中地区家庭医生团队内部互动存在优化空间，家庭医生团队内部互动网络密度和网络中心势对工作满意度具有积极作用。建议完善家庭医生团队内部协作机制、优化集权网络结构。

关键词： 空铁联运   竞争效应   网络脆弱性   攻击策略   修复模型  

摘要： 为探究高铁快速发展对民航运输造成的竞争冲击，进一步增强空铁联运复合交通网络结构稳定性，提高网络运输性能和脆弱性修复效率.研究分析交通运输系统中的旅客供需角度，考虑空铁竞争效应指标，改进网络脆弱性评估模型，同时针对不同攻击策略和失效情景提出修复成本和脆弱性能同时最小化目标的修复模型，采用粒子群算法求解模型，并以东航国铁联运网络为例找出各场景下的最优网络修复序列.研究结果表明：空铁竞争效应指数的加入使得各节点平均脆弱性变化程度以及关键节点辨识度和准确性显著提升，通过提前划分城市节点的网络脆弱等级，主要识别出上海、南京、广州、深圳、厦门等东南部沿海重度脆弱城市，需注重扩大周边城市的运输容量.蓄意攻击下节点和区域失效修复效果最好，流量分配更加均匀，修复成本平均增加23%，网络性能提升2倍以上.