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关键词： 网络营销课程思政   网络营销伦理   教学设计  

摘要： 随着互联网经济的发展,网络营销成了商业领域最为流行的营销模式.然而,传统营销伦理规范已不完全适应社会经济发展需要,以致各类网络营销乱象横生.中职院校作为人才培养的重要场所,更应加强网络营销伦理的教育.本文以网络营销伦理为切入点,立足于网络营销课程和中职生的特点,优化网络营销课程思政教学设计并提出相应实施策略,旨在培养中职生的网络营销伦理素养.

摘要： 2024装备制造业发展大会于12月2-5日在重庆举办.国机集团副总经理、总工程师陈学东院士在国际合作圆桌对话交流会上,应邀围绕智能制造做主题发言. 陈学东院士表示,随着第四次科技革命和工业革命的交汇,以及全球对可持续发展的追求,中国制造业正加速向数字化、网络化、智能化转型.近年来,随着大模型、大数据和人工智能的迅速发展,中国制造业的智能化转型进程不断加快.

关键词： 职业教育推荐   HGNN   MLP   个性化学习   性能提升  

摘要： 网络职业教育平台需为学习者提供精准的个性化推荐，但现有系统在处理大规模数据时存在不足。研究提出了一种基于超图神经网络(Hypergraph Neural Network， HGNN)和多层感知机(Multilayer Perceptron， MLP)的推荐方法，构建了一个综合多类型节点的异构图模型，并通过多层感知机增强特征学习，提升推荐系统性能。实验结果显示，在推荐列表长度为10项时，命中率达到最优，准确率从88%提升至96%，超越了传统方法。参数敏感性分析进一步验证了模型对关键参数的响应。研究为网络职业教育推荐系统提供了新的优化方向。

关键词： 注意力机制   Transformer   多光谱目标检测   跨模态   自适应特征融合   特征增强  

摘要： 多光谱目标检测技术通过融合来自不同光谱模态的图像（如RGB图像与热红外图像），以实现在低能见度等复杂环境中准确检测出物体。然而，现有方法在模态交互过程中往往会导致某一模态特征信息占据主导地位，以至于忽略或丢失另一种模态的关键特征信息，难以充分挖掘和利用不同模态之间的互补信息以及模态内固有的特定细节信息。此外，大多方法采用较为简单的特征融合策略，导致模型并不能有效区分和融合各模态的关键特征，限制了模型检测精度的提升。为解决这些挑战，提出一种跨模态自适应融合网络模型（Cross-modality Adaptive Fusion Network， CAFNet），该网络架构由跨模态交互Transformer（Cross-modality Interactive Transformer，CMIT）模块、多模态自适应加权融合（Multimodal Adaptive Weighted Fusion，MAWF）模块和3D注意力特征增强（3D Attention Feature Enhancement，3D-AFE）模块共同组成。其中基于Transformer结构设计的CMIT模块用于有效挖掘和利用模态间的互补特征信息和模态内的细节特征信息；MAWF模块用于实现高效的多模态特征自适应融合；3D-AFE模块则通过引入Non-local和SimAM注意力机制，增强模型对关键特征的全面感知能力。在FLIR、LLVIP和VEDAI多光谱数据集上的大量实验结果和消融研究证实了所提方法的有效性，且检测性能超越多个当前主流方法。

关键词： 转录组测序   网络药理和毒理学   雷公藤甲素   类风湿关节炎   分子机制  

摘要： 本研究探索了雷公藤甲素（triptolide，TP）治疗类风湿性关节炎（rheumatoid arthritis，RA）的分子机制，并揭示了其治疗作用与毒副作用的辩证统一性。通过转录组测序（transcriptome sequencing，RNA-seq）、网络药理学和毒理学分析，我们揭示了TP对RA的治疗机制及其伴随的毒性反应。首先，通过RNA-seq筛选出TP处理后成纤维样滑膜细胞（fibroblast-like synoviocytes，FLS）的差异表达基因（differentially expressed genes，DEGs），并结合GeneCards、OMIM和CTD数据库识别与RA及肝毒性、肾毒性和生殖毒性相关的靶点。随后，构建蛋白质互作（protein-protein interaction，PPI）网络，筛选出TP关键作用靶点，接着进行基因本体论（gene ontology，GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）通路富集分析，并通过分子对接验证。研究发现，TP治疗RA及其毒性反应的关键靶点包括肿瘤蛋白p53（tumor protein p53，TP53）、肿瘤坏死因子（tumor necrosis factor，TNF）和白细胞介素-1β（interleukin-1β，IL-1β），涉及的信号通路有TNF、核因子κB（nuclear factor-κB，NF-κB）、janus激酶信号转导和转录激活因子（janus kinase-signal transducer and activator of transcription，JAK-STAT）、丝裂原激活蛋白激酶（mitogen-activated protein kinase，MAPK）和网络叉头转录因子（forkhead box O，FoxO）等。RNA-seq结果显示，TP显著调控了TP53、TNF和IL-1β等靶基因的表达，差异具有统计学意义。综上所述，TP在治疗RA的同时伴随毒性反应，其机制相互关联，体现了疗效与毒性并存的辩证统一。

关键词： 扣件失效识别   多通道卷积神经网络   注意力机制   加速度导纳  

摘要： 针对铁路运行过程中由于扣件失效造成的安全隐患问题，提出一种导纳法结合交互注意力卷积神经网络(AID-CNN)的扣件失效检测方法。该方法以受检测结构的局部多测点导纳作为多通道卷积神经网络的输入，利用交互卷积注意力模块(CIDBM)实现注意力权重分配，通过卷积神经网络(CNN)完成特征提取与结果输出。为验证模型性能，论文通过缩尺模型试验获取扣件不同失效程度、不同失效位置的多测点导纳样本集进行模型验证。试验结果表明，加速度导纳相较于其他信号处理方式在特征可视化中展现出更为显著的聚类；优选多通道加速度导纳和注意力机制都能显著提高卷积神经网络的识别效果；论文构造的CIDBM模块在稳定性和准确率均优于卷积注意力模块(CBAM)；以优选通道作为AID-CNN模型的输入时的平均识别率可达99.9%。