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关键词： 供需匹配   餐饮服务   网络关注度   时空特征   湖南省  

摘要： 餐饮业是城市服务消费产业的重要组成部分,探究餐饮服务供需匹配关系有助于推动供需两端协同发力促进消费平稳增长,实现城市的高质量发展。本研究借助POI数据和百度搜索指数来衡量餐饮服务供需水平和空间匹配度,以此研究了2016—2022年湖南省各市州的餐饮服务供需匹配情况,并进一步分析了其与社会经济发展指标的相关程度。研究结果表明:1)湖南省餐饮服务供给和需求近年来整体呈上涨趋势,且其空间分异特征明显;供给水平由“多核散布”向“单核集聚”格局演变;需求水平的空间格局由“东高西低”转变为“两边高中间低”。2)湖南省餐饮服务供需不均衡态势明显,其需求水平整体高于供给水平。3)中心城区常住人口、市辖区建设用地面积、住宿和餐饮业生产总值和普通高等学校个数与餐饮服务供给和需求具有较高相关性。

关键词： 车路云一体化系统   网络安全态势预测   变分模态分解   时序卷积网络   双向长短期记忆网络  

摘要： 车路云一体化系统在快速发展的同时,产生了严重的网络安全问题。针对车路云一体化系统的网络安全态势预测,作为防范网络威胁的有效手段,越来越受到关注。这也对网络安全态势预测的精确性和稳定性提出了更高的要求。为满足提升预测精度和稳定性的需求,提出了一种基于变分模态分解(VMD)、注意力机制优化的时序卷积网络(ATCN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合的网络安全态势预测模型。具体而言,针对网络安全态势序列的非线性和不稳定特征,首先利用VMD将态势序列分解为多个子序列,然后通过ATCN-BiLSTM模型提取这些子序列的时间特征,并分别进行预测,最后融合各子序列的预测结果得到最终的预测结果。实验结果表明,该方法在预测稳定性和精度方面均有显著提升。

关键词： 图论   碳排放流   网络分布   路径追踪  

摘要： 为直观掌握电力系统中碳排放流从发电侧经网络到负荷侧的网络分布及路径追溯情况,完善碳排放核算和责任分摊的物理过程,该文提出了一种基于图论的碳流分析方法。首先,在简单系统中对碳排放流的网络分布和路径追踪过程进行推演分析,然后将推演过程拓广至一般电力系统中,提出了基于广度优先搜索的碳流网络分布算法,对系统碳排放流实现了逐层分布计算;随后,提出了基于深度优先搜索的碳流路径追踪算法,实现了对有损网络系统中发电侧到负荷侧可行路径及沿路径碳流贡献的追踪,并结合碳流路径分解算法,得到了沿路径的碳流流动情况。最后,在IEEE14节点系统中,通过与矩阵计算法结果的对比,验证了算法的有效性,并进一步在复杂网络IEEE118节点系统中进行了验证。基于图论的碳流分析方法完善了现有方法在碳流网络分布和路径追溯方面的不足,具有一定实用价值与参考意义。

关键词： 生成式人工智能   网络意识形态安全   风险   防范  

摘要： 随着人工智能技术的不断迭代发展,生成式人工智能在社会生活中被广泛采用。生成式人工智能作为一种推动未来人类技术颠覆性发展的新兴技术形态,在以强大的内容生成力赋能各种行业领域的同时,也给网络意识形态领域带来了风险挑战。不良社会思潮内嵌生成式人工智能进行隐蔽渗透、算法偏见导致生成式人工智能的内容偏向性、数据失真导致网络意识形态的偏差、算法反噬削弱网民的意识形态鉴别力等风险叠变致使生成式人工智能超越单纯技术属性的内容生成功能,以隐蔽的方式影响网络意识形态安全。我们可以从加强价值引领、加强大数据检测与管理、掌控数据管理权力、重塑人机关系等多重路径应对生成式人工智能给网络意识形态安全带来的风险挑战。

关键词： 零散整车   列车工作计划   动态时空网络   人工蜂群算法   车流组合  

摘要： 随着产业结构调整,研究实现高附加值货物运输的铁路零散整车运输组织关键技术,对指导铁路运输生产具有重要意义。将铁路列车工作计划编制问题抽象为双层动态时空服务网络设计问题,结合铁路运输生产实际,以车辆运输、列车运行和未运输惩罚成本最小为优化目标,考虑流量守恒、列车编组、中转改编作业时间等约束,构建了双层动态时空网络的零散整车列车工作计划编制模型,并设计了人工蜂群算法进行求解。以实际路网信息和列车运行图构建案例进行模型与算法验证,结果显示算法可以较好地模拟列车工作计划车流组合与列车运行线选线的2个关键环节,可以为列车工作计划的高效编制提供相关的辅助与决策支持,对提高零散整车运输组织效率具有重要的实际意义。

关键词： 轨道交通   公交系统   共享交通   一体化融合   动态规划   交通优化   出行效率  

摘要： 本文探讨了城市轨道交通与公交一体化模式的优化,重点在于融合模式的设计与方案优化。研究聚焦于如何利用智能调度和优化算法提升不同交通方式间的协同效应,以提高公共交通效率和乘客出行体验。本文采用动态规划算法,建立了换乘优化模型,旨在使公交站与轨道交通站间的换乘时间最小化。以广州市新建城区为例,验证了动态规划算法在多种交通方式下的有效性,优化了乘客的换乘路径。研究结果表明,合理设计换乘衔接和优化线路布局,可以显著减少乘客的等待时间,提高换乘效率。

关键词： 天山雪莲   槲皮素   骨肉瘤   基质金属蛋白酶2   网络药理学  

摘要： 目的:探讨天山雪莲药效成分在骨肉瘤治疗中的潜在机制。方法:利用传统中药系统药理学平台(TCMSP)筛选天山雪莲的药效成分和潜在靶点,并通过GEO数据库分析骨肉瘤的差异表达基因。通过韦恩图识别天山雪莲治疗骨肉瘤的潜在靶点,结合蛋白质相互作用(PPI)网络及拓扑学分析筛选核心靶点。随后进行分子对接分析,并通过实时荧光定量聚合酶链反应(qRT-PCR)和蛋白质免疫印迹法(WB),验证重要药效成分对核心基因表达水平的影响。结果:识别天山雪莲与骨肉瘤的共同靶点67个,确定基质金属蛋白酶2(MMP2)为其中的核心基因。分子对接分析显示,槲皮素与MMP2蛋白具有较强的结合能力(结合能为8.9 kcal/mol)。实验进一步证实槲皮素显著抑制MMP2 mRNA在骨肉瘤细胞系U2OS(7.5μmol/L:t=9.30,P=0.0007;15μmol/L:t=11.97,P=0.0003)及HOS(7.5μmol/L:t=13.09,P=0.0002;15μmol/L:t=21.77,P<0.0001)中的表达水平。此外,槲皮素还显著下调了MMP2蛋白在U2OS(7.5μmol/L:t=9.14,P=0.0008;15μmol/L:t=11.97,P=0.0003)及HOS细胞中的表达(7.5μmol/L:t=20.55,P<0.0001;15μmol/L:t=41.88,P<0.0001)。结论:天山雪莲的关键成分槲皮素可靶向抑制骨肉瘤细胞中MMP2的表达水平,对骨肉瘤具有潜在的治疗价值。

关键词： 改进决策树   5G网络环境   非法行为   自动化检测系统  

摘要： 在5G网络环境中,非法行为的发生对5G网络安全构成了严重威胁,当前的决策树算法受限于流量限制和预警数据冗余问题。设计基于改进决策树的5G网络环境中非法行为自动化检测系统。基于B/S设计的系统三层框架,设计四个功能单元,采集单元采集网络流量数据,特征提取单元分析网络流量数据并提取IMF分量的能量特征,改进决策树检测单元利用ID3算法建树,实现自动化检测,预警单元根据检测到的非法行为生成预警信息并及时通知管理员,实现预警。结果表明,所设计系统在应对四种不同非法行为时,杰卡德系数均达到0.9以上。

关键词： 分布式光伏   LSTM   神经网络   聚合建模   故障特性  

摘要： 提出一种基于LSTM神经网络的分布式光伏故障外特性聚合等值建模方法。该方法可以输出任意出力下等值光伏系统并网点的I-V曲线,在并网点电压跌落后能够预测等值系统的故障特性。相比传统机理建模,该方法无须对复杂物理系统进行具体建模,能够精确映射配电网的强非线性输入输出。所建立的LSTM模型首先使用一维卷积层对光伏出力系数进行特征提取,然后利用两层隐藏层处理序列数据,在全连接层中将向量映射为外特性曲线序列。基于传统光伏电源模型搭建典型的配电网网络,选择大量不同出力组合进行仿真,为LSTM模型训练提供有效的训练集和验证集数据,同时建立独立的测试集测试最优模型的准确性。最后利用最佳模型建立等值配电网系统,在并网点设置不同程度电压跌落,将故障特性与完整模型的故障特性进行对比,仿真结果可以证明所提方法的可靠性和实用性。