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关键词： 通信网络   大数据分析   性能优化  

摘要： 随着移动互联网的快速发展,通信网络性能优化面临着海量数据处理的挑战。提出一种基于大数据分析的通信网络性能优化方法,从网络性能特征挖掘、故障根因定位及资源调度优化等方面展开研究。实验表明,该方法显著提高了网络平均吞吐率和业务成功率,有效缩短了故障平均修复时间,大幅提高了资源利用率。

关键词： 频谱管理   资源分配   移动通信   动态频谱分配   频谱效率  

摘要： 本文综述了移动通信网络中频谱资源分配策略的研究现状和发展趋势,旨在应对频谱资源紧张与利用率低的问题。简述了静态频谱分配、动态频谱分配、频谱共享技术及市场机制等主要分配策略的特点及其适用场景,并分析了其优势与局限性。研究重点探讨了动态频谱分配在提升频谱效率中的关键技术,包括频谱感知与干扰管理,同时指出人工智能和新型通信技术(如太赫兹通信、频谱聚合)对未来频谱管理的推动作用。分析表明,智能化和高效化是未来频谱分配的重要方向,研究为通信网络优化提供了理论参考,具有重要意义。

关键词： 社交媒体营销   企业网络营销   应用研究  

摘要： 随着数字化时代的到来,社交媒体营销已经成为企业网络营销不可或缺的组成部分。在提升企业品牌形象、扩大市场影响、促进用户参与、降低营销成本等方面,均展现出卓越的成效。本研究聚焦于社交媒体营销在企业网络营销中的应用作用,并对其应用内容进行细致分析,进一步提出了社交媒体营销的应用策略。以期为企业有效利用社交媒体进行网络营销提供实用的策略参考和实践指南。

关键词： 受电弓   故障检测   接触网   火花放电  

摘要： 在动车组运行过程中,由于振动、接触网高度变化、接触压力不足等因素,导致碳滑板与接触网之间出现气隙,高压电击穿气隙产生火花放电现象,火花放电导致碳滑板和接触网烧蚀,对受电弓碳滑板寿命与接触网寿命造成影响。针对该问题,文中提出一种端到端基于轻量级单阶段全卷积网络的受电弓火花放电故障检测方法,通过借鉴轻量级FCOS(Fully Convolutional One-stage Object Detection,单阶段全卷积目标检测)模型在克服传统基于锚点设计的目标检测模型对锚点参数设置敏感、检测器普适性不强、锚点与真实框IOU(Intersection Over Union)计算耗时等缺陷时所发挥的优势,整合语义分割思路以实现受电弓电火花故障检测模型的高效、高精设计,实现了以原始受电弓监视图像为输入端,以电火花故障位置信息为输出端的端到端故障检测,这对高铁动车组受电弓的使用与管理都有重要的意义。

关键词： 教育实效性   主渠道作用   舆论引导   去中心化   智能算法   数据环境   教育阵地   网络空间  

摘要： 前言:“智能算法”作为新型智能技术模式,在网络空间中体现出鲜明意识导向。其所呈现的“去中心化”“娱乐圈层化”“舆论引导”等特征影响着高校网络主流意识教育效果,并体现于个人隐私、数据环境、教育阵地等诸领域。故高校需从加强算法赋能、抓好内容供给、巩固主渠道作用等方面加以强化,从而提升网络主流意识教育实效性。

关键词： 网络订餐   食品安全   监管  

摘要： 网络订餐行业的飞速发展,既为食客带来了便捷享受,也带来了食品安全监管的新难题,如餐饮商家违规经营、网络订餐平台资质审核工作开展不到位、政府网络监管体系不完善。为筑牢食品安全防线,保障消费者的饮食安全与健康权益,应规范餐饮商家的经营行为、强化网络订餐平台资质审核机制、完善政府网络监管体系。

关键词： 软件定义网络(SDN)   机器学习算法   通信网络   传输流量调度  

摘要： 针对通信网络传输流量调度的难题,创新性地提出结合软件定义网络(Software Defined Network,SDN)与机器学习算法的调度方案,借助SDN控制器的强大功能,全面采集了网络数据层的关键信息。利用先进的机器学习算法,深入分析这些数据,准确预测了未来的网络流量走势。基于这些精准的预测结果,制定了细致入微的流量调度策略,从而实现了网络流量的动态优化和高效管理。实验数据充分证明,与传统方法相比,所提出的方法在降低网络丢包率、提升资源利用率及传输性能等方面均表现出显著优势。这一创新成果不仅有效增强了网络流量的稳定性和规律性,还为通信网络传输流量调度领域开辟了新的研究路径。

关键词： 高光谱技术   西兰花   农药残留识别   卷积神经网络  

摘要： 农产品农药残留检测是保证农产品食用安全的重要环节,而传统检测方法步骤繁琐、成本高昂。本文利用高光谱技术结合机器学习算法和深度学习算法,以西兰花农药残留检测为样本,提供了一种简便快速、成本低、无损的西兰花农药残留检测方法。研究通过采集喷洒了不同种类农药和清水的西兰花样本400~1000 nm高光谱图像,经过多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay卷积平滑(SG平滑)两种数据预处理方法,和主成分分析法(PCA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)三种数据降维后,建立支持向量机(SVM)识别模型进行农药残留判别。得到SVM-SG-SPA组合判别效果最好,其对高效氯氰菊酯、毒死蜱、吡虫啉和清水的识别精度分别达到92.86%、94.29%、91.43%和92.86%。用原始光谱数据建立一维卷积神经网络(1D-CNN)模型,其对高效氯氰菊酯、毒死蜱、吡虫啉和清水的识别精度达到94.29%、95.71%、94.29%和97.14%,识别精度均高于SVM模型。结果表明,高光谱成像技术结合一维卷积神经网络的深度学习算法,不仅简化了对西兰花农药残留的识别过程,还提升了识别效率和识别精度。

关键词： 网络成瘾   大学生   混合研究方法  

摘要： 随着互联网技术的飞速发展,网络空间已成为现代社会不可或缺的一部分,深刻改变了中国大学生的生活方式、工作模式和社交互动。然而,据学术研究表明,这一群体中存在对网络空间过度依赖和网络成瘾的问题。本研究采用混合研究方法设计,结合问卷调查和访谈,调查了中国大学生网络成瘾的强度及其相关的心理问题。研究发现,中国大学生表现出中度的网络成瘾,尤其在心理维度上成瘾强度更高。相反,在社会化方面,网络成瘾的强度相对较低。访谈进一步证实了调查结果,并揭示了学生对网络成瘾的复杂态度和担忧。本研究旨在提高学生和教育工作者对网络成瘾问题的认识,并为制定有效的干预策略提供科学依据。