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关键词： 交通流预测   异常交通流   时空动态特性   生成对抗网络   聚类图卷积网络  

摘要： 准确的交通流预测对城市交通至关重要，而交通流中的异常事件（恶劣天气、紧急道路状况等）导致的异常交通流，对现阶段交通流模型预测的准确性提出严峻挑战。现有的交通流预测模型大多难以有效捕捉交通流数据的复杂动态模式，且计算资源开销较大。为了解决这些问题，本文提出一种用于异常交通流预测的时空生成对抗聚类图卷积网络（CG-STGAN）。具体而言，构建了一个基于时空生成对抗网络的模型，其中，生成器用于捕捉并模拟正常交通流数据，鉴别器则对比生成数据与原始数据，判断其是否异常。通过对抗训练，生成器和鉴别器协同提升了异常交通流的检测能力。此外，提出了聚类图卷积网络，将交通图分解为多个子图，以限制图卷积的邻域扩张，从而降低内存使用并提高预测准确性。最后，结合图卷积门控循环单元挖掘交通流的短期时空特征，并通过长短期记忆模块学习交通流的长期依赖。实验结果表明，与基线模型相比，CG-STGAN在异常交通流预测方面表现出最佳性能。

关键词： 帮助信息网络犯罪活动罪   明知   口袋化   同类解释  

摘要： 帮助信息网络犯罪活动罪从一个寂寂无名的小罪一跃成为排名第三的大罪,其不断扩张折射出该罪的口袋化趋势,主要表现为两大特征:表层特征是帮助信息网络犯罪活动罪的整体案件数量激增;深层特征是司法机关对该罪主观明知的认定标准虚化,客观行为的认定标准泛化。究其原因,主要受从严治理网络犯罪的刑事政策,模糊适用推定规则来界定主观明知的范围,不当扩大该罪的客观行为类型这三方面原因影响。对此,应当摒弃单一的从严治网的司法政策,贯彻宽严相济的刑事政策;对明知应理解为知道,包括明确知道和不确切地知道,并以主客观相统一规则加以认定;从实质角度准确厘清中立的业务帮助行为与该罪之间的界限,运用同类解释规则合理界定“等帮助行为”的内涵,以此来限定该罪客观行为类型的范围。

关键词： 高速列车   RBF神经网络   多质点模型   速度跟踪   自适应滑模控制  

摘要： 针对考虑未知模型参数，不确定附加阻力，未知车间力和外界干扰等影响的高速列车，对其速度跟踪控制策略进行了研究。首先，考虑高速列车的非线性阻力和相邻车厢间的车间耦合作用力影响，建立高速列车多质点动力学模型；其次，设计一种基于新型饱和函数的高速列车有限时间速度跟踪控制策略，引入非奇异快速终端滑模控制方法实现高速列车系统状态的有限时间收敛，改善高速列车速度跟踪的稳态精度和暂态性能；进一步，设计了基于RBF神经网络的自适应非奇异终端滑模跟踪控制策略，利用自适应技术实现对列车模型参数以及附加阻力、车间力等不确定性项上限的在线估计，并针对不连续切换控制项所造成抖振现象问题，利用RBF神经网络较强的非线性拟合能力，引入RBF神经网络重映射非奇异快速终端滑模控制策略的切换控制项，并设计权重系数的自适应更新律，实现切换连续，有效消除抖振现象所带来的影响，提高列车运行的平稳性。然后，基于Lyapunov稳定性理论证明高速列车速度跟踪控制系统的稳定性，以及系统状态的有限时间收敛性。最后，以CRH380B型动车组作为控制对象进行仿真验证。仿真结果表明：高速列车在有限时间内收敛并跟踪理想轨线，跟踪精度高，暂态过程响应速度快，列车运行更加平稳。

关键词： 日志修复   活动关系矩阵   小波卷积   Kolmogorov-Arnold网络  

摘要： 业务流程管理系统中的事件日志记录了活动执行情况，但常因活动缺失导致日志不完整，影响后续分析与挖掘。为解决此问题，提出一种融合小波卷积神经网络（WTconv）与Kolmogorov-Arnold网络（KAN）的WT-KAN模型，用于修复事件日志缺失活动。首先，将日志序列数据转换为活动关系矩阵；其次，将该矩阵输入WT-KAN模型以预测缺失活动。WT-KAN结合了WTconv的特征提取与降噪优势及KAN的非线性特征映射能力，提高了日志修复的准确性与完整性。在真实和人工事件日志数据集上进行实验，结果表明，该方法的修复准确率在不同缺失比例下达80%～98%，优于CNN、transformer、BERT等现有方法，适用于复杂业务流程日志修复。

关键词： 残差图神经网络   伪造人脸图像   图像检测   多尺度检测   特征融合   关键点特征  

摘要： 伪造人脸图像包含大量浅层特征高频分量，其面部关键点特征处于多尺度维度，在提取过程中梯度快速消失，导致伪造图像检测不准确。为此，提出一种基于残差图神经网络的伪造人脸图像多尺度检测方法。对采集的伪造人脸图像进行校正，并初步估计面部关键点位置。将面部关键点输入残差图神经网络，该网络采用残差块避免梯度消失，同时结合多尺度注意力机制，增强对不同尺度伪造痕迹的敏感度，提取人脸图像关键点的多尺度特征，并构建相应的特征图。融合特征图后，获得面部关键点的复杂特征。利用损失函数计算提取的特征与样本图像特征之间的相似度，从而准确检测图像中的伪造区域。实验结果表明，所设计的检测方法在多个数据集中的AUC值平均为0.96，能够准确检测出人脸图像的伪造区域。

关键词： 人机交互   可穿戴设备   面部表情识别   元学习  

摘要： 目前，绝大多数智能眼镜都是基于触控板技术或语音控制实现人机交互，这些方法在驾驶环境或图书馆等场合存在限制.本文基于柔性压敏传感器设计了一个用户友好的免提式面部动作识别系统.该系统在眼镜脚的内侧集成一对柔性的压敏传感器，通过与面部皮肤贴合捕捉由面部动作引起的压敏信号.本文结合动态规划算法设计了一种连续信号分割算法来提取完整的面部动作信号.为了解决可穿戴设备领域普遍存在的弱样本问题，本文引入元学习机制并优化训练采样流程以提高模型的泛化性.结合真实数据集训练评估，系统识别准确率达到90%.面对用户个性化和处理弱样本的需求时，本文系统的性能表现出较高水平.

关键词： 网络育人   瓶颈问题   育人发展路径   内蒙古本科高校  

摘要： 新媒体时代，大学生对网络的高度依赖，使得网络信息对其思想观念产生深远影响。面对高等教育事业高质量发展新形势和新变化，做好网络育人工作，是推进高校思想政治教育高质量发展亟待解决的重大课题。本研究在分析内蒙古本科高校加强网络育人工作的必要性、推进网络育人高质量发展面临的瓶颈问题及其背后深层次原因的基础上，提出加强内蒙古本科高校顶层设计，一体化推进平台建设; 加强网络育人队伍建设，提高育人工作实效性; 提升网络育人产品内涵，增强育人工作吸引力; 发挥学术期刊编辑网络出版平台作用，建设育人新阵地等破解对策，推动高校网络育人工作朝着更加科学、规范、高效的方向发展，从而助力人才培养的高质量发展。

关键词： 阿尔茨海默病   Aβ   小鼠   读书丸   网络药理学   线粒体动力学  

摘要： 目的 基于网络药理学探究读书丸对阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease，AD）模型小鼠认知能力及线粒体动力学相关蛋白的影响。方法 通过TCMSP等数据库预测读书丸的成分及其相应靶点、AD相关靶点。利用Venny网站获取读书丸与AD交集靶点；采用String数据库和Cytoscape软件，分别绘制蛋白质-蛋白质相互作用网络和药物-疾病-靶点网络。运用David数据库对交集靶点进行GO和KEGG富集分析。双侧脑室注射Aβ25-35建立AD小鼠模型，行为学实验检测小鼠学习记忆能力，透射电镜观察海马神经元线粒体损伤情况，利用蛋白免疫印迹法（Western blot）测定线粒体动力学相关蛋白质的表达。结果 通过数据库搜集整理后筛选出药物和疾病相关交集靶点共311个；GO与KEGG分析显示相关靶点集中在线粒体等组分，富集在ATP结合、MAPK活性正调控等通路。与正常组相比，模型组小鼠学习记忆能力降低（P<0.05），线粒体嵴出现肿胀、断裂（P<0.0001），海马MAPK、Mfn2、OPA1蛋白表达降低（P<0.01），DRP1蛋白表达增加（P<0.01）；与模型组相比，读书丸中、高剂量组小鼠学习记忆能力提升（P<0.05），线粒体的受损明显改善（P<0.01），海马MAPK、Mfn2、OPA1蛋白表达增加（P<0.01），DRP1蛋白表达降低（P<0.01）。结论 读书丸能够减轻线粒体损伤，维持线粒体稳态，进而改善AD小鼠认知记忆能力。

关键词： 网络舆论   资助育人   舆论引导   教育公平   高校  

摘要： 互联网技术的发展深刻改变了传统舆论场，网络舆论从传播主体、涉及内容、发展过程、舆论导向等方面表现出更加复杂难控的特点，为高校开展资助育人工作带来了前所未有的挑战。面对不良网络舆论引发的群体认知错乱、价值引导困难、工作信任危机、资助秩序混乱等问题，高校应及时介入舆论引导、加强政策解读、壮大舆论话语权、提升资助工作水平，确保网络舆论在资助育人工作中发挥积极的作用。