关键词： 多层网络   网络鲁棒性   关键节点   网络拆解  

摘要： 针对多层网络在层节点攻击模式下的最优拆解问题,提出了两种新算法。这些算法通过综合考虑层内结构特征和跨层连接模式,精确评估节点的重要性,从而有效识别出对网络结构和功能至关重要的层节点。为了验证算法的性能,在大量人工和真实多层网络上进行了广泛测试。结果表明,所提出的算法不仅能够高效识别关键层节点,生成更小的拆解集,同时还具有较低的时间复杂度,展现出处理大规模多层网络的良好适应性。

关键词： 医疗大数据   数据脱敏   术语界定   技术适配  

摘要： 为统一医疗数据脱敏术语、适配技术框架及建立风险防控体系以支撑数据合规应用,研究梳理了文献标准、辨析核心概念,构建场景—技术矩阵与风险评估模型并制定动态防控策略,明确了术语层级与合规要求,形成四大场景技术方案及三防体系,提出统一界定、场景适配与动态风控是释放数据价值的关键,建议多方协同推动标准落地。

关键词： 无线传感器网络   太阳辐照度   自回归差分移动平均模型   长短期记忆网络   CatBoost  

摘要： 在无线传感器网络中,节点的供能问题是制约其实际应用的重要因素,将太阳能转化成电能为节点供电是一种有效的解决方案。对可收集的太阳能进行预测,有助于提高无线传感器网络的使用寿命。针对太阳能的不稳定性和波动性,提出了一种混合模型来预测太阳能。该模型首先利用自回归差分移动平均模型(ARIMA)对序列中线性成分的敏感性来对太阳辐照度中的线性成分进行提取,保留非线性成分于残差序列中;融合时间卷积网络(TCN)、长短期记忆神经网络(LSTM)和注意力机制(AM),提取光伏数据和由ARIMA生成的残差数据中更深层次的时间依赖关系和复杂模式;最后,利用CatBoost决策树算法对预测结果进行集成和综合分析。实验结果表明,在太阳辐照度预测中,所提出的方案在精度、鲁棒性和泛化能力上相较于其他方法具有明显优势。

关键词： 岩石化学   标准矿物   Mesonorm   花岗质岩石   中高级变质岩  

摘要： Mesonorm是适用于火成岩和高级变质岩的由全岩化学成分计算标准矿物含量的方法。与得到广泛应用的CIPW标准矿物计算方法相比,Mesonorm方法通过引入黑云母(Bi)标准分子,减少了计算结果中钾长石(Or)标准分子的含量。对于大多数常见的火成岩和中高级变质岩,Mesonorm方法提供了更接近于实际钾长石含量的估计值。笔者等简要介绍了Mesonorm的计算步骤,并给出几个研究实例以验证Mesonorm作为标准矿物计算方法的优点。对于含云母类矿物的常见侵入岩的分类命名而言,Mesonorm标准矿物在QAP和Q′—ANOR图解的投影点可以给出正确的结果,而CIPW标准矿物的投影点经常出现偏差。基于化学—矿物学准则厘定的5大类花岗质岩石组合,其Mesonorm标准矿物在Q′—ANOR图解的投影图式(pattern)各不相同。这一事实表明Mesonorm标准矿物的Q′—ANOR图解投影可用于识别未知花岗岩套的化学—矿物学类型。根据Mesonorm标准矿物估算的中国东部地区中高级正变质岩的密度值与其全岩SiO_(2)含量之间存在良好的相关性,即:w(SiO_(2))/%=-69.069×ρ/(g/cm^(3))+259.741。由此估算出中国东部下地壳的SiO_(2)质量分数低于53%,化学成分属于基性。我们认为,Mesonorm标准矿物比CIPW标准矿物更适合于常见火成岩和中高级变质岩的研究。笔者等提供了一个计算Mesonorm的免费程序(存编辑部,可致信免费索取)。

关键词： 数智赋能   图书馆   智慧服务  

摘要： 数智化技术的飞速发展将推动图书馆智慧化转型及图书馆智慧服务的发展。分析数智赋能图书馆智慧服务的必要性,探讨数智赋能下图书馆智慧服务模式,提出整合推广多模态图书馆资源、推动多主体协同合作、深入应用数智化技术、保障人才队伍建设等数智赋能图书馆智慧服务的主要策略。

关键词： 路径优化   动态需求   灰狼优化算法   混沌映射  

摘要： 针对考虑碳排放约束的动态车辆路径问题,运用周期性更新的动态响应策略考虑客户增加的动态事件,建立以总成本最小为目标兼顾低碳与动态需求的车辆路径优化模型。提出一种改进的灰狼优化算法,通过Logistic-Tent混沌映射与准反向学习初始化种群,并对收敛因子进行非线性调整,引入基于步长欧式距离的比例权重,最后进行鹈鹕优化算法的融合演化。实验表明,改进算法收敛快、目标函数值低,总成本减少26.53%,满载率增加13.49%,周期性更新策略使总成本减少14.16%,满载率增加14.95%。实验结果验证了算法和策略的有效性,为物流企业配送方案的制定提供了理论参考。

关键词： 工匠精神   课程思政   云计算与大数据   专业教育   工程能力  

摘要： 在新时代高等教育高质量发展的背景下,云计算与大数据技术作为新兴科技领域,对于培养学生的综合素质和思想道德水平提出了更高的要求。如何将工匠精神理念融入课程思政教学,以提升学生的综合素质,成为亟待解决的问题。该文将从专业教育的内涵和工匠精神的核心特质入手,分析云计算与大数据技术课程思政教学面临的挑战,并以工匠精神为指导,提出创新的融合观点。通过制定特色教学大纲、加深思政教学设计、采用引导式的实践教学方法、加强工程能力培养,探讨实施路径,构建课程的工匠精神思政教学体系。

关键词： 高速公路   异常障碍物   YOLOv8   注意力机制   目标检测  

摘要： 为解决高速公路异常障碍物诱发交通事故的关键隐患,满足复杂交通场景下检测任务对安全性的需求,本文开展公路异常障碍物检测算法优化研究。首先构建涵盖石块、废旧轮胎等5类高频异常障碍物的1200张数据集,覆盖多种典型路况;在此基础上,以YOLOv8为基础模型,提出嵌入CBAM(卷积块注意力模块)与CA(坐标注意力机制)的双注意力融合改进方法。该方法中,CBAM通过通道与空间维度的注意力权重自适应调节,强化关键特征聚焦与目标精准定位,CA引入空间坐标信息编码,有效捕获长距离依赖关系,二者优势互补以提升模型对复杂场景的适配能力。实验结果表明:改进后模型精确率从0.664提升至0.825,F1分数从0.45提升至0.76,显著降低误检与漏检率。该优化算法可为智能交通管理系统的路面安全监测提供可靠技术支撑。

关键词： 三体散射特征   双偏振雷达   随机森林   K均值聚类  

摘要： 利用2021—2025年湖南大冰雹(直径不小于20 mm)个例双偏振雷达数据,在人工筛选465组三体散射特征样本和465组非三体散射特征样本的基础上,定量提取每组样本的水平偏振反射率因子、差分反射率和相关系数作为特征数据集,构建基于随机森林和K均值聚类的三体散射特征自动识别算法,实现精确到1°×1km的三体散射特征格点自动识别,并进行测试效果评估和应用个例分析。结果表明:算法在解决有降水回波遮挡的三体散射特征精确识别问题上表现优异,识别命中率达到96.6%,虚警率仅为6.5%,临界成功指数达到90.5%,与基于单偏振雷达数据识别三体散射特征的机器学习算法相比,虚警率降低16%,临界成功指数提升20.5%。特征分析表明:水平偏振反射率因子和相关系数对识别被真实降水回波遮挡的三体散射特征具有关键作用,水平偏振反射率因子不超过15.0 d BZ,差分反射率不超过0.19 d B,相关系数不超过0.84,其中相关系数产品尤为重要。算法通过创新特征工程将复杂图像识别转化为高效二分类任务,具备良好的业务应用价值。

关键词： 超混沌系统   哈希   彩色图像   元胞自动机   置乱路径   链式扩散  

摘要： 为解决现有图像加密算法因依赖低维混沌、加密结构单一而导致安全性不足的问题,提出一种基于明文关联与动态多技术融合的彩色图像加密方案。首先构建了一个具有复杂动力学行为的新四维超混沌系统。之后将明文图像哈希值与外部密钥结合,生成与明文强相关的混沌序列,以抵御选择明文攻击。同时该混沌序列被用于对一维元胞自动机的初始状态和演化规则进行动态联合调控,生成元胞序列与混沌序列协同引导骑士巡游,形成不可预测的全局置乱路径。最后通过一种四向链式扩散机制增强了算法的雪崩效应。仿真实验与安全性分析表明,该算法的密钥空间可达10¹⁶⁵,加密后图像信息熵均接近7.9993,像素相关系数趋近于0,且能有效抵抗统计攻击与差分攻击,具有良好安全性与鲁棒性.