含时滞的D-SEIQRS网络蠕虫传播动力学分析

针对杀毒软件查杀新型病毒所需时间以及节点的不同宕机率,提出一类含时滞的D-SEIQRS网络蠕虫传播动力学模型。基于网络蠕虫的传播阈值σ,分析无病平衡点和正平衡点稳定性,并计算出Hopf分岔的时滞临界点;研究三个节点状态转移参数对网络蠕虫病毒传播的影响。仿真结果表明,当σ<1时,无病平衡点局部渐近稳定;当σ>1时,正平衡点局部渐近稳定;通过增大隔离率系数Ψ,降低S-E状态节点感染率系数β并提高节点免疫率ρ,可以有效控制蠕虫病毒在网络中的传播。

基于脉冲间隔分布矩阵的抗抖性改进算法

为解决利用脉冲间隔分布矩阵(PIDM)进行分选无抗抖性的问题,提出了一种改进算法.借鉴改进PRI变换法交叠PRI箱的思想,以PIDM矩阵中PRI箱交叠范围内的幅度之和替代元素幅度,以此进行主周期行、子序列行和门限计算,并对门限的计算方式进行了改进,对过门限的值进行聚类分析,以簇中均值(子序列提取)或最小值(主周期提取)作为真实PRI值.研究结果表明,改进算法在基本保持了原算法分选成功率的基础上,具有一定的抗抖性(5%~10%),并也能适应于多部辐射源的复杂环境.

超声引导下曲安奈德注射联合微波治疗脑卒中后肩痛的效果

目的研究超声引导下曲安奈德注射联合微波治疗脑卒中后肩痛的效果。方法选取2020年10月至2021年8月新乡医学院第一附属医院收治的符合入选标准的56例脑卒中后肩痛患者,应用随机数字法分为A、B两组,每组28例,A组接受常规康复联合超声引导下曲安奈德注射治疗,B组接受常规康复、超声引导下曲安奈德注射及微波治疗。比较两组治疗前与治疗4周后的视觉模拟评分法(VAS)评分、Fugl-Meyer运动功能评定量表(FMA)上肢部分评分及肩关节前屈、外展、外旋被动活动度(PROM)的变化情况。结果治疗4周后,两组VAS评分较治疗前下降,肩关节前屈及外展PROM、FMA均较治疗前升高(P<0.05),B组VAS评分低于A组,肩关节前屈、外展PROM及FMA高于A组(P<0.05),两组治疗后肩关节外旋PROM差异无统计学意义(P>0.05)。结论超声引导下曲安奈德注射联合微波对于脑卒中后肩痛患者的治疗效果较好,能够改善患者上肢功能及日常生活能力。

融合多策略学习型麻雀搜索算法的UWSN覆盖优化

水下无线传感器网络(UWSN)是三维无线传感器网络的一种应用场景。为解决UWSN覆盖率低的问题,提出一种多策略学习型麻雀搜索算法(MSLSSA)。首先引入双重反冲运动策略,对麻雀个体中的发现者和加入者进行位置更新,其次引入互利学习策略进行麻雀个体中的警戒者互利信息共享,进一步提高搜索能力,增大寻优解搜索空间;然后采用改进的折射反向学习策略作为边界处理方法对越界个体进行处理。最后将该算法应用于UWSN覆盖优化,仿真实验分析表明,与五种相似算法进行比较,MSLSSA覆盖率达到96.61%,能够有效提升UWSN覆盖率,优化节点分布。

基于博弈策略的动态网络病毒传播模型和控制

病毒仓室模型通常用于对生物网络,计算机网络和人类社交网络传播进行建模和分析。在以前的工作中,此类系统的建模主要集中在具有静态网络图结构的网络上,但是基于静态网络的建模过于简化并且很难应用到实际。为解决上述问题,通过分析静态网络病毒传播模型SEIR的不足,提出动态网络病毒传播模型,并使用基于博弈策略的SIQR模型研究动态网络中病毒控制问题。在博弈策略的隔离技术下对病毒传播模型进行仿真、稳定性分析,发现病毒在隔离仓室中随时间的增加而减小直至消灭。通过博弈策略能够有效控制动态网络的病毒传播,从而维护网络空间安全。

无线传感器网络变异病毒传播动力学分析

针对无线传感器网络病毒变异,异常节点检测技术不能实施对异常节点检测和定位的问题,提出一类SEIQRV-Type模型。通过对模型进行理论分析,得到网络病毒的传播阙值R 0,验证了平衡点的稳定性,研究节点感染率、E-I状态节点转移率、感染节点隔离率、节点免疫率、病毒查杀率、通信半径和节点上(下)线率等参数对无线传感器网络中病毒传播的影响。仿真结果验证了理论分析的正确性,通过动态调节参数可以有效控制病毒在无线传感器网络中的传播。

一种认知电子战雷达对抗教学训练系统

电子战的迅猛发展使得原有基于手控干扰的雷达对抗训练方式难以完全满足实战教学训练的需求。对此,提出并实现了一种新的、基于认知电子战的雷达对抗训练系统实验方案。该系统由雷达/雷达模拟子系统、干扰子系统和干扰评估子系统3部分构成,其中,干扰子系统在不同干扰模式间切换,干扰评估子系统通过机器学习和人工智能的方法可针对干扰模式进行迭代处理并形成最优干扰策略表,雷达/雷达模拟子系统则形成相应的电磁对抗环境仿真。室内仿真测试和室外真实应用环境测试结果均表明,该系统可有效提高雷达对抗训练的有效性和真实性,大大激发了学生对雷达对抗训练的学习兴趣。

基于YOLO v5l-Im的排水管道缺陷检测方法及效果分析

针对YOLO v5l(you only look once version 5 large)算法对于小目标、少样本且背景复杂的排水管道缺陷图像检测的精度低、误检和漏检率较高等问题,提出了一种基于YOLO v5l-Im算法的排水管道缺陷检测改进方法。做了三点改进:首先提出了Focal-EIoU(focal embedding intersection over union)损失函数,有效提升了检测模型的性能;其次为增强检测模型对小目标缺陷的检测效果,减少缺陷误检和漏检的概率,将骨干网络中浅层特征图融合到双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)中,增加针对小目标的预测层;最后在YOLO v5l中引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA),提高模型对图像中感兴趣区域的敏感程度,减少冗余背景信息的干扰。3种改进对平均检测准确率(mean average precision,mAP)的提升分别为2.0、2.9、5.9个百分点。将三种有效改进融合到一起,检测结果表明:本文提出的YOLO v5l-Im模型的mAP达到了92.1%,较原模型的85.5%提升了6.5个百分点。由此可见,所做的改进有效增强了YOLO v5l对排水管道缺陷的检测能力。

散养鸡盲肠球虫病的防治

鸡盲肠球虫病是由寄生于盲肠的柔嫩艾美尔球虫引起的一种球虫病,主要危害3月龄内的雏鸡和青年鸡,成年鸡感染后症状不明显,发病率、死亡率也比较低,尤其是对2~8周龄的鸡危害最大,发病率和死亡率也较高,发病耐过鸡康复期较长,生长发育及以后的生产性能均会严重受阻。

全方位夯实国家粮食安全根基

2024年4月,国务院印发《新一轮千亿斤粮食产能提升行动方案(2024—2030年)》(以下简称《方案》),提出到2030年实现新增粮食产能千亿斤以上,全国粮食综合生产能力进一步增强;在严格保护耕地的基础上,粮食播种面积稳定在1.17亿hm2(17.5亿亩)左右、谷物面积9 666.67万hm2(14.5亿亩)左右;粮食亩产水平达到420 kg左右。

利用热成像技术开展斑海豹观测

介绍了热成像技术原理及在斑海豹观测过程中的应用,并分析了其在物体探测方面的优势。针对恶劣环境下常规观测手段的不足,提出采用热成像技术替代原有的技术手段,及时发现并记录斑海豹活动轨迹,为更好保护斑海豹提供有效的技术支撑。

一道联赛题的多种解法

联赛题目:求函数y=x+x^(2)-3x+2的值域.解析:函数y=x+x^(2)-3x+2,定义域为{x|x≤1或x≥2}.

基于激光雷达的散粮堆粮面异动识别算法研究与验证

粮面异动监测是国家储备粮日常库存检查的重要内容,是粮食仓储监管的一项新需求。为了解决传统粮面异动监测技术难题,本文提出了一种基于激光雷达的粮面异动监测方法。通过搭建一个能够模拟真实粮堆状态的足尺实验平台,利用高精度激光三维测量装置,设计了基于激光扫描点云数据和出入仓作业信息的散粮堆粮面异动识别算法,并通过实验平台进行了算法检验与验证。结果表明:该方法可直接获取高精度的粮堆表面坐标信息,克服了图像识别技术数据精度不足的问题;构建的基于粮堆形貌坐标信息和出入库作业状态数据的粮面异动判据算法,能够实现可靠的定量计算;将所提出的方法应用于实际粮仓场景,验证了该方法的可行性和有效性,能够满足粮食库存动态监管需求,为粮面异动在线监测及预警提供了新技术。

肌萎缩侧索硬化症遗传学机制研究进展

肌萎缩侧索硬化症是一组选择性侵犯运动神经元的神经系统变性疾病。随着基因检测技术的迅速发展,肌萎缩侧索硬化症基因检测从单基因位点测序逐步发展至全外显子组测序或全基因组测序,越来越多影响疾病发生发展的致病基因相继被发现。目前肌萎缩侧索硬化症病理生理学机制主要包括蛋白稳态失衡、DNA或RNA功能异常、细胞骨架和轴突动力学改变、自噬过程和溶酶体功能紊乱、线粒体功能障碍,探究肌萎缩侧索硬化症遗传学机制对阐明其病理生理学机制具有重要意义。本文综述肌萎缩侧索硬化症主要致病基因、遗传学研究方法及相关致病机制,为肌萎缩侧索硬化症治疗提供新的策略。

面向入侵检测的元图神经网络构建与分析

网络入侵样本数据特征间存在未知的非欧氏空间图结构关系,深入挖掘并利用该关系可有效提升网络入侵检测方法的检测效能.对此,设计一种元图神经网络(Meta graph neural network,MGNN),MGNN能够对样本数据特征内部隐藏的图结构关系进行挖掘与利用,在应对入侵检测问题时优势明显.首先,设计元图网络层(Meta graph network layer,MGNL),挖掘出样本数据特征内部隐藏的图结构关系,并利用该关系对样本数据的原始特征进行更新;然后,针对MGNN存在的图信息传播过程中父代信息湮灭现象提出反信息湮灭策略,并设计了注意力损失函数,简化MGNN中实现注意力机制的运算过程.KDD-NSL、UNSW-NB15、CICDoS2019数据集上的实验表明,与经典深度学习算法深度神经网络(Deep neural network,DNN)、卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)、循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)、长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)和传统机器学习算法支持向量机(Support vector machine,SVM)、决策树(Decision tree,DT)、随机森林(Random forest,RF)、K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)、逻辑回归(Logistic regression,LR)相比,MGNN在准确率、F1值、精确率、召回率评价指标上均具有良好效果.

面向入侵检测的Taylor神经网络构建与分析

深度学习方法已成为网络入侵检测的重要手段,但现有深度学习模型无法挖掘出网络入侵数据特征值间隐藏的函数映射关系。对此,设计了Taylor神经网络模型(TNN)。利用Taylor公式对多项式函数的逼近能力与神经网络的优化能力对入侵数据特征间的关系进行挖掘与利用。首先,介绍Taylor神经网络的基本结构。为了将Taylor神经网络引入入侵检测领域,设计了Taylor神经网络层(TNL),并将其与传统深度神经网络结合构建Taylor神经网络模型。为优化Taylor公式的展开项数,引入人工蜂群算法,但传统的人工蜂群算法存在开采能力较差,易陷入“早熟”等问题,因此设计了一种基于高斯过程的人工蜂群算法。实验结果表明,基于Taylor神经网络的入侵检测算法在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上的准确率具有明显优势。

提升高校毕业生高质量就业的路径

就业是民生之本,是青年发展之基。高校毕业生是国家宝贵的人才资源,做好高校毕业生就业工作十分重要。高校要进一步提高政治站位,把促进高校毕业生高质量充分就业摆在教育强国建设的战略高度通盘考虑,把做好高校毕业生就业工作作为推动教育评价改革的重要抓手,把确保高校毕业生就业大局稳定作为稳就业工作的重中之重,准确把握当前高校毕业生就业工作面临的形势,聚焦关键环节,多措并举促进高校毕业生更加充分更高质量就业。

中国大陆脊髓小脑性共济失调家系和散发病例的最新基因突变分析(英文)

目的:了解中国大陆汉族人群常染色体显性遗传和散发脊髓小脑性共济失调(SCA)中最新基因频率分布。方法:采用聚合酶链反应(PCR)和DNA直接测序(DNA sequenc ing)方法对430例常染色体显性遗传SCA(AD-SCA)家系先证者和237例散发患者进行了SCA1,SCA2,SCA3/M JD,SCA6,SCA7,SCA8,SCA10,SCA12,SCA17亚型和齿状核红核苍白球路易体萎缩(DRPLA)亚型致病基因核苷酸重复突变检测分析,然后采用聚合酶链反应-变性高效液相色谱(PCR-DHPLC),多重连接探针扩增(MLPA)和DNA直接测序方法对91例排除了以上SCA亚型突变的ADCA家系先证者和196例散发患者进行了SCA5,SCA11,SCA13,SCA14,SCA15/16/29,SCA27,SCA31和SCA35亚型的点突变及插入缺失突变检测。结果:在430个AD-SCA家系中,发现有25个SCA1家系(5.81%)、27个SCA2家系(5.81%)、267个SCA3/M JD家系(62.09%)、8个SCA6家系(1.86%)、8个SCA7家系(1.86%)、1个SCA12家系(0.23%)、1个SCA17家系(0.23%)和2个SCA35家系(0.47%),91个ADCA家系未明确基因分型(21.16%);在237例散发SCA患者中,发现有6例SCA1患者(2.53%)、9例SCA2患者(3.80%)、23例SCA3/M JD患者(9.70%)和3例SCA6患者(1.27%),196例SCA患者未明确基因分型(82.7%);未发现SCA8,SCA10和DRPLA亚型核苷酸重复突变和SCA5,SCA11,SCA13,SCA14,SCA15/16/29,SCA27和SCA31亚型点突变或插入缺失突变。结论:在中国汉族人群中SCA3/M JD为最常见的SCA亚型,其次为SCA2,SCA1,SCA6和SCA7亚型,SCA12,SCA17和SCA35亚型比较少见,SCA5,SCA8,SCA10,SCA11,SCA13,SCA14,SCA15/16/29,SCA27,SCA31和DRPLA亚型罕见。在AD-CA家系和散发患者中存在一定比例基因型暂不明的病例,说明SCA的遗传异质性,可能是由于部分ADCA家系存在其他致病基因的作用,大部分散发SCA患者除遗传因素外还存在其他致病因素。

具有导渗导排管的透水混凝土铺装对径流污染物控制实验

具有导渗导排管的透水混凝土铺装是在传统透水混凝土铺装基础上的一种创新的透水铺装形式,属于"海绵城市"建设技术之一。实验利用人工模拟降雨装置,对具有导渗导排管的透水混凝土铺装的径流污染物控制作用进行了研究。结果表明,在一年降雨重现期下,降雨120 min,具有导渗导排管的透水混凝土铺装对雨水径流污染物SS、COD、TP、TN、Cu的去除率分别为98%、88%、84%、60%、88%。并且发现降雨重现期越小,具有导渗导排管的透水混凝土铺装对污染物的去除效果越好。说明了具有导渗导排管的透水混凝土铺装对降雨不但具有渗透、储存、排放作用,而且对雨水径流中常见的污染物有良好的去除效果。

改性透水混凝土铺装对雨水径流净化研究进展

透水混凝土铺装已经广泛应用于人行道、公园、广场、轻载道路、停车场等处。改性透水混凝土铺装在净化雨水径流中表现出了良好的性能和潜力,对实现雨水径流的收集、储存、净化和回用补充地下水具有重要意义。通过总结分析国内外相关文献资料,重点介绍透水混凝土铺装的改性方法和对雨水径流净化性能方面的研究现状和行业趋势,并对研究和发展的未来领域提出建议,对透水混凝土铺装的进一步深入研究具有积极意义。