基于层间互信息的时序网络节点重要性识别方法

社交网络中重要节点发现对于控制舆论传播、社交影响力最大化等有重要意义。本文结合信息传播相关理论,提出了一种基于层间互信息的时序网络节点重要性识别方法。通过设计一种层间节点连边变化概率的计算模型,进而求解时序网络节点的层间信息熵和以层间互信息量化的相关性系数,再结合特征向量中心性对节点进行重要性度量。在真实时序网络数据集上进行实验,相比经典方法,本方法在时序网络的节点重要性度量上更有优势。

文生视频模型Sora的时间性结构分析——对生成式人工智能的现象学思考

近日,OpenAI推出了代表了目前文生视频最高水平的模型Sora,成为生成式人工智能发展史上的里程碑。然而,Sora还是存在着一些技术上的缺陷和不足。从时间现象学角度看,Sora外在时间结构“阵容”残缺,只有客观时间,没有主观时间和内在时间意识,导致其无法描述人类的心理时间,不能解释事件的因果关系和建构复杂有意义的事件及情节。此外,滞留和前摄的缺席,导致其无法连接动作和结果;缺少内在时间性动态生成结构的介入,Sora亦难以展现随着时间推移而发生的事件。因此,从技术层面增加数据模型的意向性实践和提升意向性设计的算量、算法,完善内外两个时间性结构,成为提升Sora现实表现的关键。

鄂南县级融媒体中心建设现状及对策研究

为响应习近平总书记“扎实抓好县级融媒体中心建设”的号召,咸宁各县级主流媒体为推进媒体深度融合,纷纷成立了县级融媒体中心,融媒体中心建设因此成为了主流媒体融合领域的重点、热点和难点。调研组深入咸安、通山、通城、崇阳、赤壁、嘉鱼等地,通过现场走访、座谈和线上问卷调查等方式,掌握了各县级融媒体中心的大量数据,并通过对数据的分析,全面地了解了各中心建设现状,找出了建设中存在的问题,并提出了有针对性的建议和对策。

果酸换肤联合强脉冲光对黄褐斑患者皮损情况与氧化应激水平的影响

探讨果酸换肤联合强脉冲光对黄褐斑患者皮损情况与氧化应激水平的影响。方法 选取黄褐斑患者80例,随机分为对照组和观察组,各40例。对照组采用单纯果酸换肤治疗,观察组在对照组基础上联合强脉冲光治疗。比较两组患者的皮损情况及氧化应激水平。结果 治疗后,观察组的皮损情况、氧化应激水平、治疗有效率明显优于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论 果酸换肤联合强脉冲光可有效改善黄褐斑患者的皮损情况,降低氧化应激水平,值得临床推广应用。

柴达木盆地英雄岭构造带小断层和碳酸盐岩缝洞体识别地震勘探关键技术

针对柴达木盆地英雄岭构造带深层小断层和碳酸盐岩缝洞体识别,提出配套的地震勘探关键技术。首先,从资料采集方面,扩大观测方位,采用小组合激发和接收,炮、检点均匀布设,可提高小断层成像精度;在地震资料数据处理方面,采用OVT域多维保真压噪技术和巨厚表层Q补偿处理技术,可以提高地震资料信噪比、保真度,有效拓宽频带,提高分辨率;在地震资料解释方面,利用分方位数据体和人工智能断层识别技术,可有效提高小断层识别精度,利用各向异性强度属性可有效识别缝洞体。该技术可为其他类似地区提供参考。

多维属性视角下学者用户画像构建及合作学者推荐研究

从多个维度属性构建学者用户画像,向目标学者推荐属性特征相似度高和易建立合作关系的合作学者,有助于增强学术交流合作、促进科研产出.本文以学者的论文成果为数据源,设计并探讨了合作学者推荐系统模型.首先采用Louvain社区发现算法划分学者社团,其次根据学者的基础属性、学术能力、研究兴趣、社交影响力四个维度构建用户画像,并从学者合作网络中获取合作关系强度、Katz相似性指标,最后根据候选学者的融合推荐评分实现合作学者推荐.通过构建学者用户画像,呈现学者全面的特征信息,赋予推荐结果可解释性.实证表明本文所提出的推荐模型具有良好的推荐效果,为目标学者的合作学者遴选提供了决策依据.

基于ZrO_(2)-SiO_(2)和介孔SiO_(2)凝胶膜制备可见光区双层减反射膜

采用溶胶-凝胶法,以正丙醇锆、正硅酸四乙酯为原料,在乙醇体系中以原位混合方式成功制备ZrO_(2)-SiO_(2)混合溶胶,Zr摩尔分数为20%~80%。在熔融石英基底上镀制混合凝胶膜,所得ZrO_(2)-SiO_(2)薄膜折射率在1.55~1.75之间可调。以有序介孔SiO_(2)薄膜为外层,选择与之匹配的ZrO_(2)-SiO_(2)薄膜为内层,构建λ/4~λ/2双层宽谱带减反射涂层。根据实际膜层的光学常数进行双层膜的优化设计,成功制备出在可见光区平均透射率达到99.17%的双层减反射薄膜。

基于深度迁移学习的图像隐私目标检测研究

针对当前社交媒体平台缺乏图像隐私泄露预警机制的问题,提出基于YOLOv8模型的图像隐私目标检测优化方案,以降低用户分享图像时泄露隐私的风险。以YOLOv8作为基线模型,将瓶颈转换器(BoT)模块融入主干网络,以捕获全局上下文信息,建模长距离依赖关系。同时引入加权双向特征金字塔网络(BIFPN)结构改进颈部网络,促进多尺度特征的深度融合。在此基础上,基于深度迁移学习方法,对YOLOv8预训练模型进行微调并训练,以实现图像隐私的自动化检测。通过LabelImg标注工具构建隐私图像数据集,在迁移学习方式下,将常见的YOLO系列模型与改进的YOLOv8相比较。结果表明:YOLOv8在基线模型中的表现较好,而本文改进模型的F1值达到0.885,mAP@.5值达到0.927,相较于YOLOv8分别提升了4.0%和3.4%,其检测精度效果显著,能够应对图像隐私检测的应用场景。

基于Doc2Vec和LDA模型融合文献质量的学术论文推荐研究

为解决海量的电子资源给读者带来“信息过载”的困扰,采用基于内容的推荐算法为读者推荐内容适配、质量优良的学术论文.考虑论文文本的上下文语义、词序及全局主题信息,首先采用Doc2Vec和LDA(Latent Dirichlet Allocation)混合语义模型训练候选论文集摘要语料库,学习得到每篇论文的文本向量,其次利用K-Means算法对候选论文集进行聚类,然后探寻目标论文所属簇的类群成员作为待推荐论文,最后融合文献质量权重进行相似度计算并排序,从而得到TOP-N近邻推荐结果.以CNKI图书情报类期刊论文作为语料库,通过实证分析,采用的混合模型与传统的TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)、Word2Vec、LDA 3种模型相比,推荐结果的精确率较高、排序差异度低,达到良好的推荐效果.

深度学习赋能网络安全知识图谱实体关系联合抽取研究

文中研究了知识图谱中关于实体关系联合抽取方式,解决流水线抽取方式的误差传播、效率低下及关系重叠的问题,设计了网络安全本体模型,提出基于深度学习的Seq2Seq联合抽取模型,编码层通过BERT-WWM和双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)模型获取上下文语义表示,并融合多头注意力机制突显文本中的重要单词,解码层通过指针网络输出序列标注,从而获取头实体、关系及尾实体。以自标注的数据集为语料,通过TensorFlow框架建模,对实体和关系抽取的质量进行评估。结果表明,模型的精确率、召回率和F1值均较高,验证了联合抽取模型的有效性,最后通过Neo4j图数据库构建并可视化知识图谱。

节点采集模式下有关质控方式的探讨

随着油气勘探向着高效勘探、效益开发勘探作业发展,有线仪器已经无法很好地满足高效采集的需求,节点仪器已逐渐替代其成为新一代核心采集装备并在国内外多个项目中得到广泛使用。但是,相比于有线仪器,节点仪器最明显的区别是其采集数据后集中下载处理,无法实现有线仪器的实时采集处理以及质控。因此,节点仪器在采集过程中的性能稳定性直接决定数据的安全性和可靠性。本文就目前主流节点仪器在采集过程中的质量控制方式进行分析与探讨。

新时期电子资源使用统计系统研究与应用

电子资源使用统计是图书馆备受关注的主题。在COUNTER版本5的修订以及电子资源访问协议由HTTP转换为HTTPS这一新背景下,图书馆需要寻求适配的解决方案。文章提出以反向代理软件Nginx作为中间人的方案,将加密的传输数据解密成明文,从而获取用户行为信息及电子资源元数据信息,并在此基础上依据COUNTER规范约定的报告格式及度量指标统计电子资源使用量。该方案解决了基于HTTPS协议访问的电子资源使用统计问题,保持度量指标的一致性,便于图书馆对购置的多种数据库使用情况进行横向对比,为电子资源的购置决策提供依据。

指向思维发展的高中物理复习课教学设计的课例研究——以“电路”单元复习课为例

以“电路”单元复习课为例,介绍了以学生思维发展为目标导向的学科实践.先预设学习目标和评价(观察点),再优化设计学生的学习活动,结合课例详细阐述了在复习课教学中如何实现学生的思维发展,从目标达成的视角结合教学团队的观课反馈进行了分析与反思.

浅谈危险废物处理处置工程的规划及设计

根据笔者近10年来在危险废物处理领域的体会,在探讨了危险废物处理处置工程规划和设计应遵循的原则、处理处置工程一般应包括的工程设施的基础上,重点探讨了危险废物处理处置工程的物流体系、规划和设计的具体方案及其应注意的问题。

我国闪速炼铜厂的清洁生产

从清洁的原料和能源、清洁的生产过程和清洁的产品等方面对国内外闪速炼铜厂清洁生产状况分析基础上,探讨了我国闪速炼铜厂的清洁生产方向。

面向社交网的图书馆信息主动推送方法研究——以“人人网”为例

针对高校图书馆个性化服务的要求,研究了社交网络下高校数字图书馆书目信息主动推送服务的关键技术。通过分析社交网络用户的特点,给出了一种基于三部图的图书馆主动推送服务方法,并在此基础上设计了社交网络下主动推送系统模型,同时以人人网为例对模型中的主要功能实现进行了详细描述,最后通过实验分析和评价了该模型的推荐性能。

中国东部复杂障碍区可控震源规模化生产管理措施及效果

我国东部平原区复杂的地表障碍给三维地震勘探的炮检点布设带来较大困难,尤其是炸药震源激发很难达到需要的炮点密度,同时《环境保护法》与《安全生产法》颁布实施后,炸药震源的使用受到极大的限制。为了提高采样密度,最大程度地降低炸药震源勘探中的安全风险,华北物探处首次在东部复杂障碍区开展了可控震源激发的三维地震勘探攻关试验。项目依托低频可控震源、高精度航拍、检波器打眼机等资源设备和技术支撑,通过超前精细谋划、强化质量意识、严格过程控制、创新质量管理,安全、优质、高效地完成了项目运作,实现了我国东部复杂障碍区可控震源激发的规模化生产,为在东部复杂地表区推广可控震源激发奠定了基础。解释成果显示,资料品质稳定性好,能够很好地满足地质需求。

敦煌盆地库姆塔格沙漠静校正方法

本文针对敦煌盆地库姆塔格沙漠复杂的地表条件，选用小折射和大炮初至并经地形校正联合求取表层结构数据的方法。对小折射模型法、扩展广义互换法（EGRM）、初至回折波和折射波连续速度模型反演法（FCVI）等三种静校正方法进行了大量的试验。静校正数据分析和资料叠加处理的结果表明，FCVI方法是一种适用于该沙漠区的静校正方法。对该区约1300km二维地震资料使用FCVI方法进行静校正，取得了良好的效果。

基于多数据源的机构知识可视化研究与应用

[目的/意义]单一数据源下机构知识可视化存在信息的缺失,基于多数据源的可视化可以相辅相成,互为补充。[方法/过程]分析了多数据源下机构知识动态可视化的关键技术,并针对知识节点的巨星问题给出一种多粒度数据采样和属性值加权的知识构造方法,对平台的系统架构进行了详细讨论和设计,最后基于Echarts可视化套件对平台中合作关系、研究热点、机构分布等进行了实现。[结果 /结论]多数据源知识可视化平台能弥补单一数据源中可能丢失的各种关系,多粒度采样让可视化结果整体美观协调,为机构的学术发展状况、研究方向的确立、研究团队的组建等决策提供了信息支持。

从身体感知到技术具身感知:元宇宙感官生态的技术现象学辨析

元宇宙的出现并非偶然,而是有着深厚的生活基础、悠久的思想和艺术渊源。文学艺术、哲学和日常生活梦想等都是实践“元宇宙”的早期样态,囿于技术,这几种形态的感官生态比较单一。随着网络游戏和虚拟实践的出现,感官生态开始趋于多样化,感官体验也较之前丰富。元宇宙诞生后,可以提供视听味嗅触等感官的共享,从而建构了较完整的感官生态系统。但元宇宙对人类感官维度的拓展不过是虚拟世界的技术具身感官,在被“去情境化”之后,其感官体验与现实中的身体感知有着质的区别,技术现象学将有助于厘清这种类似感官的现象学本质。为此,要保留身体的微观知觉,处理好身体感官和技术具身感官的主次关系;实现元宇宙感官技术的再情境化即次级工具化,以构建空间主体健全的感官生态。