一种基于最大化序列交互信息的延迟估计量化-检测算法

针对传感器网络中的信号延迟估计问题,提出了一种新的时延估计量化-检测算法。首先将该问题构建为一个分层处理体系结构;然后将两个传感器捕获和传输同一信号的延迟和噪声样本建模为一个多假设检验问题,从而把寻找两个接收序列之间的延迟简化为在最大似然意义上最大化两个接收序列之间的交互信息,并设计出了实现最佳延迟估计的量化-检测器。实验结果表明,提出的延迟估计量化-检测算法在中低信噪比下不仅有与非量化估计检测算法相媲美的性能,而且优于一般的基于量化数据与非量化数据之间的均方误差的标准标量量化-检测算法。

基于逆向设计的工程教育认证毕业要求达成度评价方法探究

专业认证是强化和完善OBE-CDIO工程教育模式下工程人才培养体系的重要手段。毕业要求达成度评价是工程教育专业认证中衡量和检验人才培养质量的重要指标,对构建工科人才培养完整闭环的持续改进机制具有重要的现实意义与指导作用。本文重点阐述“成果导向”下的毕业要求达成度评价方法逆向设计思路,并以直接评价手段为主、间接评价手段为辅的评价模式构建面向物联网工程专业的毕业要求达成度评价体系,提出了面向物联网工程专业基于毕业要求达成度评价结果的教学活动持续改进机制实施思路。

信息化背景下高校贫困生资助和心理异常预警的路径探析

高校管理信息化不仅可以满足贫困生个性化选择和多样化发展的需求,还可极大地提高学校学生管理的效率和质量,提高资助公平性,减少教职工的工作量。首先在信息化背景下对高校贫困生资助和心理异常预警的路径进行探析。其次对路径中每个步骤进行详细阐述。最后建议对数据建模推荐以及存在心理状态异常的贫困学生采取以下措施:因人施策;化解心理危机风险;弥补校外数据缺乏的弊端;强化数据安全防护与安全管理。

省级燃气安全综合监管信息系统服务与管理功能应用架构设计

在"智能城市"建设过程中,分析现有燃气安全监管方面存在的问题,提出燃气安全综合监管信息系统的建设目标,设计应用的总体架构,分析系统的各个模块功能,并对其中的政务管理、公众服务管理等功能模块给出了建设思路和方案,为今后的具体建设提供指导和参考意见。

跳点搜索融合双向并行蚁群算法的AGV路径规划研究

在静态栅格地图中,针对传统蚁群算法进行AGV(Automated Guided Vehicle,自动引导车)路径规划收敛慢且搜索结果容易陷入局部最优的问题,提出一种融合跳点搜索(Jump Point Search,JPS)和双向并行蚁群搜索的改进算法.首先,对实际研究环境进行栅格化建模,使用改进的跳点搜索算法生成双向搜索的初始次优路径,为双向蚁群搜索提供初始搜索方向参考.其次,在双向并行蚁群搜索过程中采用改进的转移概率启发函数,该函数在确定下一个转移节点时考虑了避免AGV与障碍物碰撞的因素,同时通过设计信息素共享机制并结合改进的信息素增量及浓度两种融合模型,共享和更新全局信息素浓度,以更好地探索和优化路径,保证双向路径连结.最后,与传统蚁群算法进行实验结果对比,验证了改进算法的全局搜索能力、效率和安全性.

社交网络用户属性的隐私度量与决策分析方法

提出一种基于模糊层次分析和逼近理想解排序法的隐私决策优化方法,为用户在社交网络场景中实施隐私决策时提供可靠的隐私建议。首先,将社交属性的敏感度、独特性效用和普遍性效用作为价值评价指标,给出相应的量化方法,评价指标的权重计算过程是根据评价指标重要性的评价规则,采用模糊层次分析法构造模糊判断矩阵。然后,采用逼近理想解排序法对社交属性进行综合评估分析和排序,通过实验分析比较3种评价规则的个性化评估结果,实验结果表明该方法在满足个性化隐私需求的前提下能指导用户优化个人信息配置。

ChatGPT智能时代的大学生数字素养:框架、价值与提升路径

数字素养是世界公认的数字社会必备的核心能力,世界各国高度重视提升公民数字素养。大学生作为国家未来发展的主力军,其数字素养的提升,更是具有格外突出的意义。然而,现在的数字素养研究主要集中于公民整体,对大学生却鲜有研究。文章聚焦大学生群体,比对国内外几种主流的大学生数字素养框架,认为国内学者吴砥等人初步构建的框架比较符合我国经济社会发展实情。基于此,文章以ChatGPT技术催生的智能化数字时代为背景,从帮助大学生适应未来社会和抵御数字风险两个方面,讨论了数字素养所具备的时代价值,并就大学生数字素养提升的有效路径进行了探讨,提供了一个“以计算机通识课为主导,多学科交叉赋能”的数字素养课程培育体系,并围绕该体系,从过程、内容、模式、评价四个方面给出了优化路径和部分做法实例,对同类院校的数字素养实践教学有一定的参考价值和借鉴意义。

基于让步博弈方法的中美贸易关税的动态博弈分析

基于让步博弈的方法,对中美贸易双边关税问题进行了动态博弈分析,并建立了一个中美贸易双边关税的市场模型.研究表明,在让步规则的前提下,贸易双方不需要合约就可得到不少于最大输赢同酬出标的最优出标,以及得到让步均衡下的两国支付函数.该结果可为各贸易国之间的关税调整提供参考.

散户偏好与股市博彩溢价——基于中国股市的研究

为探究散户投资者与专业投资者之间的不同偏好,基于机构投资者持股比例和一系列散户偏好的股票特征构建了散户偏好指标,并基于该指标进一步研究了中国股市散户偏好与博彩溢价之间的关系。(1)双变量分组和公司层面截面回归结果表明,散户偏好越强的股票博彩溢价越高。即使对于在全样本中不具有定价能力的博彩变量,在散户偏好最强的股票中也能表现出显著定价能力。(2)子样本分析结果表明,在剔除一部分散户偏好股票后,剩余股票博彩变量失去其定价能力。具有博彩溢价的股票其市值占比并不大。(3)散户投资者易受市场波动影响,因此由散户主导的博彩溢价在股市表现良好时期更为明显。

基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法

[目的]针对室内三维空间环境复杂导致传统超宽带(ultra wide band,UWB)定位算法精度低、稳定性差的问题对UWB室内三维定位方法进行研究.[方法]在Chan和Taylor算法基础上,设计了一种基于距离误差筛选机制的Taylor-Chan定位算法.首先使用简化Taylor算法求解得到标签初定位结果,再结合初定位结果和测距信息根据所设计筛选函数剔除误差较大的基站数据,最后基于筛选得到的数据,使用Chan算法得到最终标签定位结果.[结果]在室内视距和非视距两种场景下进行仿真,Taylor-Chan算法相比于Chan和Taylor定位精度都有一定的提高,且测距误差越大的情况下,Taylor-Chan算法的定位效果越明显.[结论]仿真结果表明,对比现有方法,本文所提出的Taylor-Chan算法在室内三维空间的视距和非视距环境下都能有效改善定位精度.

SDN控制器方位自适应评估算法

多控制器的部署虽有效缓解了软件定义网络全网资源偏好的问题,却未能兼顾节点的通信时延和载荷度,导致全网服务质量欠佳。针对该服务质量问题,构思一种具有全局普适性的软件定义网络控制器方位自适应评估算法。该算法在充分发挥聚类优势的基础上建立服务质量级约束模型实施方位评估机制,并通过遍历游离节点进一步加强交换机和权属控制器的属性管理。为避免因资源偏好导致控制器响应迟滞,引入载荷度监测机制均衡全网控制器载荷的同时最小化子网域内节点对的通信时延代价。测试数据表明,所构思的算法在多个服务质量考查指标中均表现出了相对优势。

社会交换理论视角下大学生生成短视频的行为研究

短视频生成是成本和收益共存的内容生成行为,为了研究大学生生成短视频的影响因素和行为,本研究基于社会交换理论,将感知收益划分为形象管理、获取粉丝、经济收益,将感知成本划分为创作成本、生成成本和风险成本构建研究模型,然后借助调查问卷收集数据,通过Smart PLS进行结构方程模型分析,研究证实了短视频社交媒体中“形象管理→获取粉丝→经济收益”的逻辑关系,说明了形象管理、获取粉丝显著正向影响大学生生成短视频,风险成本显著负向影响大学生生成短视频,而经济收益、创作成本、生成成本对短视频生成意愿的影响不显著。研究结果丰富了短视频内容生成的研究内容,对于优化短视频社交平台,提出促进大学生参与视频生成的建议具有重要意义。

融合朴素贝叶斯和偏好程度的学习资源数据实时推荐系统

在数字化学习资源的建设和应用过程中,内容特征动态变化明显,推荐系统很难保证实时准确地向用户推荐需要的数据。针对这一情况,提出融合朴素贝叶斯和偏好程度的学习资源数据实时推荐系统。在硬件设计上,根据移动终端的使用特点,设计视频资源采集与传输模块,语音输入输出及音频处理模块,为用户提供多样化的资源和资源检索路径。在软件设计上,依据用户的学习资源信息、交互信息和行为信息,构建学习资源关联模型,实现关联资源检索,与此同时,对学习资源分类并打分,利用目标函数获得打分结果,取高分资源并通过移动终端实现对用户的实时推荐。测试结果表明:设计系统推荐集排序准确率在90%以上,且推荐命中率高,该系统在实际项目中具有较高的实用性。

无界DoS攻击下的IPv6网络多层协同防御模型构建

由于无界DoS攻击具有高度的隐蔽性和复杂性,单层防御无法解决入侵问题,因此构建了无界DoS攻击下的IPv6网络多层协同防御模型。根据协同防御思想,构建IPv6网络多层协同防御模型;收集模块流量,利用DNN模型对IPv6网络流量异常情况进行检测;引入协同式HCF自学习算法,以实现IPv6网络防御信息共享与异常网络流量过滤;利用攻击受损关联度的强化学习算法进行IPv6网络防御。实验结果表明,该模型可在2 ms内恢复CPU;在遭受不同类型的DoS攻击后IPv6网络吞吐量始终高于200 KiB s。这说明该模型可有效抵御不同类型的DoS攻击,反应迅速,防御效果好。

中国共产党历史主动精神的科学内涵及实践指向

“以史为鉴可以知兴替”,总结历史对于任何一个政党而言都是把握发展主动权,强化自身掌握主动能力的关键。在经历了百年奋斗与发展之后,中国共产党回望曾经走过的艰苦岁月和创造的伟大成就,以科学的方式对既往奋斗历程以及形成的历史经验进行总结,提出中国共产党历史主动精神,以更为积极主动的姿态做好把握下一个百年发展主动权的准备,也以更为负责的态度对民族复兴大业的推动做出承诺。中国共产党历史主动精神不仅展现了其特有的精神气质和精神风貌,更展现了其对于中华民族伟大复兴事业的信念与决心。

异构雾资源计算环境下基于QoE的聚类适配算法

为进一步改善雾环境给用户请求带来的客户体验(Quality of Experience, QoE)问题,根据当前异构雾环境特征和用户请求的多属性需求特征,提出一种基于资源属性差异化的聚类算法和业务属性多样化的高精度资源适配算法。该聚类适配算法通过引入自适应性评估函数来自适应更新每一个粒子的个体最优值和全局最优值,从而提升聚类辨析度,增强聚类中心可信度。通过引入权值机制,在全局范围内为异构属性用户请求设计雾资源调度评估函数。最终以权值评估值最大的资源适配方案为依据,为用户请求实施时延代价可控的、精准高效的雾资源调度。实验对比数据表明,异构雾资源计算环境下的聚类适配算法在多个QoE相关指标测试中均表现出相对优势。

基于生态链视角的新商科背景下大数据专业建设的思考与实践

随着互联网时代的到来,大数据技术迅猛发展,并推动了相关产业的转型升级。与之对应的大数据人才需求巨大,不仅数量上存在巨大缺口,而且对人才质量提出了更高要求。因此,全国各高校纷纷开设了大数据专业。文章对大数据专业的专业建设与人才培养现状进行了介绍,基于生态链视角对新商科背景下大数据专业建设进行了分析,并提出了新商科背景下大数据专业如何服务于商科发展的建设思路;最后以某高校数据科学与大数据技术专业建设为例进行了实践探索。

混合信号噪声干扰下的物联网无线通信数据高效传输方法

在混合信号噪声干扰下,传统的数据传输方法无法有效获取潜在感知事件,数据传输效率低下。为优化数据传输,提出了混合噪声干扰下的物联网无线通信数据高效传输方法。其核心思想是,构建数据传输路由,并据其选择模式提取潜在感知事件,从而降低数据传输延迟;同时,通过计算可用信道的性能变化矩阵来选择数据传输信道,利用数据推进模式制定数据传输策略,从而实现数据高效传输。实验结果表明,该方法受混合信号噪声的干扰较小,数据传输量较大,数据传输平均时延较低,数据传输效率较高。

基于改进协同过滤算法的党史育人精准推荐研究

随着大数据信息技术的发展,数智思政得以受到重视。为了弥补传统的协同过滤算法在处理稀疏数据和冷启动问题上存在的不足,围绕党史育人这一主题,采用一种改进的协同过滤算法,通过数据采集、特征提取、算法演进、模型应用等环节,归纳出党史育人的提升路径,需要加强顶层设计、丰富育人载体、创新教育形式及党管数据等,为提升党史育人工作的质量和效果提供理论和实践支撑。

基于熵权TOPSIS的中国数字经济发展水平评价研究

数字经济成为中国当前经济转型的重要引擎,从数字基础设施、数字创新、产业数字化、数字产业化和数字治理五个维度构建数字经济评价指标体系,运用熵权TOPSIS法从地区和区域两个层面对中国30个省份数字经济发展水平进行实证评价与分析,通过K-means聚类算法对数字经济发展水平进行分类与分析。研究发现:中国地区间数字经济发展不均衡,其中,北京、广东、上海、浙江和江苏的数字经济发展水平在全国处于领先地位,但大多数省份数字经济发展水平处于全国平均水平线以下,无法享受“数字红利”;中国区域间“数字鸿沟”问题严峻,数字经济发展水平分布呈现从东部到中部、再到西部和东北地区的由高到低格局。