在线社交网络中用户地理位置预测综述

随着智能移动终端的日益普及,人们越来越多地利用社交网络平台(如Twitter、新浪微博等)获取信息、评论和交流.虽然全球卫星定位系统(GPS)设备能够精确获取位置信息,但是大量用户出于隐私和安全的考虑不会直接共享自己的位置信息.因此,如何获取在线用户的地理位置成为了一个前沿的研究领域以及学术界和工业界共同关注的重要课题,并且成为众多下游应用的基础,例如基于位置的定向广告投放、事件/地点的推荐、自然灾害或疾病预警和网络犯罪的追踪等.详细总结了预测社交网络用户地理位置的方法、数据、评价体系和基础算法.首先,归纳了不同的定位任务以及相应的评价指标;其次,针对不同的任务梳理所用的数据类型和数据融合方式,并且,详尽分析了已有的信息抽取和特征选择方式及其优缺点;再次,对现有定位模型和算法进行分类,从地名词典、传统机器学习和深度学习3个方面对用户定位方法进行阐述和分析;最后,总结了社交网络用户地理位置预测的难点和面临的挑战,并展望该领域的发展趋势和未来研究所需要关注的方向.

基于局部数据增强动态图的事件预测

事件指在真实世界中特定的时间和地点发生的与特定主题相关的活动,例如,社会动乱、暴恐袭击、自然灾害和传染病流行等事件会对国家安全和人民群众的生活产生重大威胁。如果能对此类事件的发生进行有效预测,将最大程度地减少负面事件带来的影响或最大化正面事件带来的利益。关于事件的研究中,准确预测事件仍然是一个非常具有挑战性的任务。文中提出了一种基于图注意力网络的事件预测方法LAT-GAT(Local Augmented Temporal-GAT),该方法使用条件变分编码器,在所构建的事件图中对目标节点的邻居节点生成新的特征样本,与节点原有特征进行拼合,形成新的节点特征,实现了对事件的传播结构的利用;另外,LAT-GAT还考虑了历史事件发生的时间先后顺序,将网络在上一时间点的输出结果集成到当前时间的特征中,从而实现了对事件传播时间特性的利用。最后,在泰国、印度、埃及和俄罗斯这4个国家真实事件数据集上,与多种代表性基线方法进行了对比实验。实验结果表明,LAT-GAT在4个国家数据上的F1评分都优于基线方法;在泰国、俄罗斯和印度数据集上召回率优于基线方法;在泰国、埃及和印度数据集上也获得了最高的准确率。还通过消融实验考察了模型参数对最终结果的影响。

基于良性益虫的对等网络蠕虫防御技术

对等网络蠕虫利用对等网络的固有特征(如本地路由表、应用层路由等),不仅复制快,而且提供了更好的隐蔽性和传播性,因而其危害大,防御困难。从分析互联网蠕虫及其传播机制入手,对对等网络上的蠕虫(即P2P蠕虫)及其特殊性进行了综合分析。在此基础之上,提出了基于良性益虫的被动激活主动传播防御策略(PAIFDP),并对该策略的技术原理和响应防御系统的功能模块等进行了详细设计。以Peersim仿真平台为基础,对各种不同网络参数下的防御效果和资源消耗情况进行了实验分析。结果表明,基于良性益虫的P2P蠕虫防御技术具有收敛时间快、网络资源消耗少、适应性强等特点。

基于贝叶斯网络的制粉系统安全控制方法

制粉系统作为燃煤火电机组重要的辅助系统,其状态直接影响整个机组的安全稳定运行。针对制粉系统中最易出现的堵煤异常工况,提出基于贝叶斯网络的安全控制方法。首先,利用专家知识及数据信息离线建立诊断贝叶斯网络模型及安全控制贝叶斯网络模型;其次,在线获取异常工况现象层的节点等级作为证据,通过诊断模型推理,在线诊断异常工况;再次,诊断产生异常工况后,在线获取当前异常工况现象层的实时节点等级进行证据更新,通过安全控制模型,推理产生实时的安全控制决策。最后,利用仿真验证了所提方法的有效性。

一种基于深度生成模型的ADS-B信号增强和目标识别方法

自动相关监视广播数据(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)信号在航空领域通信中占据非常重要的地位,其检测、分析对航空运输安全保障意义重大。ADS-B信号常常带有噪声或干扰,这使得直接解码的准确性受到影响。为了更好地捕捉ADS-B信号的信息提升其准确性,提出了EASTR深度学习模型。所提模型首先使用基于非因果扩张卷积和残差网络结构的方法,对原始含噪ADS-B信号进行降噪与增强;随后,经过降噪处理的信号被转换为星群图像,再利用多层感知机进行分类识别。收集了5000条来自不同飞机的ADS-B信号数据,在此数据集上将EASTR与其他同类模型进行比较。实验结果表明:不同信噪比下EASTR均在准确率上优于其他模型。通过消融实验验证了数据增强模块的效能。

从霞慕尼到北京——百年冬奥历史回眸与未来展望

本文通过对百年冬奥历史、冬奥会发展进程中出现的挑战进行梳理分析,进一步探讨冬季运动的价值理念,明确冬奥进程中的部分挑战,提出较为合理的解决方案,同时结合已成功举办的北京冬奥会,对冬奥会的未来进行合理的展望。研究认为,冬奥会的历史虽然只有百年,但在凝聚人类力量、构筑和谐世界等方面有着无可替代的重要作用。冬奥会的价值理念也大有扩容空间,冬季运动不能“唯冰雪”论,我们只有尝试突破固化思维,才能真正促进冬奥会的健康发展,让它在人类文明中发挥出应有的作用,展示出独特的魅力。

基于实例迁移的磨煤机过程监测建模

当工业生产过程数据匮乏时,很难利用基于数据统计的方法建立其过程监测模型,这给过程监测的准确性和及时性带来很大影响,迁移学习为解决上述问题提供了有效的途径.针对目标域磨煤机过程数据较少的情况,在源域磨煤机数据的基础上,建立基于实例迁移高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的目标域磨煤机过程监测模型.利用实例迁移对源域生产过程和目标域过程数据进行权重分配,通过改进的高斯混合模型算法得到最佳高斯组分数目和对应的模型参数,应用过程监测的全局概率指标实现磨煤机过程的跨域监测.磨煤机过程的研究结果验证了所提出方法的可行性和有效性.

一种空间信息网络抗毁分析的新方法

在下一代网络中,空间信息网络将在提供长距离、全覆盖的互联网服务方面发挥越来越重要的作用。未来的大多数网络将是混合型的——通过卫星链路将太空、临近空间和陆地上的节点连接起来。安全是空间信息网络的一个重要问题,因为此类网络容易受到大量攻击,包括窃听、会话劫持、数据损坏和分割攻击等。本文讨论了空间信息网络中可能发生的各种安全攻击,并概述了现有的网络抗毁性分析的不同解决方案。以分割攻击为背景,提出了一种基于复杂网络节点重要性和图卷积网络节点分类的网络抗毁性评估方案。通过简单网络和真实的空间信息网络进行抗毁性评估实验,结果表明,提出的评估方案具有良好的区分度和准确性。

新型冠状病毒疫情下的韩国基层治理及经验

在抗击新型冠状病毒过程中,不仅中国取得了良好的成效,韩国对疫情的控制也十分及时有效。为了提高公民的防范意识,韩国在初期疫情扩散的过程中,做了大量的宣传,实现了对大量的病人进行快速的检测,收治情况严重的病人,使用技术来管理和控制人口的流动。这种抗击疫情的方式收到了良好成效因而广受好评。充分发挥基层组织治理能力等。韩国在长期的基层治理中积累了较多的经验与教训。在基层治理体制上,韩国在建国后逐渐形成了行政主导的基层治理模式,随着民主化浪潮的推进,该体制逐渐变为团体自治模式。而韩国20世纪70年代开始的新村运动提高了基层自我治理能力,培养了民众合作精神,这对及时有效应对突如其来的新型冠状病毒疫情等社会突发大规模危机事件有着重要影响。

气排球运动的特征与价值

本文采用文献资料法,对气排球运动的项目特征以及其健身价值,娱乐价值,社会价值进行分析:气排球重量轻,体积大与硬排技术密切结合。气排球运动上手容易,参与的运动员年龄范围广。参与气排球运动促进身体健康,娱乐身心,人际关系以及社会和谐发展。