高校网络创新创业课程思政建设路径

随着网络经济的不断深化,社会对高校网络创新创业人才的培养提出思政型、复合型、应用型、创新型的明确要求。但目前,部分高校课程思政建设与大学生的思政需求和培养要求不相适配,未能引导和帮助学生形成正确的价值观。本文以电子商务为例,通过挖掘电子商务专业的思政元素、开展显隐课堂相结合的教学方式以及推动教学评价体系与师生考核机制思政化等方式,探索出一条电子商务与课程思政相结合的道路,以期为课程思政在大学生网络创新创业的探索提供科学理论参考。

急性钝性或穿通性肠系膜损伤多层螺旋CT征象分析

目的 探讨急性钝性或穿通性肠系膜损伤的多层螺旋CT(MSCT)征象,提高肠系膜损伤的CT诊断准确性。方法 选取自2005年3月至2022年12月行急诊腹部CT检查,并经手术证实的54例外伤性肠系膜损伤患者为研究对象,分析其CT与临床表现。结果 肠系膜损伤的CT征象包括腹腔积液(血)征91%(49/54)、系膜多角状积液征85%(46/54)、哨兵血肿征76%(41/54)、肠管失常征69%(37/54)、肠系膜浸润条纹征39%(21/54),肠壁增厚征19%(10/54)。结论 认识肠系膜损伤的CT征象,结合临床,有助于进一步提高肠及肠系膜损伤的诊断准确率。

基于脑电功能连接微状态序列递归分析的情绪解码模型

脑电微状态代表准稳定的全局神经元活动,被认为是大脑动力学的构建模块,而基于微状态概率统计的特征不能很好表征脑电的动态变化特性。针对该问题提出了基于脑电微状态序列递归分析的情绪解码模型。该模型通过聚类从脑电功能连接模式中提取出具有代表性的微状态典型模式,将原始脑电信号映射为微状态时间序列,构建递归图表征脑电动力学特性,并利用卷积神经网络对递归图实现情绪解码。在公开的脑电情绪数据集(DEAP)上的实验结果表明该模型实现了比传统微状态方法更好的情绪解码效果。

基于磁共振T_(2)加权成像信号强度比值鉴别鼻咽炎与鼻咽癌的临床价值分析

目的 探讨基于磁共振T_(2)加权成像(T_(2)WI)信号强度比值(signal intensity ratio,SIR)在鉴别鼻咽炎症与鼻咽癌的临床价值。方法 收集2012年7月至2017年12月经病理证实的鼻咽病变患者60例,其中鼻咽炎患者10例,鼻咽癌患者50例,在磁共振轴位T_(2)WI测量鼻咽病灶最大信号强度值(Max-SIR)、最小信号强度值(Min-SIR)、平均信号强度值(Mean-SIR),并计算与椎前肌Mean-SIR的比值,分析鼻咽炎与鼻咽癌的T_(2)WI信号强度比值差异。结果 鼻咽炎与鼻咽癌的Max-SIR(6.4±1.8与4.5±1.0)、Min-SIR(3.9±0.8与2.9±0.8)、Mean-SIR(5.1±1.1与3.7±0.8)差异有统计学意义(P<0.05);Max-SIR、Min-SIR、Mean-SIR鉴别鼻咽炎与鼻咽癌的受试者工作特征(ROC)曲线下面积分别为0.842、0.828、0.868;Max-SIR的最佳诊断阈值为5.38,灵敏度为80%,特异度为86%;Min-SIR的最佳诊断阈值为3.39,灵敏度为80%,特异度为80%;Mean-SIR的最佳诊断阈值为4.58,灵敏度为80%,特异度为88%。结论 磁共振T_(2)WI-SIR简单易行,可以作为鉴别鼻咽炎与鼻咽癌的有效方法。

过程信号的盲分离

添加采集通道，应用文中提出的基于盲分离原理的简约 Ｈ Ｊ神经网络（ Ｒ Ｈ Ｊ Ｎ Ｎ），可有效地去除混杂在过程信号中噪声，是控制工程中一种新型的去噪手段。对多类控制系统与不同信号的组合仿真表明，该方法是有效的，网络性能是稳定的。

长江中下游典型下蜀土剖面成分对比研究

根据长江中下游三个下蜀土剖面94个样品主要组分元素化学成分的分析结果,结合西北洛川黄土数据资料进行了下蜀土剖面主要元素成分含量和风化程度的分析对比。结果表明不同下蜀土剖面在主要组分含量上差异不明显,但在易淋溶元素含量和经历的化学风化程度方面存在一定差异。

自适应杂交NGA及其在多值电路分析中的应用

提出一种具有自适应交叉算子的ＮＧＡ算法（简记为ＡＣＮＧＡ），以解决具有多模态函数的参数优化问题。ＡＣＮＧＡ能随着解空间参数结构的变化，自适应地选择不同的杂交算子并确定相应的杂交率，使解群在保持多样性的前题下，以较高的收敛率得到最优解集。该算法可求解非线性方程组。并可求解具有任意约束关系的非线性电阻电路的所有解。

基于像素级生成对抗网络的复杂场景灰度图像彩色化

针对当前基于深度学习的彩色化模型在面对具有多个目标的复杂场景时存在的误着色问题,提出一种基于像素级生成对抗网络的彩色化模型.该模型在生成网络中采用全卷积网络模型处理不定尺度的输入灰度图像,并加入与真实彩色分量间的L1损失作为彩色化优化目标;在判别网络中,采用语义分割网络计算像素级Softmax损失,反向传递优化彩色化生成网络.在Pascal Segmentation及ILSVRC2012数据集上进行的彩色化图像质量比较,实验结果表明,与同类模型相比,本文模型在处理复杂场景灰度图像的彩色化任务中具有更高的着色准确率,并且对不同目标之间具有更好的区分度.

求解非线性方程的神经网络方法

籍助非线性方程解与绝对值二次规划问题的等价性原理,形成了与原方程同阶的改进Hopfield网络。利用该网络,能快捷、有效地得到非线性方程的解,且易于编程与硬件实现。

蔡氏电路的L分叉研究

依据Routh-Hurwitz判据,结合一类具备混沌动力学特性的三阶系统的特征根条件,设计了L分叉图及有关的搜索方法,以便先验地确定分叉参数(L)的取值范围与混沌的生灭边界。还报导了L分叉的实验研究与相关的计算机验证。

基于遗传算法的控制软件测试

基于遗传算法（ＧＡ）的控制软件测试方法是一种智能化的黑盒测试方法。测试中使用该方法，可在对被测对象细节不了解的情况下完成相应的测试任务。对基于遗传算法的表达方式，提出了多层与混合参数编码技术，分别可处理测试过程中涉及的命令（逻辑）序列与数理序列的被测参变量；并以此将测试问题转化为遗传算法善于处理的寻优问题。设计的测试软件按遗传算法的演化规则运作，可寻找到被测软件（系统）的最大故障。

求解相容方程的Hopfield神经网络

文中提出的改进Hopfield神经网络(MHNN),进一步简化了[1]中的结果,除了能求解线性与非线性方程之外,还能求解线性、非线性相容方程,并得到相容方程的最小范数解。

求解非线性电阻电路的神经网络方法

提出的求解具有凸特性ＣＰｗＬ非线性电阻电路的神经网络方法，具有与常用电路分析软件相容的数据格式，且待求变量少，精度高，是一种可靠的求解方法。该方法也可推广到具有凸特性由ＣＰＷＬ描述的多端子非线性电阻电路的求解工作中去。

混沌吸引子分维数的极限分辨率自归算法

根据混沌吸引子的数值特性与数据采集器的分辩率有限的特性,提出的快速算法,实现了在AT系列微型计算机上以实时或近乎实时的计算速度,从实验数据中,计算出混沌吸引子的分维数。

基于简约HJ神经网络的图像满幅校正

文中提出一种简约HJ神经网络(RHJNN),用于对旋转变形的图形进行校正。该神经网络具有较简单的结构,数值计算与理论分析表明该网络更具鲁棒性。相关的满幅校正策略是实现无差后续图像处理的必要与有效手段。

求解非线性方程的一种改进Hopfield神经网络

本文提出一种改进的ＨｏｐｆｉｅＩｄ神经网络来求解非线性方程。文中给出了这种网络的结构，讨论了网络平衡点与非线性方程解之间的关系，证明了网络的稳定性。这种网络的结构较为简单，易于编程及硬件实现。

信息安全风险评估新进展

风险评估是信息安全工程的重要组成部分,是完成信息安全保障的前提与基础。本文讨论了信息安全风险评估的新进展,特别关注在信息化与工业化两化融合阶段的新趋势,其中包括评估标准、评估方法、推理验证等方面的国内外进展,介绍了SCADA系统的风险评估现状。

入侵检测技术评述

入侵检测是保护信息系统安全的重要途径 ,本文对近年来入侵检测技术的分类、发展与前景作了较为详尽的评述。并提出了与软计算相结合后形成的智能化入侵检测方法的技术发展方向。

入侵检测技术的挑战与发展

入侵检测系统(IDS,Intrusion Detection System)作为一种主动检测系统,已逐渐成为重要的安全工具。在介绍了入侵检测系统的分类和原理的基础上,讨论了目前IDS面临的主要挑战,最后就IDS技术的发展方向做了较为详尽的探讨。

基于图像攻击的隐藏信息盲检测技术

隐写分析技术是网络信息安全的重要组成部分.它的最根本问题是判断数字载体是否携带秘密信息.文中提出了基于攻击的隐藏信息盲检测方式,提取空域图像、DCT域图像一个二维特征向量,通过非线性神经网络分类器来判别图像是否含有秘密信息,并建立了7000多幅图像库(包括掩密图像与干净图像)进行了可行性、多样性仿真实验,取得了以下效果:(1)平均检测率90.085%(阳性检测率与阴性检测率的总平均);(2)不受限于隐写方案;(3)能够检测低嵌入率的掩密图像;(4)能够检测出经平滑、锐化、缩小、剪切和再压缩处理后的干净图像.