时序感知的异质图神经谣言检测

近年来,在线社交媒体的发展大大加速了谣言的滋生和传播,谣言的危害性使得谣言的自动检测技术受到研究学者的广泛关注.本文同时考虑事件与事件之间的全局结构关系以及事件内部消息传播的时序关系,以异质图为载体共同显式建模两种关系,提出一种新的时序感知的异质图神经谣言检测模型.该模型利用时序感知的自注意力机制捕获事件内部转发(或评论)贴之间的时序关系,并将具有时序信息的转发(或评论)贴与源贴融合,得到事件的局部时序表征;接着利用元素级注意力机制捕捉事件与事件之间的全局结构关系,学习事件的全局结构表征;最后将二者融合用于检测谣言.实验结果表明,该模型优于大多数现有模型,可以提高谣言检测性能,并且同样具有优秀的早期检测性能.

基于三种文化视角探析钱学森精神的生成动因

中华优秀传统文化、现代科学文化和马克思主义文化是推动钱学森精神生成的三种文化,它们既发挥各自的独特作用,又彼此融合产生合力,最终经由钱学森98年人生道路上的伟大实践而内化为钱学森精神的重要内核。基于文化视角探析钱学森精神的生成动因,旨在从历史性、逻辑性与时代性的辩证统一之角度,为如何进一步传承和传播钱学森精神提供现实启示。

血清SCC M-CSF Chemerin水平对宫颈上皮内瘤变患者诊断评估价值

目的:探讨宫颈上皮内瘤变患者血清鳞状细胞癌抗原(SCC)、巨噬细胞集落刺激因子(M-CSF)、趋化素(Chemrin)的变化及其诊断学价值。方法:选取我院2019年4月至2022年4月经病理学检查确诊的101例宫颈上皮内瘤变(CIN)患者作为CIN组、同期经病理学检查证实为早期宫颈癌患者50例作为宫颈癌组,对比两组患者实施治疗之前的血清SCC、M-CSF、Chemerin测定值,并根据CIN分期、高危人乳头状瘤病毒(HR-HPV)病毒载量检查结果进行分层对比分析,并对比CIN患者在手术前、手术后3个月血清SCC、M-CSF、Chemerin水平;采用受试者工作特征曲线(ROC)分析SCC、M-CSF、Chemerin在鉴别诊断CIN及早期宫颈癌中的应用价值。结果:宫颈癌组患者的血清SCC、M-CSF、Chemerin测定值高于CIN组患者,差异具有统计学意义(P<0.05);SCC、M-CSF、Chemerin鉴别诊断CIN患者的ROC曲线下面积分别为0.906、0.846、0.791;101例CIN患者中有Ⅰ期患者21例、Ⅱ期患者46例、Ⅲ期患者34例,随着CIN分期的增高,患者的SCC、M-CSF、Chemerin水平逐渐增高,各组之间差异具有统计学意义(P<0.05);HR-HPV DNA阳性CIN患者的SCC、M-CSF测定值高于阴性组患者,各组之间差异具有统计学意义(P<0.05);在手术后3个月,CIN患者的SCC、M-CSF、Chemerin测定值均呈的降低趋势,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:与宫颈癌患者相比,CIN患者的SCC、M-CSF、Chemerin测定值更低,但是随着CIN分级增高、HR-HPV DNA阳性表达患者的SCC、M-CSF、Chemerin水平更高,检查SCC、M-CSF、Chemerin水平能鉴别诊断CIN与宫颈癌。

妊娠晚期B群链球菌定植情况、抗菌药物敏感性及妊娠结局分析

目的分析妊娠晚期B群链球菌(GBS)定植情况、抗菌药物敏感性及其妊娠结局。方法回顾性分析2020年1月—9月安徽医科大学第二附属医院孕35~37周自愿行阴道联合直肠GBS筛查的500名孕妇的病历资料。分析妊娠GBS定植情况、GBS阳性标本抗菌药物敏感性。按照GBS筛查结果,将其分为GBS阴性组与GBS阳性组,比较两组妊娠结局。结果500名孕妇中GBS阳性共检出56名,定植率为11.20%;其中阴道阳性标本41份,定植率为8.20%;直肠阳性标本32份,定植率为6.40%。GBS对克林霉素、红霉素、四环素具有较高的耐药性,对头孢呋辛、利奈唑胺、万古霉素、氨苄西林、青霉素的敏感性均较高。GBS阳性组产前发热、异常孕产史占比高于GBS阴性组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。GBS阳性组胎膜早破、产褥期感染、产前发势、产后出血、新生儿败血症、新生儿肺炎占比高于GBS阴性组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论在妊娠晚期GBS总体定植率较低,综合直肠检测可使GBS检出率增加。GBS阳性患者具有较高的胎膜早破、产褥期感染、产后出血、新生儿败血症、新生儿肺炎等不良妊娠结局;GBS对头孢呋辛、利奈唑胺、万古霉素、氨苄西林、青霉素的敏感性均较高。

多维度网络干预对肠造口患者自我形象满意度的影响研究

目的探讨多维度网络干预对肠造口患者自我形象满意度的影响。方法将2016年9月—2018年1月在南充市某三甲医院住院行肠造口手术的患者117例随机分为试验组60例和对照组57例。对照组给予常规延续护理,试验组在此基础上增加多维度网络干预措施。分别于患者出院时、出院后1月、3月采用自我形象量表进行效果评价。结果出院时两组患者自我形象总分、行为、认知维度得分无统计学差异(P>0.05),出院后1月、3月试验组自我形象总分及各维度得分显著低于对照组(P<0.05),差异具有统计学意义。结论多维度网络干预作为延续护理的重要补充,通过定期对患者进行电话随访、网络在线讨论和造口同伴在线分享,能够及时解决患者的疑惑,增强护理服务的时效性,帮助患者正确认识造口,以积极乐观的心态面对造口手术后的生活和社交,从而提高了患者的自我形象满意度和生活质量。

意识扩散和SEIR病毒的双层网络传播模型

针对类似于新型冠状病毒(coronavirus disease 2019, COVID-19)具有明显潜伏期特性的病毒,为了解其传播特性,做出相应预测和措施,提出了一种考虑时变因素的双层网络传播模型。上层网络采用考虑时变遗忘概率的UAU(unaware-aware-unaware)信息传播模型表示关于病毒的意识信息扩散过程;下层网络采用具有潜伏态的SEIR(susceptible-exposed-infected-recovered)类病毒传播模型描述受意识信息影响的病毒传播过程。利用MMCA(microscopic Markov chain approach)推导出传染病传播阈值,通过分析遗忘因素、感染衰减因子等关键因素,仿真结果表明了所提考虑时变因素的双层网络传播模型的有效性。

基于SIMO系统的RA-CDSK通信方案性能分析

针对无线通信中的信道衰落问题,提出一种单输入多输出参考自适应相关延迟键控(single-input-multiple-output reference-adaptive CDSK,SIMO-RA-CDSK)通信方案。采用高斯近似分析法分别在AWGN信道和Rayleigh平衰落信道条件下推导出SIMO-RA-CDSK系统的误比特率BER公式,并且对SIMO-RA-CDSK系统的理论分析进行Monte Carlo仿真验证。研究结果表明:与传统混沌通信系统相比,该方案不仅在解调过程中降低了信号内干扰分量和噪声干扰分量,而且能够通过接收端多天线获得有用信号分量的增益。SIMO-RA-CDSK系统误比特率随着接收端天线数量增加而下降;由于在SIMO-RA-CDSK中信号内干扰和噪声干扰较少,在接收端天线数量相同的条件下,SIMO-RA-CDSK系统误比特率比SIMO-CDSK(single-input-multiple-output CDSK)系统的低。

蓝莓果脯糖浆凝固型酸奶制备工艺优化

以浓缩蓝莓果脯糖浆和全脂灭菌纯牛奶为原料制备凝固型酸奶,考察了浓缩蓝莓果脯糖浆添加量、白砂糖添加量、发酵剂接种量及发酵时间对凝固型蓝莓酸奶感官品质、乳清析出率和酸度的影响,并在单因素实验的基础上进行响应面试验,优化了制备凝固型蓝莓酸奶的最佳工艺参数,并对比市面酸奶分析了其质构参数。结果表明凝固型蓝莓酸奶的最佳制备工艺为:浓缩蓝莓果脯糖浆(浓缩2倍后总糖含量为0.679 mg/mL)的添加量为7%、白砂糖添加量4%、发酵剂接种量0.6%、乳清蛋白粉添加量2%,发酵控制时间为11 h。在此条件下,乳清析出率为12.43%,酸度为83.66°T,感官评分达最高值88.13分。凝固型蓝莓酸奶呈淡紫色,具有浓郁的乳香味和蓝莓风味。本产品的硬度、内聚性、胶黏性比市售发酵乳的测定值低,但持水能力较强,比添加了增稠剂的市售产品更细腻清爽,口感较好。本研究确定了蓝莓果脯糖浆凝固型酸奶的基本制备工艺条件,为提高蓝莓果脯糖浆的综合利用价值、新型果味凝固型酸奶的开发提供了有益的参考。

基于GPU的稀疏矩阵存储格式优化研究

稀疏矩阵存储格式中的稀疏矩阵向量乘(SpMV)计算效率低下,且分块行列(BRC)存储格式的计算结果缺少再现性和确定性。为此,提出一种改进的BRCP存储格式。采用不同的二维分块策略,根据矩阵各行非零元素分布的统计特性自适应调节分块参数,提高SpMV在GPU平台上的并行性,并设计基于快速分段求和算法的GPU内核函数,保证计算结果的确定性及其在不同GPU平台上的再现性。实验结果表明,BRCP存储格式具有较高的计算效率,相比BRC存储格式可减少并行环境中的SpMV计算误差,并提高PageRank排序的准确率。

一种优化的权益证明共识策略

区块链作为一种去中心化的分布式账本技术,主要功能是在无信任的节点之间达成共识。在区块链中合适的共识机制能提高区块链性能,保证交易数据安全。针对权益共识机制中存在的"无风险投注"问题,提出一种新的权益证明共识策略。该策略允许投票节点投出支持票和反对票,若节点对某一分叉投支持票且该分叉最后胜出,则节点获得收益,若节点对某一分叉投出反对票且该分叉最后失败,则节点也获得收益。在以太坊平台上部署智能合约验证该投票策略,结果表明,该策略可以正常执行,并且节点最终达到共识。

融合自注意力机制的D-BGRU文本分类模型

针对传统循环神经网络(RNN)建模时压力过大且容易忽略局部细节特征以及卷积神经网络(CNN)无法捕获远距离依赖关系的问题,提出了一种基于中断信息机制的文本分类模型方法.该方法将中断信息流的思想引入双向门控循环单元(BGRU)中,既能提取上下文远距离依赖关系又具有类似卷积核的位置不变性,从而兼顾到文本的时间特征及空间特征.在此基础上融合了自注意力机制,进一步学习特征之间的依赖关系,为重要特征分配较大权值以降低噪声冗余,强化模型对关键信息的提取能力,实现文本特征的优化操作.在AGnews,DBPedia.Yelp P.等5个真实数据集上进行实验,该方法的准确率较多个基线算法均有提升,分别达到了95.8%、99.7%、98.1%、70.4%、77.5%,验证了该模型能够更有效的实现文本分类,具有良好的应用前景.

加权网络中考虑边权和度的熟人免疫策略

在加权网络中,节点之间的边权值代表节点之间联系的紧密程度,节点的度表示该节点的邻居个数。为了有效抑制加权网络中的病毒传播,提出一种考虑边权和度的熟人免疫策略(AI-CWD)。该策略考虑免疫边权值与度乘积最大的节点,并分别在人工网络和真实网络中对该策略进行了实验分析。同时,进一步研究了边权值和度在乘积中的占比对该策略免疫效果的影响。研究结果表明,在相同的免疫节点密度下,对边权值与度乘积最大的节点进行免疫后网络中感染节点的密度比最大权值免疫、改进的熟人免疫和基于ClusterRank算法免疫的方法要低,亦即AI-CWD免疫效果要优于以上三种免疫策略。并且在相同免疫节点密度下,通过对边权值和度的占比与感染节点密度关系的研究,可以得出:存在一个最优的α值,使得最终的感染节点密度最低。

考虑个体警觉行为的双层网络流行病传播模型

流行病传播过程中常伴随个体意识信息的扩散,然而目前关于流行病与意识信息关系的研究大部分未考虑意识信息在传播过程中对个体接触行为的影响。提出一种基于个体警觉状态的双层网络流行病传播模型。建立下层物理接触网络描述流行病的传播,构建上层信息扩散网络描述流行病传播中信息扩散,根据个体的行为偏好和警觉性设计警觉个体避免与非警觉个体接触、警觉个体避免与警觉个体接触两种接触行为策略,并在BA-BA、BA-WS和WS-WS 3种双层网络中模拟两种行为策略对流行病传播的影响。仿真结果表明,该模型中两种个体警觉行为策略通过调节警觉性参数均能有效降低流行病感染规模并提高流行病爆发阈值,从而抑制流行病在人群中传播。

融合TextCNN与TextRNN模型的谣言识别方法

传统的谣言识别方法耗费人力物力并且准确率较低。为了有效识别社交网络中的谣言,提出一种基于融合模型的谣言识别方法.该方法首先通过BERT预训练模型构建文本句向量;其次构建TextCNN模型挖掘文本的语义特征,构建TextRNN模型用于挖掘文本的时序特征;最后,对两种模型进行加权融合,实现对谣言的识别.此外,还对原始主流模型进行了改进,一是借鉴Inception模型的思想来增加TextCNN模型的深度,二是将注意力机制注入TextRNN模型中,增加其可解释性和泛化能力.实验结果表明,相较于当前主流的谣言识别方法,该方法准确率可达到97.12%并且F1值可达到97.14%.

考虑增量网络及互惠边的微博用户影响力排序算法

在微博网络中,考虑短期内活跃用户所引起的关注关系的动态变化以及网络中互惠边对用户间信息传递的影响,文中提出一种微博网络用户影响力排序算法。在挖掘的新浪微博实际数据中,使用算法对用户影响力进行排序,并使用SIR模型对提出的排序进行验证。结果表明,算法的排名预测的准确性要优于其他3种同类排序算法。通过与新浪微博名人影响力排行榜前100名进行比对,使用算法所得到的用户影响力排序与排行榜的重叠率要明显高于其他算法,进一步证明了所提算法的准确性。

上海市生活垃圾管理的启示

《上海市生活垃圾管理条例》实施已有三个多月,其中有许多值得其他城市借鉴的经验教训。在今后的城市生活垃圾管理中,要加强对居民生活垃圾分类责任的宣传教育,要用严格执法来推动城市生活垃圾分类的临门一脚,要做好配套措施推进生活垃圾定时定点投放,要防止混装混运生活垃圾,要重视生活垃圾的回收再利用。

垃圾治理的德国经验与启示

德国是世界上垃圾治理最成功的国家之一,其对垃圾治理的经验是全方位的。其中最值得我国学习的是强化居民的垃圾分类意识、严格执行垃圾治理法律法规、多管齐下从源头上减少垃圾的产生、注重提高垃圾处理技术、重视循环经济的发展等方面。

Comparative Effects of Avoidance and Immunization on Epidemic Spreading in a Dynamic Small-World Network with Community Structure

Considering the actual behavior of people’s short-term travel,we propose a dynamic small-world community network model with tunable community strength which has constant local links and time varying long-range jumps.Then an epidemic model of susceptible-infected-recovered is established based on the mean-field method to evaluate the inhibitory effects of avoidance and immunization on epidemic spreading.And an approximate formula for the epidemic threshold is obtained by mathematical analysis.The simulation results show that the epidemic threshold decreases with the increase of inner-community motivation rate and inter-community long-range motivation rate,while it increases with the increase of immunization rate or avoidance rate.It indicates that the inhibitory effect on epidemic spreading of immunization works better than that of avoidance.