流量数据丢失是网络系统中常见的问题,通常由传感器故障、传输错误和存储丢失引起.现有的数据修复方法无法学习流量数据的多维特征,因此本文提出了一种结合双向长短期记忆网络与多尺度卷积网络的双通道并行架构(ST-MFCN)用于填补流量数...流量数据丢失是网络系统中常见的问题,通常由传感器故障、传输错误和存储丢失引起.现有的数据修复方法无法学习流量数据的多维特征,因此本文提出了一种结合双向长短期记忆网络与多尺度卷积网络的双通道并行架构(ST-MFCN)用于填补流量数据的缺失值,同时设计了一种新的对抗性损失函数进一步提高预测精度,该模型有效地学习流量数据的时间特征和动态空间特征.本文在Web traffic time series数据集上对模型进行测试,并与现有的修复方法进行对比,实验结果表明,ST-MFCN能够减少数据恢复的误差,提升了数据修复的精确度,为网络系统中的流量数据修复提供了一种稳健高效的解决方案.展开更多
为了探究蛋白质脱酰胺的研究热点与发展趋势,系统地检索了中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)核心数据库中关于蛋白质脱酰胺的133篇中文文献和337篇英文文献,采用CiteSpace软件对发文量趋势、作者合作网络、国家合作网络、机构合作网...为了探究蛋白质脱酰胺的研究热点与发展趋势,系统地检索了中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)核心数据库中关于蛋白质脱酰胺的133篇中文文献和337篇英文文献,采用CiteSpace软件对发文量趋势、作者合作网络、国家合作网络、机构合作网络以及关键词等内容绘制知识图谱并进行分析及可视化展示。结果表明:中文发文量较少,呈平稳趋势;英文发文量呈波浪式上升趋势,且2020—2023年发文量增长迅速,每年都在30篇以上。此外,中英文文献的作者之间都形成了相对固定的作者集群,群体内合作联系较为紧密,但集群之间合作联系较少;国内外在该领域的研究热点大体一致,都是以脱酰胺对蛋白质结构及功能特性的影响为主,在其影响功能特性的机理及蛋白质的致敏性方面也开展了部分研究;近年来,蛋白质谷氨酰胺酶在蛋白质脱酰胺领域的应用成为热点。展开更多
文摘流量数据丢失是网络系统中常见的问题,通常由传感器故障、传输错误和存储丢失引起.现有的数据修复方法无法学习流量数据的多维特征,因此本文提出了一种结合双向长短期记忆网络与多尺度卷积网络的双通道并行架构(ST-MFCN)用于填补流量数据的缺失值,同时设计了一种新的对抗性损失函数进一步提高预测精度,该模型有效地学习流量数据的时间特征和动态空间特征.本文在Web traffic time series数据集上对模型进行测试,并与现有的修复方法进行对比,实验结果表明,ST-MFCN能够减少数据恢复的误差,提升了数据修复的精确度,为网络系统中的流量数据修复提供了一种稳健高效的解决方案.
文摘为了探究蛋白质脱酰胺的研究热点与发展趋势,系统地检索了中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)核心数据库中关于蛋白质脱酰胺的133篇中文文献和337篇英文文献,采用CiteSpace软件对发文量趋势、作者合作网络、国家合作网络、机构合作网络以及关键词等内容绘制知识图谱并进行分析及可视化展示。结果表明:中文发文量较少,呈平稳趋势;英文发文量呈波浪式上升趋势,且2020—2023年发文量增长迅速,每年都在30篇以上。此外,中英文文献的作者之间都形成了相对固定的作者集群,群体内合作联系较为紧密,但集群之间合作联系较少;国内外在该领域的研究热点大体一致,都是以脱酰胺对蛋白质结构及功能特性的影响为主,在其影响功能特性的机理及蛋白质的致敏性方面也开展了部分研究;近年来,蛋白质谷氨酰胺酶在蛋白质脱酰胺领域的应用成为热点。