面向信息年龄的车辆状态更新网络采样与功率控制

针对基于广播通信的车辆状态更新网络,采用最小时间戳优先的D/Geo/1/1排队系统模型传输数据包,利用排队论分析了接收端的信息年龄(AoI,age-of-information)中断概率和发送端的平均发送功率,根据AoI中断概率随数据包采样速率和发送功率变化的单调性,提出了基于迭代的采样速率和发送功率联合优化算法,通过采样与功率控制在功率受限的条件下最小化所有接收端中的最大AoI中断概率,实现了接收端信息新鲜度的公平提升。仿真结果验证了理论分析的准确性和算法的高效性。

信息传播视野中农民体育权利的缺失与回归

农民体育权利缺失造成我国农村体育发展缺乏内在动力,影响农村体育可持续发展。认为:信息中断是造成农民体育权利缺失的主要原因。为实现农民体育权利的回归,提出:通过教育、培训,提高农民体育信息接收能力;通过集体维权平台,强化农民体育信息收集能力;构建话语转向体系,强化媒体对农村体育信息的多维传播;创新媒体传播话语,疏通农村体育信息传播渠道;建立农村体育监管体系,保障农村体育信息流通;重视人际传播效应,完善农村体育信息传播系统。

英语听力课堂上学生的焦虑因素和教学应对措施

提高学生的英语听力理解能力是中国英语教学的重心之一,但不少学生在听力课堂上尤其紧张和焦虑。导致学生焦虑的具体原因很多,和听的过程中涉及的各种因素有关,从而影响学生对听力内容的兴趣和理解。本文试图从听力课堂上导致学生的各种焦虑因素入手,来探讨相应的教学方法和应对措施,从而保持学生对听力内容的兴趣,消除学生对听力活动的焦虑感。

基于交通路网的移动对象数据模型

结合城市交通路网中移动对象沿道路运行的特点,提出了一种基于交通路网的移动对象定时更新模型及其位置更新策略。该模型实现了高频采样时在保证精度的前提下对数据进行筛选以实现数据压缩,低频采样时根据路网拓扑结构和对象运行轨迹对数据进行补偿以提高数据精度。同时,它能够支持历史查询、当前查询和预测查询,并对中断信息进行处理。与传统模型相比,该模型保存的轨迹信息更接近于实际运行轨迹。

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.