广义确定性标识网络

随着智能制造、智能交通等重大国家战略实施,确定性成为信息网络尤其是行业专网的新焦点.现有确定性网络技术始终关注网络传输要素(带宽、时隙等)来保障数据流的确定性传输.然而,仅靠保障传输要素无法支撑新兴行业应用的多样化需求.例如,在算网融合场景,智算任务要求同时保障传输与计算要素的确定性来实现高性能通信;在绿色通信场景,需要考虑节点能量要素的确定性以维持网络稳定运行.针对上述需求,本文基于前期提出的标识网络技术,研究面向传输、计算、存储、能量等多要素的广义确定性网络.首先提出广义确定性标识网络架构,包括差异化服务层、异构融合网络层和智慧化适配层.差异化服务层和异构融合网络层,分别实现差异化确定性应用需求和异构化确定性网络要素的统一标识和描述,并通过标识解析映射实现确定性信息向智慧化适配层的统一封装和传递;智慧化适配层完成差异化确定性应用需求和异构化确定性网络要素的适配.现有确定性资源适配方法,即使仅考虑单一网络内的基本确定性要素,仍面临计算时间长、求解复杂性高、灵活度低等问题,为了支持更加复杂的多确定性要素、多种异构网络的协同适配,设计了基于深度强化学习的端到端的确定性调度(End-to-end Deterministic resource scheduling,E2eDet)算法,该算法可统一化、端到端地为混合数据流协同分配多种确定性网络资源,满足不同应用的差异化确定性需求.实验表明,E2eDet比DeepCQF和Random算法分别提升了28.4%和6.38倍数据流调度数量,同时E2eDet可以较好地权衡计算时间和调度能力.

基于图卷积神经网络的节点分类方法研究综述

节点分类任务是图领域中的重要研究工作之一。近年来随着图卷积神经网络研究工作的不断深入,基于图卷积神经网络的节点分类研究及其应用都取得了重大进展。图卷积神经网络是基于卷积发展出的一类图神经网络,能处理图数据且具有卷积神经网络的优点,已成为图节点分类方法中最活跃的一个研究分支。对基于图卷积神经网络的节点分类方法的研究进展进行综述,首先介绍图的相关概念、节点分类的任务定义和常用的图数据集;然后探讨两类经典图卷积神经网络——谱域和空间域图卷积神经网络,以及图卷积神经网络在节点分类领域面临的挑战;之后从模型和数据两个视角分析图卷积神经网络在节点分类任务中的研究成果和未解决的问题;最后对基于图卷积神经网络的节点分类研究方向进行展望,并总结全文。

网络微短剧的兴起与规范化发展

近年来,微短剧的发展呈现数量级增长趋势,成为不少年轻人追捧的“电子榨菜”。然而,快节奏、小成本、低门槛的微短剧在火爆流行的同时也存在内容质量良莠不齐、扭曲个人和社会价值观、损害艺术创作生态、影响国家形象等问题。推动微短剧健康可持续发展,需植根于网络信息内容生态治理,从政府端到平台端到行业端,推动多方主体协同发力,加强政府治理、平台治理与行业自治,通过多元共治规范网络信息内容生态建设,让微短剧引领新时代新风尚,成为人们雅俗共赏、喜闻乐见的网上精神产品。

融合CNN-BiGRU和注意力机制的网络入侵检测模型

为提高网络入侵检测模型特征提取能力和分类准确率,提出了一种融合双向门控循环单元(CNN-BiGRU)和注意力机制的网络入侵检测模型.使用CNN有效提取流量数据集中的非线性特征;双向门控循环单元(BiGRU)提取数据集中的时序特征,最后融合注意力机制对不同类型流量数据通过加权的方式进行重要程度的区分,从而整体提高该模型特征提取与分类的性能.实验结果表明:其整体精确率比双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型提升了2.25%.K折交叉验证结果表明:该模型泛化性能良好,避免了过拟合现象的发生,印证了该模型的有效性与合理性.

基于GIS的公交换乘网络构建及可达性分析

为了提高公交换乘效率、优化公交系统,基于GIS软件构建公交换乘网络,运用该网络对换乘可达性进行了测度和分析.结合Space-P模型和网络分析法,以拉萨市城关区为研究区域,基于公交线路路径、站点、交叉口等基本信息构建同站换乘子网络.结合公交站点服务范围、步行通道路径、交叉口等信息构建异站换乘子网络.二者协同实现了基于ArcGIS的公交换乘网络构建,并依据该网络对公交线路的乘客在车时间和换乘系数进行测度和分析.结果表明:构建的换乘网络能够对乘客在车时间进行良好的测度,乘客在车时间最大值为68.68 min,最小值为2.00 min,乘客换乘在车时间平均值为29.90 min.该换乘网络能够对换乘系数进行良好的测度,得到有效换乘线路90 300条,换乘系数最大为4条(线路为62条),最小为0条(线路为1 354条).采用可达性度量模型,可实现对公交站点时间可达性和换乘可达性的良好测度和分析.

大规模复杂终端网络的云原生强化设计

作为互联网数据传输的“最后一公里”,终端网络看似简单却构成99%的性能瓶颈.经典设计面向典型设备常规环境,难以兼顾多样化场景,导致严重性能落差.通过云端汇聚并深度诊断大规模终端网络异常,在可用、可靠、可信3个关键维度揭示经典设计多处重要缺陷,采用跨层跨代的协同强化方法针对性修复(如时变非齐次4G/5G双连接管理方法最小化断网概率),实现无场景预设的自调控机制设计.应用于公安部高速网络、1700万“测网速”app用户、七千万小米手机、一亿百度手机卫士用户以及九亿WiFi设备.近年来进一步开展基于云端模拟器的前瞻网络设计,无需真实用户设备参与即可发现并修复潜在缺陷,让终端网络设计“生于云、长于云”.研究成果应用于华为DevEco Studio集成开发环境、腾讯应用市场、谷歌安卓模拟器及字节跳动多款流行应用(如抖音和今日头条).

数字化转型提升企业创新效率的网络机制——合作和知识双重创新网络结构洞的中介作用

企业数字化转型不仅拓展和优化了创新网络,也使创新网络在创新驱动发展中的作用日益重要。基于网络结构洞理论,从创新合作网络和创新知识网络(双重创新网络)角度分析数字化转型通过增强企业在创新网络中的“桥梁”作用来提升企业创新效率的机制,并采用沪深A股制造业上市公司2013—2021年的数据进行实证检验,结果发现:制造业企业数字化转型能够显著提升其创新效率,该作用在非国有企业中更为显著;双重创新网络结构洞是数字化转型影响企业创新效率的中介变量,即存在“数字化转型水平提高→双重创新网络结构洞增加→创新效率提升”的影响路径;企业组织韧性提高能够强化数字化转型对网络结构洞的正向影响,但对网络结构洞影响创新效率没有显著的调节作用。因此,应积极推进企业数字化转型,通过拓展和优化创新网络来促进企业创新效率提升,并不断提高企业的组织韧性以有效化解转型风险。

基于MSPA和MCR模型的庐山市生态网络构建

【目的】在生态环境形势严峻的背景下,构建生态网络是连接破碎化斑块间的重要纽带,是保障物种迁徙交流的有效途径。【方法】以庐山市为研究对象,以GIS技术为核心,利用MSPA法对庐山市进行景观格局分析,再运用景观连通性评价法选取重要生态源地;其次采用AHP分析法结合专家打分法建立阻力因子评价体系构建阻力面,再基于MCR模型完成庐山市生态网络的构建,运用重力模型选取重要潜在生态廊道,给出生态网络的优化对策,最后应用生态网络分析法,对出生态网络的可行性进行分析。【结果】1)庐山市10处重要生态源地的面积为37 946.52 hm^(2),庐山和鄱阳湖为两处大型生态源地;2)遴选出19条重要生态廊道长为297.05 km,主要分布于中部地区;3)构成生态廊道的景观三要素分别为林地、水系和耕地,廊道宽度设置为300 m;4)构建形成“两区两带三轴”的生态安全格局。【结论】研究区内中心城区及中南部地区斑块分布零碎,景观连通性差,缺少生物栖息活动的绿色空间,应大力改善两地的生态环境,生态绿廊由两地内部向外部空间延伸构建,最终绿廊绿道交织成网覆盖全域,新增3个生态核心节点和9条重要生态廊道后的网络连接指数明显提高,表明构建的庐山市生态网络可行性较强。研究结果对于庐山市的城市绿地系统规划、生态园林城市的建设和生物多样性保护具有一定的指导意义。

基于SDN的数据中心网络流量负载均衡研究

目前数据中心网络(data center network,DCN)的负载均衡方法存在对大小流的调度缺乏全局实时检测等不足,部分大流会造成拥塞、负载不均衡和带宽碎片等问题.针对上述问题,提出了一种SDN网络流量负载均衡算法—DSA-D.首先,对流量进行分类,为大流计算所有源至目的主机可达路径的最短跳数路径集;然后,根据LLDP和ECHO测量链路时延以求得时延最优路径集;最后,采用概率拟合算法分配路径,实现数据中心网络流量负载均衡.在相同场景下的实验结果表明,与ECMP、Hedera和DIFF算法相比,DSA-D算法具有更好的吞吐量、链路带宽利用率和平均往返时延.

无线传感网络拥塞控制中节点选择强制博弈方法

无线传感网络中节点数据流量较大,分布范围较广,节点选择寻优计算复杂,导致浪费大量算力在节点选择上,拥塞控制效果不佳。提出一种无线传感网络拥塞控制中节点选择强制博弈方法,计算单条网络链路传输成本,依据传输数据耗费能量,计算传输节点可用能量比值,在传输变量权重值基础上,求得传输节点实际拥堵指数,完成节点选择。计算网络连接层的数据包丢弃概率,确定网络拥塞程度,汇聚节点数据流建立节点选择强制博弈模型,明确传感网络稳态传输条件,利用流量正态分布算法,在节点选择博弈中做出强制选择。经仿真分析证明:所提方法分组递交率保持在83%以上,丢包数量保持在100 pkt/s之内,网络传输节点端到端的延迟在0.3 s以内。

面向全息通信的6G智简网络架构

全息通信作为一种全新的未来通信范式,通过再现真实物体细粒度画面,向用户提供三维沉浸式的交互体验,克服了传统媒体交互方式单一和场景临场感不足的问题。然而,相对于传统实时通信业务,全方位沉浸的真实全息通信对网络,特别在带宽、时延、安全性等多方面都提出了更为苛刻的要求。如何更好地扩展6G概念与特征,实现高质量、高沉浸的全息新通信成为当前学术界面临的一大挑战。为解决上述问题,率先提出面向全息通信的6G智简网络架构,旨在通过两层网络架构和三维动作模型合理调配6G泛网资源,解决全息通信所面对的超高带宽、超低时延、超大计算等挑战,推动经济社会高质量发展。

网络刑法的发展回溯与理论供源

传统刑法体系遭遇网络犯罪形态后频现应答疲态,预防性立法由此显身,开启由网络犯罪策动刑法转型的号角,但网络刑法的理论根基尚不稳。网络刑法的演进是网络社会发展与网络犯罪迸发共同作用下真实的渐显;网络空间社会思维是网络刑法的建构基石,衍生丰富的刑法学意义。网络安全秩序价值的相对优位与网络自由的并重、网络安全法益的统领地位与刑法任务变更、预防性理念的内在觉醒与审慎运行,是网络刑法的根基之本,框定网络刑法的发展脉络。刑法知识迁移是渐进的,网络犯罪、网络归责、网络制裁堪当生成网络刑法知识范畴的参照性“母版”,未来可创设网络刑法典以实现知识结构的创造性立法固化。

网络空间国际治理中国方案的形成、遵循与路径

网络空间国际治理是一个全球性议题。当前的网络空间国际治理充斥着美国霸权主义,国际社会对网络空间国际治理亦未形成共识。为此,中国创造性地举办世界互联网大会,并在此基础上成立世界互联网大会国际组织。世界互联网大会向世界贡献了网络空间国际治理的中国方案:坚持尊重网络主权、维护和平安全、促进开放合作、构建良好秩序四项原则,把握科学方法,采取打造网上文化交流平台、推动制定各方普遍接受的网络空间规则、加强全球信息基础设施建设和保护、培养网络空间国际治理领域的复合型专业人才等措施,保证网络空间国际治理的中国方案发挥实际效益。

4R危机管理视角下的公立医院网络舆情与危机管理对策探析

全媒体时代,网络已成为一个巨大的“舆论场”,每个人都手握“麦克风”。公立医院作为国家医疗服务体系的主体,具有高技术、高风险、高社会关注度等特点,是媒体和网民关注的焦点。因此,公立医院时刻面临着网络舆情危机冲击的风险。笔者以4R危机管理理论为基础,结合南京大学医学院附属鼓楼医院舆情管理工作实践及成效,试图对公立医院网络舆情与危机管理工作提出切实可行的建议。

网络协议软件漏洞挖掘技术综述

网络协议软件部署和应用非常广泛,在网络空间提供了诸如通信、传输、控制、管理等多样化的功能.近年来,其安全性逐渐受到学术界和工业界的重视,及时发现和修补网络协议软件漏洞,成为一项重要的课题.网络协议软件由于部署形态多样、协议交互过程复杂、相同协议规范的多个协议实现存在功能差异等特点,使得其漏洞挖掘技术面临诸多挑战.首先对网络协议软件漏洞挖掘技术进行分类,对已有关键技术的内涵进行界定.其次,进一步综述网络协议软件漏洞挖掘4个方面的技术进展,包括网络协议描述方法、挖掘对象适配技术、模糊测试技术和基于程序分析的漏洞挖掘方法,通过对比分析归纳不同方法的技术优势及评价维度.最后,总结网络协议软件漏洞挖掘的技术现状和挑战,并提炼5个潜在研究方向.

基于改进SEIQR模型的突发网络舆情传播与控制研究

[目的/意义]社会突发事件映射到互联网空间中形成的突发网络舆情在不良因素的干扰下于网民间扩散容易形成强烈的负面情绪导向,很可能对网络社会的和谐稳定产生极大破坏。因此,正确认识突发网络舆情的传播特点,把握各种舆情管控措施对传播的影响,对合理、有效地管理舆情至关重要。[方法/过程]针对突发网络舆情的传播特性对标准SEIQR模型进行改进,提出实施舆情管控措施下以媒体恶意炒作和网民间恶性正反馈为主要传播驱动的SEACBR模型,并利用仿真实验对不同规模的突发网络舆情在各种管控措施下的传播过程进行模拟,以探究不同措施的管控效果并验证模型的泛化性。[结果/结论]管控突发网络舆情应以良性引导为主,其他措施为辅,这样在及时施策、积极治理的情况下突发网络舆情的消极影响就可被有效抑制。

基于小波变换和GA-BP神经网络的电力电缆故障定位

由于电力电缆敷设于地下,当发生故障时难以快速且准确定位,出现了故障定位问题。因此,提出一种基于小波变换和遗传算法反向传播(Genetic algorithm back propagation,GA-BP)神经网络的电力电缆故障定位方法,在分析对比各小波能量集中程度和波动次数的基础上,选择多贝西小波(Daubechies wavelet 6,Db6)作为小波基函数,对于各故障位置,采集正向故障行波的α模分量,并对其进行小波分解。选取在d1尺度下的模极大值点作为特征值,同时将故障距离作为标签值,从而构建了训练和测试样本数据集;利用遗传算法(Genetic algorithm,GA)的种群进化和全局最优搜寻能力来改善误差逆传播(Back propagation,BP)网络对初始权重敏感的缺点,并使用优化后的权值、阈值重新对BP神经网络进行训练和预测,最后通过与传统双端行波定位算法、BP算法、粒子群优化BP算法(Particle swarm optimization BP,PSO-BP)相比较,证明了所提方法在测距性能方面的优越性。

网络舆情用户传播行为的心理距离感知强度测度及实证研究

[目的/意义]网络舆情用户传播行为的形成与网民的心理活动密切相关。从心理学视角出发,对网民传播群体的心理距离进行解析量化,有助于从心理根源上厘清网民传播行为的形成机理,为政府各级网信办提供理论和实践方法参考。[方法/过程]基于心理学理论视角,对心理距离进行归纳演绎,析出时空涨落度、语义关联度和情感认同度三个子参数,用以测度心理距离感知强度,并对感知强度进行分型。[结果/结论]为网络舆情研究提供了新的理论视角,心理距离感知强度能够很好地展现出舆情发展的时空热度、语义主题演化和舆情情感反转态势,能为舆情管控工作提供科学的理论支撑和量化依据。

基于Valued ERGMs模型的核心技术网络成长机制研究——以量子计算领域为例

对核心技术网络及其成长机制的研究有助于梳理核心技术之间的依赖和促进关系,为研究核心技术演化提供新的理论视角和方法。以技术演化相关理论为基础,归纳核心技术网络成长的影响因素,基于量子计算领域专利数据,识别以技术概念和技术关系为基础的量子计算领域核心技术网络,并基于Valued ERGMs模型构建核心技术网络成长机制模型。结果表明,技术要素中心性、专利技术研发能力、与TRIZ进化法则匹配程度以及技术要素同配性对核心技术网络成长具有正向促进作用;在技术路径方面,核心技术网络成长受到技术要素路径依赖性和技术突破的双重影响。最后,根据量子计算领域核心技术网络成长机制的实证研究结果,从技术研发层面、企业层面、政府层面为相关领域技术发展提出策略建议。

基于伪孪生网络的高光谱图像分类

基于深度学习架构的高光谱图像分类近年来一直是遥感领域研究的热点之一.然而,如何提出新的分类框架,对具有少量标签样本的高光谱数据进行有效分类仍是一个挑战性的问题.设计了一种改进伪孪生网络的高光谱图像分类架构.该方法首先将一幅高维的高光谱图像划分为2幅低维的图像,分别利用卷积神经网络和图卷积网络进行特征提取.然后通过级联操作,将提取到的谱信息进行有效集成.最后输入全连接神经网络进行分类.所提出的方法改进了经典的伪孪生网络并应用于高光谱图像分类.在2个实际的高光谱数据集上的实验结果和比较结果验证了方法的有效性.