基于SCBANet模型的九寨沟景区客流量短期预测

针对景区客流量短期预测时存在的特征提取能力差、预测误差大、难以捕捉非常规变化等问题,提出了一种神经网络模型SCBANet,该模型结合了时空归一化、卷积神经网络、双向长短期记忆网络以及注意力机制。首先利用时空归一化的两个模块分别对客流量数据的高频分量与局部分量进行细化;然后利用卷积神经网络对处理后的数据进行特征提取,接着双向长短期记忆网络利用提取到的特征进行景区客流量的预测,最后使用注意力机制捕捉过去不同时间频次对景区客流量的影响,从而提高预测的精确度并捕捉非常规变化。实验结果表明,与其他算法相比,SCBANet模型预测误差可下降97.63%,对未来一周景区客流量预测的每日相对误差均在4%以下,因此更适用于景区短期客流量的预测。

STS:从SSK到SEE

STS自SSK以来的显著特点是从规范走向描述,从重构走向解构。不过,这个领域的关注点近来转向研究如何积极介入公共领域的科学争论,规范问题重新受到重视。一种引起广泛讨论的规范性方案是SEE,它代表了STS最新的努力方向。

公众参与科学的STS理论述评

随着科学技术进入公共领域,科学和公众之间的关系受到越来越多的关注,公众参与科学成为STS领域的一个重要研究主题。公民认识论、专长规范论和拉图尔的政治生态学是其中最具代表性的三项理论成果。它们将描述性和规范性问题相结合,为科学技术在公共领域的理论分析创造了条件。不同于以往对三种理论分别进行介绍,本文通过重新诠释三条理论进路并对它们进行比较分析,为我国的科技治理提供启发。

论STS第三波浪潮的两大转向

STS的“第三波浪潮”研究提出已近二十载,但较前两波浪潮,它究竟发生了哪些方面的转变,学界对此仍意见不一。文章试图对此进行精准定位,认为第三波浪潮研究主要完成两大转向:一是在认识论上主张知识基础的实践转向,即从以命题性知识为基础转向以技能性知识为基础;二是在价值立场上主张科学争论研究的规范性转向,即从对科学争论进行价值中立的描述性研究转向重视科学价值的规范性研究。第三波浪潮开启极具愿景的研究方向,但面临诸多挑战。当前第三波浪潮深入推进,对其转向做出最终评价还为时尚早。

基于结构方程模型的教师知识共享影响因素研究

探究教师知识共享影响因素,提高教师知识共享意愿与效果,对教师专业发展具有重要价值。采用自编量表对2269名中小学教师调查并建立结构方程模型,分析发现:教师知识共享意图对共享行为影响较大;共享态度、主观规范与资源适配会影响共享意图;利他精神、社会资本与风险预期会影响共享态度;工作性质会对其知识共享的主观规范产生影响。为促进教师知识共享,要完善制度支持,建立学校文化,更新互动方式。

STS介入策略研究

"介入策略"的形成与发展是STS研究纲领逐渐成熟的重要标志,它赋予STS研究者进入科学世界现实之轨的能力。随着STS的规范转向,STS逐步由"科学场介入"(简称"介入I")转变为"社会场介入"(简称"介入II"),介入策略通过与规范转向结盟使STS进入广泛的社会空间之中,"社会行动力"成为当代STS介入策略的新内涵。"介入II"策略虽然为STS获得很多声誉,但也面对诸如"社会认同不足"等难题,文章提出了STS介入策略的未来发展路径——"自觉式介入"之路,包括"认识论自觉"、"方法论自觉"、"发展路径自觉"及"理论创新自觉"。

增强奇异值分解的自适应零水印

目的针对增强奇异值分解(BN-SVD)中引入最抗攻击缩放比例的参数β,需要进行大量的实验来获取且存在随机性的问题,提出一种增强奇异值分解的自适应零水印算法。方法首先对原始图像进行不重叠分块,每一个子块都做斜变换处理,再分别对斜变换后得到的每一个块矩阵进行增强奇异值分解,依据每一个块矩阵的最大奇异值与整体最大奇异值均值的大小关系构成特征向量;对水印图像进行Arnold变换和混沌映射得到二次加密的水印图像;最后利用特征向量与二次加密后的水印图像做异或运算构造零水印;利用天牛须优化算法(BAS)中的适应度函数循环迭代自适应确定参数β,更好地解决奇异值分解(SVD)算法在水印的提取时存在的虚警率和对角线失真的问题。结果仿真实验结果表明,在JPEG压缩、噪声、滤波、旋转、剪切以及混合攻击下,提取水印图像与原水印图像的归一化系数NC值均可达到98%以上,性能较好。结论利用BAS算法自适应地确定BN-SVD中参数β,找到最佳抗攻击缩放比例,增强了图像的奇异值,降低了图像矩阵在受到攻击时的敏感性。有效地解决奇异值分解带来的对角线失真和虚警错误的问题,最终提高了算法的鲁棒性。