一种公共部门网站服务质量评价方法——SQ-Atten

针对公共部门网站服务质量评价的特点,在探索性实证研究的基础上,创新性地提出了由测评网站用户的感知服务绩效和关注度构成的SQ-Atten评价方法,然后利用该方法对我国某政府部门网站的服务质量进行了实证研究,结果表明:依据构建的评价指标体系和SQ-Atten方法设计的调查问卷,信度和效度都较高;2007年案例单位网站服务的总体水平属于"中等";评价指标体系中的易用性、响应性和关怀性与网站服务质量具有显著正相关性,且易用性的相关性最大,其次是响应性、关怀性;提升网站服务总体水平的对策建议:一是针对网站本身改善其易用性、响应性和关怀性方面的服务水平;二是强化用户的在线办事意识。

CPAFFC and CRFA Delegation Attends Celebrations of 50th Anniversary of Russia-China Friendship Association

Invited by the Russia-China Friendship Association (RCFA), the delegation of the CPAFFC and the China-Russia Friendship Association (CRFA) led by CPAFFC President Chen Haosu paid a visit to Russia to attend the celebrations of the 50th Anniversary of the RCFA from October 21 to 28, 2007. The delegation included Liu Shu, former vice president of the China Association for Science and Technology; Zhu Jiamu, vice presi-

NADPH oxidase inhibitor apocynin attenuates ischemia/reperfusion induced myocardial injury in rats

Objective To explore the role of NADPH oxidase inhibitor apocynin on ischemia/reperfusion(I/R)-induced myocardial injury. Methods Male SD rat hearts were divided into the normal control group; sham group;I/R group(1 h ischemia followed by 3 h reperfusion); I/R+ apocynin group(50 mg/kg,administrated at 30

基于特征相似性和特征规范化的注意力模块

近年来,注意力机制在图像分类、目标检测和语义分割等领域取得了巨大成功,但现有的注意力机制大多只能在通道或空间维度上实现特征融合,这极大限制了其在通道和空间维度上变化的灵活性,导致无法充分利用特征信息。为此,文中提出一种基于特征相似性和特征规范化的、可同时利用特征图各维度信息的卷积神经网络注意力模块FSNAM。该模块由特征相似性模块(FSM)和特征规范化模块(FNM)两部分组成,FSM利用输入特征图的通道特征信息和局部空间特征信息生成一个二维的特征相似性权重图;FNM利用输入特征图的全局空间特征信息生成一个三维的特征规范化权重图;两个模块生成的权重图融合在一起,生成一个三维的注意力权重图,以此实现通道特征信息和空间特征信息的融合。为证明FSNAM的可行性和有效性,进行了消融实验,结果表明:在图像分类任务方面,FSNAM模块对分类网络在CIFAR数据集上的性能提升明显优于其他主流注意力模块;在目标检测任务方面,使用FSNAM模块的目标检测网络对VOC数据集中的小目标和中等大小目标的检测准确率分别提高了3.9和1.2个百分点;在语义分割任务方面,使用FSNAM模块可以提高HRNet模型的性能,在SBD数据集上模型的平均像素准确率提高了0.58个百分点。

基于注意力时间卷积网络的加密流量分类

针对目前大多数加密流量分类方法忽略了流量的时序特性和所用模型的效率等问题,提出了一种基于注意力时间卷积网络(attention temporal convolutional network,ATCN)的高效分类方法。该方法首先将流量的内容信息与时序信息共同嵌入模型,增强加密流量的表征;然后利用时间卷积网络并行捕获有效特征以增加训练速度;最后引入注意力机制建立动态特征汇聚,实现模型参数的优化。实验结果表明,该方法在设定的两项分类任务上的性能都优于基准模型,其准确率分别为99.4%和99.8%,且模型参数量最多可降低至基准模型的15%,充分证明了本文方法的先进性。最后,本文在ATCN上引入了一种基于迁移学习的微调方式,为流量分类中零日流量的处理提供了一种新颖的思路。

基于计算机视觉和视频插帧的结构振动测试与模态识别

结构振动测试和模态参数识别是基于结构动态特性进行结构健康监测(SHM)的基本方法。为克服传统接触式测试的不便,引入了非接触式计算机视觉方法,其中以智能手机为数据采集装置的方法受到越来越多的关注。然而智能手机相机往往因为性能受限无法满足需求,从而导致测量结果精度下降。为此,提出一种改进的视频插帧算法EQVI-T与改进的边缘检测算法,通过提高原始视频的帧率和提出的特征点追踪方法共同提升计算精度。为验证这一方法的有效性,将其应用于试验室模型的位移响应监测和模态参数识别,并进行了定量和定性评估。结果表明,所提方法在提高测量精度和准确性方面具有显著优势,展示了其在结构振动测试中的潜在应用价值。

基于多维语义特征与层次注意力机制的讽刺识别

讽刺是一种复杂的语言表达方式,在日常交流中发挥着重要作用。随着人工智能和社交网络的快速发展,讽刺识别已成为自然语言处理领域的热点研究课题之一。现有的讽刺识别研究往往从单一维度对讽刺文本特征进行表示,忽视了讽刺文本特征的细微差异及其重要程度。本文将讽刺识别视为文本分类任务,在特征提取阶段,将讽刺文本根据其不一致性特征、情感特征、句法结构特征和风格特征进行多维语义特征表示。在特征融合阶段,针对不同维度特征对整体特征贡献和关联程度不同,采用层次注意力机制调整不同讽刺语言学特征对模型整体性能的影响。实验结果表明,所提出的模型能够从多个维度提取讽刺文本的潜在语义特征,其在公开数据集IAC、Tweets和Reddit上的实验性能均有明显提升。

强化特征图的无参考低光照图像增强

针对低光照图像质量不佳、夹杂噪声导致对比度和亮度不足、细节不清晰,且成对的低光照图像数据集获取成本过高的问题,在生物视觉马赫带效应的启发下,提出一种强化特征图的无参考低光照图像增强方法。使用强化滤波块(EFB)对图像和特征图进行特征强化,抑制噪声的同时强化特征细节,提高网络对特征的学习能力。将跳跃连接与空间注意力模块(ESA)结合,通过融合强化的浅层特征与深层特征来提取全局上下文信息和局部区域特征,有效保留了图像的色彩信息,避免细节丢失,提高网络的泛化能力。使用像素估计曲线调整低光照图像像素的动态范围,对其进行亮度增强。实验结果表明,经该算法处理后的图像在PSNR、SSIM、LPIPS和NIQE等指标上分别达到了17.709 dB、0.657、0.239和3.486,该方法相较于现有的主流算法能够更好地达到图像增强目的,有效地提升图像亮度和细节信息,同时保持图像的自然属性。

基于3D-GCN的精神分裂症分类模型研究

过去的精神分裂症识别研究中,许多忽略了脑电信号的三维空间特征,且不能动态学习节点间的关系,对信号信息的挖掘不够充分.针对这些问题,提出基于三维图卷积神经网络(3D-GCN)的精神分裂症分类模型,在首发精分数据集进行实验.实验将五个频段的特征矩阵和节点特征矩阵拼接,在频段、空域、特征域三个维度上应用了注意力机制,并将融合的特征与采用三种常见的不同功能连接指标构建的脑网络一起输入进图卷积神经网络.实验结果表明,在6s的分段长度、PLV功能连接指标下的分类准确率最高,达到了81.65%,且分类效果优于其他方法,为精神分裂症的识别诊断提供了有力支持.

“震慑”还是“依靠”:地理距离对企业环境信息披露质量的影响

“双碳”背景下,企业环境信息强制披露拉开序幕。根据地理经济学理论,企业与生态环境监管部门之间地理距离越近,可能对企业形成“震慑”(监督成本的“距离衰减效应”),也可能让企业有所“依靠”(寻租成本的“距离衰减效应”)。基于2015—2020年重点排污上市公司数据,该研究采用固定效应模型和中介效应模型实证检验了企业与生态环境监管部门之间的地理距离对企业环境信息披露质量的影响方向及影响路径。研究表明:①企业与生态环境监管部门之间的地理距离越近,企业的环境信息披露质量越高,支持了监督成本的“距离衰减效应”假说。②地理距离对企业环境信息披露质量的影响是通过省级层面监察监测力度和地市级层面执法力度实现的。③地方人民政府环境治理力度的增强、地区数字化水平的提升和媒体关注的提高均可以抑制监督成本的“距离衰减效应”。为了企业环境信息披露质量的全区域均衡发展,应增强地方人民政府环境治理力度、提升地区数字化水平和提高媒体关注。该研究从地理经济学的视角,拓展了企业环境信息披露质量的影响因素,丰富了地理经济学“距离衰减效应”的理论实践,为促进企业环境信息披露质量的均衡发展提供了解决方案和理论依据。

基于改进长短期记忆网络的新能源场站网络安全评估方法研究

为了解决新能源大规模并网造成现有新能源场站网络安全防护体系无法满足网络异常监测和告警需求的问题,提出一种基于改进长短期记忆网络的新能源场站网络安全评估方法。首先,根据新能源场站网络系统架构,分析网络安全发生原因;其次,基于随机森林算法求解新能源场站网络流量的基尼系数,进而求出网络流量所有特征的重要系数,选出重要特征;最后,将重要特征输入长短期记忆网络中,利用注意力机制自适应分配数据的时间和特征,加强对网络流量中重要时间和特征的重视,进而提高模型对网络安全评估的准确性。试验结果表明,该方法能够准确评估新能源场站网络安全状态,与支持向量机、卷积神经网络、传统长短期记忆网络相比,评估准确率分别提升了12.65%、9.34%、8.79%,提升了新能源电力系统的网络安全状态感知、评价和告警能力。

基于残差密集注意力网络的图像超分辨率重建

针对现有图像超分辨率重建算法中细节丢失和图像边缘模糊等问题,提出了一种基于残差密集注意力网络的图像超分辨率重建方法。该方法采用了密集连接和残差连接的结构来构建残差网络,充分利用低层特征与高层特征之间的信息交互,提取更高层次的图像特征。同时,融合通道注意力和空间注意力自适应地选择重要特征,并将这些特征进行加权融合,从而更好地恢复图片的纹理细节。实验结果表明,文中所提方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)上表现优异。

基于改进YOLOv8的SAR舰船目标检测算法

为了提高SAR图像中舰船目标检测的准确性,特别是在面对目标大小不均、分布密集和复杂背景的挑战时,提出一种基于YOLOv8改进的YOLO-3M舰船目标检测算法。首先,算法引入多尺度膨胀卷积特征提取模块(Multiscale Dilated Convolution Block,MSDB)到主干网络中,使用多个膨胀率不同的卷积来提取多尺度特征,在不增加计算成本的情况下增大了感受野;其次,在颈部网络中引入多维度协作注意力机制(Multidimensional Collaborative Attention,MCA),在通道、高度和宽度3个维度上捕捉关键特征,实现不同维度信息的交互,帮助网络有效地关注到复杂背景中的关键部分;最后,在检测头引入MPDIoU损失函数,以应对现有损失函数在处理预测边界框与实际边界框时,尽管长宽比相同但宽度和高度数值完全不同时无法有效进行检测的问题。在SSDD数据集上的实验结果表明,本文算法在准确率和平均精度更高的同时,有效减少了参数量和计算量,使得模型更轻量并更适合于资源受限的环境,并且在复杂舰船的误检和漏检情况上有了显著的改善。

省领导注意力可以提高数字政府建设效能吗?——基于31个省份数据的实证研究

在数字中国的整体战略下,各省数字政府建设呈现差异性布局,数字山东、数字福建等层出不穷。那么,是何因素导致了各省数字建设差异?不同于既有研究从资源投入、制度安排等因素着手分析,本文关注到省领导注意力这一因素,通过对31个省份2015—2022年的面板数据实证分析,探究省领导注意力对数字政府建设效能的影响及其区域异质性。研究表明,省领导注意力显著影响数字政府建设效能,相较于省领导集体注意力,基于批示的省领导个体注意力影响更为显著。本研究肯定了省领导注意力对数字政府建设效能的正向影响,未来各省数字政府建设需依据区域实际进一步强化省领导注意力倾注,充分发挥省领导个体注意力效应优势,进而提升我国数字政府建设整体效能。

FACTS的PCH模型与自适应L_(2)增益控制(二)应用篇

采用预置反馈方法 ,首先推导了 TCSC与 STATCOM的 PCH(端口受控哈密顿 )模型 ,接着基于受控哈密顿 ( Hamiltonian)系统理论 ,采用自适应 L2 增益控制设计方法分别设计了单机电力系统中相应的自适应 L2 增益控制器。仿真结果表明 ,通过与传统 PID控制器以及不同的干扰抑制比相比较 。

E/D GaAs PHEMT多功能MMIC设计

基于E/D GaAs赝配高电子迁移率晶体管(PHEMT)工艺研制了Ku波段多功能MMIC芯片。该MMIC集成了数字驱动器和微波电路,内含6bit数控移相器、6bit数控衰减器、3个低噪声放大器、4个数控单刀双掷开关、多个TTL数字驱动器。其中两个低噪声放大器采用了电流复用技术,总直流功耗小于275mW,实现了节能。测试结果表明:发射支路增益大于2dB,输出P1dB大于9dBm;接收支路增益大于10dB,输出P1dB大于7dBm,噪声系数小于8dB。相对移相误差均方根值(RMS)在发射和接收模式下均小于6°,附加调幅小于1.5dB;衰减误差RMS小于0.7dB,附加调相小于4°。

基于Contourlet变换的K-L变换地震随机噪声自适应衰减方法

地震资料中有效反射信号具有丰富的纹理及边缘特性,在Contourlet变换域系数较大并具有相关性,而随机噪声均匀分布于Contourlet变换域且系数较小。考虑K-L变换具有分类特征提取的优势,在Contourlet变换基础上应用K-L变换,采用最大似然估计法和多尺度噪声估计法估算地震记录中有效信号及随机噪声的Contourlet系数方差,并将其应用到K-L变换域能量百分比阈值函数的定义中,自适应地确定用于K-L反变换的特征向量,修改Contourlet变换的系数,再进行Contourlet反变换压制随机噪声。数值模拟及实际地震资料去噪效果表明,基于Contourlet变换的K-L变换去噪方法不仅可以有效地压制地震资料中的随机噪声,提高地震资料信噪比,而且具有较好的保真性。

梯形轨枕轨道振动特性研究

为了探明梯形轨枕轨道在地铁车辆作用下的振动特性,利用车辆-轨道合动力学理论建立了地铁车辆和梯形轨枕轨道系统振动模型,假设车辆模型为多刚体系统,钢轨模型为无限长两端绞支离散支撑的Euler梁,用有限长两端自由的Euler梁模拟离散弹性支撑的梯形轨枕,利用显式积分法求解车辆-轨道非线性动力学方程,计算分析了梯形轨枕轨道在地铁车辆作用下的振动特性,讨论了轨道系统的振动与列车运行速度之间的相关性。研究结果表明:梯形轨道具有良好的减振性能,可以减小基础的动反力;随着地铁车辆速度的增加,钢轨和轨枕的垂向振动有所增大,而横向振动变化不明显。轮轨力随着车速的升高而增加。

X波段大功率耦合腔行波管3维粒子模拟

为提高行波管的增益和输出波形的稳定性,开展了带高频切断X波段大功率耦合腔行波管的研究工作。以点频7.2 GHz为例,对X波段耦合腔行波管的大信号注波互作用过程进行了3维粒子模拟,该行波管包含一处高频切断及两处微波集中衰减器。数值模拟结果表明:行波管腔数为40、电子束电压为17 kV、电流为0.8 A时,可获得2.0 kW的微波输出功率,增益达23 dB,电子效率达14.7%。

高低工作记忆容量个体脱离注意捕获的时间差异

从工作记忆容量(WMC)这一个体差异角度研究工作记忆对视觉搜索具有的注意导向作用.低WMC的个体更易受干扰刺激的影响,易被与工作记忆内容相匹配的项目所吸引;高WMC的个体更易进行认知控制.根据个体的WMC测试结果区分为高、低WMC两组,探讨他们在脱离注意捕获效应上的时间差异.考察了搜索延迟时间为0,150,300ms时不同WMC个体是否发生注意捕获的脱离,以及搜索延迟时间为300 ms和600 ms时不同WMC个体在脱离捕获效应上是否存在差异.结果表明:1高、低WMC个体在0,150,300ms均出现注意捕获效应,未发生注意捕获的脱离;2对于低WMC个体,在300ms和600ms仍出现注意的自动捕获效应,未发生注意脱离;3但对于高WMC,在延迟时间为300ms时,未发生注意捕获的脱离;在延迟时间为600ms时,已经出现了脱离现象.研究表明,在加工的早期阶段高WMC对脱离注意捕获不起作用;在后期加工阶段,高WMC有利于脱离注意捕获效应,为注意抑制效应创造条件.