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。

星载6G核心网架构与网元功能设计及验证

为全面提升卫星的在轨服务能力,将6G核心网与卫星融合。针对6G核心网在低轨卫星部署的迫切需求,设计星载6G核心网体系架构,包括分布式架构、离线自治、网元智能化等功能。对星载6G核心网主要网元进行了优化设计,包括接入与移动性管理、会话管理、分布式服务注册与发现等。通过在轨部署和仿真试验,验证了所提星载6G核心网体系架构的有效性。仿真结果表明,集中式星载5G核心网网元之间的平均通信时延为109.3 ms,而分布式星载6G核心网的平均通信时延为60.3 ms,相较而言降低了44.8%;此外,5G集中式服务注册和服务发现的平均时延分别为40.53 ms和40.04 ms,而6G分布式服务注册和服务发现的平均时延分别为35.18 ms和34.91 ms,分别降低13.2%和12.8%。

已上市治疗产后缺乳中成药的核心处方多维度分析

目的分析已上市治疗产后缺乳中成药组方规律、核心处方及其作用机制。方法收集中成药价值评估信息数据库中治疗产后缺乳的中成药,运用频数统计与关联规则分析用药特点及组方规律;利用网络模块划分法挖掘核心处方,从成分-靶点-生物通路角度分析其作用机制。结果共收集到23种中成药处方,含69味中药,涉及8种剂型、2种药品类别。使用频次最高的为当归、王不留行,支持度最高的药对为王不留行-当归。核心处方组成为王不留行、川芎、当归、白芍及甘草,均可调节催乳素及其下游信号通路。结论关联规则与网络模块划分相结合能够多维度分析治疗产后缺乳用药规律,为中药治疗产后缺乳的临床应用提供参考。

中国潜在自主可控关键产品识别与突破路径研究

系统分析中国潜在自主可控关键产品突破时序路径,是逆全球化背景下全面防范和化解“卡脖子”潜在风险的关键。基于1995—2021年243个国家(地区)出口产品数据构建产品空间网络模型,识别全球核心产品及中国潜在自主可控关键产品,基于产品能力和网络核心性构建优先度指数,挖掘潜在自主可控关键产品突破路径。研究表明,在2021年核心度前10%的124种全球核心产品中,共有54种中国潜在自主可控关键产品,其突破路径为:充分利用机械与电力设备、基本金属制品、化工产品等领域已有的产品能力基础,优先突破光学显影和金属工艺等领域的基础关键产品,再进一步突破机械与电力设备、光学与医疗等精密仪器、塑料与橡胶制品业等领域高端关键产品。

维持性血液透析患者症状困扰的多维同期症状网络分析

目的调查维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者症状困扰现况,并构建多维同期症状网络。方法采用便利抽样法选取2023年6-9月上海市和浙江省共3家医院的512例MHD患者为研究对象,采用透析患者症状负担调查表(dialysis frequency,severity,and symptom burden index,DFSSBI)对MHD患者30项症状的发生频率、严重程度和困扰程度进行调查。使用R软件qgraph包构建多维同期症状网络模型。结果发生率排名靠前的症状分别是瘙痒(64.45%)、皮肤干燥(64.06%)、口干(56.64%)、乏力(51.76%)、入睡困难(51.37%)。症状网络分析的结果显示,症状困扰总体焦虑的强度中心性(r_(S)=8.04)、紧密中心性(r_(C)=0.0078)和桥梁症状强度(r_(bs)=5.58)最大,中介中心性最大的症状是入睡困难(r_(B)=38)。在发生频率、严重程度和困扰程度3个维度,强度中心性最大的症状均是焦虑(r_(S)=7.62、7.83、8.02);紧密中心性最大的症状分别是焦虑(r_(C)=0.0073)、烦躁(r_(C)=0.0077)、焦虑(r_(C)=0.0080);中介中心性最大的症状分别是头晕(r_(B)=52)、入睡困难(r_(B)=38)、入睡困难(r_(B)=44)。结论焦虑是MHD患者的核心症状,最容易影响其他症状,且5个心理症状(担心、悲伤、烦躁、焦虑、紧张)之间的关联性最强,入睡困难则在症状网络中起到关键的桥梁作用,提示医护人员应提高对MHD患者心理症状的关注度并关注患者自我报告症状,同时在制定护理方案时应综合评估患者的整体情况。

网络融合关键技术及产业化初探

随着5G商用落地,5G在工业应用场景与WLAN接入融合将成为实现5G端到端配置的关键环节。本文着重分析了5G的技术特点,及网络接入融合的标准演进和关键技术,阐述了5G网络与WLAN融合的结构及接口定义,并分析其关键技术,最后对网络融合进行展望。

面向6G AI内生的星地融合组网研究

通过卫星通信、人工智能、地面网络三者的有机融合,面向6G智慧内生的星地融合网络能够达到更广的网络覆盖、更智能的网络连接和更高质量的通信服务。作为提升6G组网能力的重要手段之一,面向智慧内生的星载核心网不仅能够提高数据处理效率以满足多元用户需求,还能够有效减少星地间交互产生的信令开销。首先,在总结面向5G星地融合网络特点的基础上,分析一种5G广泛使用的外挂式网元赋能方案;接着,针对6G网络智简化、架构轻量化的组网需求,对比三种星载核心网架构,描述以任务为中心的星载核心网;最后,总结面向6G智慧内生星地融合网络的组网技术、存在的挑战以及未来发展方向。

集合空间关键字内聚组查询方法

给定一个道路网络和社交网络,集合空间关键字查询的目的是找到一组兴趣点,该组兴趣点的文本信息包含所有查询关键字,与查询的位置较近且彼此之间的距离较小。内聚组查询的目的是找到在地理位置和社交关系上紧密联系的一组用户;而集合空间关键字内聚组查询的目的是找到满足查询要求的一对最佳匹配的兴趣点集合和用户集合。针对这一问题,提出一种新的集合空间关键字内聚组查询处理模式。首先通过快速贪心查询过程获得候选兴趣点集合,然后使用core-tree结构存储(k,c)-core核心分解的结果,从而提高内聚组查询效率,并且保证查询结果能够同时满足用户之间的社会关系约束和兴趣点之间的空间位置约束。通过在真实数据集上开展实验,结果表明提出的方法比枚举方法的查询效率快1~2个数量级,并且具有较高查询准确性。

中高压直流断路器的研究与应用

多端直流系统及直流电网是未来柔性直流输配电系统的发展方向,其安全可靠稳定运行需要有直流断路器作为保障。虽然国内外研究人员提出了各种直流断路器技术方案,但目前市场上能够满足实际工程应用的直流断路器产品仍十分缺乏。该文对直流断路器的研究工作进行了梳理。首先,分析了不同技术方案采取的换流方式及性能,并介绍了直流断路器中的核心组件及其驱动保护。其次,对各类型的直流断路器拓扑结构进行了总结,并归纳出改进优化的方向。最后,对直流断路器研制的关键技术与未来的发展趋势进行了讨论和总结,为中高压直流断路器研制与应用提供参考。

基于卷积神经网络的铁道工程勘探地质岩芯图像识别系统的开发和实践

在铁道工程地质勘探中,钻探是最常用且有效的一种勘探手段,其成果是进行工程地质评价和设计、施工的基础。通过搭建卷积神经网络模型,实现对勘探现场岩芯原始图像的岩芯类型识别。开发移动端App图像识别系统对岩芯图像进行获取,通过调用服务器端可自主学习的识别模型进行岩芯类型鉴别,并将结果反馈给勘探现场数据采集人员。该系统在多个轨道交通项目勘探工作中进行了测试,准确率可达90%以上。这项工作有效推动了轨道交通勘探业务的数字化、标准化建设,可显著提升勘探项目生产工作效率。

一种融合节点变化信息的动态社区发现方法

动态社区发现旨在检测动态复杂网络中蕴含的社区结构,对于揭示网络的功能及演化模式具有重要研究价值.由于相邻时刻网络的社区结构具有平滑性,前一时刻网络的社区划分信息可以用于监督当前时刻网络的社区划分过程,但已有方法均难以有效提取这些信息来提高动态社区发现性能.针对该问题,提出一种融合节点变化信息的动态社区发现方法(Semi-supervised Nonnegative Matrix Factorization combining Node Change Information,NCI-SeNMF).NCI-SeNMF首先采用k-core分析方法提取前一时刻社区网络的degeneracy-core,并选取degeneracy-core中的节点构造社区隶属先验信息,然后对相邻时刻网络的节点局部拓扑结构变化程度进行量化,并将其用于进一步修正社区隶属先验信息,最后通过半监督非负矩阵分解模型集成社区隶属先验信息进行动态社区发现.在多个人工合成动态网络和真实世界动态网络上进行大量对比实验,结果表明,NCI-SeNMF比现有动态社区发现方法在主要评价指标上至少提升了4.8%.

城市创新网络中的核心节点关系——基于广州与深圳的生物医药产业创新关联

建设国际科技创新中心是粤港澳大湾区的发展定位之一,广州与深圳作为粤港澳大湾区的两个核心城市,是大湾区科技创新网络的核心节点。以2007—2021年粤港澳大湾区生物医药产业的创新联系构建网络,本文在区域的创新网络整体性特征基础上,对网络中广州和深圳两个核心节点城市之间的关联性展开分析。研究发现:基于生物医药创新联系的粤港澳大湾区创新网络,网络密度不断加大,网络中广州与深圳的双核心地位日趋明显,两个核心城市间的创新合作发展速度快于其与周边城市的合作,两个核心对周边城市的影响存在差异;由微观创新主体构建的广深创新联系网络呈多中心性,网络结构演化趋势呈复杂化和立体化;在广深双核心的创新联系中,发起创新合作的微观主体积极性存在差异。研究认为,推进城市间创新网络建设,形成良好的创新成长“雨林生态”,是培育建设创新联合体的重要支撑。

深度学习在多核缓存预取中的应用研究综述

当前人工智能技术应用于系统结构领域的研究前景广阔,特别是将深度学习应用于多核架构的数据预取研究已经成为国内外的研究热点。针对基于深度学习的缓存预取任务进行了研究,形式化地定义了深度学习缓存预取模型。在介绍当前常见的多核缓存架构和预取技术的基础上,全面分析了现有基于深度学习的典型缓存预取器的设计思路。深度学习神经网络在多核缓存预取领域的应用主要采用了深度神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和注意力机制等机器学习方法,综合对比分析现有基于深度学习的数据预取神经网络模型后发现,基于深度学习的多核缓存预取技术在计算成本、模型优化和实用性等方面还存在着局限性,未来在自适应预取模型以及神经网络预取模型的实用性方面还有很大的研究探索空间和发展前景。

5G网络切片技术及监测系统研究

为了满足不同业务对5G网络差异化的需求,5G网络采用了网络切片技术,将网络资源灵活分配,实现网络端到端或某一部分资源的切分,包括终端、接入网和核心网的切分。每个切片的能力按业务需求进行切分,在同一网络基础设施上,切分出多个具备不同能力的虚拟子网。根据《3GPP TS 23.501-System architecture for the 5G System (5GS)Stage 2 (Release 18)》规范,定义了六大类(SST字段分类)切片,分别是e MBB(Enhanced Mobile Broadband,增强移动宽带)切片、URLLC(Ultra-reliable and Low Latency Communications,高可靠低时延通信)切片、MIoT(Massive IoT,大规模物联网)切片、V2X(Vehicle To Everything,车联网)切片、HMTC(High-Performance Machine-Type Communications,高性能机器类通信)切片、HDLLC(High Data rate and Low Latency Communications,高数据速率低时延通信)切片。对切片技术进行了介绍,同时,对特定场景的切片监测系统进行了研究,给出了一种切片监测系统的实现方案,该系统可帮助提高特定场景切片网络安全性和可靠性。

IBNAD:一种基于交互的5G核心网网络功能异常检测模型

现有5G(5th GenerationMobile Communication Technology)核心网异常检测主要基于信令流量深度解析,但较少利用核心网网络功能交互关系的作用。针对上述问题,提出一种基于交互的5G核心网网络功能异常检测模型。首先,该模型以行为分析为驱动,基于信令流量和网络功能注册数据提取多维属性,通过行为画像来表征网络功能行为模式,并采用集成学习算法RFECV(Recursive Feature Elimination with Cross-Validation)进行属性特征选择,降低特征维度的同时筛选出与区分网络功能行为模式高度相关的属性特征。然后,模型基于网络功能交互关系对核心网进行图建模,建模后的图数据融合了网络功能属性信息和交互信息。最后,模型通过基于空间域的图卷积网络聚合邻域节点属性信息和结构信息来融合行为模式特征,新生成的节点表示用于分类,从而将核心网网络功能异常检测问题转化为图节点分类问题。通过在free5GC仿真平台上采集数据,并在搭建的异常检测系统中的实验表明,该模型的异常检测性能优于基于属性特征分析的传统机器学习模型、基于结构特征分析的图嵌入模型及部分5G核心网异常检测模型。10%数据集作为训练集时,所提模型的准确率比支持向量机模型提高6.6%,比Struc2vec模型提高13%,比深度神经网络模型提高8%。

针对5G核心网协议的自动化漏洞挖掘方法

随着5G在全球范围内的广泛商用,5G网络安全问题广泛受到关注。针对5G核心网协议的自动化漏洞挖掘手段主要以黑盒模糊测试为主,但由于5G核心网协议设计复杂,黑盒模糊测试存在效率低、通用性差、拓展性不足等问题,不能有效检测到5G核心网协议安全漏洞。针对上述问题,深入了解5G核心网架构和重点接口协议的工作原理,总结在5G核心网场景下基于静态分析的自动化漏洞挖掘方法相较传统黑盒模糊测试方法的优势。对5G核心网的开源解决方案进行了源代码审计,发现在5G核心网协议实现中一类变量生命周期管理不当而导致的内存泄露安全问题,可导致5G核心网网元被拒绝服务攻击。基于此,提出了针对此类安全问题的通用漏洞模型,设计并实现了基于控制流和数据流混合分析的自动化漏洞挖掘方法。通过实验对该方法进行了有效性测试和效率评估,成功挖掘到了通用5G开源解决方案——Open5GS中的5个未公开安全漏洞,涵盖多个接口协议应用场景,获得了4个CVE编号。通过模拟环境,验证了该系列漏洞的影响范围广且利用条件低,充分证明了所提自动化漏洞挖掘方法的有效性,并向相关厂商进行了披露。

低空智联网赋能低空经济的思考与探索

低空经济作为新兴产业,正成为新的经济增长点。首先,介绍低空经济的基本概念,分析低空经济成为热点的原因。其次,针对低空业务的通信特征,分析通信网络面临的挑战,总结了低空经济对通信网络的关键需求;提出了以5G-A通感智算网络为底座的低空智联网体系架构,阐述了低空智联网的七大能力体系。最后,对5G-A网络特别是核心网支持低空经济的架构演进进行了分析和总结。

面向6G物联网混合组网的分布式自治数据面研究

物联网(Internet of Things,IoT)即服务(IoT as a Service,IoTaaS)与6G分布式核心网的融合将成为未来IoT发展的重要趋势,亟需一种分布式自治组网架构支持IoT中较为普遍的公网与专网混合组网以及多子网对等组网。针对混合组网中复合网络功能存储库(Network Repository Function,NRF)的服务注册与发现流程信令交互复杂导致时延较大的问题,设计了一种基于分布式自治数据面技术的复合NRF互联系统,提出了基于JSON语义的网络功能信息存储方法和基于B+树状结构的索引方法,降低了数据索引时间复杂度,简化了跨网络节点的多层网元数据获取流程。

通道型核心主网解环方案的评估方法研究

随着西北某省中东部核心环网两侧多个千万级能源基地的建设,负荷聚集的核心环网逐步演变为超千万千瓦的功率互济通道,成为核心环网与输电通道耦合的复杂型电磁环网。复杂型电磁环网承担着可靠供电与功率传输的作用,相比于普通环网有更多安全隐患和解环约束,为评估其解环方案,针对主网安全稳定性、供电可靠性、运行经济性,提出短路电流安全、N-1热稳裕度、负荷供电风险、通道传输能力、系统损耗、上下网功率均衡度六个解环评估指标。考虑到主、客观赋权法的优缺点和环网解环场景的实际需求,利用客观CRITIC法改进主观G1法,以主、客观权重差值最小为目标,建立模型求得最优综合权重。以该核心环网2023年的规划方案为例,验证了所提解环指标及评估方法的有效性。

基于天基极简核心网的星地协同组网架构、技术及试验

面向未来网络泛在覆盖的愿景,卫星互联网与地面移动通信网络深度融合协同组网是构建空天地一体化通信系统,实现用户随时随地接入的必经技术道路。首先介绍了空天地一体化网络的现状和发展趋势,然后介绍了星地协同组网架构及天基极简核心网设计方案,并讨论了星地协同组网关键技术。最后,针对所提组网架构方案进行了相关试验验证,并探讨了后续研究计划和未来发展。