主管发展性反馈对研发人员工作重塑的影响机制研究

工作重塑作为自下而上调整与改进工作的主动行为,是研发人员发挥能动性与创造性的重要引擎,有助于高科技企业在新一轮科技革命中获取持续竞争优势。基于调节焦点理论与关系认同理论,探讨主管发展性反馈影响研发人员工作重塑的机理与边界。基于中部地区18家高科技企业研发人员的372份有效问卷,采用层次回归与Bootstrap分析方法,得到如下结论:主管发展性反馈激发/抑制研发人员促进/防御型工作重塑;情境促进/防御聚焦在主管发展性反馈与促进/防御型工作重塑间发挥部分中介作用;关系认同感调节主管发展性反馈对研发人员情境促进/防御聚焦的影响作用,并调节情境促进聚焦的中介效应。

对国内地铁线路标识色设计现状的分析和思考

目的明晰我国地铁线路标识色设计现状,发现现存问题,为使线路标识色更好地适应大运量轨道交通情境提出新的设计策略。方法对相关学术文献和现有实践进行探讨;搜集并整理国内各城市已投入使用的地铁线路标识色,并依据孟塞尔系统对色彩的色度属性进行分析;以问卷方式展开色彩舒适度调研,以探索地铁线路标识色色度属性对其舒适度的影响。结果阐释了当前国内地铁线路标识色设计实践的基本原则及对应的实施方法,将其设计诉求总结为功能和赋能两种层次,并梳理了其内部的六种向度;发现了关于色彩可读性和舒适性的规律。结论在地铁线路标识色设计中,色彩可读性的潜在影响常被忽略,其应被作为相关设计实践的重要考量因素;地铁线路标识色的舒适度受其明度对比的影响;提出了面向复杂地铁线网的色彩设计策略,以维系地铁信息界面兼顾辨识度和舒适度的色彩秩序。

精英运动员身体再造的符号解读与图式建构

为进一步拓展身体社会学的理论边界,以精英运动员的身体再造为切入点,通过揭示其价值认同、符号意涵,建构出内在机理所蕴含的身体图式。研究发现:(1)精英运动员无限接近人类身体潜能的再造过程可以被定义为“意指进阶”。(2)精英运动员的身体再造是规训话语表征于运动展演和行为互动的镜像,同时也是社会文化表征于身体价值与观念的镜像。(3)精英运动员身体再造具有形塑社会秩序、推进社会再生产以及塑立文化符号标识三重属性,并在“身体消费”和表征社会变迁的结构化行动中使运动态身体、商品态身体以及社会态身体形成联结。(4)精英运动员的身体再造图式是该群体在以身体实践感为基础,以互动情境链为桥连、以身体仪式嵌入为核心的运作机制中,通过“存在—规训—展演—象征”复合性实践型构的一种特定文化样态。

基于Belk情境理论的高危情境识别在重症医学科护士职业暴露预防中的应用效果

目的探讨基于Belk情境理论的高危情境识别在重症医学科护士职业暴露预防中的应用效果。方法便利抽取重症医学科护士70名,分为对照组(36例)和试验组(34例)。对照组护士接受常规职业暴露预防及管理,试验组护士则接受基于Belk情境理论的高危情境识别的职业暴露预防及管理。比较两组护士职业暴露发生率、职业暴露预防及处理的理论知识与实践技能掌握率及教学体验度。结果试验组护士职业暴露发生率低于对照组(P<0.05),两组护士职业暴露类型、发生时机差异无统计学意义(P>0.05)。试验组护士职业暴露预防及处理的相关理论知识及实践技能掌握率、教学体验度均优于对照组(P<0.05)。结论基于Belk情境理论开展重症医学科护士职业暴露的高危情境识别,可提升其职业暴露预防及处理相关知识掌握率,从而预防职业暴露的发生。

基于深度神经网络的配电自动化网络安全态势辨识

在进行配电网络安全态势自动辨识时,现有方法主要通过单隐藏层神经网络提取数据特征,使得辨识结果标准误差较大。为此,提出一种基于深度神经网络的配电自动化网络安全态势自动辨识算法。从静态安全性、动态安全性两方面入手建立完整的评价指标体系,描述电网运行状态。结合层次分析法和改进熵权法计算网络安全态势评估值,合理划分风险等级。使用深度神经网络构建辨识模型,提取多层级网络数据的深层次特征,得到网络安全态势辨识结果。根据引力函数和适应度函数,搜索最优安全态势辨识结果。实验结果表明,所提算法的安全态势自动辨识结果与BP神经网络辨识算法、RBP神经网络辨识算法相比,标准误差降低了27个百分点、29个百分点,安全态势辨识准确性可达99.55%。

基于改进贝叶斯的电力通信网络安全态势感知方法

在当前信息化时代背景下,电力通信网络的稳定运行对于保障社会经济发展、维护国家安全具有重要意义。然而,随着网络攻击手段的持续进化,传统安全态势感知方法的局限性逐渐凸显,使电力通信网络的安全面临挑战。为解决这一问题,文章提出一种基于改进贝叶斯的电力通信网络安全态势感知方法。通过构建改进贝叶斯网络安全态势感知模型,分析安全事件数据,并提取关键的安全特征,以建立相应的概率分布模型。采用Markov微分博弈校验核算的方法,实时监测和评估网络安全态势。测试结果表明,在选定的6个安全态势感知区域中,应用所提方法能够对网络安全态势感知进行有效检测,且扩大了应用范围,可更好地为网络信息安全提供预警服务。

Jamming Monitoring Technology of the Space Situational Awareness Facilities:A Comprehensive Survey

Complicated electromagnetic environments of the space situational awareness facilities(i.e.,satellite navigation systems,radar)would significantly impact normal operations.Effective monitoring and the corresponding diagnosis of the jamming signals are essential to normal opera-tions and the innovations in anti-jamming equipment.This paper demonstrates a comprehensive survey on jamming monitoring algorithms and applications.The methods in dealing with jamming signals are summarized primarily.Subsequently,the jamming detection,identification,and direc-tion finding techniques are addressed separately.Based on the established studies,we also provide some potential trends of the demonstrated jamming monitoring issues.

基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型

为了准确获取整个网络的安全态势,设计了一种包含流量探测、属性提炼、决策引擎、多源融合和态势评估五大核心环节的网络安全态势感知模型。流量探测指,以网络流量探测器和入侵检测探测器为工具对流量进行监测,分别抓取流量基础特征和恶意活动特征;属性提炼指,以准确地提炼核心属性为目的,重点关注能够刻画恶意活动特征的报警信息、报警类别和连接属性;决策引擎指,以属性提炼生成的各探测器的核心属性数据为输入,以卷积神经网络为引擎识别各种攻击;多源融合指,采用指数加权的D-S融合方法有效地融合各决策引擎的输出结果,提升攻击识别率;态势评估指,借助权系数理论有效地量化威胁等级,利用层次化分析方法准确地获取整个网络的安全态势。实验结果表明,不同探测器探测到的数据对各类攻击识别的差异较大,多源融合算法可将攻击识别的准确率提升到92.76%,在准确率指标上优于多数研究成果,准确率的提升有助于层次化网络分析方法更加准确地计算整个网络的安全态势。

基于ESN神经网络的光通信网络安全态势辨识研究

光通信网络在传输信息时,很容易被非法攻击,发生信息窃取、篡改和删除等泄露行为。针对上述问题,为保证光通信网络安全,提出一种基于ESN神经网络的光通信网络安全态势辨识方法。该方法采用NetFlow技术设计采集器,采集NetFlow流量数据,并实施离散化处理。将NetFlow流量数据转换为流量灰度图像,并借助灰度共生矩阵提取图像特征,包括像素灰度分布的均匀程度、图像包含的信息量、图像的视觉清晰度、灰度共生矩阵元素排列的相似程度、图像局部灰度均匀性,作为NetFlow流量数据的特征。以5项特征为输入,利用ESN神经网络构建辨识模型,得出光通信网络安全态势类型。结果表明:与基于卷积神经网络的识别方法、基于贝叶斯的识别方法以及基于随机配置网络的识别方法相比,所研究方法应用下的杰卡德系数更高,说明该方法辨识准确性更高。

生活垃圾分类从意愿到行为转变的障碍因素与跨越路径分析

利用山东省东营市的586份问卷调查数据,运用计划行为理论、社会行动理论和治理理论分析居民参与垃圾分类意愿与行为间的差异及其障碍因素,并通过结构方程模型探究其内在机理。研究发现:社区情境因素欠缺及居民体验差、推动措施力度偏低、心理认同不足和自身异质性特征是垃圾分类从意愿到行为转变的主要障碍;社区情境因素、情境体验及推动措施既直接对垃圾分类意愿与行为的差异程度具有显著负向影响,并通过心理认同感的中介作用对缩小其差异程度产生间接影响;各因素对意愿和行为差异程度的作用机理表现出一定的性别、年龄、受教育程度和收入水平差异。加强垃圾分类宣传教育,完善社区设施、活动与组织建设,增强垃圾分类措施的针对性及加快制度和管理体系建设是推动意愿到行为转变的跨越路径。

基于RBF神经网络的电力信息网络安全态势辨识研究

网络安全态势信息具有非线性时间序列特征,导致电力信息网络安全态势辨识误差较大、时间较长。为此,研究了基于RBF神经网络的电力信息网络安全态势辨识方法。通过构建RBF神经网络模型进行预训练,并优化隐含层节点数,按照时间不同建立时间序列模型,将获得的数据输入RBF神经网络,实现电力信息网络安全态势辨识。实验结果表明,所研究的辨识方法不仅降低了辨识误差,还缩短了辨识时间。

2021年江苏省河蟹源气单胞菌耐药情况分析

为调查2021年江苏省河蟹源气单胞菌属细菌的流行规律及特征,在江苏省泗洪、吴中、相城等20个县(市、区)采集河蟹样品进行气单胞菌的分离培养,采用16S rRNA基因特异性引物PCR扩增测序法进行种属鉴定,并进行体外药敏试验。结果显示,从河蟹的肝胰脏、鳃丝、肠道样品中共分离鉴定出气单胞菌182株,其中维氏气单胞菌的数量最多,占比最大(64%)。体外药敏结果表明,河蟹源气单胞菌分离株对恩诺沙星的耐药率最低,仅为4.95%,敏感率最高(86.81%)。比较2019-2021年耐药性数据,发现河蟹源气单胞菌近3年来对恩诺沙星的耐药率始终保持在较低水平;与江苏省水产养殖中其他4个代表性品种日本沼虾、鲫、草鱼、克氏原螯虾相比,河蟹源气单胞菌的耐药性总体情况良好,耐药程度相对较低。研究结果可为该地区河蟹源气单胞菌引起的细菌性疾病的防治提供一定的用药依据。

皖南某地农村房屋现状调查与危险性检测鉴定分析

为推进乡村振兴建设,保障农户住房安全,对皖南某地区6个行政村102户农村房屋现状进行了实地调查。通过检测确定房屋破坏发生位置,进行房屋破坏特征分析,形成农村房屋危险性检测鉴定结果,并对农村房屋危房规模进行统计。结果表明,该地区存在砖木结构、砖混结构、框架结构及钢结构四种结构形式农村房屋。房屋破坏位置出现在基础、墙体、屋架、屋盖、非承重构件等处,主要破坏特征包括基础不均匀沉降、墙体开裂变形、屋面与墙体渗漏、屋面变形垮塌等。根据鉴定,该地区A级安全房屋占比为0,B级危险房屋占比3%,C级和D级的危险房屋分别占比79%和18%,严重危及当地农户住房安全。针对调查中发现的安全问题,提出一些加固建议。通过本次农村房屋现状调查和危房检测鉴定工作,可为该地区农村房屋安全性评价和下一步加固修复工作提供借鉴依据。

考虑数据特征聚类的电力系统网络运行安全态势感知

当前电力系统网络运行安全态势感知模型的感知效率较慢,边界值较高,为此文章提出了考虑数据特征聚类的电力系统网络运行安全态势感知方法。针对实际的感知需求及标准,预处理电力系统网络运行标定数据,提取聚类安全态势感知特征,部署关联网络感知节点,构建数据特征聚类安全态势感知模型。测试结果表明,文章设计的感知方法测试组得出的感知边界值相对较低,证明该方法感知速度快,边界偏差可控,具有实际的应用价值。

电力系统继电保护装置直流接地安全态势识别方法

针对无法有效识别直流接地故障的问题,提出电力系统继电保护装置直流接地安全态势识别方法。分析直流接地的稳态特性与暂态特性,依次分析安全与非安全线路两种暂态特性;依据不同线路特点,设计基于短时能量的直流接地安全态势识别方法,对比安全与非安全线路短时能量,实现直流接地安全态势的精准识别。经实验验证,该方法能够在不同窗长情况下精准识别电压波动,能有效分析不同故障发生时的电压波动情况。

作战指挥态势理解智能算法应用

为提高作战指挥态势理解效率,掌握敌方作战意图,对作战指挥态势理解进行了研究分析。首先,在仿真推演基础上,建立了知识发现方法池,提出了基于智能算法的态势理解方法;然后,以战术层面敌方坦克分队作战意图识别为例,说明了智能算法在挖掘和识别敌方作战意图时的应用方法和路径;最后,试验结果表明,深度学习和长短时记忆(LSTM)网络算法对意图识别问题具有较高的识别准确率。该研究可为指挥员提升作战指挥态势理解能力、开展智能算法在作战指挥态势理解中的应用研究提供参考。

面向高速端边云网络的加密流量智能识别与态势感知方法

随着云计算和边缘计算等技术的持续发展,互联网架构已经从传统的端到端的二元架构逐步演变为端边云三级架构模式,且流量规模与节点数量持续增加。高速端边云网络中不同层次的节点在功能、性能、数据覆盖面上高度异构。现有加密流量识别方法主要着眼于单点下的流量分类,缺乏智能性与多点协同分类能力。而态势感知方法多依赖设备日志数据进行分析,视野局限且效果不佳。针对以上问题,文章提出在高速端边云网络环境下将加密流量识别与态势感知相结合的网络安全架构。其包含面向高速端边云网络的多智能体协同方法,端边云协同的加密流量应用分类方法,面向新型网络的协议智能分析方法和加密网络行为态势感知方法。实验表明,该架构可以综合多源网络情报数据,实现大规模网络安全态势感知。

基于RFID的电缆井盖异常态势远程识别方法

为保障市政设施的可应用性与安全性,提出基于RFID的电缆井盖异常态势远程识别方法,准确定位电缆井盖坐标位置识别其异常态势。引入RFID技术,通过电子标签、阅读器以及监控系统服务器三部分,在固定时间内主动向读卡器传输握手信号,将信号内附带的电缆井盖编号以及位置信息等传输至监控系统服务器,通过三维校正定位算法,实现电缆井盖实时定位,对比定位坐标与实际坐标之间的差异程度,分析电子标签信息是否出现异常。实例测试分析结果显示,该方法能够有效实现电缆井盖坐标位置定位,且具有较高的定位精度。

新社会阶层人士生活品味研究——基于安徽省的调查分析

新社会阶层是在我国推进改革开放和发展市场经济的背景下形成并逐渐壮大的,是经济社会发展的受益者。他们的经济状况、主观认同及生活品味具有明显的群体特征。本研究以新社会阶层为调查对象,利用安徽省调查问卷数据,从消费偏好、住房状况、穿衣风格、阅读偏好和文娱活动五个方面描述其生活品味。研究显示,新社会阶层普遍拥有较好的经济和教育条件,较高的经济地位和消费水平也为其带来了独特的生活品味。

无线通信网络安全态势识别方法分析

无线通信网络的广泛应用和快速发展带来了诸多便利和机遇,但也导致网络安全面临严峻的挑战。无线通信网络面临着来自内部和外部的多种安全威胁,包括网络入侵、恶意软件传播、数据泄露等,可能导致用户信息泄露、通信中断、系统故障等严重后果。综合分析和评估无线通信网络安全态势识别方法,旨在为研究者和从业人员全面认识和理解无线通信网络提供帮助。