二阶混杂多智能体系统的安全二分一致性

本文在合作–竞争网络下针对一类由二阶连续时间个体和离散时间个体构成的混杂多智能体系统,研究了系统中存在恶意个体情况下的安全二分一致性问题.首先,在假设智能体的恶意邻居数量上限已知的情况下,基于删除邻居信息中极端值的思想,设计了一种安全二分一致性容错算法.其次,基于鲁棒图性质进行系统转换,运用图论、矩阵论等分析工具得到了系统实现安全二分一致性的图条件.最后,通过仿真实例验证了所得结果的有效性.

突发公共卫生事件对宁夏社会经济的量化影响分析——基于一元线性回归分析

本文通过一元线性回归分析,从宁夏的CPI(上年同期=100)(%)角度分析突发公共卫生事件对宁夏社会经济的影响。其中以COVID-19为例,使用2020年2月—2021年3月的累计确诊人数和宁夏的CPI指数的统计数据,利用EViews软件对其进行一元线性回归分析,并根据分析结果给出相关的政策建议。

基于“三全育人”的高校受助学生资金使用监管体系研究

家庭经济困难学生一直是党和国家关心关注的群体,党的十八大以来,我国不断提高对家庭经济困难学生的资助水平。2020年底,我国如期完成脱贫攻坚目标任务,"精准扶贫"的脱贫方案在我国广大贫困地区得到了有效的实践检验。在教育领域,"精准扶贫""教育扶贫"的力度也在前所未有地加大。本研究立足高校学生资助工作,以受助学生资金使用情况为切入点,探究受助学生消费行为及资金使用背后的原因,进一步提出构建基于"三全育人"的高校受助学生资金使用监管体系。对高校受助学生资金使用情况的监管,旨在为高校学生资助工作提质增效,最终达到资助育人的目的和效果。

延安精神融入高校学生党支部党史学习教育的策略研究

延安精神是中国共产党人在长期革命和实践中创造、积累并流传至今的伟大优良作风和精神信念,是中国革命精神谱系中的重要存在。延安精神不仅在革命战争时期滋养着一代代革命志士的灵魂,在新时期仍然是中国共产党攻坚克难、砥砺前进的重要精神引导,是实现中华民族伟大复兴中国梦的强大精神动力。如今的高校是培养德智体美劳全面发展的社会主义事业建设者和接班人的高校,肩负着教育引导青年学生系好人生第一粒扣子的崇高使命;高校学生党支部作为高校基层党组织的重要组成部分和战斗堡垒,承担着培养、教育和考察学生党员的重要任务。在建党百年之际,在全党开展党史学习教育的重要时期,将延安精神自觉融入高校学生党支部的党史学习教育中,对于推进党史学习教育向基层党支部纵深发展,培育学生党员责任担当意识,赓续中华精神血脉,更好地发挥党组织战斗堡垒和党员先锋模范作用,有着至关重要的时代意义。

基于挤压激励的轻量化注意力机制模块

针对向卷积神经网络(CNN)中嵌入注意力机制模块以提高模型应用精度导致参数和计算量增加的问题,提出基于挤压激励的轻量化高度维度挤压激励(HD-SE)模块和宽度维度挤压激励(WD-SE)模块。为了充分利用特征图中潜在的信息,HD-SE对卷积层输出的特征图在高度维度上进行挤压激励操作,获得高度维度上的权重信息;而WD-SE在宽度维度上进行挤压激励操作,以得到特征图宽度维度上的权重信息;然后,将得到的权重信息分别应用于对应维度的特征图张量,以提高模型的应用精度。将HD-SE与WD-SE分别嵌入VGG16、ResNet56、MobileNetV1和MobileNetV2模型中,在CIFAR10和CIFAR100数据集上进行的实验结果表明,与挤压激励(SE)模块、协调注意力(CA)模块、卷积块注意力模块(CBAM)和高效通道注意力(ECA)模块等先进的注意力机制模块相比,HD-SE与WDSE在向网络模型中增加的参数和计算量更少的同时得到的精度相似或者更高。

云环境下影响数据处理速度的因素分析

在云环境下,数据处理所要面临的量级非常大,如果没有较快的数据处理技术及策略将很难将云计算的优势发挥出来,为了有效的提高云环境下的数据处理速度,不仅要对数据进行预处理,还要借助于一些新式的平台及算法对数据处理速度加以优化。像pandas和numpy这两个工具都十分强大,可以有效的提升数据处理速度,另外优化数据传输质量也是提高数据处理速度的重要手段之一。

基于分层极限学习机影像转换的多源影像变化检测方法

为提高现有多源影像无监督变化检测方法存在的检测结果易受噪声影响和计算效率低等问题,本文提出了一种基于分层极限学习机影像转换的多源影像变化检测方法。分层极限学习机(Hierarchical Extreme Learning Machine,HELM)通过多层前向编码获得丰富的特征表示,且当特征提取完成即可确定网络参数。本文方法首先通过对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像进行对数转换,以获得与光学影像相同的影像噪声分布,并利用影像平滑减少影像噪声对变化检测结果的影响;然后分别对多源影像进行聚类分析,通过对比两时相影像的聚类图获得初始变化检测图,选取初始变化检测图中的未变化区域的像元作为初始训练样本,构建训练样本修正模型修正初始训练样本以提高训练样本的准确性;引入HELM以实现多源影像特征空间转换,获取多时相空间转换影像,提高了算法效率;最后通过对比原始影像和多时相空间转换影像获取变化信息。两组多源影像(Google Earth和哨兵1号影像)的实验结果表明:与现有方法相比,本文方法的Kappa系数分别至少提高了6.19%和8.94%,证明了本文方法对多源影像变化检测的有效性。

基于web的校园二手交易平台

随着互联网时代和电商行业的迅速发展,二手交易成为了很有潜力的市场.经调查,我校大学生的闲置物品并无现成的校内销售渠道[1].因此,针对高校旧物交易无固定渠道的问题,本文提出并设计了一个基于web的校园二手交易平台.