针对政府的微博网络舆情传播规律与对策研究——以新浪微博为例

以新浪微博为例,提出了一种基于扩散树的网络舆情传播模型,并探索微博舆情的传播规律及其对策。依照微博的传播特征及网络舆情生成规律,给出了微博网络舆情扩散树的定义及其构建方法;根据树的数理特征,揭示了基于扩散树的微博网络舆情"孤树"和"森林"传播规律,并进行了实证分析。基于扩散树特征,从舆情信息及时感知、官微澄清事实真相、积极培育微博红客、严厉惩处微博水军、政府官员谨言慎行、事件定性定论慎重六个方面,提出了应对微博网络舆情的策略。     

基于卷积图神经网络的多粒度表示学习框架

卷积图神经网络（Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN）以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中，多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能，但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能为目标的框架.针对此问题，提出一种基于ConvGNN的多粒度网络表示学习框架M-NRL，分为四个模块：粒化模块、训练模块、推理模块和融合模块.粒化模块构造从细到粗的多粒度网络并保留不同粒度节点的属性和标签信息，训练模块在最粗粒度的网络上以端到端的方法训练任意一种ConvGNN并优化其模型参数，推理模块使用优化后的ConvGNN推理出不同粒度网络的节点表示，融合模块采用注意力权重聚合不同粒度的节点表示以产生最终的节点表示.在四个公开引文网络数据集上进行的半监督节点分类任务验证了M-NRL的有效性，实验结果表明，MNRL不仅能加速现有ConvGNN的训练，还可以增强其最终的表示质量.     

“随机”与“择优”——超网络演化的内在驱动力

基于"随机连接"和"择优选择"的演化机制,构建了一个随机-择优混合超网络演化模型。使用Poisson过程理论和连续化方法对模型进行分析,获得超度分布的解析表达式,分析表明网络的稳态平均超度分布服从漂移的幂律分布。该模型可以退化到复杂网络和超网络中的标准模型,具有一定的普适性。通过调节机制系数,模型可以体现混合连接机制。并对3个实证数据进行了分析,该模型能有效刻画不同数据的演化机理。     

网络模式下农家乐营销思路的探索

现代网络信息传输与处理技术的良好发展,使得人们的消费行为模式发生了较为深刻的变化,同时现代物流业的发展,使得网络商品销售获得了更多的实现可能.本论述针对网络模式下的农家乐产业营销的可行性展开了简要的分析,同时对农家乐网络营销的发展给出了几点建议,希望能对网络模式下的农家乐营销思路提供一些参考.     

基于TOA的无线传感器网络时间同步与定位联合算法

文中研究无线传感器网络中时间同步与节点位置坐标联合处理的问题,并且提出了一个可以联合精确估计未知传感器节点时钟偏差和未知坐标的算法,新提出的联合时间同步与定位算法采用加权最小二乘方法,相比于极大似然等迭代估计器,该方法具有更低的复杂度。理论分析表明在低信噪比情况下,算法精度可以达到克拉美罗下界(Cramér-Rao lower bound,CRLB)。计算机仿真实验结果也证明算法可以达到理论分析的精度要求。     

燃烧振荡声学抑制器的机理分析与设计优化

燃烧振荡是发展低排放燃气轮机燃烧室需要解决的关键问题之一，未来燃气轮机燃烧室运行温度更高、具有更宽的工况运行范围及更复杂的几何结构(如轴向分级、环形燃烧室等),燃烧振荡存在高振幅、多振荡频率、多振荡频率时变和多热声模态共存等特点。采用声学抑制器被动控制燃烧振荡具有抑制器结构简单、可靠性高、成本较低等优势。针对未来的燃烧室，现有抑制器方案将面临很大挑战，因此，亟需开展宽吸声带宽、可控制多模态的声学抑制器及系统级燃烧室多声学抑制器设计优化研究。该文概述了国内外声学抑制器机理和设计优化的研究进展，着重总结了作者近年来在常规及多频段声学抑制器机理、抑制效果分析计算和复杂热声系统参数对声学抑制器特性影响，以及基于伴随方法的多声学抑制器多参数快速优化等方面的研究工作，并对未来燃烧室声学抑制器的发展方向进行了讨论。     

一种基于孪生网络的图片匹配算法

随着卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的不断改进，基于CNN的图片匹配成为图像处理的关键，然而，许多基于CNN的图像相似度检测算法对图像特征的表达能力较差，且曼哈顿距离或欧式距离的计算方式导致在计算损失函数时模型不一定能很好地收敛.针对此问题，提出一种基于孪生网络和注意力机制的方法（CSNET）来提升图像匹配的性能，主要步骤如下：使用将激活函数改进为Mish函数的VGG16网络作为主干网络提取图像的特征，在模型的卷积层加入注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM），这提高了模型的特征提取能力和鲁棒性，保证训练可以收敛.对模型输入图片对的特征向量的欧氏距离，再利用网络全连接层输出的相似度分数来度量被检图片是否相似.将提出的CSNET与其他图片匹配方法在Omniglot和SigComp2011等数据集上进行比较，实验结果表明，CSNET能有效提高图像相似度匹配的准确性.     

基于认知灵活理论的《化学教师技能》网络课程设计与开发

《化学教师技能》是高等师范院校教师教育课程体系中十分重要的课程,在认知灵活性理论指导下,探讨了《化学教师技能》网络课程开发的理论基础、设计依据、模块功能和开发技术,并开发了“教、学、练、评”为一体的教学平台,可以解决当前化学教师技能学习资源不足的问题,成为课堂教学的有益补充,有效提高教学水平.     

边缘计算下基于深度强化学习的车联网任务调度

针对边缘计算下车联网中时延约束型计算任务的卸载执行问题，提出一种基于深度强化学习的任务调度方法。在多边缘服务器场景下，构建软件定义网络辅助的车联网任务卸载系统，给出车辆计算卸载的任务调度模型；根据任务调度的特点，设计一种基于改进指针网络的调度方法，综合考虑任务调度和计算资源分配的复杂性，采用深度强化学习算法对指针网络进行训练；运用训练好的指针网络对车辆卸载任务进行调度。仿真结果表明：在边缘服务器计算资源相同的情况下，该方法在处理时延约束型计算任务的数量方面优于其他方法，有效提高了车联网任务卸载系统的服务能力。     

加强企事业单位网络信息监管的思考与对策

近年来，随着网络技术的发展和网络文化的丰富，局域网、城域网、广域网承载着大量的文字文档、语音视频、论坛言论等网络信息，许多企事业单位组建了多层次、全方位、全时空的网络系统，为日常办公、业务处理、远程教学等提供了各类网络应用平台，在方便工作生活的同时也为各种不良信息发布传播提供了更大的空间。然而，对企事业单位网络信息的监管，目前还处在一个相对滞后的状况。如何实施科学有效的管理，健康有序地发挥网络效能，已成为全社会各领域共同关注的重要问题。