基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题，提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据，构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点)，两种类型的边(词节点与词节点相连的边，词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取，最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中，得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明，基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法，准确率和宏观F1值分别达到了95.2%和66.1，验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.     

考虑多重不确定性的托管药房物流调度优化

为有效控制药房托管的药品物流运营成本,本文首先结合时空网络架构,将托管药房的药品物流调度过程描绘成一种多层时空网络,继而将研究问题构建为优化领域中的多重货物网络流问题.在此基础上,综合考虑药品物流调度过程中的需求不确定性、配送服务时间不确定性以及药品供应成本的可变性,建立基于药房托管模式的药品物流调度随机优化模型并设计具有挑选规则的混合遗传算法进行求解.参数测试表明,当挑选判断系数设为0.6时,求解算法可以收敛到比较理想的解;算例分析表明,本文所设计的随机优化模型在各决策回合的解与完全信息模型解之间的逼近程度不一,但总误差仅为0.56%;敏感性分析则发现药房最低安全库设置存在一个最优均衡点.     

浅议图书馆读者服务创新

在网络时代,图书馆服务必须在内部结构、管理模式、服务模式等方面进行一系列变革与创新,才能满足读者日益增长的借阅需求,提供高质量的图书馆服务。     

Numerical Simulation of the COVID-19 Herd Immunity Based on Complex Network Modeling北大核心CSCD

鉴于构建流行病动力学模型、探索流行病传播规律对疫情防控具有十分重要的理论意义和实际应用价值,在已有的均匀混合模型基础上,针对个体接触关系异质化越发明显,且每个个体都处在不同的接触关系中,建立了兼顾个体状态与接触追踪的动态小世界网络模型。模拟了新冠病毒在社会中的传播过程。通过对比仿真结果,说明了所建模型的合理性。在此基础上,仿真计算了网络拓扑结构与接种免疫人数占比共同作用下对新冠病毒传播的影响,分析得到群体免疫临界值。说明所建传播模型合理,接种疫苗实现群体免疫可行。     

PBNA： An Improved Probabilistic Biological Network Alignment Method

Biological network alignment is an important research topic in the field of bioinformatics. Nowadays almost every existing alignment method is designed to solve the deterministic biological network alignment problem.However, it is worth noting that interactions in biological networks, like many other processes in the biological realm,are probabilistic events. Therefore, more accurate and better results can be obtained if biological networks are characterized by probabilistic graphs. This probabilistic information, however, increases difficulties in analyzing networks and only few methods can handle the probabilistic information. Therefore, in this paper, an improved Probabilistic Biological Network Alignment（PBNA） is proposed. Based on Iso Rank, PBNA is able to use the probabilistic information. Furthermore, PBNA takes advantages of Contributor and Probability Generating Function（PGF） to improve the accuracy of node similarity value and reduce the computational complexity of random variables in similarity matrix. Experimental results on dataset of the Protein-Protein Interaction（PPI） networks provided by Todor demonstrate that PBNA can produce some alignment results that ignored by the deterministic methods, and produce more biologically meaningful alignment results than Iso Rank does in most of the cases based on the Gene Ontology Consistency（GOC） measure. Compared with Prob method, which is designed exactly to solve the probabilistic alignment problem, PBNA can obtain more biologically meaningful mappings in less time.     

5G移动通信发展趋势与若干关键技术

第5代移动通信系统(5G)是面向2020年之后的新一代移动通信系统,其技术发展尚处于探索阶段.结合国内外移动通信发展的最新趋势,本文对5G移动通信发展的基本需求、技术特点与可能发展途径进行了展望,并分无线传输和无线网络两个部分,重点论述了富有发展前景的7项5G移动通信关键技术,包括大规模天线阵列、基于滤波器组的多载波技术、全双工复用、超密集网络、自组织网络、软件定义网络及内容分发网络.本文还概括性地介绍了国内5G移动通信的相关研发活动及其近期发展目标.     

多层同步网络在舆情仿真研究中的应用

为统筹考虑线上社交网络与线下社交网络在舆情传播中的作用,首次提出了一种包含"媒体层-线上层-线下层"的多层同步网络模型,并在此基础上搭建了舆情仿真系统框架.基于对人类社交网络拓扑结构的已有研究成果,给出了多层同步网络的缺省设定.通过案例仿真,分析了线上网络与线下网络之间的相互影响,对比了舆情事件目击者数量在多媒体传播、自媒体传播这两种舆论传播模式中的作用差异.最后,讨论了多层同步网络模型的兼容性与可扩展性,并指出了该模型改进的方向.     

海堤渗压神经网络分布模型的建立及规律分析

为有效揭示海堤渗压的分布特征,掌握其在临海工作环境下的特殊规律,在利用神经网络建模优点的同时,采用多测点渗压监控信息,并将测点坐标因素加入到输入层,综合前期潮位因子、积分型降雨因子、时效因子,形成海堤渗压神经网络安全监控分布模型结构,以实测信息进行建模训练计算;在获得合理训练结果基础上,根据输入层因子补充插入坐标样本,获得不同位置的渗压模型值及渗压分布曲线.文中以广义回归神经网络为例,结合浦东海堤实测资料,以实例说明以上述方法在神经网络不提供显式的情况下,建立可获得分布曲线的监控模型,并以此对海堤渗压分布规律特色加以分析.     

并联式混合动力发动机神经网络法转矩预测与闭环控制

利用实际发动机的标定数据搭建了GT-Suite及Matlab/Simulink联合仿真模型，建立了基于进气和发动机状态参数的预测转矩反馈协同控制模块。对比了ANN法和现有发动机的标定脉谱插值预测（MAP）法2种方法下发动机稳态及瞬态转矩变化、升降挡等工况预测的结果误差，结果表明：稳态工况下MAP法较为可靠，低、中、高3种发动机转速下转矩预测波动小，误差比ANN法低1.31%、1.09%和1.52%；实际瞬态转矩跃变及阶跃工况下，ANN法较MAP法误差低5.62%和1.32%，升降挡工况下低1.93%和0.84%。     

网络环境下以能力培养为导向的经管类实验教学方法改革研究

网络技术的广泛运用丰富了高校经管类实验教学的手段,使实验教学突破了时空局限,大大拓展了人才培养的空间,但同时也给传统的实验教学带来很多负面的影响。在分析当前我国高校经管类实验教学存在问题的基础上,指出我国高校应以能力培养为导向,充分利用实验教学平台网络化的条件,对实验教学的内容、实验过程、实验评价等方面进行优化设计,形成以能力为导向的实验教学模式。