基于TCN-BiLSTM的网络安全态势预测

针对现有网络安全态势预测模型预测精确度低和收敛速度慢的问题，提出一种基于时域卷积网络(temporal convolution network, TCN)和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络的预测方法。首先，将TCN处理时间序列问题的优势应用到态势预测上学习态势值的序列特征；随后，引入注意力机制动态调整属性的权值；然后，利用BiLSTM模型学习态势值的前后状况，以提取序列中更多的信息进行预测；利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行超参数寻优，提升预测能力。实验结果表明，所提预测方法的拟合度可达0.999 5,其拟合效果和收敛速度均优于其他模型。     

贵州省高校女子足球运动的现状与展望

文章采用文献资料、问卷调查以及数理统计等方法，对贵州省开展女子足球运动的高校进行调查（贵州师范大学、贵阳学院、兴义师院、黔南师院、安顺师院等9所高校）。了解它的现状和发展，并给出一定的建议，促进女子足球运动校园化的深入。     

瞬态热传导方程的时空有限元法

基于Gurtin变分原理，推导了适用于热传导方程时空有限元法的泛函，并对空间域和时间域同时进行离散，建立了求解瞬态热传导方程的时空有限元模型。最后对二维热传导方程采用面向对象技术进行了编程计算。计算结果表明时空有限元法精度高而且稳定收敛，是一种有效的方法。     

基于螺旋平行线与TDR的地面塌陷变形测量技术研究

简述了当前对地面塌陷测量技术的缺陷并提出一种新型的测量方法。说明了螺旋平行线的结构并对其电路特性进行了分析推导,得出其特性阻抗随拉伸变形增大而增大,且介电常数对其特性阻抗影响较小的结论。说明了结合螺旋平行线的TDR方法可应用于地面塌陷的测量,拉伸变形量反映地面塌陷程度,反射信号的波峰对应的位置即为地面塌陷变形的位置。最后通过室内实验,并结合UVE-PLS的数学模型建立了螺旋平行线拉伸变形量与反射信号值的数学关系,并得到了较准确的预测结果。     

川西坳陷上三叠统须家河组圈闭特征

根据圈闭的成因机制、几何形态和运动学特征，将川西坳陷中段须家河组圈闭划分分为5大类：构造圈闭、非构造圈闭、复合圈闭，并可进一步划分为14亚类。通过对各类圈闭的特征进行深入的剖析，认为川西坳陷上三叠统的圈闭具有分时性、分带性和分层性的分布规律。     

基于Stacking集成学习的网络安全态势预测方法

针对现有的网络安全态势预测模型预测精确度低且泛化能力差等问题,提出一种基于Stacking模型融合的态势预测方法。该方法中,借助Stacking算法将TCN网络、WaveNet、GRU、LSTM进行集成挖掘态势数据之间的相关性;之后利用逻辑回归进行预测得到最终态势值;利用粒子群优化算法进行参数寻优,提升模型性能。基于2个数据集进行验证,实验表明,所提预测方法具有较小的均方误差和平均绝对误差,收敛速度较快,拟合度均可达0.999,可以很好解决预测精确度低的问题,提升了模型的泛化能力。     

混凝土强度的破损检测及操作要点

本文在综述混凝土强度破损检测技术的同时，重点对每项技术的操作要点进行了归纳分析。     

关于防止某220kV GIS设备误操作的改进措施

通过对某220kVGIS设备分合闸回路的反复操作和试验，发现了隔离开关或接地刀闸如在电机交流电源失电的情况下，只要操作了一次不成功后，其直流控制回路就会”记忆”该次操作，一旦电机交流电源恢复，就会按该次”记忆”进行操作而导致误操作，并针对原因提出了具体的改进措施．     

某类K个参数指数族分布原点矩的递推公式

本给出某类K个参数指数族分布原点矩递推公式的方法，并举例进行说明。