无标度网络中遗忘率变化的谣言传播模型研究

本文在无标度网络中研究了遗忘率随时间变化的谣言传播模型,推导出了对应的平均场方程,并在社交网络人人网中就遗忘率对谣言传播过程的影响进行了数值模拟.结果表明:遗忘率对谣言传播的最终规模有重要影响,初始遗忘率越大或遗忘速度越大,谣言的最终传播规模越小;与遗忘率为常数的谣言传播模型相比,谣言在遗忘率随时间变化的模型中传播规模更小.研究还表明,网络结构对谣言传播也有重要影响,谣言在无标度网络中的传播速度比在均匀网络中更快,最终传播规模更小.     

基于用户相对权重的在线社交网络舆情传播控制模型

在线社交网络(online social networks,OSN)中舆情传播干预时机的选择对网络舆情的管控具有重要意义.通过分析用户的网络地位、社会强化效应与用户感知价值等影响网络舆情传播控制的关键因素,以研究舆情管控的合理干预时机为目的,构建了基于用户相对权重的网络舆情传播控制模型.基于该模型,针对两类OSN开展仿真研究.研究发现,网络舆情传播与信息初始传播源的网络地位密切相关;在开放式OSN中,存在与干预时机选择关系密切的关键相变点;用户活跃度随社会强化效应强度的增大而下降,随干预时机的提前而降低,并存在有效干预时机区间;"悖民意"成本是干预时机选择的重要衡量指标.并据此,提出了相应现实干预时机选择的对策建议.     

基于时间窗的SVDBN近似推理算法研究

变结构动态贝叶斯网络(SVDBN)在处理非稳态过程的不确定问题具有其独特的优越性。为克服SVDBN推理算法不能实现在线推理的缺陷,在引入SVDBN的时间窗和时间窗宽度概念基础上,阐述了基于时间窗的SVDBN在线近似推理机制,提出了2种在线近似推理算法,即基于时间窗的变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)递推推理算法和基于时间窗的SVDDBN快速推理算法。通过仿真实验验证了这2种算法的有效性,并从复杂度、适用范围及更新时间等方面进行了比较。     

羚羊铁矿石工艺矿物学

通过MLA自动检测技术、XRD等手段,对吉林省羚羊铁矿石进行了详细的工艺矿物学研究.查明了该铁矿石的化学组成、矿物组成、粒度组成及嵌布特征.结果表明:铁矿石中的铁主要赋存于磁铁矿和菱铁矿之中,少量的铁存在于鲕绿泥石和磁绿泥石等铝硅酸盐矿物之中.羚羊铁矿石矿物组成非常复杂、嵌布粒度很细、铁矿物与脉石紧密共生,且脉石矿物易泥化,属于难选铁矿石.该研究结果可作为此铁矿资源合理开发利用的参考依据.     

一种混合式网格资源发现模型

提出一种基于层次结构的混合式网格资源发现模型。模型中采用循环移数结构来构建覆盖网络,保证了资源发现的服务质量。为了使资源信息能在有限跳数内扩散到整个网络,同时减少消息冗余,设计了M-flooding消息扩散算法,确保模型具有较好的资源发现效率和较高的可靠性。     

浅议公共图书馆在环保事业中的作用

近年来,随着我国经济不断的发展,环境污染问题越来越严重,作为传递知识和信息的公共图书馆应该利用自身的优势,在自身节能以及环保宣传中做出贡献。从公共图书馆建筑节能、从业人员自身环保理念的培养、对读者的环保宣传等方面,阐述了公共图书馆在环保事业中已经做的、正在做的以及还能做的事情。     

东亚建筑研究的现状与前瞻

本文扼要介绍了东亚建筑研究方面的工作进展情况；日本与中国的交往在建筑方面的主要影响；佛寺与都城建设；     

城市表层土壤重金属污染分析研究

基于某城市城区土壤地质环境调查得到的城市不同功能区、不同海拔位置的表层土壤中8种主要重金属浓度为样本,评价了该城区内不同区域重金属的污染程度;通过数据分析了重金属污染的主要原因;基于重金属污染物的传播特征,建立了确定污染源的位置的数学模型;为了更好地研究城市地质环境的演变模式,指出应收集更多信息以及利用这些信息如何建立模型解决问题.     

自媒体环境下图书馆危机信息传播的新挑战及优化策略——由“马航事件”引发的思考

基于对＂马航事件＂的认识和思考,认为图书馆在面临危机时应重视危机信息传播,指出危机信息具有不确定性的本质特征,其中不完全性和不对称性的表现对危机信息传播有重要的影响。针对自媒体环境中危机信息传播的特点,提出了优化图书馆危机信息传播的策略,即图书馆应该遵循系统、完整、主动、及时的传播原则。     

On Peer-Assisted Data Dissemination in Data Center Networks: Analysis and Implementation简

Data Center Networks （DCNs） are the fundamental infrastructure for cloud computing. Driven by the massive parallel computing tasks in cloud computing, one-to-many data dissemination becomes one of the most important traffic patterns in DCNs. Many architectures and protocols are proposed to meet this demand. However, these proposals either require complicated configurations on switches and servers, or cannot deliver an optimal performance. In this paper, we propose the peer-assisted data dissemination for DCNs. This approach utilizes the rich physical connections with high bandwidths and mutli-path connections, to facilitate efficient one-to-many data dissemination. We prove that an optimal P2P data dissemination schedule exists for FatTree, a specially- designed DCN architecture. We then present a theoretical analysis of this algorithm in the general multi-rooted tree topology, a widely-used DCN architecture. Additionally, we explore the performance of an intuitive line structure for data dissemination. Our analysis and experimental results prove that this simple structure is able to produce a comparable performance to the optimal algorithm. Since DCN applications heavily rely on virtualization to achieve optimal resource sharing, we present a general implementation method for the proposed algorithms, which aims to mitigate the impact of the potentially-high churn rate of the virtual machines.