应用层组播的效率优化技术研究

应用层多播(ALM)作为IP多播的替代在互联网中得到广泛的应用.提出一个基于优先级的动态分层应用层多播模型CDMP(The Classified Dynamic Model Based on the Priority in Application-Level Multicast).该模型通过对不同性质的结点的分层来搭建整个架构,通过分域将性质接近的结点放在一起以保证数据传输的效率和数据共享的公正性,并且减少了结点寻找路由的代价,加快了当结点失败时的路由修复速度.通过分析和仿真证明,CDMP协议具有良好的上述性质.     

数字技术背景下地方政府债务管理及其风险防范

加强地方政府债务管理，是中国式政府管理现代化的重要内容，也是防范化解债务风险、推进地方财政金融可持续发展的重要手段。大数据、人工智能、区块链等数字技术的发展，为地方债务管理带来新的机遇与挑战。文章探讨了数字技术背景下，我国地方政府债务管理面临的机遇、挑战及主要风险，从以下5个方面提出运用数字技术应对地方政府债务管理风险：建立建全债务信息一体化系统，动态评估和预警潜在债务风险；构建财政重整计划体系，建立常态化的债务风险化解有效机制；探究区块链技术在债务评级中的应用，增强评级结果的可靠性；全面实施债务预算绩效管理，提高地方债务资金使用效果；运用数字技术打破信息壁垒，增强监管合力。     

面向脚本事件预测的稠密事件图嵌入

脚本事件预测是指在给定现有上下文事件链的情况下预测后续事件.在现实世界中，不同事件的关系可以自然地表示为图结构，以事件为节点，以时间或因果关系为边.由于语料库规模有限和信息提取工具的能力不足，先前工作中自动构建的事件图会存在稀疏性问题，并且无法集成来自高阶节点的信息以支持多步推理.为了解决这个问题，本文提出使用可学习的多维加权邻接矩阵的稠密事件图（DEG）来解决之前事件图存在的稀疏性问题并表征事件之间的关系强度.为了实现DEG的嵌入表示，本文同时提出了一个通用框架，该框架能够将高阶事件演化信息组合到事件表示中.在多选叙事完形填空（multiple choice narrative cloze，MCNC）和连贯多选叙事完形填空（coherent multiple choice narrative cloze ，CMCNC） 数据集上进行了实验，结果证明了此框架的有效性.