网络环境下高校图书馆的深层次服务

在科技不断进步以及激烈的社会竞争中，高校图书馆服务工作的核心内容应朝着提供深层次服务的方向发展。概述了高校图书馆深层次服务的相关内容，分析了网络环境对图书馆深层次服务的影响，探讨了网络环境下深层次服务的模式，在此基础上提出了做好图书馆深层次服务的措施。     

新背景下成都市双流区规划轨道交通网络评价分析

近年来,成都市轨道交通网络的规划和建设速度不断加快。2016年,新一轮的成都市总规编制完成,城市的战略目标、空间结构等都发生了重要变化,现行的轨道交通网络规划也应随之调整。本文从双流区的视角出发,利用地理信息系统ArcGIS软件,分析在这种新背景下该区域规划的轨道交通网络存在的问题,为下一步的轨网修编提出参考建议。     

“网络信息资源检索与利用”课程网络教学平台建设

介绍了"网络信息资源检索与利用"课程的教学现状,指出了存在的问题,提出了"网络信息资源检索与利用"网络平台的建设,制定了平台的建设目标,对平台的功能模块进行了划分,对平台今后的工作进行了规划。     

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.     

基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块图像分割方法

在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中，乳腺肿块的精确分割至关重要.然而，乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则，使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能，提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方法.首先，提出可分离卷积U-Net模型作为对抗网络中的生成器，以减少参数量和计算量；然后，在判别网络中添加空间自适应归一化层来获取分割掩码中蕴含的语义信息；最后，综合考虑类别不平衡、语义一致性等因素的影响，提出一种融合对抗损失、分割损失和感知损失的混合损失函数以提升模型学习效果.实验结果表明，新方法在INbreast和CBIS-DDSM两个乳腺分割公开数据集中分别取得99.35%和99.72%的准确率，以及81.27%和82.01%的集合相似度，获得优于现有方法的分割性能.     

低算力深度学习下的图像卡通风格化研究

在深入研究图像风格迁移的基础上，提出了一种适用于图形处理器性能受限情况下，卡通（cartoon）图像风格迁移训练的生成式对抗网络(generative adversarial networks，GAN)．利用视觉几何组（visual geometry group，VGG）网络提取图片先验信息，实现学习过程的加速；裁剪cartoonGAN模型，在保证效果的基础上，使得低性能计算条件下的网络收敛成为可能；设计合理的损失函数，保证整体风格化效果．基于tensorflow 2.0构建试验平台，通过对试验结果分析可发现，该方法的迁移效果好，稳定性强，且收敛时间短．对算法的参数和初始化方法给出了相关讨论，并提出了进一步的解决方案．      

网络群体性事件应对策略研究

当前,互联网已经成为人们交流和传递信息的重要渠道。作为一种新兴事物,互联网由于缺乏自身的法律规章制度和道德约束,逐渐暴露出一些问题。同时,网络群体性事件也开始出现并呈上升趋势。该类事件虽然是一种存在于虚拟空间中的社会现象,但其爆发的危害不容小觑。网络信息参差不齐,难以判定,一旦爆发,舆论哗然,以个人、社会的力量难以控制,因此需要政府对其进行引导和强有力的干预。文章从政府角度出发,结合我国网络群体性事件典型案例,分析探讨网络群体性事件的影响、成因,并提出解决对策。     

基于移动网络的教学资源管理平台研究

移动网络的完善和智能移动平台的广泛应用,促进了基于移动网络的各种应用的发展。基于移动网络教学资源管理平台可以方便人们随时随地获取教学资源进行学习。在对移动网络教学资源管理平台的需求进行分析的基础上,对教学资源管理平台的总体结构和功能设计进行了研究。