航班运行风险网络的传播与控制改进

为探究航班运行风险的产生、传播与控制过程, 首先统计华北区域航班运行数据共计76个风险节点。然后，采用偏秩相关系数构建风险网络, 再使用社团模块探测算法与三角最大滤波法验证网络适用性。并且, 提出一种适用于航班运行风险分析的SEIR(susceptible-infected-exposed-recovered)模型。根据动力学传播结果, 聚类定位网络传播中关键节点。最后, 采用前置预防与战术处置两类控制方案。计算结果表明，仅控制5个节点后, 感染峰值可降低18.44%, 峰值时间推后两个周期, 起降等重要操纵节点被感染次数平均下降11.74%。该方案在感染峰值、感染周期、重要节点感染3个方面的抑制效果均占优。以上结果证实, 所提方案可有效用于航班运行风险问题分析。     

网络舆情及其应对与上市公司的信息效率

网络舆情的兴起给资本市场带来了深远影响,对监管层和上市公司的舆情管理工作也提出了新的挑战.借助于监管部门对深市上市公司网络舆情应对状况的调查,实证检验了网络舆情及其应对与上市公司的信息效率的关系.研究发现,网络舆情危机会造成当年度股价崩盘,且来自自媒体的转载会增大股价崩盘的幅度,网络舆情重视和应对程度良好的公司在面对舆情危机时的股价崩盘幅度更低.上市公司对网络舆情的重视及投入能够向资本市场传递公司特质信息,提高资本市场的信息效率,进而降低未来股价崩盘风险和股价同步性.结论表明,上市公司加强网络舆情应对并非是满足监管要求和投资者诉求的面子工程,而是一项切实有效的求是工作,结论对完善资本市场信息传播管理制度,提高资本市场信息效率具有一定的参考价值.     

胰岛素受体底物1和2的氨基酸网络特征研究

在胰岛素对脂质代谢的调控作用中,胰岛素受体底物2(IRS2)比胰岛素受体底物1(IRS1)发挥了更加重要的作用。为研究两者发挥作用的差异,分别选择IRS1、IRS2的4个结构数据,构建氨基酸相互作用网络,计算整体拓扑特征,分析网络的hub氨基酸差异,计算7种中心性特征。实验表明,IRS2氨基酸相互作用网络的平均度及聚类系数高于IRS1的1QQG、5U1M、6BNT;IRS2中的hub氨基酸ATP、LYS、ILE是IRS1所没有的;除子图中心性和特征向量中心性外,IRS2网络中节点的其他中心性特征均优于IRS1。结果表明,IRS2的氨基酸相互作用网络中,节点聚集程度较高,更容易形成模块,更容易到达其他节点,与其他节点发生通讯。可以推测:IRS2在胰岛素对肝脏的代谢调控中比IRS1发挥着更加重要的作用。     

青少年人格特征与网络成瘾的关系:网络使用偏好的中介效应

以727名青少年为被试,采用《中学生人格五因素问卷》、《青少年网络使用偏好量表》和《青少年病理性互联网使用量表》考察青少年人格特征,其中主要考察谨慎性及情绪性2个维度与网络成瘾的关系,以及网络使用偏好在谨慎性/情绪性人格与网络成瘾间的中介作用。结果表明:谨慎性、情绪性人格特征对网络使用的信息获取正向预测作用;谨慎性人格特征对网络成瘾有正向预测作用,情绪性人格特征对网络成瘾有负向预测作用;互联网使用信息获取偏好和娱乐偏好对网络成瘾有正向预测作用;青少年网络使用偏好中信息获取使用偏好在青少年的情绪性、谨慎性人格特征与网络成瘾间具有部分中介效应,娱乐使用偏好在青少年情绪性人格特征与网络成瘾之间具有部分中介效应。     

趣闻

在沙漠中建水电站,你信吗?大家通常认为,水电站一般都会建在水资源比较丰富的地区。然而,智利能源公司瓦尔哈拉公司却要把水电站建在沙漠中,是什么原因促使这个想法产生的呢?原来在智利,本国自产的能源少,多数能源均依赖进口,其中化石能源进口比重最大。而这些能源的使用又会对环境造成污染。因此,为了能够使用绿色、清洁的能源,瓦尔哈拉公司计划利用阿塔卡马沙漠独特的地理优势,利用太阳能将太平洋海     

网络环境下CNMARC格式发展趋势简析

对CNMARC格式的发展现状做了简单梳理,重点对其发展过程中所存在的问题进行了分析,并指出了CNMARC格式在当今网络环境下的发展和完善方向,希望可以对图书馆的规范化管理提供一些帮助.     

多任务流程流水网络计划参数计算及分析

在总结多任务流程特点的基础上,得出了流水网络计划处理此类问题时时间参数的通用计算方法。提取主要的关键影响参数,并定义了工序等待时差及全局关键工序,以此可进行总工期影响分析、资源优化配置、风险分析及进度控制等工作。扩展了流水网络计划的应用范围,为多任务流程工程管理及控制提供了分析方向。     

NGN 中应用服务器接纳控制算法及仿真

为使 NGN(Next Generation Network)业务开发者能快速灵活地开发和部署业务, 引入资源接纳控制概念, 实现业务控制与资源传送相分离。 在研究应用服务器接纳控制模型的基础上, 对接纳控制算法资源分配机制 进行分析, 并运用 Matlab 对算法进行了仿真。 仿真结果表明, 接纳控制 PIAA(Parameter Iterative Adaption Algorithm)算法能很好地完成应用服务器接纳控制的任务。     

HLMGAN:分层学习的多奖励文本生成对抗网络

文本生成是自然语言处理的一项重要任务. 针对生成的文本大多缺乏多样性，且当生成文本过长时，文本生成的质量会有明显下降的问题，提出了一种采用Sentences and Words（SW）奖励机制的传递向量文本生成对抗网络. 首先，为生成器提出了层次结构设计，包括传递特征向量训练模块和生成向量训练模块，同时传递判别模型中真实文本特征向量给生成器的传递特征向量训练模块，由此来提高长文本生成的准确率，生成向量训练模块接收其生成词序列；然后，在训练过程中，使用关系存储核心代替传统的长短期记忆循环神经网络模型作为生成器，提高了模型的表达能力和捕获信息的能力；最后，采用SW奖励机制提高文本生成的多样性. 实验结果表明，分层学习的多奖励文本生成对抗网络（Generation Adversarial Network Based on Hierarchical Learning with Multi-reward Text，HLMGAN）模型在合成数据负对数似然度和双语互译质量评估辅助工具指标中均有所提升.