结合多尺度特征和多维注意力的人脸风格转换

针对StarGANv2模型生成的人脸图像存在风格重建效果不佳、人脸纹理不够自然等现象,该文提出结合多尺度特征和多维注意力的人脸风格转换模型.1)将多尺度特征融合模块PSConv嵌入StarGANv2生成器内,提高了模型对图像特征的提取能力;2)提出了多维注意力模块MDConv,并将该模块嵌入StarGANv2判别器内,从而提高了模型对真假人脸图像的判别能力.与StarGANv2方法在CelebA-HQ数据集上进行对比实验的结果表明：该方法生成的人脸图像风格更美观,纹理细节更自然,学习感知图像相似度(LPIPS)的值也得到了提升.     

一种支持结构化P2P的多维范围查找方法

提出一种基于结构化P2P的分层聚类查询系统. 利用空间填充曲线建立从高维特征空间到一维相邻空间的映射,根据映射过程提出一种分层聚类的概念,并将相似的多维数据归入在相同的聚类中,使聚类内的数据具有更大的相似性与更小的值域区间. 模拟结果显示,该方法可减少查询所需的带宽,具有良好的查询准确度和可扩展性.     

数据仓库和OLAP技术在高校教学决策系统中的应用研究

借助某高校教务系统中的教学数据,使用ETL（ Extract-Transform-Load)技术把适合主题分析的数据抽取到目的数据仓库,并使用OLAP（ Online Analytical Process)技术对这些数据进行多角度分析,从而找出成绩变化的趋势,成功地分析了变化的原因,为该校的管理者提供了有效的决策依据和初步的决策建议。     

一种蜂窝无线网络中的子信道合并多业务切换算法

从提高资源使用效率的角度出发,结合切换保护信道算法,提出一种多载波通信系统中的子信道合并切换算法,采用多维Markov链对多业务蜂窝网络通信系统中的切换保护信道算法性能进行了建模分析,得到了切换阻塞概率等系统性能关键参数的解析结果;与切换保护信道算法相比,在对其他类型呼叫性能影响很小的前提下,采用新算法,大大改善了数据业务呼叫切换的性能.算法仿真结果验证了理论分析的正确性.该算法还可以与其他资源预留切换算法相结合,改善其性能.     

多维多点激励下老山自行车馆屋盖结构的地震反应分析

采用有限元动力时程法，分析了老山自行车馆在多遏地震及罕遏地震下的反应，考虑了地震运动的多维性，并研究了地震行波效应对结构的影响，将静力等效方法应用于大跨度结构抗震设计中，把复杂的地震作用转化为结构静力荷载，为大跨度空间结构考虑行波效应时的抗震概念设计提供简单易行的方法．结果表明：地震行波对网壳边缘处的杆件影响不大，对网壳中部杆件内力影响较大，且波速越小中部杆件内力越大；行波效应对大跨度空间结构影响显著，设计时应予考虑；在类似结构初步设计中，罕遇地震静力等效系数可取2．0，多遇地震静力等效系数可取1．27．     

基于多维Hash链的无线Ad-hoc安全路由数字签名方案

为了解决目前无线Ad-hoc网络安全路由协议中的签名算法运算效率较低,从而导致可实现性较差的问题,借鉴多维Hash链的思想,提出一种数字签名算法,并基于这种数字签名算法,给出一套无线Ad-hoc安全路由协议的实例。该数字签名算法通过RSA(Rivest,Shamir,Adleman)体制中的模幂运算构造多维Hash链,形成公私钥对,对消息进行签名。通过减小模幂运算中指数的大小,达到降低运算量目的。实验结果表明:当密钥长度取1024bit时,该签名算法与RSA签名体制相比,运算量减小约20%,而其安全性依赖于RSA体制的安全性以及使用的Hash函数的安全性。该算法及协议使得无线Ad-hoc网络中路由安全的部署的可实现性得到一定的提高。     

基于多维马尔可夫链的两跳中继蜂窝系统拥塞控制建模

提出了一种结合蜂窝和中继技术的两跳中继蜂窝系统结构用来增加系统容量和平衡流量负荷,并利用多维马尔可夫链建立了它的拥塞控制模型。然后在这个模型的基础上,分别得到了系统的平均下行传输速率和数据包呼叫请求阻塞概率。最后通过数值计算分析了各种系统参数对具有拥塞控制功能两跳中继蜂窝系统性能的影响。研究结果表明,与两跳中继蜂窝系统相比,具有拥塞控制功能的中继系统在提供相同平均下行吞吐量的同时,可以有效降低系统的呼叫请求阻塞概率。     

科技资源有效配置赋能政府管理实践研究

当今世界，随着科学技术的迅猛发展，科学技术已经深入到人类物质生产和社会生活的各个方面。科学技术是第一生产力的论断，不仅是指科技成果直接应用于生产，更重要的是指科学技术作为综合的知识体系和思维工具，能帮助我们从宏观上观察分析复杂多变的经济现象、社会现象，进而推动科学决策和社会发展进步。这在政府管理实践领域尤为重要。本文以政府管理实践主体即党政人才的流动经济适配研究为分析对象，以有关科研文献计量分析为方法支撑、以“规模-结构-质量-态势”多维分析框架为研究路径，采用社会网络分析工具UCINET进行多维视角量化分析、文献可视化信息分析工具CNKI、Vosviewer进行图形展示，同时，结合干部人事制度改革进程探讨该研究的阶段特征和政策效力。研究结果表明：从整体进展来看，有关科研规模发展前景可期、结构多元格局明显、质量提升仍有空间、研究态势日趋明朗；从阶段特征来看，党政人才流动经济适配研究的阶段特征明显，党政人才管理体制改革引领作用突出；从研究态势看，随着国家层面改革进程推进，越来越多的研究者聚焦党政人才流动经济适配研究，逐步形成了改革实践引领理论研究、理论研究推动制度跃迁的政策闭环，科技资源有效配置赋能政府管理实践成效明显。     

复杂网络上基于多维特征表示学习的推荐算法

网络表示学习可以有效解决推荐面临的数据稀疏问题.本文对网络表示学习中LINE算法和DeepWalk算法进行改进，提出混合推荐算法并应用于电影推荐场景.该算法通过学习用户喜好特征、厌恶特征和相似用户特征，生成三个低维特征向量.将三个低维特征向量线性组合拼接成用户表示向量，以余弦相似度作为相似性指标，将相似用户关联的电影推荐给目标用户，实现电影推荐.实验结果表明，所提出的推荐算法相较于次优算法，在MovieLens数据集上的准确率和F1指标分别提升12%和7%，在MovieTweetings数据集上的准确率和F1指标分别提升16%和18%.本文提出的基于多维特征表示学习的推荐算法在电影推荐类场景中，具有显著的优越性.