公众食品药品网络谣言和虚假宣传辨识能力调查——以贵州省某少数民族自治地区为例

目的 了解公众对网络食品药品谣言信息及虚假宣传甄别能力和行为态度，探索防范谣言传播、维护社会稳定的有效措施和途径。方法 采用随机抽样研究方法，对贵州省某少数民族自治州公众开展食品药品网络谣言及虚假宣传辨识能力、行为态度问卷调查。结果 当地公众食品药品网络谣言及虚假宣传辨识能力总体较低，经济发展落后地区的青少年人群对网络谣言及虚假宣传的辨识能力较弱。大部分公众处理网络食品药品安全信息较为理性，更愿意通过国家监管部门权威网站了解信息，基本具备了确认信息真实性的主观意识，但辟除谣言的行动能力不高。结论 地方党委政府及有关部门应加强食品药品网络谣言和虚假宣传治理，加大当地谣言及虚假宣传的监测和系统性分析研究，有针对性、预判性地进行治理和科普宣传。     

用于电弧检测的电力专用SoC设计

针对传统的电弧电路故障检测结果不准确的问题,设计用于电弧检测的SoC系统,并且在55nm工艺下进行流片验证。采用包含两种结构的模数转换器的片上电压源,设计了锁相环以及复位电路,精度最高可达8.67 bit。验证结果表明,本设计可提高电弧检测的准确性。     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

疫情下电磁场理论课程的网络教学

本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。     

以新发展理念引领高校专业基础课教学改革

以“创新、协调、绿色、开放、共享”为内核的新发展理念，是对马克思主义发展理念的继承和发扬，极具时代精神，富含问题意识，为高校思想政治教育发展、教育教学改革实践提供了强大的理论支撑。本文以“通信原理”为例，阐述了新发展理念在课程改革中的思路和方法，实现了思想政治教育与专业基础课程有机融合，为深化高校教学改革、创新人才培养模式提供了思路。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

电信运营商云网规划数字化研究和实现

基于电信运营商数字化转型，系统性地提出了数据驱动的云网发展规划体系，以及六大关键数字化能力构建，设计和实现了一种云网规划数字化平台，该平台可用于实现目标网络精细规划、边缘计算精准预测等场景，并探讨了数字孪生在规划领域的应用前景，对运营商推进云网融合战略、推进高质量发展具有指导和参考意义。     

Machine fault diagnosis with small sample based on variational information constrained generative adversarial network

In actual engineering scenarios, limited fault data leads to insufficient model training and over-fitting, which negatively affects the diagnostic performance of intelligent diagnostic models. To solve the problem, this paper proposes a variational information constrained generative adversarial network (VICGAN) for effective machine fault diagnosis. Firstly, by incorporating the encoder into the discriminator to map the deep features, an improved generative adversarial network with stronger data synthesis capability is established. Secondly, to promote the stable training of the model and guarantee better convergence, a variational information constraint technique is utilized, which constrains the input signals and deep features of the discriminator using the information bottleneck method. In addition, a representation matching module is added to impose restrictions on the generator, avoiding the mode collapse problem and boosting the sample diversity. Two rolling bearing datasets are utilized to verify the effectiveness and stability of the presented network, which demonstrates that the presented network has an admirable ability in processing fault diagnosis with few samples, and performs better than state-of-the-art approaches.     

使能未来工厂的5G能力综述

5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域，即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结，包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位，而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度，对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理，对其挑战做清晰的总结，从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。