基于NTP的网络时间服务器校准方法探讨

为了解决基于NTP的网络时间服务器校准问题,对其展开校准项目和校准方法的探讨,给出了NTP同步偏差、定时准确度和定时稳定度等校准项目并结合实验详细阐述了两种NTP同步偏差的校准方法,实验结果表明,采用直接测量法的NTP同步偏差为10.25μs,不确定度为62.08μs(k=2);采用比较法的NTP同步偏差为139.75μs,不确定度为6.36ms(k=2).     

作者须知

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建筑工业化发展的多群体演化博弈与仿真研究

新型建筑工业化具有高质量、低消耗、可循环发展等特征，其推广已上升到国家战略层面。利用演化博弈方法，建立“政府-开发商-银行” 的三方动态演化博弈模型，进行各博弈主体策略的演化稳定性分析，并针对初始状态、奖惩力度、借贷风险和开发成本等对演化结果的影响进行动态仿真。在此基础上， 考虑开发商群体的网络拓扑特征对演化真实性的影响，引入复杂网络理论， 以无标度网络为载体描述开发商个体的连接偏好和决策机制，构建政府监管下的建筑工业化扩散模型，并通过仿真深入研究相关因素对扩散深度的影响作用，最后结合仿真结果给出相应对策建议。     

基于网络的决策支持系统在水资源管理中的应用

综述了决策支持系统(DSS)与基于网络的决策支持系统(Web-based DSS)在水资源管理中的应用概况,通过对二者进行比较,指出Web-based DSS具有便于系统更新维护、降低用户使用门槛、扩展用户沟通渠道等优势。对Web-based DSS涉及的基础应用开发、多源信息采集与集成、多模块并行耦合、决策效果评估等关键技术进行了分析,探讨了Web-based DSS在多源异构大数据环境下面临的问题与挑战。     

主存高效的公交网络路径规划索引

在公交时间表下给定起始和目标站点,路径规划查询返回一组到达时间早和换乘次数少的帕雷托最优路径.现有的索引方法需要大量运行时内存.本文提出主存空间高效的索引方法(a-)PAINT.(a-)PAINT对每个站点v预计算一组标签,使得对于从站点s到站点d的查询可以通过匹配s和d相关的标签高效地生成查询结果的一条路径.PAINT对任意查询返回最优路径.a-PAINT只需要很小的预处理开销,但可能返回多一趟换乘的次优路径.用真实的公交时间表与模拟查询测试,PAINT具有合理的预处理开销.a-PAINT需要更少量的预处理开销,在大规模公交网络下准确率达90％.     

美国网络空间领域战略思想及发展重点研究

美军将网络空间视为继陆、海、空、天外的第五大作战域,并将其列为国防部11项现代化优先事项之一,在美国等军事大国推动下,网络空间成为国家安全竞争和军事斗争的新疆域.文中对近年美国联邦政府、各部门及各军种发布的网络空间领域主要战略政策、规划计划进行梳理,研究其主要战略思想;分析美军2022财年国防预算、研究经费投向投量及重点项目的 研发情况.形成的研究成果将对我国网络空间安全领域研究提供技术支撑.     

基于GNSS的广电发射塔状态监测技术研究

随着全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)技术的迅速发展,定位精度持续优化,其应用范围越来越广.为了突破单基站载波相位差分(Real Time Kinematic,RTK)技术带来的局限性,网络RTK技术应运而生.网络RTK技术使设备在基准站网络覆盖范围内实现精准定位,因此在各个传统行业中的应用越来越广泛.广播电视的信号发射环节非常重要,由于广电发射塔一般地处高山地区,维护维修不便.基于此,设计一种基于网络RTK定位技术的高精度发射塔状态监测方法,可以在保证广电信号安全优质播出方面发挥重要作用.     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

悬浮抱杆组塔无线监测系统的设计与应用

抱杆系统是悬浮式内拉线抱杆分解组塔施工安全的决定性影响因素，但由于其受力复杂且难以实时感知，造成铁塔组立施工难度过大甚至产生事故。为此，结合当前发展的无线物联技术，提出了一种基于无线传感器网络的悬浮抱杆组塔无线监测系统。通过对悬浮式内拉线抱杆分解组塔工艺的分析，获取了抱杆系统的安全薄弱点，从而明确了系统功能原理与模块组成。针对抱杆及其拉线系统的受力、倾角、风速、高度、距离等数据特点，选择相应传感器进行实时数据监测与采集；并针对监测点分布广、层级多的特点，采用LoRa树型组网模式，形成以上位机为网络总节点的一主多从无线传输方式。系统采用阵列巡检应答通信模式，各信道通过时分进行有序利用，数据延迟控制在ms级以内，并通过临限预警功能将各危险点数值控制在安全范围之内，保证施工全过程的安全稳定。     

用于社交推荐的增强影响扩散模型

随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融...