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。     

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...     

湖南广播电视台国际频道新增百万中国香港用户“文化出海”擦亮电视湘军品牌

2021年1月20日00:00,湖南广播电视台国际频道进入中国香港有线网络,新增百万中国香港用户。此外,中国香港150多家四星以上酒店也将同步可以收看到湖南国际频道。其独立运营的湖南省外宣融媒体矩阵现已集结了30余家新媒体平台,并在Youtube、Titter、Instagram、Facebook等海外平台实现自主全维运营。     

南非铜尾矿回收铁选矿试验

为了综合回收现有南非铜尾矿中的有价铁元素，在试验室对该铜尾矿进行了回收铁的可选性试验研究。研究结果表明：该铜尾矿铁品位为59.36%，磁性铁含量为57.99%，当原矿磨矿细度为-0.074 mm 58%时，经两次磁选后，可获得产率为88.95%，铁品位为65.69%，铁回收率为98.43%的铁精矿。     

广西物流职业教育在“陆海新通道”建设中研究与实践

在“一带一路”和“陆海新通道”的建设背景下,广西企业对于物流人才的需求越来越大。在物流职业教育中需要培养出更多的物流人才,不仅需要高素质,还要有高技术高技能型的物流人才。本文将对广西物流职业教育培养满足“陆海新通道”高素质技术技能型人物流人才的实践展开讨论,从而满足西部陆海新通道发展人才保障。     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。