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关键词： 复杂网络   节点组重要性   预筛选算法   删后拉普拉斯矩阵谱图理论  

摘要： 本文研究了无向复杂网络中基于谱图理论的节点组重要性挖掘问题。依据复杂网络牵制控制理论中节点重要性评价指标：删后Laplacian矩阵最小特征值较大者为重要受控节点。本文提出一种基于多重图特征线性融合与改进贪心搜索的重要节点组挖掘方法（Multi-metric Fusion and enhanced Greedy search algorithm，下文简称为MFG算法）。该方法首先通过融合度中心性、介数中心性、K-Shell值和电阻距离等多重指标，结合全局图特征（如图密度、平均路径长度等）构建线性加权融合模型，预筛选候选节点组以克服单一指标的局限性；其次，设计二阶邻域局部扰动与全局随机游走搜索策略，优化传统贪心算法的短视性，在预筛选节点组中迭代选择使得删后Laplacian矩阵最小特征值最大的节点，从而平衡局部最优与全局搜索能力；并利用改进的反幂法进行最小特征值的计算，降低了传统计算特征谱的复杂度，从而使得算法总体计算性能提升。最后，我们在经典网络模型和多个真实网络中进行仿真分析，利用不同算法挖掘重要节点组，计算删后拉普拉斯矩阵的最小特征值，利用SIR模型进行传播模拟，并从网络拓扑上分析不同算法筛选出的重要节点组特征。结果表明MFG算法相比其他几种算法挖掘重要节点组的效果更好，对于社交网络信息传播控制具有指导意义。

关键词： 养分利用   植物氮磷养分   土壤理化性质   围封   荒漠草原  

摘要： 围封作为退化草地重要的修复措施，改变植物养分状态和利用特征。然而植物养分利用效率随围封年限如何变化及其受到哪些因子调控，目前缺乏深入的认知。对不同围封年限（对照，围封8年和围封20年）的内蒙古荒漠草原4种植物的地上氮（Nitrogen，N）和磷（Phosphorus，P）含量进行测定，并结合土壤理化性质研究发现：围封措施与物种间的交互作用对植物P利用效率具有显著影响，围封显著降低4种植物地上N、P含量且冷蒿的N、P含量较高，增加4种植物的N、P利用效率，其中短花针茅具有较高的N、P利用效率；围封显著提高群落地上N库和P库，降低土壤温度、土壤pH值和土壤容重，提高土壤含水量和土壤有效氮（Available nitrogen，AN）含量，并增加土壤全氮、全磷和有效磷（Available phosphorus，AP）含量。围封直接通过降低土壤温度和提高土壤含水量进而提高土壤AN和AP含量，土壤速效养分的提高间接提高4种植物的N和P利用效率。本研究加深了对围封荒漠草原生态系统养分循环的理解，为退化荒漠草原的科学管理提供理论依据。

关键词： 伪装目标检测   弱监督   涂鸦注释   图推理网络   上下文信息  

摘要： 伪装目标检测（camouflaged object detection, COD）是计算机视觉领域一项具有挑战性的基础研究. 由于像素级注释的成本较高，研究者们通常采用涂鸦注释作为弱监督信号. 然而，涂鸦标注存在信息过于稀疏且缺乏边缘信息等固有局限，这严重制约了模型的预测可靠性. 针对这些问题，本文提出一种新颖的交互图推理网络（interactive graphical reasoning network, IGRNet），该网络通过图表示来推断伪装区域及其边缘之间的内在关系. 具体而言，引入了图推理网络建模像素间的长距离依赖关系，设计了高效的图交互单元（graph interaction unit, GIU）增强异构特征的表征能力. 同时，为提升模型的场景理解能力并充分利用不同特征间的互补性，构建了上下文增强模块（context enhancement module, CEM）实现多特征融合与上下文信息挖掘. 此外，提出了自监督伪装检测损失（self-supervised camouflage detection loss, Lscd）来引导网络学习结构信息，进一步增强前景−背景的区分能力. 在3个标准基准数据集上的大量实验表明，本文方法不仅显著优于现有弱监督算法，在某些评估指标上甚至超越了全监督方法的性能.

摘要： 幼儿园绘本教学中,融合课程游戏化理念的情节式思维导图作为一种创新教学模式,正逐渐受到关注。这一理念强调在教学中融入游戏元素,以情节式思维导图为载体,激发幼儿的学习兴趣,促进其全面发展。然而,实践过程中面临诸多挑战,幼儿认知特点的把握、游戏化与绘本教学的平衡、情节式思维导图的设计等均成为制约教学效果的因素。要想攻克这些难点,就要求教师在设计活动时既充分考虑幼儿的认知水平和兴趣点,又确保教学的系统性和有效性。

摘要： 绘本创意阅读活动作为幼儿教育的重要组成部分,对培养幼儿的阅读兴趣、提升语言能力和促进认知发展具有重要作用。将思维导图融入绘本阅读,能通过直观系统的图形化方式,帮助幼儿理解故事结构、把握人物关系,同时激发想象力与创造力。这一创新模式不仅能深化幼儿对绘本内容的理解,还能通过互动合作促进其全面发展,为幼儿阅读教育提供新的实践路径。

关键词： 数据分类   Ginzburg-Landau   多层图   凸差分   预条件   NFFT  

摘要： 数据的复杂性和高维度是导致传统分类模型精度和效率降低的重要因素.为此,以扩散界面理论为基础,结合幂均值拉普拉斯和Ginzburg-Landau能量泛函,构建多层图数据分类模型,并设计快速预条件凸差分求解算法.首先,通过MIS评分等方式构建多层数据形式,利用幂均值拉普拉斯进行聚合,建立多层图GL能量泛函;然后,结合凸差分和预条件方法将原非凸泛函极值问题转换为求解一系列线性系统,同时引入NFFT快速近似矩阵向量乘积降低计算复杂度;最后,分别在真实多层数据、合成数据、图像数据上与一些经典方法对比,验证所提出模型和算法的有效性.数值实验结果表明,所提方法对复杂高维大规模数据分类具有明显优势,能够在保证分类精度的同时提高计算效率.

关键词： 复杂交易   并发框架   分布式事务   执行顺序依赖   动态优化   精细化控制   有向无环图  

摘要： 在航空零售领域，面对一个复杂的交易场景时，经常会遇到涉及多种类型的商品以及多个不同的供应商的情况。在这种情况下，要确保整个交易过程的事务完整性，同时还要提高交易处理的效率，是一个具有挑战性的任务。为了解决这一难题，我们设计并提出了一种基于有向无环图（DAG）的复杂交易框架。该框架的核心思想是通过构造二维矩阵的方式，表现和管理复杂交易中各子交易之间的依赖关系及执行顺序。通过这种机制，能够实现对事务执行顺序的精细化管控，从而显著提升复杂交易场景下的执行效率。在工程实践中，我们已经验证了该框架的有效性。结果显示，基于有向无环图的交易框架能够极大地提高复杂交易中各个子交易事务执行顺序的精细化控制和管理能力。它不仅降低了在复杂交易中实现分布式事务完整性的难度，还有效地提升了整个复杂交易过程的执行效率，为航空零售行业提供了一种高效、可靠的解决方案，以应对日益增长的交易复杂性和效率要求。

关键词： 有砟轨道   道床   盈欠砟量   激光点云   图像对比度增强  

摘要： 道床断面几何结构偏差计算中，同一条检测线路内不同区域道床结构存在差异，而同一个道床剖面模板难以适应所有的道床结构，导致道砟盈欠的误判。针对该问题，本文对麦克逊式对比度（Michelson-like Contrast， MLC）增强算法进行改进，提出一种将道床点云数据映射为点云差分图的方法。将点云数据规则化并表征为二维图像，通过图像对比度增强技术，抑制模板与实际道床结构不匹配导致的道砟盈欠缺陷误报；引入局部像素的标准差统计值，加强对光带缺陷以及背景噪声的抑制效果，进一步减少误报，提高道砟盈欠缺陷检测的准确率。将本文算法与几种常用图像对比度增强算法进行对比，并将本文算法用于实际线路。结果表明，与其他算法相比，本文所提出的改进MLC算法表现最好；引入本文算法后，道砟盈欠缺陷误报数量下降了66.28%，误报缺陷的砟量体积下降了87.52%。

摘要： 在幼儿园绘本阅读活动中应用思维导图是近年来教育实践的一项创新举措。这一方法不仅契合幼儿认知发展的特点,还极大地丰富了活动形式与内涵。通过直观、形象的图形与线条,思维导图能够使绘本内容变得生动有趣,迅速吸引幼儿的注意力,激发他们的阅读兴趣。更为重要的是,思维导图能够引导幼儿深入阅读,理解绘本中的复杂信息和深层含义。在绘制与解读思维导图的过程中,幼儿不仅能够提升理解能力,还能锻炼逻辑思维能力,通过讨论和分享有效促进语言表达能力的提升。

关键词： 视觉检测   三维曲线   曲率分析   缺陷检测   几何参量  

摘要： 由于空间在轨成形桁架具有特殊材质及复杂结构,传统视觉三维检测方法难以实现完整的模型重建,进而影响缺陷检测的准确性,故提出一种基于三维曲线网络图优化的桁架结构视觉检测方法,设计了旋转视觉扫描桁架三维检测系统,完整重建三维结构并对其缺陷进行精确定位检测,从而解决了复杂空间桁架结构在轨制造检测难题。首先,通过图像曲线特征识别,结合基于距离标准与曲线一致性约束的曲线特征匹配方法,建立连续图像帧中弱特征细物体之间的对应关系;然后,基于三维曲线网络图结构优化原理,交替迭代更新相机姿态和目标结构,对桁架几何拓扑进行计算补全,并估计杆件直径;进一步,提出基于三维曲率分析的桁架缺陷检测方法,并结合二维图像校验,实现在轨成形桁架产品虚接、断点等典型缺陷精确识别分析。实验结果表明,所提方法相较于基于点特征匹配的传统三维重建方法,在复杂桁架纤细结构重建方面具有更高的质量和效率,几何参量和缺陷检测精度均优于0.3 mm,满足在轨制造现场检测需求,且不依赖外部标定和背景特征,为复杂空间结构在轨制造过程质量控制提供了重要的技术支撑。