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关键词： 智能交通   风险预测   注意力机制   图卷积神经网络   数据稀疏性  

摘要： 为提升捕获时空动态特征的能力，并针对交通网络全局区域的时空交互性问题。基于Transformer架构采用多头注意力机制和图卷积神经网络，构建了一种时空动态图卷积神经网络模型（TADGCN）用于交通事故风险预测。首先，该方法通过自注意力机制，使TADGCN能够捕获交通事故数据的时空动态性。然后，在空间维度上，通过门控机制将动态特征和静态特征进行融合，以有效地对空间相关性进行建模。此外，还使用样本加权均方误差损失函数来缓解交通事故数据的稀疏性问题。最后，在NYC和Chicago两个数据集上进行了广泛实验。实验结果表明TADGCN在RMSE、MAE和MRE三个指标上优于现有方法。

关键词： 有向图   表征学习   关联矩阵   图神经网络   变分自编码器  

摘要： 图数据是一种用于描述不同实体之间关联关系的重要数据形式。有向图作为一种特殊形式，不仅能描述实体关联，还能明确关系的方向，提供了更精细和详实的描述。因此，有向图的特征提取和表征学习对于深入理解复杂系统具有至关重要的意义。然而，现有方法在有效提取有向图的方向信息方面仍然存在挑战，主要依赖于节点的局部信息进行特征提取，难以充分利用有向边蕴含的方向信息。为解决这一问题，本文提出了一种名为变分有向图自编码器（Variational Directed Graph Autoencoder， VDGAE）的无监督表示学习方法。VDGAE通过关联矩阵来建模节点与边之间的关联关系，通过计算节点与边之间的亲和力，来重构输入有向图，从而实现无监督表征学习。基于此，VDGAE能够同时为输入有向图学习节点与边的表征，充分捕获有向图的结构信息和方向信息并嵌入至节点与边的表征向量中，使得有向图能够被更准确地表征。实验结果表明，相较于十个基准方法，VDGAE在五个数据集上节点分类任务均优于基准方法，提升了11.96％的预测精度，充分验证了其有效性。

关键词： 图神经网络   入侵检测   随机特征   物联网  

摘要： 目前入侵检测主要依赖传统深度学习方法，但这种方法忽略了数据记录间的关联。图神经网络方法虽然考虑了数据记录间的相互关系，但忽略了图节点间的特征关系。因此，提出了一种随机特征的图神经网络物联网入侵检测模型，以解决这些问题。首先，构建了网络通信数据集的图结构。接下来，引入随机特征以丰富图节点的特征，从而提高图神经网络的表达能力。通过提取的流量相互关系来训练图神经网络，构建了一个精确检测攻击流量的入侵检测分类器。最后，在ToN-IoT和NF-UNSW-NB15物联网数据集上进行了实验验证。实验结果表明，在二分类检测方面，与几种经典的机器学习和深度学习算法以及最新的图神经网络检测算法相比，提出的方法在准确率上最高提升了17.90%和1.43%。在多分类检测方面，在大多数攻击类别上的F1得分高于其他算法。此外，还通过实验确定了图神经网络的层数K和聚合器的最佳选择。

关键词： 一维水动力模型   圣维南方程   有限体积方法   参数率定   粒子群优化  

摘要： 针对调水工程水动力模拟高精度和高稳定性的需求，该文采用TVD MUSCL-Hancock有限体积格式离散Saint-Venant方程组，建立了时空上具有二阶精度的一维水动力模型，并将模型中的参数率定问题转化为最优化问题，建立了基于粒子群优化方法的参数率定方法。同时采用经典算例验证了水动力模型的计算精度，并通过模型试验检验了参数率定模型的可靠性。结果表明：水动力模型精准、稳定，粒子群优化算法率定参数的全局寻优能力强，可满足非恒定流下参数率定的需求。

关键词： 小样本学习   图神经网络   元学习   度量学习   迁移学习  

摘要： 小样本学习(few-shot learning,FSL)旨在利用少量样本学习得到解决问题的模型,为解决应用场景中样本量少或标注样本少的问题.图神经网络(graph neural network,GNN)由于其在许多应用中的卓越性能引起了极大的关注,许多学者开始尝试利用图神经网络进行小样本学习,基于图神经网络的方法在小样本领域取得了卓越的成绩.目前与基于图神经网络的小样本学习方法相关的综述性研究较少,缺乏该类方法的划分体系与介绍性工作,因此系统地梳理了当前基于图神经网络的小样本学习的相关工作:概括了小样本学习的图神经网络方法的概念,根据模型的基本思想将其划分为基于节点特征、基于边特征、基于节点对特征和基于类级特征的4类方法,介绍了这4类方法的研究进展;总结了目前常用的小样本数据集和代表性模型在这些数据集上的实验结果,归纳各类方法主要的研究内容和优劣势;最后概述了基于图神经网络的小样本学习方法的应用和面临的挑战,并展望其未发展方向.

关键词： 网络文学   网络文艺   中国当代文学   文本阅读   扬帆远航   网络剧   文艺作品   传播力  

摘要： 网络文学是中国当代文学的重要组成部分,在全球范围内的传播力、影响力持续扩大。网络文学的国际传播不仅局限于文本阅读,由网络文学衍生出的IP改编以文艺作品的形式,也已扬帆远航,构成了网络文艺“出海”生态。其中,电视剧、网络剧国际传播效果尤为突出。

关键词： 三维经食管超声心动图   二尖瓣脱垂   房间隔缺损   乳头肌   二尖瓣反流  

摘要： 目的基于三维经食管超声心动图(3D-TEE)探讨房间隔缺损(ASD)伴发二尖瓣脱垂(MVP)的相关机制。方法选取2016年1月至2022年8月树兰(杭州)医院收治的28例经影像学检查明确诊断为ASD伴发MVP患者为观察组,同期本院接受3D-TEE检查且心脏结构未见异常的28名志愿者为对照组。所有研究对象接受二维经胸超声心动图(2D-TTE)检查获得左心室射血分数、左心室舒张末期内径、左心室收缩末期内径、左心室舒张末期容积、左心室收缩末期容积、舒张早期二尖瓣血流峰值速度与舒张早期二尖瓣环峰值速度比值(E/e')、峰值减速时间、右心室-左心室收缩末期内径比、左心房容积指数和二尖瓣反流(MR)分级等参数,3D-TEE检查获得前乳头肌束距指数、后乳头肌束距指数、乳头肌间距离指数、二尖瓣前小叶面积指数、二尖瓣后小叶面积指数、MVP容量指数、MVP长度指数、前外-后中直径指数、前后直径指数、环长度指数、环面积指数等参数。比较两组研究对象上述参数,分析观察组患者2D-TTE参数与3D-TEE参数的相关性。结果观察组右心室收缩末期内径、右心室-左心室收缩末期内径比、左心房容积指数、MR分级轻中度比例、二尖瓣前小叶面积指数、MVP容量指数、MVP长度指数、前外-后中直径指数、前后直径指数、环面积指数均明显高于对照组(均P<0.05),乳头肌间距离指数、环长度指数均明显低于对照组(均P<0.05)。观察组患者乳头肌间距离指数与右心室-左心室收缩末期内径比、MVP长度指数、MVP容量指数均呈负相关(r=-0.824、-0.771、-0.709,均P<0.01)。结论ASD伴发MVP与右心容量超负荷、左心室乳头肌向内移位、乳头间距离缩短等机制有关。

关键词： 课程基本理念   高中数学   数形结合思想   现代数学   变量关系   必修课程   重要载体   普通高中数学课程标准  

摘要： 函数是现代数学最基本的概念之一,是描述客观世界中变量关系和规律的利器,更是数形结合思想的重要载体,在解决实际问题中发挥关键作用.《普通高中数学课程标准(2017年版2020年修订)》(下文简称“课标”)在明确课程基本理念中强调突出数学主线,凸显数学的内在逻辑和思想方法.

关键词： Wiener指数   直积   路   广义Petersen图  

摘要： 图G和H的直积图G×H是一个顶点集为V(G)×V(H)的图,两点(g_(1),h_(1))和(g_(2),h_(2))是相邻的当且仅当g_(1)g_(2)是图G中的一条边,h_(1)h_(2)是图H中的一条边.连通图G的Wiener指数,记作W(G),是图G中无序点对之间的距离之和.最后得到了路与广义Petersen图P(m,3)的直积图的Wiener指数.

关键词： 信息中心主任   科技信息中心   基础设施   数据化   现场检查   检测与评估   农业大数据   土壤墒情  

摘要： 3月14日,春回大地,在北大荒农业股份友谊分公司第五管理区,科技信息中心主任曲慧正带着工作人员对田间物联网设备进行检修,为今年农业大数据平台运行顺畅打好数据化采集基础。据科技信息中心主管孙文浩介绍,此次检查主要针对田间部署的各类物联网设备,包括无人机机库、叶龄诊断仪、土壤墒情仪、气象监测站、虫情测报灯、孢子捕捉仪等物联网设备。检查内容包括设备的运行状态、数据传输情况、电路安全、基础设施等多个方面。我们通过现场检查,对设备进行了全面的检测与评估。及时发现和解决设备故障,保障春耕生产顺利进行。