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Legato NetWorker7.0更显存储优势
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作者 杜娟 《通信世界》 2003年第22期51-51,共1页
关键词 Legato公司 networker7.0 备份软件 磁盘备份 磁带备份
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设定地震场景下基于随机效应模型的基岩地震动 合成方法及其检验
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作者 张洁 曾金明 +2 位作者 胡其志 王程程 张严方 《地震研究》 北大核心 2026年第1期120-131,共12页
为解决抗震设防工作中强震观测资料不足的问题,提出一种设定地震场景下基于随机效应模型的基岩地震动合成方法。基于Peer-NGA强地震动数据库,利用随机回归技术建立设定地震场景参数(F,M,R,V)与地震动参数(I_(a),D_(5-95),t_(mid),ω_(mi... 为解决抗震设防工作中强震观测资料不足的问题,提出一种设定地震场景下基于随机效应模型的基岩地震动合成方法。基于Peer-NGA强地震动数据库,利用随机回归技术建立设定地震场景参数(F,M,R,V)与地震动参数(I_(a),D_(5-95),t_(mid),ω_(mid),ω′,ζ_(f))的关联性,讨论其残差及参数相关性;根据地震动参数组反算伽马调制函数的参数组(α_(1),α_(2),α_(3)),并使用随机地震动模型合成设定地震场景下的地震动加速度波形。给出2017年8月8日九寨沟M_(S)7.0地震的应用范例,并与NGA地震动衰减关系进行比对,明确方法的有效范围。结果表明:①通过对C-B数据子集中观测波形进行拟合,根据概率密度分布的直方图选择拟合函数的形式,可知对数正态分布可以较好地对I_(a)进行拟合;D_(5-95)和ω_(mid)/2π的分布范围分别为5.4~41.3 s和1.31~21.6 Hz,其平均值分别约为17 s和5.87 Hz。②设定地震场景(F,M,R,V)下,参数v_(i)以及θ_(i)具有相关性,I_(a)和D_(5-95)之间的相关系数为-0.28,呈现出负相关特征;ω_(mid)和ω′的负相关特征与高频地震动分量随时间快速衰减的特征一致。③2017年九寨沟M_(S)7.0地震的设定场景下,在0.1~5.0 s的域范围内,九寨白河(51JZB)台处的模拟加速度反应谱簇对实际观测波形成了较好包络;预测结果在确保模型具备有效泛化能力的同时,与NGA地震动衰减关系具有较好一致性。 展开更多
关键词 地震动 NGA数据库 随机模型 强震记录 九寨沟M_(S)7.0地震
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可解释的轻量化无人机网络入侵检测方法
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作者 王鹏 郭相科 +1 位作者 宋亚飞 王晓丹 《空军工程大学学报》 北大核心 2026年第1期106-116,共11页
针对无人机算力有限、存储空间小和实时性高的特点,提出一种基于Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)的可解释的无人机网络入侵检测方法KIDS。受Kolmogorov-Arnold表示定理的启发,KAN利用样条参数化的单变量函数取代了传统的线性权重,从而... 针对无人机算力有限、存储空间小和实时性高的特点,提出一种基于Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)的可解释的无人机网络入侵检测方法KIDS。受Kolmogorov-Arnold表示定理的启发,KAN利用样条参数化的单变量函数取代了传统的线性权重,从而动态地学习激活模式,能够有效提取流量序列数据特征并以更轻量化的网络结构实现优异的无人机网络入侵性能。此外,可视化参数化的样条函数能够进一步探索和解释模型在流量特征提取阶段的决策过程,从而增强模型应用的可信度。最后,在真实无人机网络流量数据集UAV-IDS-2020进行广泛实验。结果表明,KIDS以更低的模型复杂度实现了优异的检测性能,且在跨机型入侵检测任务中表现出显著的泛化性能。 展开更多
关键词 无人机网络入侵检测 Kolmogorov-Arnold Networks 可解释性 网络安全
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基于树形决策卷积神经网络的滚动轴承故障分层诊断
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作者 杨旭 吴程飞 +1 位作者 黄健 赵鹰昊 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第1期64-74,共11页
针对传统滚动轴承故障诊断中故障层次信息利用不充分、诊断精度不足的问题,提出一种带有树形决策层的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法以实现故障位置与严重程度的逐层诊断。该模型同时具备CNN的特征提取能力和决策... 针对传统滚动轴承故障诊断中故障层次信息利用不充分、诊断精度不足的问题,提出一种带有树形决策层的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法以实现故障位置与严重程度的逐层诊断。该模型同时具备CNN的特征提取能力和决策树的层次结构及分层决策特性。首先,采用共享网络层和2个任务特定的分支全连接层分别提取与故障位置和故障严重程度有关的特征;然后,将2个全连接层的分类结果输入到树形决策层,并使用加权层次分类损失调整模型权重参数,从而实现模型对故障层次信息的自学习;最后,应用帕德博恩大学轴承数据集进行算法性能测试。实验结果表明,该模型的平均分类准确率可达99.15%,与领域内其他的诊断模型相比,实现了更准确的故障位置和严重性的分类。 展开更多
关键词 故障诊断 分层诊断 滚动轴承 卷积神经网络(convolutional neural network CNN) 决策树 集成模型
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基于空洞因果卷积的学生成绩预测及分析方法
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作者 赖英旭 张亚薇 +1 位作者 庄俊玺 刘静 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第3期252-267,共16页
针对使用循环神经网络对学生长序列行为数据进行特征提取存在梯度消失或爆炸、长期依赖关系提取能力不足、深度学习模型缺乏可解释性等问题,提出一种面向长序列数据的空洞因果卷积(dilated causal convolution,DCC)成绩预测及分析方法... 针对使用循环神经网络对学生长序列行为数据进行特征提取存在梯度消失或爆炸、长期依赖关系提取能力不足、深度学习模型缺乏可解释性等问题,提出一种面向长序列数据的空洞因果卷积(dilated causal convolution,DCC)成绩预测及分析方法。首先,采用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)生成符合少数类学生原始行为数据分布规律的新样本,并将新样本加入学生数据集中以达到均衡数据集的目的;然后,提出一种基于DCC的成绩预测模型,DCC和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)相结合的结构提高了模型对长序列数据依赖关系的提取能力;最后,使用沙普利加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)方法并结合三因素理论对影响学生成绩的因素进行重要性分析和解释。在公开数据集上的实验结果表明,在成绩预测任务中提出的方法与基线方法相比,加权F1分数提高了约6个百分点,并进一步验证了所提方法中关键模块的有效性和模型的泛化能力。此外,通过对比优秀学生和风险学生的学习特点发现,良好的学习习惯、课堂学习的主动性以及不同行为环境等因素会对学生成绩产生重要影响。 展开更多
关键词 学生成绩预测 空洞因果卷积(dilated causal convolution DCC) 不均衡数据 生成对抗网络(generative adversarial network GAN) 沙普利加性解释(Shapley additive explanations SHAP)方法 成绩影响因素分析
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一种基于P4的多模态网络控制与安全检测方案
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作者 李冬 高源 +2 位作者 于俊清 曾木虹 陈俊鑫 《信息网络安全》 北大核心 2026年第1期115-124,共10页
可编程网络技术通过软件定义和编程技术控制网络设备与数据报文,提升网络灵活性、可扩展性和自动化能力,为多模态网络发展奠定基础。文章基于可编程架构设计了身份、内容、地理位置、弹性地址空间、IPv4、IPv6等6种模态的数据报文路由... 可编程网络技术通过软件定义和编程技术控制网络设备与数据报文,提升网络灵活性、可扩展性和自动化能力,为多模态网络发展奠定基础。文章基于可编程架构设计了身份、内容、地理位置、弹性地址空间、IPv4、IPv6等6种模态的数据报文路由转发机制,并在数据平面实现报文解析、路由寻址与转发。同时,构建多模态网络控制系统,支持报文解析、拓扑管理、流表生成与下发、网络测量等功能,并集成资源协调与调度算法,可实时分析网络状态、计算路由规则并下发流表。文章通过流量特征提取实现安全检测,并基于深度学习构建多模态流量时序模型,实现异常检测与识别,引入内生安全特性,保障系统可用性和可靠性。实验结果表明,文章方案可实现多模态网络统一通信与控制,支持多种模态;控制系统功能完善且性能稳定,拓扑规模超过2000节点,平均端到端时延小于100 ms;安全检测功能可实时识别异常流量与网络模态,其中,异常流量检测准确率达到96.49%,模态识别准确率达到99.72%。 展开更多
关键词 多模态网络 软件定义网络 网络测量 异常检测
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基于渗流理论的城市交通网络与供水管网级联失效分析
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作者 胡群芳 张昱 +3 位作者 宋朝阳 赫磊 车德路 苏展 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期31-39,共9页
为解决交通网络与供水管网之间耦合关系所引发各类突发事件级联失效作用及其建模量化问题,以上海市中心城区为案例,利用出租车GPS数据及道路、供水管网GIS(Geographic Information System)数据,通过空间匹配和时间属性融合建立动态耦合... 为解决交通网络与供水管网之间耦合关系所引发各类突发事件级联失效作用及其建模量化问题,以上海市中心城区为案例,利用出租车GPS数据及道路、供水管网GIS(Geographic Information System)数据,通过空间匹配和时间属性融合建立动态耦合网络,基于渗流理论提出网络影响力指数用于量化级联失效影响。结果表明,交通网络和供水管网之间存在显著的时空耦合效应,尤其在高峰时段供水管网的失效对交通网络的连通性和运行效率产生了直接影响。同时,通过构建解耦策略,提出管网规划和维护优化方案,可减少2个网络之间跨网络级联失效影响,可为提升城市关键基础设施韧性安全与运行可靠性提供参考。 展开更多
关键词 供水管网 交通网络 耦合网络 复杂网络 渗流理论 级联失效
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极端天气下高速公路自洽能源系统应急资源优化调度方案
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作者 李艳波 张云锐 +4 位作者 杨凯 陈楚润 吕浩楠 武奇生 陈俊硕 《西安交通大学学报》 北大核心 2026年第1期190-200,共11页
针对近年来频发的极端天气灾害对高速公路交通及电力网络基础设施造成严重破坏,导致灾后应急资源调度困难的问题,提出了一种考虑交通网(TN)-电力网(PN)耦合网络的高速公路应急资源优化调度方案。分别搭建TN和PN模型以及TN-PN耦合网络模... 针对近年来频发的极端天气灾害对高速公路交通及电力网络基础设施造成严重破坏,导致灾后应急资源调度困难的问题,提出了一种考虑交通网(TN)-电力网(PN)耦合网络的高速公路应急资源优化调度方案。分别搭建TN和PN模型以及TN-PN耦合网络模型;结合历史气象数据构建极端天气模型并利用蒙特卡罗模拟抽样方法模拟故障场景,得到极端天气运行情况以及线路故障率曲线;利用Dijkstra算法分析应急资源移动路径并构建其调度模型,求出灾后最优调度路线;结合河南某高速公路自洽能源系统的相关数据进行灾后应急资源调度仿真。结果表明:所提优化调度方案比目前常用的两种方案能够提前1~2 h完成故障线路维修,故障负荷的平均负荷恢复量提高了5.95%和2.27%,恢复至正常运行状态所需时间缩短了31.38%和16.28%,可进一步提高应急资源调度效率和高速公路自洽能源系统弹性。 展开更多
关键词 自洽能源系统 极端天气 交通网-电力网耦合网络 应急资源调度
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基于复杂网络理论的铁路快捷货物运输网络社团特征及脆弱性研究
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作者 王宇航 周凌云 +1 位作者 梁川 吴昊 《铁道运输与经济》 北大核心 2026年第2期205-216,共12页
探究铁路快捷货物运输网络内部交互特征与服务稳定性,以支撑网络布局优化与抗风险能力提升。基于复杂网络理论,构建“通道设施-运输组织-运行径路”网络模型;结合模块度优化准则,提出一种基于改进粒子群优化算法的社团划分方法;并考虑... 探究铁路快捷货物运输网络内部交互特征与服务稳定性,以支撑网络布局优化与抗风险能力提升。基于复杂网络理论,构建“通道设施-运输组织-运行径路”网络模型;结合模块度优化准则,提出一种基于改进粒子群优化算法的社团划分方法;并考虑货物价值属性,构建以运输时效与成本为核心的网络性能函数,通过多场景仿真评估网络脆弱性。以中国铁路快捷货物运输网络为例进行研究,结果表明:网络可划分为7个社团,社团分布呈现以区域集聚为主导、跨区域衔接为补充的空间特征。网络整体呈现较高的脆弱性,高脆弱性站点主要分布在东部沿海区域,如乔司站、江村站;高脆弱性区段多为连接东部沿海与内陆的主要铁路干线,如京广线江村—舵落口段。研究成果可为推动铁路快捷货物运输网络规模化发展、支撑铁路监测维护工作提供理论依据。 展开更多
关键词 铁路运输网络 铁路快捷货物 复杂网络理论 社团划分 网络脆弱性
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基于多道卡尔曼滤波神经网络的无监督微地震去噪方法
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作者 张岩 张永雪 +4 位作者 魏子心 董宏丽 韩非 张林军 汪靖哲 《地球物理学报》 北大核心 2026年第1期353-365,共13页
微地震数据中有效信号的振幅、频率,及噪声具有显著的时变特征,当前微地震去噪方法中基于卡尔曼滤波方法高度依赖经验调参而影响应用效率,深度学习方法往往需要大量有效样本监督学习.针对以上问题,提出一种结合卡尔曼滤波与循环神经网... 微地震数据中有效信号的振幅、频率,及噪声具有显著的时变特征,当前微地震去噪方法中基于卡尔曼滤波方法高度依赖经验调参而影响应用效率,深度学习方法往往需要大量有效样本监督学习.针对以上问题,提出一种结合卡尔曼滤波与循环神经网络的无监督微地震数据去噪方法.首先,建立多道微地震数据的卡尔曼滤波状态预测与更新方程,充分利用多道相关性提高卡尔曼滤波参数的表征能力;其次,设计多道卡尔曼滤波状态预测与更新的RNN运算算子,通过链式梯度自动求取方式优化卡尔曼滤波的参数,构建基于循环神经网络模式的多道卡尔曼网络去噪;再次,结合无监督的微地震去噪训练方法,实现卡尔曼参数自动优化,避免有效数据标签的过度依赖;最后,通过理论正演与实际微地震数据的实验结果表明,本文方法在微地震去噪准确性与效率上优于传统卡尔曼滤波与变分自编码器等同类方法. 展开更多
关键词 微地震数据处理 卡尔曼滤波 循环神经网络 噪声压制 无监督网络
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基于轻量化SuperPoint网络的水下光学图像特征提取
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作者 刘艳 朱昌盛 +1 位作者 余彬 霍冠英 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期167-176,共10页
针对水下光学图像质量下降导致的图像配准、三维重建等水下视觉任务中特征提取鲁棒性差的问题,提出了一种轻量化SuperPoint网络,该网络针对水下光学图像普遍存在颜色失真、模糊等细节退化问题,利用注意力机制,构建频域-空间域动态注意... 针对水下光学图像质量下降导致的图像配准、三维重建等水下视觉任务中特征提取鲁棒性差的问题,提出了一种轻量化SuperPoint网络,该网络针对水下光学图像普遍存在颜色失真、模糊等细节退化问题,利用注意力机制,构建频域-空间域动态注意力融合模块,融合频域与空间域的特征信息,提升网络在水下退化图像中的特征提取能力;构建残差特征增强深度可分离卷积模块,以降低模型复杂度并增强网络的特征提取能力。验证结果表明:该网络较SuperPoint网络参数量减少了13.8%,计算量降低了8.0%,帧率提升31.7%,光照变化和视角变化下的重复率分别提高了2.3%和2.1%,在SQUID和FLSea数据集上的特征点检测与匹配性能评估中具有较好的特征提取鲁棒性。 展开更多
关键词 水下光学图像 SuperPoint网络 轻量化网络 特征提取 特征融合
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ResilM-IBN:一种自愈型多智能体网络管理框架
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作者 董黎刚 苟敬文 +2 位作者 蒋献 张子天 诸葛斌 《通信学报》 北大核心 2026年第1期250-266,共17页
针对意图驱动网络在多业务环境下意图解析不准确、执行链路不可控及缺乏自愈机制等问题,提出一种面向软件定义网络的自愈型多智能体管理框架ResilM-IBN,以提升网络管理的智能化与鲁棒性。该框架通过结构化通信与多智能体协作机制,实现... 针对意图驱动网络在多业务环境下意图解析不准确、执行链路不可控及缺乏自愈机制等问题,提出一种面向软件定义网络的自愈型多智能体管理框架ResilM-IBN,以提升网络管理的智能化与鲁棒性。该框架通过结构化通信与多智能体协作机制,实现意图执行过程的语义一致与任务可追溯;构建基于“意图-验证-执行-再验证”链路的闭环执行流程,以增强过程可控性;设计协作式自愈机制,利用“用户意图约束+运行时反馈”双条件触发逻辑实现跨智能体的异常检测与自动修复。基于Mininet与Ryu的原型验证,结果表明,ResilM-IBN能够在复杂场景下实现稳定、可靠的意图执行与自愈修复。所提框架在可行性、稳定性与可迁移性方面表现优异,可为意图驱动网络的工程化实现提供有效参考。 展开更多
关键词 意图驱动网络 软件定义网络 大语言模型 多智能体
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基于Space P和K-means的货运航司航线网络特征分析研究
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作者 罗凤娥 卫昌波 +1 位作者 韩晓彤 郭玲玉 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期102-107,共6页
针对航空货运行业的迅速扩张,航空货运网络结构变得更加复杂,文中通过Space P建模方法构建了货运航空公司航线网络模型,并运用K-means聚类算法对网络进行了深入分析。选取度、平均路径长度、聚类系数和中间度等关键网络特性指标对航线... 针对航空货运行业的迅速扩张,航空货运网络结构变得更加复杂,文中通过Space P建模方法构建了货运航空公司航线网络模型,并运用K-means聚类算法对网络进行了深入分析。选取度、平均路径长度、聚类系数和中间度等关键网络特性指标对航线网络进行层次化分类,揭示了网络的复杂特征和层次结构。通过仿真实验评估了网络的小世界特性,并利用轮廓系数得到不同K值下的聚类结果,进而确定最优聚类结果。同时,模拟了航线网络在遭受攻击时的鲁棒性,实验结果表明:在航线网络较为脆弱的情况下,该方法为货运航司航线网络的优化和抗风险能力的提升提供了重要参考。 展开更多
关键词 航空货运 Space P 航线网络 复杂网络 聚类算法 网络特征
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基于特征筛选与数据增强的图卷积神经网络在TSN网络配置检测中的应用
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作者 郇战 王文韬 +3 位作者 王澄 王毅 陈瑛 胡芬 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期137-145,共9页
为了提升时间敏感网络(Time Sensitive Networking,TSN)网络配置检测的准确率,特别是在数据不平衡条件下的分类性能,提出一种基于特征筛选和条件表格生成对抗网络(Conditional Tabular Generative Adversarial Network,CTGAN)数据增强... 为了提升时间敏感网络(Time Sensitive Networking,TSN)网络配置检测的准确率,特别是在数据不平衡条件下的分类性能,提出一种基于特征筛选和条件表格生成对抗网络(Conditional Tabular Generative Adversarial Network,CTGAN)数据增强的图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)TSN网络配置检测模型.首先通过计算互信息量(Mutual Information,MI)筛选得到强相关特征,在此基础上使用CTGAN针对原始数据集不平衡问题进行数据增强,最后构建GCN网络模型得到网络配置的分类结果.计算机仿真表明,使用MI-CTGAN-GCN模型进行网络配置的可行性预测可以提高对不平衡数据集的分类能力,与现有检测算法相比,模型分类准确率更高,达到了96.28%,验证了该方法的可行性与优越性. 展开更多
关键词 时间敏感网络(TSN) 特征筛选 互信息量 生成对抗网络 图卷积神经网络
原文传递
中国省际交通碳排放效率空间关联网络结构及驱动因素
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作者 许玲燕 马慧瑶 杜建国 《软科学》 北大核心 2026年第1期76-84,共9页
基于2006—2022年中国省际面板数据,采用Super-SBM模型测度中国省际交通碳排放效率,运用修正的引力模型和社会网络分析法分析交通碳排放效率空间关联网络结构特征,再借助QAP方法识别其驱动因素。研究发现:(1)中国省际交通碳排放效率在... 基于2006—2022年中国省际面板数据,采用Super-SBM模型测度中国省际交通碳排放效率,运用修正的引力模型和社会网络分析法分析交通碳排放效率空间关联网络结构特征,再借助QAP方法识别其驱动因素。研究发现:(1)中国省际交通碳排放效率在时间维度上呈现总体水平不断提高但极化趋势明显的特征;空间维度上区域间差异显著,整体呈现“东高西低”的分布格局。(2)省际交通碳排放效率存在显著空间关联,但网络等级结构较为森严,关联强度呈现出“核心-边缘”的分异特征。(3)东部地区在关联网络中长期处于核心位置,属于要素流动受益方;中部地区处于次核心地位,在网络中发挥“桥梁”的作用;而东北和西部地区处于网络的边缘位置,属于要素溢出方。(4)交通基础设施建设、经济发展水平、城市规模、地理距离对交通碳排放效率空间关联网络的形成具有驱动作用。 展开更多
关键词 交通碳排放效率 网络结构 块模型 驱动因素 社会网络分析法
原文传递
考虑多元变量的世界航空网络综合鲁棒性研究
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作者 户佐安 杨江浩 邓锦程 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2026年第1期60-69,共10页
由于传统采用单一指标评价航空网络鲁棒性存在不足,需进一步考虑多元指标及其核心变量,提出综合评价方法,以全面分析与评价网络鲁棒性。考虑剩余节点数量、邻居连边数、最短路径等多元变量建立综合鲁棒性评价指标;设置4种失效策略并对4... 由于传统采用单一指标评价航空网络鲁棒性存在不足,需进一步考虑多元指标及其核心变量,提出综合评价方法,以全面分析与评价网络鲁棒性。考虑剩余节点数量、邻居连边数、最短路径等多元变量建立综合鲁棒性评价指标;设置4种失效策略并对4个网络进行仿真。仿真结果表明:在随机失效情况下,世界航空网络在几乎所有节点失效后综合鲁棒性指标才降至0,与其余3个虚拟网络相比是最具鲁棒性的;在3种蓄意失效情况下,世界航空网络在小规模节点失效时均难以维持鲁棒性,且在20%左右节点失效后网络完全崩溃;在3种蓄意失效策略下世界航空网络综合鲁棒性曲线基本一致,证明了该综合鲁棒性指标的泛用性。 展开更多
关键词 航空运输 鲁棒性 世界航空网络 复杂网络
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SRv6技术在数据转发平面的应用与挑战综述
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作者 马东超 赵肖河 +2 位作者 王晨 黄思恬 马礼 《软件学报》 北大核心 2026年第1期378-397,共20页
基于IPv6的段路由(segment routing over IPv6,SRv6)作为下一代网络架构的关键使能技术,通过引入灵活的段路由转发平面,为提升网络智能化水平、拓展业务服务能力带来革新机遇.旨在全面梳理近年来SRv6的演进趋势和研究现状.首先,系统总结... 基于IPv6的段路由(segment routing over IPv6,SRv6)作为下一代网络架构的关键使能技术,通过引入灵活的段路由转发平面,为提升网络智能化水平、拓展业务服务能力带来革新机遇.旨在全面梳理近年来SRv6的演进趋势和研究现状.首先,系统总结SRv6在网络架构与性能、网络管理与运维以及新兴业务支撑等方面的应用,凸显了SRv6精细调度、灵活编程、服务融合等独特优势.与此同时,深入剖析SRv6在性能与效率、可靠性与安全性、部署与演进策略这3个方面所面临的关键挑战,并重点讨论当前主流的解决思路和发展趋势.最后,立足产业生态构建、人工智能引入、行业融合创新等视角,对SRv6未来的发展方向和挑战进行前瞻性思考和展望.研究成果将为运营商构建开放、智能、安全的新一代网络提供理论参考和实践指导. 展开更多
关键词 SRv6 软件定义网络 网络可编程 流量工程 服务功能链
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胰高血糖素样肽1受体激动剂替西帕肽治疗阿尔茨海默病的潜在靶点
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作者 张晓敏 杜朋洋 +1 位作者 张秀萍 薛国芳 《中国组织工程研究》 北大核心 2026年第23期6122-6133,共12页
背景:胰高血糖素样肽1受体激动剂作为神经退行性疾病治疗的新型候选药物,已在阿尔茨海默病临床研究中取得突破性进展,其中索马鲁肽等药物已推进至Ⅲ期临床试验阶段。然而,目前对于该类药物神经保护效应的分子作用机制仍存在显著的知识... 背景:胰高血糖素样肽1受体激动剂作为神经退行性疾病治疗的新型候选药物,已在阿尔茨海默病临床研究中取得突破性进展,其中索马鲁肽等药物已推进至Ⅲ期临床试验阶段。然而,目前对于该类药物神经保护效应的分子作用机制仍存在显著的知识缺口。目的:创新性地整合多组学分析技术与网络药理学方法,系统解析阿尔茨海默病病理相关基因谱系与替西帕肽潜在作用靶点的交集网络,鉴定关键调控基因,并通过体内外实验验证其分子机制。方法:采用多维度研究策略:①基于DisGeNET数据库(整合了多种疾病相关的基因组学数据库)构建阿尔茨海默病差异表达基因谱。②通过PubChem数据库(小分子生物活性数据库)获取替西帕肽结构并筛选潜在靶点。③应用DAVID数据库开展GO功能注释及KEGG通路富集分析。④结合STRING数据库与Cytoscape 3.9.1构建蛋白质互作网络,经拓扑网络分析筛选关键基因。⑤细胞水平验证:将HT22细胞分为对照组、模型组(β-淀粉样蛋白1-42寡聚体处理36 h建立HT22细胞阿尔茨海默病体外模型)、给药组(先以β-淀粉样蛋白1-42寡聚体预处理24 h,再加入替西帕肽共处理12 h),通过Western blot分析血管紧张素Ⅱ2型受体蛋白表达,ELISA检测突触蛋白1、突触后致密物质95等突触功能标志物表达水平。⑥动物实验验证:实验分为3组,对照组为WT型C57BL/6小鼠,腹腔注射生理盐水;模型组为3xTg小鼠(拟阿尔茨海默症小鼠),腹腔注射生理盐水;给药组为3xTg小鼠,腹腔注射20 nmol/L替西帕肽;均为隔日1次,共给药15次。使用水迷宫技术分析阿尔茨海默病模型小鼠的认知行为学改善;使用Western blot定量分析β-淀粉样蛋白(6E10)、磷酸化的Tau蛋白(P-tau-181)的表达情况。结果与结论:①从DisGeNET数据库筛选出阿尔茨海默病相关联的基因,共得到3397个关联基因;根据蛋白关联度筛选出了10个连接度最高的关键基因:AGTR2、NTSR1、NTSR2、GHSR、C5AR1、C3AR1、OPRM1、SSTR2、OPRD1、STAT3;GO富集分析和KEGG通路分析,提示替西帕肽可能通过改善神经受体-配体功能来改善阿尔茨海默病。②细胞实验提示,替西帕肽可能通过改善阿尔茨海默病的突触功能来发挥治疗作用,血管紧张素Ⅱ2型受体可能是替西帕肽治疗阿尔茨海默病的潜在靶点。③动物实验提示,替西帕肽能够改善3xTg小鼠的认知能力,改善3xTg小鼠模型脑内的异常β-淀粉样蛋白沉积和Tau蛋白磷酸化。④结论:揭示血管紧张素Ⅱ2型受体是替西帕肽作用于阿尔茨海默病病理进程的关键分子靶点,替西帕肽可能通过调控血管紧张素Ⅱ2型受体介导的突触功能改善来治疗阿尔茨海默病。 展开更多
关键词 替西帕肽 阿尔茨海默病 网络药理学 血管紧张素Ⅱ2型受体 蛋白互作网络 突触功能
暂未订购
考虑谐波激励的电工钢片SAMCNN-BiLSTM磁致伸缩特性精细预测方法
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作者 肖飞 杨北超 +4 位作者 王瑞田 范学鑫 陈俊全 张新生 王崇 《中国电机工程学报》 北大核心 2026年第3期1274-1285,I0034,共13页
针对不同磁密幅值、频率、谐波组合等复杂激励工况下磁致伸缩建模面临的精准性问题,该文利用空间注意力机制(spatial attention mechanism,SAM)对传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行改进,将SAM嵌套入CNN网络中,... 针对不同磁密幅值、频率、谐波组合等复杂激励工况下磁致伸缩建模面临的精准性问题,该文利用空间注意力机制(spatial attention mechanism,SAM)对传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行改进,将SAM嵌套入CNN网络中,建立SAMCNN改进型网络。再结合双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络,提出电工钢片SAMCNN-BiLSTM磁致伸缩模型。首先,利用灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)寻优神经网络结构的参数,实现复杂工况下磁致伸缩效应的准确表征;然后,建立中低频范围单频与叠加谐波激励等复杂工况下的磁致伸缩应变数据库,开展数据预处理与特征分析;最后,对SAMCNN-BiLSTM模型开展对比验证。对比叠加3次谐波激励下的磁致伸缩应变频谱主要分量,SAMCNN-BiLSTM模型计算值最大相对误差为3.70%,其比Jiles-Atherton-Sablik(J-A-S)、二次畴转等模型能更精确地表征电工钢片的磁致伸缩效应。 展开更多
关键词 磁致伸缩效应 谐波激励 卷积神经网络 空间注意力机制 双向长短期记忆网络
原文传递
城市间创新网络位势差异如何影响技术结构趋同
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作者 屠启宇 陈睿 《同济大学学报(社会科学版)》 北大核心 2026年第1期64-77,共14页
在创新驱动发展战略推动下,中国逐步形成“地理集群”与“跨域网络”嵌套的创新空间格局。本文关注该格局下城市间技术结构的两种演化结果——技术趋同与技术分工——及其网络机制,基于2007—2022年中国城市专利引用数据,构建动态城市... 在创新驱动发展战略推动下,中国逐步形成“地理集群”与“跨域网络”嵌套的创新空间格局。本文关注该格局下城市间技术结构的两种演化结果——技术趋同与技术分工——及其网络机制,基于2007—2022年中国城市专利引用数据,构建动态城市创新网络,以城市对为分析单位测度技术相似度与互补度,并采用固定效应面板模型识别网络结构差异的影响。研究发现:第一,创新网络的“小世界”特性在2012年后逐步弱化,表明跨域知识联系增强并突破传统地理集群边界。第二,在总体样本中,城市间创新网络位势差异显著提高技术相似度并抑制技术互补度,呈现以模仿学习为主的“向心力”效应。第三,该效应具有显著情境依赖,在市场自发形成的网络社团或基于地理邻近的传统城市群内部,网络位势差异对技术互补的影响由抑制转为促进,体现出“离心力”驱动的互补分工。本研究为理解创新空间格局、网络结构与城市技术结构共同演化提供经验证据,并对区域创新政策中“协同—分工”的制度设计具有启示意义。 展开更多
关键词 创新网络 技术相似度 技术互补度 网络位势差异
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