WSN低功耗低时延路径式协同计算方法

针对云计算应用于无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)时延敏感型业务时存在的高传输时延问题,提出了一种WSN低功耗低时延路径式协同计算方法。该方法基于一种云雾网络架构开展研究,该架构利用汇聚节点组成雾计算层;在数据传输过程中基于雾计算层的计算能力分步骤完成任务计算,降低任务处理时延;由于汇聚节点计算能力较弱,时延降低将导致能耗增加,WSN工作寿命减短,为此提出能耗约束下的任务映射策略,并利用离散二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法解决能耗约束下的时延优化问题。仿真结果表明,在相同的能耗约束下,对比其他算法,基于BPSO算法得出的映射方案能有效降低业务处理时延,满足时延敏感型业务的需求。     

公众食品药品网络谣言和虚假宣传辨识能力调查——以贵州省某少数民族自治地区为例

目的 了解公众对网络食品药品谣言信息及虚假宣传甄别能力和行为态度，探索防范谣言传播、维护社会稳定的有效措施和途径。方法 采用随机抽样研究方法，对贵州省某少数民族自治州公众开展食品药品网络谣言及虚假宣传辨识能力、行为态度问卷调查。结果 当地公众食品药品网络谣言及虚假宣传辨识能力总体较低，经济发展落后地区的青少年人群对网络谣言及虚假宣传的辨识能力较弱。大部分公众处理网络食品药品安全信息较为理性，更愿意通过国家监管部门权威网站了解信息，基本具备了确认信息真实性的主观意识，但辟除谣言的行动能力不高。结论 地方党委政府及有关部门应加强食品药品网络谣言和虚假宣传治理，加大当地谣言及虚假宣传的监测和系统性分析研究，有针对性、预判性地进行治理和科普宣传。     

基于视频点播技术的远程网络课程平台设计研究

简要介绍了开设远程网络课程的必要性和视频点播技术的核心原理,根据目前网络环境的特点和已有的多媒体技术,结合教育体系的需求进行了基于视频点播技术的远程网络课程平台设计研究。该平台中储存了海量且全面的可用于自主学习的学习视频资料,学生们可以突破时间与空间的限制不断进行学习,以达到有效提升自我的目的。     

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...     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

大数据时代网络信息安全及防护探讨

现如今,随着社会的进步以及经济的提升,大数据技术也已经变得极为成熟,并且也被运用在诸多行业之中,展现出的效用也极为全面,在这样的背景之下,致使网络信息安全的防护也变得更为困难,使得其中更加容易浮现出偏差,所以怎样才可以在大数据的时代之下,保证网络信息的总体安全程度,自然也就成为了相关企业极为关注的部分,同时也是务必要做好的一项工作,不容许有任何的问题。基于此,就以大数据时代的信息安全防护作为出发点,首先探究这项防护工作的关键意义,其次探讨其中的特性,最后探讨了如何增强安全防护工作成效的有效路径,以供参考。     

基于网络药理学和文献探讨异喹啉类生物碱抗肝癌研究进展

探索五种异喹啉类生物碱抗肝癌的作用机制。借助TCMSP、String、venny数据库与WebGestalt在线分析软件获取靶点并进行蛋白互作网络（PPI）、基因本体（GO）、基因相互作用（KEGG）功能富集分析，利用Cytoscape软件构建网络。同时查阅文献并进行归纳、整理和分析得到小檗碱型中的小檗碱、双苄基类生物碱的粉防己碱、苯菲啶喹啉类的血根碱、吗啡烷类中的青藤碱和吡咯菲里啶中的石蒜碱等几种常见的生物碱，根据结构作用机制阐述每一类代表性异喹啉类生物碱治疗肝癌的潜力及抗肝癌作用机制。五个活性成分共筛选得到52个作用靶标如p53（抑癌基因）、NCOA2（核受体共激活剂2）、IL-2（白介素2），主要涉及钙离子信号通路、雌激素受体信号通路和PI3K/Akt信号传导途径等通路。通过网络药理学和文献收集证实异喹啉类生物碱可能参与调控PI3K-Akt通路等，可以通过多靶点、多通路对肝癌产生治疗作用，为进一步研究异喹啉类生物碱抗肝癌的临床研究提供参考和依据。