摘要：移动通信技术的快速发展催生了许多新的产业和商业机会,导致网络电话流量显著增加。然而,由于网络资源和带宽有限,如何确保通话服务质量(QoS)仍然是一个挑战。传统的网络架构设计由于耦合问题无法有效满足不同服务项目的多样化QoS需求。为了解决这个挑战,深入研究了云和雾网络以及低延迟场景下的QoS路由优化策略。通过实验仿真,发现在处理1000兆字节(MB)的数据时,低延迟模型优于云计算网络。使用低延迟模型需要18.47秒,使用云计算网络需要30.42秒,低延迟模型处理时间减少了11.95秒。利用低延迟模型可以提高网络吞吐量和操作速度,同时最小化数据包之间的丢包率,这种模型在提高网络性能和用户体验方面起着关键作用。

摘要：为了解决录井储层物性评价时由于环境复杂,人员耗费周期长、缺少对数据的全面分析与利用、机械比能分析模型的不确定性的问题,引入知识库的概念,利用CBR RBR推理决策,结合录井专业知识,针对不同情况下的勘探情况,分别建立案例库和规则库,利用混合的推理方法,检索出与当前情况相似度较高的案例库中的案例,并进行推理得出高效的机械比能模型,使之取代人工选择模型,节约人力资源,利用知识驱动概念使模型更加高效,可根据现场人员的需求设计推理结构,可以提高模型的效率,极大地满足储层物性评价需要。

摘要：防控电子封条是一种新型的物联网技术应用,可实现过程监控、精确定位、环境检测等功能。本文首先介绍了RFID、传感器、数字通信和云计算技术在防控电子封条中的具体应用。然后分析了快递企业和医药企业的防控电子封条解决方案。结果表明,该技术能提高过程可视化监测水平。但是,也存在成本高、融合度不够等问题。最后,得出防控电子封条技术发展前景广阔的结论,随着核心技术成熟和产业推动,其性价比将不断提升,在物联网领域具有重要应用价值。

摘要：本研究旨在探讨两种教学方法:4C/ID(A Four-Component Instructional Design)模型与传统模式对物理专业大学生知识获取和学习迁移的影响。实验组使用4C/ID模型设计进行教学,而控制组则使用传统模式,评估学生的学业表现,包括知识获取与学习迁移,同时对学生的认知负荷及焦虑情绪进行调查。结果显示,实验组在知识获取和学习迁移的评价上均优于控制组,但认知负荷和焦虑情绪也高于控制组,最后对产生的原因和进一步优化进行探讨。

摘要：为解决身份信息数据存储和共享时的安全问题,提出基于多数据库网络交易的CP-ABE的身份信息数据安全存储和自动化共享方法。构建基于区块链技术的多数据库网络身份信息数据安全存储和自动化共享架构,利用CP-ABE方法对身份信息数据进行加密保护;采用区块链的分布式存储技术,将身份信息数据分块存储在交易数据库内,在区块链中存放数据的地址和哈希值,保障数据库内身份信息数据安全;采用安全多方计算方法保证多数据库网络身份信息数据自动化共享安全。实验结果表明,该方法在攻击30 min后便不会产生数据泄露,最大泄露量始终未超过0.8%,数据完整性校验结果均达到95%以上,节点处理响应时间均低于1 s,带宽利用率均高于90%。

摘要：若小样本数据预测误差较大,会直接影响数据应用效果,为提升小样本数据预测精度,提出基于多元统计分析的小样本数据预测模型设计方法。将小样本数据放入SPSS软件中,结合自助法完成小样本数据的经验分布分析。基于样本数据经验分布特征,结合具备学习能力的Fisherface算法对小样本上数据实施预分类,建立测试样本类别标签,实现小样本数据的特征提取。通过多元统计分析数据特征的主元成分,确定模型回归函数,结合支持向量机构建数据预测模型,通过上述模型完成小样本数据的精准预测。实验结果表明,使用上述方法开展小样本数据预测时,预测误差较低,效率较高,说明其预测效果较好。

摘要：目前旅游产业信息化建设需要构建旅游自动问答系统,其中问句分类是问答系统的重要组成部分,传统问句类别体系角度单一,且传统分类模型对不平衡的问句数据集表现欠佳。针对这一问题,该文从问题主题和问句答案类型两个角度构建了旅游领域的问句类别体系架构,并提出多任务问句分类模型MT-Bert,在BERT上进行多任务训练,并加入自注意力机制,使用Softmax分类器,并设计了多任务融合损失函数。在山西旅游数据集的结果表明,MT-Bert在两种类别体系的微平均F1值分别为97.6%、91.7%,且避免了非平衡数据的预测失败问题,可以有效处理非平衡数据。

摘要：针对目前深度学习模型通常只能提取单一尺度岩相特征,无法获得多尺度信息且没有充分适应测井曲线自身形态特点影响岩相识别的问题,基于深度学习以Resnet50为基础网络,设计开发多尺度特征提取模块SMGC(strip-pooling and multi-scale group convolution),并加入改进的ECAs(efficient channel attention strengthen)注意力模块增强对测井曲线条形纹理信息关注度,提出一种SMGC-ECAs-Resnet致密砂岩测井曲线岩相识别方法。以松辽盆地三肇凹陷扶余油层为例,对测井曲线数据预处理构建图像数据集,利用SMGC-ECAs-Resnet网络模型对其进行识别得到分类结果,设置对比试验和鲁棒性实验证明模型有效性。结果表明:所提出的SMGC-ECAs-Resnet网络岩相识别准确率达到91.9%,为复杂致密砂岩岩相的测井识别提供了新的方法。

摘要：随着教育数字化转型的推进,混合学习因能够结合线上线下教学优势、提供更灵活多样的学习体验、适应数字化转型的需求而受到高校课堂的青睐。然而,对于人数较多的通识课程或专业必修课程,大班式在线教学中容易出现师生和生生互动缺乏、学生社会存在感低、学习效果不佳等问题。为此,本研究提出了基于建构性反馈的双循环对分课堂教学模式,核心理念是在泛在学习环境与信息化工具的支撑下,以学习支架为引导,完成两轮相互迭代的循环:学生主体建构循环与师生生成性建构循环,最终指向以建构性反馈为基础的“教、学、评”一致性设计。针对该模式,本研究对华南地区某大学全校性公共必修课“现代教育技术”的165位本科二年级学生开展了为期16周的教学实验,结果表明,该教学模式对提高学生的社会存在感、学习动机和学习成绩具有积极的作用,可为教育数字化转型背景下开展混合学习提供参考。

摘要：以含多个子系统的耦合离散时间线性系统为研究对象,研究了网络资源受限条件下的控制与通信协同设计问题.针对网络资源有限的问题,提出了一种新的事件驱动通信机制,进行控制参数与通信参数的协同设计.在新提出的事件驱动通信机制中,引入非线性项以降低通信系统的业务量,且能够保证离散时间系统的最终一致有界性.首先,建立事件驱动通信机制下的离散时间系统模型;其次,采用Young不等式理论和李雅普诺夫稳定性理论分析离散时间系统的状态是有界的,进而完成事件驱动通信条件与控制器增益的协同设计;最后,通过仿真验证所提方法的有效性.