摘要：WebLogic服务器作为B/S构架信息系统重要组成部分,其运行状态在信息系统状态评价中起到重要的作用;针对电网企业B/S信息系统的状态检修需求,从内、外两方面分析并定义WebLogic服务器的健康性能指标体系,通过LoadRunner模拟真实环境进行测试分析,设计了一套从数据源中提取指标并分析得到运行状态(健康状况)的方案,开发了状态监测系统;在电网企业实际业务信息系统的应用表明,系统可实时判断WebLogic服务器CPU利用率、JVM状态等内、外在指标的正常、异常、严重、危险状态,提高信息运维人员的效率;应用结果验证了WebLogic服务器状态评价指标体系及监测系统的有效性。

摘要：风险评估是提高产业链韧性的重要途径,也是降低产业链不稳定性的有效手段。然而,现有风险评估的研究基于供应链结构,忽略了其他因素,无法准确地刻画产业链上下游各节点的关联关系,导致评估效果存在偏差。针对上述问题,考虑到产业链内部各节点相互关联、风险状况多样、存在风险传递的特性,提出了基于邻居采样和图注意力机制的产业链风险评估模型GANS。首先,构建了产业链的异质图,利用“产品-公司”“产品-产品”刻画了产业链节点之间的关联关系,并从产业链中提取财务数据等作为节点的数据特征;其次,提出了基于元路径和公司投融资关联规则的公司关系图生成模块,实现对产业链中公司节点关系的高效转化和结构特征的高效学习;接着,针对生成的多种公司关系图,设计了结合邻居采样和图注意力机制的产业链风险评估模块,对节点邻域特征进行随机采样和聚合,同时结合注意力机制对基于多种公司图的节点特征进行自适应聚合,并通过分类器实现节点级风险评估;最后,依据节点风险等级与节点的结构特征对产业链进行风险评估。实验表明,在真实产业链数据集上,GANS在准确性、F1分数等方面均优于现有的模型,证明了GANS实现产业链风险评估的准确性和有效性。

摘要：引入智能移动设备构建移动智能化康复管理信息系统,阐述系统架构、功能架构等,指出该系统有助于提高院内外康复诊疗与指导工作效率和服务水平,实现规范化、个性化、精准化康复管理目标。

摘要：随着互联网技术的发展和计算机技术的进步,在线作业辅导应用平台越来越多,这给学生的学习带来很多便利,使得自主学习成为可能。但是,目前为止,没有一款应用平台可以同时支持在线数学公式编辑,且能根据不同问题生成不同的、动态的辅助键盘。为此,提出一种支持在线数学公式编辑的动态辅助键盘生成方法。该方法能够从后台数据库中提取不同题目所生成的辅助键盘信息生成动态辅助键盘,以辅助学生快速录入各种数学公式,从而有效解决需要公式录入的主观题的输入问题。

摘要：基于知识图谱的问答系统可以解析用户问题,已成为一种检索知识、自动回答所询问题的有效途径.知识图谱问答系统通常是利用神经程序归纳模型,将自然语言问题转化为逻辑形式,在知识图谱上执行该逻辑形式能够得到答案.然而,使用预训练语言模型和知识图谱的知识问答系统包含两个挑战:(1)给定问答(questionanswering, QA)上下文,需要从大型知识图谱(knowledge graph, KG)中识别相关知识;(2)对QA上下文和KG进行联合推理.基于此,提出一种语言模型驱动的知识图谱问答推理模型QA-KGNet,将QA上下文和KG连接起来形成一个工作图,使用语言模型计算给定QA上下文节点与KG节点的关联度,并使用多头图注意力网络更新节点表示.在Commonsense QA、OpenBookQA和Med QA-USMLE真实数据集上进行实验来评估QA-KGNet的性能,实验结果表明:QA-KGNet优于现有的基准模型,表现出优越的结构化推理能力.

摘要：目的:针对肿瘤类疾病构建一套包含国际疾病分类(the 10th revision of the International Statisfical classification of Diseases and Related Health Problems,ICD-10)智能编码、编码质控及效果评价的编码体系,并将体系推广至其他类别疾病。方法:通过采集病案首页相关信息,根据肿瘤主要诊断选择原则、疾病编码原则,将相关指标建立内在逻辑关联,辅以语意识别,建立一套"嵌入精细判定诊断顺序逻辑规则+语意识别+机器学习+既往病史辅助判定+基于权重分析的人工校对"结合模式的肿瘤专科智能编码体系。结果:通过反复校对,获得一条预测人工校正分值的分割线,分割线以下个案(占比低于20%)进行人工编码,其余应用智能编码系统结果,预期编码准确性高于95%。结论:获得标准统一、高效、准确的肿瘤编码体系,并外推至全病种。

摘要：边界值分析方法是软件测试课程的重点讲解内容之一。目前相关教材对该部分的讲解与软件测试的最新国际标准并不吻合。本文基于ISO/IEC/IEEE 29119(2013)系列详细介绍了使用该方法设计测试用例的步骤,为该部分内容教学的系统化以及与行业标准的同步提供了较好的参考。

摘要：本文聚焦一类饱和忆阻神经网络模型,利用攻击驱动的事件触发控制策略,研究了其在概率欺骗攻击下的均方稳定问题。首先,针对器件物理限制或设备损耗导致的执行器饱和现象,本文建立了饱和忆阻神经网络模型,解决了执行器与控制器间的信号传输存在较大偏差造成的控制失效问题。其次,网络的强开放性和不可预测性使信号在传输时容易受到攻击,本文结合伯努利过程设计了具有时变时延的概率欺骗攻击模型和攻击驱动的事件触发控制策略,提升了系统应对复杂环境的抗干扰能力,并且减少了数据传输量,节省了通信资源。此外,本文构建了一种依赖于事件触发时刻的新型李雅普诺夫泛函,加强了对系统状态信息的利用,并通过李雅普诺夫稳定性理论和不等式技术,推导出系统均方稳定的充分条件。最后,通过数值仿真验证了结果的可行性和有效性。