低算力深度学习下的图像卡通风格化研究

在深入研究图像风格迁移的基础上，提出了一种适用于图形处理器性能受限情况下，卡通（cartoon）图像风格迁移训练的生成式对抗网络(generative adversarial networks，GAN)．利用视觉几何组（visual geometry group，VGG）网络提取图片先验信息，实现学习过程的加速；裁剪cartoonGAN模型，在保证效果的基础上，使得低性能计算条件下的网络收敛成为可能；设计合理的损失函数，保证整体风格化效果．基于tensorflow 2.0构建试验平台，通过对试验结果分析可发现，该方法的迁移效果好，稳定性强，且收敛时间短．对算法的参数和初始化方法给出了相关讨论，并提出了进一步的解决方案．      

默认模式网络与任务正网络之间相互拮抗的神经动力学分析

任务正激活与任务负激活的工作机制是认知功能实现的基本要素.这一拮抗关系的失衡或者受损可能会引发一系列严重的退行性神经疾病，然而到目前为止，尚不清楚这种拮抗现象的神经机制.该文基于默认模式网络与任务正网络在突触层面上相互抑制的假设，并结合多种刺激条件下的工作记忆模型，进行了计算机数值模拟.研究结果表明: 1) 任务正网络与任务负网络之间在神经活动上呈现出拮抗关系； 2) 伴随着工作记忆刺激方向数目的增加，任务负网络神经活动的衰减程度会随之增大； 3) 当工作记忆相关的脑区其神经活动增加时，任务负网络的神经活动减少； 4) 并且随着工作记忆任务难度的增加，任务负网络的神经活动会迅速衰减.这些计算结果都与神经科学实验数据是匹配的.由于任务负激活是默认模式网络的主要特征，因此默认模式网络与任务正网络在突触层面上的相互抑制是这两种不同性质网络之间形成拮抗关系的根本原因.     

基于罚函数方法的Leach协议

为延长无线传感器网络生存时长、减少网络能量消耗,首先将自适应粒子群优化算法应用于Leach协议,获得每一轮的最优簇头集;再基于罚函数方法,对集合中处于边缘位置的感知节点以及基站附近能量较低的感知节点进行惩罚,降低其当选为簇头的概率.通过大量仿真实验表明,协议对网络中簇头节点的选取更加合理,死亡节点分布由外而内,使节点能量负载更加均衡.     

网络群体性事件应对策略研究

当前,互联网已经成为人们交流和传递信息的重要渠道。作为一种新兴事物,互联网由于缺乏自身的法律规章制度和道德约束,逐渐暴露出一些问题。同时,网络群体性事件也开始出现并呈上升趋势。该类事件虽然是一种存在于虚拟空间中的社会现象,但其爆发的危害不容小觑。网络信息参差不齐,难以判定,一旦爆发,舆论哗然,以个人、社会的力量难以控制,因此需要政府对其进行引导和强有力的干预。文章从政府角度出发,结合我国网络群体性事件典型案例,分析探讨网络群体性事件的影响、成因,并提出解决对策。     

基于移动网络的教学资源管理平台研究

移动网络的完善和智能移动平台的广泛应用,促进了基于移动网络的各种应用的发展。基于移动网络教学资源管理平台可以方便人们随时随地获取教学资源进行学习。在对移动网络教学资源管理平台的需求进行分析的基础上,对教学资源管理平台的总体结构和功能设计进行了研究。     

全球创新网络节点城市建设——东京案例

新的全球化环境下创新已成为城市的主要职能或功能,以往的世界城市纽约、伦敦、东京、新加坡、首尔等纷纷在城市2030年、2050年长远发展战略中提出建设具有高度创新能力的世界创新城市,显示了世界城市未来发展趋势。以东京为例考察东京全球创新网络节点建设及其战略支撑,为国内创新城市建设及创新城市全球创新网络节点建设提供借鉴。     

服务器虚拟化在高校网络中的应用

文中分析了校园网服务器面临的投资成本过多、管理与维护难度较大等问题,介绍了服务器虚拟化技术的优势,并将其应用于学校校园网,有效节约了投资成本,降低了管理维护难度,充分保障了各应用系统的安全运行。     

基于超网络的研究生协同创新网络构建

研究生协同创新参与方的结构网络化程度逐步增强这一问题得到越来越多的关注。在深入分析研究生协同创新网络构成要素及各要素相互关系的基础上,首先构造了知识共享和社会关系网络的超网络模型,建立了基于关系价值最大和成本最小等不同偏好下的多目标最优决策模型,并运用变分不等式求解。研究发现:当社会关系水平较低时,很难得到同时满足所有参与方目标最优,难以实现超网络均衡;即使社会水平较高,但知识共享较低时,得到的超网络均衡也不稳定。研究最后探索了提升研究生协同创新能力的途径。     

关于《光谱学与光谱分析》收取审稿费的通知

尊敬的《光谱学与光谱分析》广大作者、读者同志们,本刊自2006年底采用由北京玛格泰克科技发展有限公司开发的投稿系统实现网络采编以来,进一步扩展了审稿专家队伍。