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Internet自治系统级拓扑复杂网络特征分析与验证

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计算机工程与应用 2010年第22期46卷 139-143页

作者：张连明许华岚湖南师范大学物理与信息科学学院

为深入理解和认清Internet复杂巨系统的不变特征和动态规律,分析研究Internet自治系统级拓扑的复杂网络特征,给出幂律分布和无标度条件的数学描述以及寻找两者之间的关系,分析小世界网络的两个重要特征,即较短平均路径长度和较大聚集系... 详细信息

为深入理解和认清Internet复杂巨系统的不变特征和动态规律,分析研究Internet自治系统级拓扑的复杂网络特征,给出幂律分布和无标度条件的数学描述以及寻找两者之间的关系,分析小世界网络的两个重要特征,即较短平均路径长度和较大聚集系数,讨论匹配性问题和富人俱乐部现象,基于上述理论结果和BGP经验数据计算自治系统级拓扑的最大节点度、平均节点度、聚集系数和最大团数,发现自治系统级拓扑具有幂律分布、异配性以及富人俱乐部现象等复杂网络特征,得到幂指数、匹配系数以及富人俱乐部系数等重要特征参数。

关键词： Internet自治系统幂律聚集系数匹配性富人俱乐部现象

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商品防伪认证网络系统的设计与实现

福建电脑 2005年第6期21卷 58-59页

作者：许华岚湖南长沙市中杰高科技发展有限公司

防伪技术已经成为安全生产与流通的一个重要研究课题。本文在研究计算机网络防伪技术的基础上设计了一种商品防伪认证网络系统,对系统中的核心问题和技术如系统结构、编码与效验算法、防伪认证原理以及具体实现进行了详细研究。然后通... 详细信息

防伪技术已经成为安全生产与流通的一个重要研究课题。本文在研究计算机网络防伪技术的基础上设计了一种商品防伪认证网络系统,对系统中的核心问题和技术如系统结构、编码与效验算法、防伪认证原理以及具体实现进行了详细研究。然后通过分析表明系统具有较好的安全性和效能。

关键词：网络系统商品防伪设计与实现认证防伪技术计算机网络研究课题安全生产系统结构验算法安全性分析表

Internet AS层拓扑节点度分布特性的演化规律

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湖南师范大学自然科学学报 2010年第4期33卷 30-35页

作者：邓晓衡许华岚张连明中南大学信息科学与工程学院中国长沙410083 湖南师范大学物理与信息科学学院中国长沙410081

为深入了解和认清Internet拓扑的不变特性和动态规律,讨论大规模复杂网络自相似分形维数的计算方法和重整化过程,给出基于节点度阈值的重整化算法,对Internet AS层拓扑进行重整化,分析Internet AS层拓扑节点度分布特性在重整化过程中的... 详细信息

为深入了解和认清Internet拓扑的不变特性和动态规律,讨论大规模复杂网络自相似分形维数的计算方法和重整化过程,给出基于节点度阈值的重整化算法,对Internet AS层拓扑进行重整化,分析Internet AS层拓扑节点度分布特性在重整化过程中的变化规律或趋势.实验结果表明,各重整化Internet AS层拓扑节点度幂律分布的幂指数值是相同或相近的,进而推导Internet AS层拓扑演化过程中近期节点度幂律分布特性的不变特性和早期节点度幂律分布特性的演化规律.

关键词： Internet AS层拓扑幂律分布重整化算法演化规律

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三百年来俄罗斯汉学—中国学的研究与发展

人民论坛 2024年第7期 19-24页

作者：许华中国社会科学院俄罗斯东欧中亚研究所中国社会科学院俄罗斯历史与文化研究室

萌芽于18世纪初的俄罗斯中国学，历经300余年、经历多个政权更迭和沧桑变化而经久不衰。从最初少数知识精英的皓首穷经，到目前发展成为具有历史性、前瞻性、综合性的系统研究。俄罗斯中国学熔古今于一炉，集东西方之大成，厚积薄发，... 详细信息

萌芽于18世纪初的俄罗斯中国学，历经300余年、经历多个政权更迭和沧桑变化而经久不衰。从最初少数知识精英的皓首穷经，到目前发展成为具有历史性、前瞻性、综合性的系统研究。俄罗斯中国学熔古今于一炉，集东西方之大成，厚积薄发，别具一格，具备政府扶持、机构健全，自成体系、注重学术传承，注重学科化、专业化的发展特征，在世界中国学研究的“竞赛场”上长期处于领跑位置。中俄两国文明源远流长，人文合作与交流稳步发展、成果丰硕，为大国之间文明互鉴、共同发展树立典范，是中国发展全球伙伴关系、推进大国协调与合作的重要体现。

关键词：俄罗斯中国学汉学中俄文化交流

Internet AS幂律建模及其参数估计

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计算机工程与应用 2010年第11期46卷 77-80页

作者：许华岚邓晓衡张连明中南大学软件学院长沙410086 湖南师范大学物理与信息科学学院长沙410081

为了精确建模Internet自治系统层面上的拓扑结构,提出了基于最小节点度和最大节点度的拓扑幂律模型及其参数估计新算法。针对Internet自治系统层拓扑实际测量数据,利用新算法对拓扑幂律模型中的最小节点度、最大节点度以及标度参数进行... 详细信息

为了精确建模Internet自治系统层面上的拓扑结构,提出了基于最小节点度和最大节点度的拓扑幂律模型及其参数估计新算法。针对Internet自治系统层拓扑实际测量数据,利用新算法对拓扑幂律模型中的最小节点度、最大节点度以及标度参数进行计算。实验结果表明,由新算法估计的Internet自治系统层拓扑幂律模型的最小节点度为1,最大节点度随网络规模的增大而增大,标度参数的误差与使用最大然似估计法误差一样均非常小,约为2.25。

关键词： Internet自治系统幂律模型最小二乘法最大似然估计法

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利用无线电极化特征的跳频网台分选方法

电子与信息学报 2024年第4期46卷 1286-1295页

作者：齐子森张梓轩许华史蕴豪空军工程大学信息与导航学院西安710077

针对现有方法在跳频通信用户“空时频能”域特征相近、跳频参数捷变等条件下,跳频网台分类识别效果不佳的问题,该文提出一种基于无线电极化特征的跳频用户分选方法。该方法将无线电双极化特征引入到跳频侦察,充分利用各用户的交叉极化... 详细信息

针对现有方法在跳频通信用户“空时频能”域特征相近、跳频参数捷变等条件下,跳频网台分类识别效果不佳的问题,该文提出一种基于无线电极化特征的跳频用户分选方法。该方法将无线电双极化特征引入到跳频侦察,充分利用各用户的交叉极化鉴别度差异,实现了跳频网台精准分选。针对同类用户交叉极化鉴别度参数易受噪声污染的问题,构建了双通道双极化接收系统,抑制了信号噪声,保证了极化特征提取的精度。在此基础上,基于谱聚类思想,完成了极化特征的分类软判决,进一步提升了跳频网台分选效果,实现了跳频信号的精准识别。仿真实验表明,在5 dB信噪比条件下,所提方法可对同步正交和非正交组网方式下的多跳频网台准确识别,识别分类成功率达99%以上,验证了新方法的有效性。

关键词：跳频网台极化特征分选识别

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涉正当防卫案件的“话语”割裂及其超克

探索与争鸣 2024年第9期 115-126+179+2页

作者：许华萍罗翔中国政法大学刑事司法学院中国政法大学刑事司法学院刑法学研究所

涉正当防卫案件在裁判过程中一直存在大众常识话语与法律专业话语的悖论，这是此类案件中久决难下的问题。这一悖论的解决可以尝试从形式和实质两个层面展开。形式层面，可构建证明责任分配规则以解决正当防卫事实的证明难题。正当防卫... 详细信息

涉正当防卫案件在裁判过程中一直存在大众常识话语与法律专业话语的悖论，这是此类案件中久决难下的问题。这一悖论的解决可以尝试从形式和实质两个层面展开。形式层面，可构建证明责任分配规则以解决正当防卫事实的证明难题。正当防卫及关联行为的证明是一种一体化标准之下的分层证明模式。其一，涉正当防卫案件要先经过正当防卫的证明程序，围绕正当防卫要件展开违法性阶层的证明责任分配；其二，当控诉方超出合理怀疑地否定了正当防卫一个以上的要件，排除正当防卫的成立，进入关联行为的证明程序。实质层面，应将“社会公众的一般认知”引入正当防卫的法律判断，实现法理与情理的良性互动，以应对正当防卫的实体判断难题。

关键词：正当防卫关联行为证明责任分配分层证明模式法理与情理

人工智能的影像学分析技术在儿童感染性肺炎中的研究进展

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中华实用儿科临床杂志 2024年第2期39卷 151-155页

作者：陶赟熙葛许华南京医科大学儿科学院南京211116 南京医科大学附属儿童医院急诊/重症医学科南京210008

儿童支气管管腔相对狭窄、肺部间质发育优于弹性组织、纤毛清除能力弱的生理结构使儿童更易发生肺部感染形成肺炎。人工智能(AI)的发展及其在医学领域的应用正在改变传统的疾病诊断、评估及治疗模式。以深度学习为核心的AI越来越多应用... 详细信息

儿童支气管管腔相对狭窄、肺部间质发育优于弹性组织、纤毛清除能力弱的生理结构使儿童更易发生肺部感染形成肺炎。人工智能(AI)的发展及其在医学领域的应用正在改变传统的疾病诊断、评估及治疗模式。以深度学习为核心的AI越来越多应用于儿童肺炎的诊断以及病情预后评估,有利于对患儿进行早期诊断、准确评估病情。除新型冠状病毒肺炎与急性呼吸窘迫综合征外,研究者很少关注其他病毒性肺炎、细菌性肺炎、支原体肺炎、真菌性肺炎,同时目前仍存在数据集少、样本量少、算法不完备等问题,且对于区分肺炎类型、亚型给予的关注度不够,有待改进。未来应建立儿童肺部感染的大样本数据集,开展医学生、医务人员对AI的学习,探索AI在儿童肺部感染中的更多价值,以推动其在诊疗相关临床决策时的辅助作用。

关键词：儿童肺炎人工智能影像分析深度学习

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采用特征图增强原型的小样本图像分类方法

计算机科学与探索 2024年第4期18卷 990-1000页

作者：许华杰梁书伟广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004 广西高校并行分布与智能计算重点实验室南宁530004 广西智能数字服务工程技术研究中心南宁530004

在基于度量学习的小样本图像分类方法中,由于标注样本的稀缺,仅用支持集样本得到的类原型往往难以代表整个类别的真实分布;同时,同类样本间也可能在多个方面存在较大差异,较大的类内差异可能使样本特征偏离类别中心。针对上述可能严重... 详细信息

在基于度量学习的小样本图像分类方法中,由于标注样本的稀缺,仅用支持集样本得到的类原型往往难以代表整个类别的真实分布;同时,同类样本间也可能在多个方面存在较大差异,较大的类内差异可能使样本特征偏离类别中心。针对上述可能严重影响图像分类性能的问题,提出一种采用特征图增强原型的小样本图像分类方法(FMEP)。首先,用余弦相似度从查询集样本特征图中选择部分相似特征加入类原型中,得到更具代表性的特征图增强原型;其次,对相似的查询集样本特征进行聚合,缓解类内差异大导致的问题,使同类样本的特征分布更接近;最后,用在特征空间中与真实类别分布都更接近的特征图增强原型和聚合查询特征进行相似度比较得到更优的分类结果。所提方法在MiniImageNet、TieredImageNet、CUB-200和CIFAR-FS等常用的小样本图像分类数据集上进行了实验,结果表明所提方法获得了比基线模型更优的分类性能,同时也优于同类型的小样本图像分类方法。

关键词：小样本学习图像分类度量学习特征图增强原型余弦相似度