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知识搜索、技术多元化与企业创新质量——双重网络视角

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科学学与科学技术管理 2025年

作者：赵炎吕建林孟庆时上海大学管理学院上海大学文化遗产与信息管理学院

知识基础理论强调知识是企业创新的关键资源，加强知识搜索力度，促进知识元素间相互组合与创新转化是企业提升创新质量的重要战略。基于人工智能与智能制造装备相关领域的联合授权发明专利，构建合作创新网络与知识网络。以人工智能与... 详细信息

知识基础理论强调知识是企业创新的关键资源，加强知识搜索力度，促进知识元素间相互组合与创新转化是企业提升创新质量的重要战略。基于人工智能与智能制造装备相关领域的联合授权发明专利，构建合作创新网络与知识网络。以人工智能与智能制造装备相关领域高新技术企业为样本，利用FGLS回归模型实证分析了知识搜索对企业创新质量的影响，并检验了技术多元化的中介作用及小世界效应的调节作用。研究发现：知识搜索广度正向影响企业创新质量，知识搜索深度对企业创新质量具有倒U型影响；知识搜索广度正向影响技术多元化，知识搜索深度对技术多元化具有倒U型影响，且技术多元化在知识搜索广度与深度和企业创新质量关系中发挥部分中介作用；小世界效应正向调节知识搜索广度与深度和技术多元化及企业创新质量的关系。研究结论对于企业高效采取知识搜索策略，提高技术多元化水平，进而促进企业创新质量提升具有一定启示意义。

关键词：知识搜索广度知识搜索深度技术多元化创新质量小世界

基于Java Servlet的网络流量采集与监控技术

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计算机工程 2002年第5期28卷 167-169,191页

作者：刘特徐迎晓吴建军黄令恭上海大学网络中心上海200073

介绍了利用开发网络流量检测与监控系统的设计思想和实现方法。系统支持利用基于路由器的模式、及JavaMIBSNMPPROBE 等常用的网络流量采集技术;通过后台的程序对所得数据进行分析、处理;通过提供用户交互功能。可有效地监控流NETFLOWJav... 详细信息

介绍了利用开发网络流量检测与监控系统的设计思想和实现方法。系统支持利用基于路由器的模式、及JavaMIBSNMPPROBE 等常用的网络流量采集技术;通过后台的程序对所得数据进行分析、处理;通过提供用户交互功能。可有效地监控流NETFLOWJavaServlet量及各种网络异常情况。

关键词：校园网 Java Servlet 网络流量采集监控技术

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Tor被动流量分析综述

软件学报 2025年第1期36卷 253-288页

作者：梅汉涛程光朱怡霖周余阳东南大学网络空间安全学院江苏省泛在网络安全工程研究中心(东南大学) 网络空间国际治理研究基地(东南大学) 紫金山实验室

随着网络的蓬勃发展,用户隐私正面临着前所未有的挑战.人们开发出多种匿名通信系统来保护隐私,第2代洋葱路由Tor (the second-generation onion router)是目前最为广泛使用的匿名通信系统.然而,卓越的匿名性也使之成为不法分子犯罪的温... 详细信息

随着网络的蓬勃发展,用户隐私正面临着前所未有的挑战.人们开发出多种匿名通信系统来保护隐私,第2代洋葱路由Tor (the second-generation onion router)是目前最为广泛使用的匿名通信系统.然而,卓越的匿名性也使之成为不法分子犯罪的温床,如今Tor中充斥着非法交易、网络犯罪等. Tor被动流量分析通过被动观察网络流量对Tor进行去匿名化,已成为最热门的去匿名化技术.从Tor与流量分析基本概念出发,介绍Tor被动流量分析技术的应用场景与威胁模型.按照技术类型将现有工作分为流量分类技术与流关联技术,依据分析流程分别对比其流量采集方法、特征提取方法、使用算法.最后探讨当前研究面临的主要挑战与未来可能的研究趋势.

关键词： Tor 流量分析流量分类网站指纹流关联

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基于概要数据结构的网络微突发流量检测方法

计算机科学 2025年第1期52卷 374-382页

作者：王佳宇于俊清李冬赵君杨华中科技大学网络空间安全学院武汉430074 华中科技大学网络与信息化办公室武汉430074

网络微突发流量是数据中心网络中常见的流量类型,其在极短的时间内迅速增长,对网络性能造成严重影响,且难以检测。目前的测量方法无法兼顾细粒度检测和低资源开销传输,文中基于概要数据结构(sketch)设计了一种轻量级细粒度的网络微突发... 详细信息

网络微突发流量是数据中心网络中常见的流量类型,其在极短的时间内迅速增长,对网络性能造成严重影响,且难以检测。目前的测量方法无法兼顾细粒度检测和低资源开销传输,文中基于概要数据结构(sketch)设计了一种轻量级细粒度的网络微突发流量测量方法。首先基于可编程交换机的架构特性,实时测量数据报文的排队时延,设计检测算法,监测微突发流量,实现基于数据报文的细粒度检测;然后根据检测结果采集微突发流,采用sketch存储微突发流信息,利用镜像传输方式在时间片或微突发流结束后向控制器传送,实现轻量级传输。测量方法基于可编程协议无关报文处理语言,在P4可编程交换机上进行了相应的系统实现,能够实时检测和展示网络微突发流量。实验结果表明该方法能够实时细粒度检测网络微突发流量,显著降低传输微突发信息的带宽开销。

关键词：可编程协议无关报文处理语言可编程交换机微突发流量概要数据结构

基于MADDPG算法的星地协同边缘计算任务卸载方法

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系统工程与电子技术 2025年

作者：宋传龙张倩武何健周文骏王辉孔巍巍田文波上海大学通信与信息工程学院上海航天电子通讯设备研究所上海市天基异构网络协同计算重点实验室

低轨卫星网络作为空间通信网络的重要组成部分，能够有效弥补地面通信网络在边缘计算方面存在的地面基站覆盖面较低、易受自然灾害影响等问题。因此，本文基于地面边缘计算场景，引入低轨卫星网络，构建了星地协同网络边缘计算场景，并... 详细信息

低轨卫星网络作为空间通信网络的重要组成部分，能够有效弥补地面通信网络在边缘计算方面存在的地面基站覆盖面较低、易受自然灾害影响等问题。因此，本文基于地面边缘计算场景，引入低轨卫星网络，构建了星地协同网络边缘计算场景，并对边缘计算中的关键技术任务卸载进行了研究。鉴于星地网络中通信距离较长、星上资源有限以及各节点相对位置变化迅速等因素可能导致的系统时延和能耗增加问题，本文以最小化系统时延和能耗为目标，将其建模为一个马尔可夫博弈过程。提出了一种针对星地协同网络边缘计算场景的基于多智能体深度确定性策略梯度的强化学习算法，通过集中式训练和分布式执行来降低系统综合开销。最后，将该算法与其他算法进行比较，结果表明，相较于任务本地处理、深度确定性策略梯度算法和双延迟深度确定性策略梯度算法，该算法使系统综合开销平均降低了37.25%、9.420%和6.756%，同时具备更好的稳定性和收敛性。

关键词：星地协同网络边缘计算深度强化学习任务卸载决策

高光谱预处理方法与多模型在分类判别中的对比研究

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光谱学与光谱分析 2025年第1期45卷 125-132页

作者：居雷于洁吴炎淼李丽卢天丁亚萍束茹欣上海烟草集团有限责任公司技术中心上海200082 上海大学化学系上海200444 上海数之微信息科技有限公司上海200444

高光谱技术能够快速、无损地获取丰富的信息,在植物研究和监测中已成为一种广泛应用的工具。茄科植物作为一种重要的经济农作物,与高光谱技术结合进行研究具有巨大的应用潜力。本研究采用高光谱技术对茄科植物的初烤后不同部位叶片进行... 详细信息

高光谱技术能够快速、无损地获取丰富的信息,在植物研究和监测中已成为一种广泛应用的工具。茄科植物作为一种重要的经济农作物,与高光谱技术结合进行研究具有巨大的应用潜力。本研究采用高光谱技术对茄科植物的初烤后不同部位叶片进行分类研究。采用Field Spec 3光谱辐射仪对293份不同部位的茄科植物粉末样本进行高光谱采样,采用S-G平滑以及一阶导数和二阶导数的方法对数据进行预处理,用于信息增强和去除噪声,并通过偏最小二乘法对数据进行降维,以减少冗余特征。基于降维数据,采样支持向量机、逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林和梯度提升决策树这六种机器学习算法建立分类模型。结果显示,在分类任务中,经过一阶导数处理后,支持向量机模型最佳,在训练集和测试集上分别实现了100.0%和84.7%的准确率。经网格参数优化后确定最优参数为:最大深度不限制,最小样本分割数为4,估计器数量为200。参数优化后五折交叉验证准确率为88.1%,训练集准确率为100%,测试集准确率为86.4%。研究结果表明,预处理方法结合降维方法能够增强数据信息使得分类模型能够更好地捕捉茄科植物样本的特征。该研究对于快速、准确、无损地区分茄科植物的部位具有重要意义。

关键词：高光谱部位分类机器学习

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基于多关系图注意力网络的社交机器人检测

计算机科学 2025年第1期52卷 298-306页

作者：孟令君陈鸿昶王庚润郑州大学网络空间安全学院郑州450003 信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450003

现阶段社交机器人已经广泛存在于社交平台,社交机器人的存在使得网络上的舆论环境可以被人为操纵,这样不仅损害了绿色和谐的网络环境,同时也导致人们正常的网络生活受到极大影响。现有的检测方法可以分为基于特征、基于文本和基于图的方... 详细信息

现阶段社交机器人已经广泛存在于社交平台,社交机器人的存在使得网络上的舆论环境可以被人为操纵,这样不仅损害了绿色和谐的网络环境,同时也导致人们正常的网络生活受到极大影响。现有的检测方法可以分为基于特征、基于文本和基于图的方法,其中基于图数据的检测方法大多忽略了图中关系的异质性,并且由于图神经网络存在过渡平滑现象而不能进行深度检测。针对这一问题,提出基于多关系图注意力网络的社交机器人检测方法,在训练时首先将不同关系下的子图抽取出来,然后对子图中的节点采用注意力机制进行聚合,在不同关系下进行节点表示学习并得到节点表示,最后利用通道注意力融合不同关系下的同一节点得到节点表示;同时采用基于LSTM注意力的后连接操作让节点可以自适应地选择邻域进行聚合,以此来缓解过度平滑现象。在Cresci15,Twibot20和MGTAB这3个数据集上的实验结果表明,与11个模型中评价指标的最优值相比,该模型的准确率分别提升了0.47%,1.19%和0.38%,验证了多关系图注意力网络进行社交机器人检测的有效性。

关键词：异质图图注意力节点表示学习 LSTM注意力社交机器人

面向区块链漏洞知识库的大模型增强知识图谱问答模型

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现代电子技术 2025年第2期 137-142页

作者：解飞宋建华姜丽张龑何帅湖北大学计算机与信息工程学院湖北大学网络空间安全学院智能网联汽车网络安全湖北省工程研究中心智能感知系统与安全教育部重点实验室华中科技大学网络空间安全学院

大语言模型（LLM）在专业领域特别是区块链漏洞领域应用时存在局限性，如专业术语噪声干扰和细粒度信息过重导致理解不足。为此，构建一种面向区块链漏洞知识库的增强型知识图谱问答模型（LMBK＿KG）。通过整合大模型和知识图谱来增强... 详细信息

大语言模型（LLM）在专业领域特别是区块链漏洞领域应用时存在局限性，如专业术语噪声干扰和细粒度信息过重导致理解不足。为此，构建一种面向区块链漏洞知识库的增强型知识图谱问答模型（LMBK＿KG）。通过整合大模型和知识图谱来增强知识表示和理解能力，同时利用多粒度语义信息进行专业问题的过滤和精准匹配。研究方法包括使用集成的多粒度语义信息和知识图谱来过滤专业术语噪声，以及采用大模型生成的回答与专业知识图谱进行结构化匹配和验证，以提高模型的鲁棒性和安全性。实验结果表明，所提出的模型在区块链漏洞领域问答的准确率比单独使用大模型提高26%。

关键词：大语言模型知识图谱问答模型多粒度语义信息区块链漏洞信息文本表征

Java Socket、线程及RMI开发框架

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计算机应用 2001年第12期21卷 75-76页

作者：徐迎晓上海大学网络中心

结合JavaSocket和线程机制开发各种网上服务的基本框架 ,给出了在此框架下实现基本的Web、SMTP、代理等常见服务的实例。同时给出JavaSocket和RMI集成的开发框架。

关键词： Java语言 Socket类线程 RMI 程序设计