群体性事件中的思想工作策略研究

在群体性事件发生后,思想工作具有重要的阻断冲突升级的功能。要阻断群体性事件的升级,就要着眼于从警示教育、心理干预、思想沟通、信息调控等方面来建设阻断群体性事件升级的思想工作应对机制。     

观众出行分布预测在武警临时勤务中的应用研究

大型活动的性质、规模、级别、观众数量、周边的道路交通状况以及治安情况等因素,都影响着大型活动举行期间的道路交通和安全保卫任务。通过对大型活动观众出行分布预测方法的研究,结合实例得到大型活动观众出行分布情况,同时分析其对武警部队部署执勤警力的影响,为安保工作提供预案决策支持。     

基于标注事件图的空间数据库主动规则终止性分析

主动规则的终止性分析强化了规则的设计高效性。给出主动规则元模型的概念作为主动规则终止性分析和比较的基础;对精化触发图进行扩展,提出标注事件图分析模型。结合实例给出终止性分析算法。与各种方法的对比说明标注事件图是可应用于终止性分析的通用抽象模型。     

群体性上访事件对警卫工作的影响及对策

在警卫工作中，群体性上访事件不仅威胁警卫对象、警卫目标、重要会议和重大活动的安全，而且处置不好还会损害党和国家的政治形象与国际形象。警卫工作中预防和处置群体性上访事件，首先要提高预警能力；其次要进行充分的处置准备，在具体处置时要注意运用正确的策略和方法，既要维护群众的根本利益，又要降低负面影响。     

一种混合事件仿真调度算法

针对既含有离散事件,又含有连续事件的高炮防空仿真系统提出了一种混合事件仿真调度算法。通过引入绝对仿真时钟和相对仿真时钟,来完成混合事件仿真调度,该算法简化了事件与活动处理的复杂性。     

利用深度学习的硬件计数器复用估计算法

利用深度学习方法,为硬件计数器复用(multiplexing,MPX)提供结果精度更高的估计模型。通过对MPX估计得到的结果与实际采集的真实数据进行相似性分析,证明相同程序多次运行之间得到的硬件计数值是线性相关的。采用神经网络多层感知器(multilayer perceptron,MLP)和双向门控神经网络(bidirectional gated recurrent unit, Bi-GRU)这2种深度学习模型,对MPX数据进行拟合。基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW),提出一个全新的评估MPX数据精度的指标DTW-cost。实验结果表明,同时收集15个硬件事件数据时,MLP方法拟合得到的13个高性能计算应用平均准确率比现有使用最广的固定插值法高出10.53%,最多可提升19.8%;而在MLP表现较差的事件上,Bi-GRU方法得到的平均准确率提升了28.8%。     

Modeling of unsupervised knowledge graph of events based on mutual information among neighbor domains and sparse representation

Text event mining, as an indispensable method of text mining processing, has attracted the extensive attention of researchers. A modeling method for knowledge graph of events based on mutual information among neighbor domains and sparse representation is proposed in this paper, i.e. UKGE-MS. Specifically, UKGE-MS can improve the existing text mining technology's ability of understanding and discovering high-dimensional unmarked information, and solves the problems of traditional unsupervised feature selection methods, which only focus on selecting features from a global perspective and ignoring the impact of local connection of samples. Firstly, considering the influence of local information of samples in feature correlation evaluation, a feature clustering algorithm based on average neighborhood mutual information is proposed, and the feature clusters with certain event correlation are obtained; Secondly, an unsupervised feature selection method based on the high-order correlation of multi-dimensional statistical data is designed by combining the dimension reduction advantage of local linear embedding algorithm and the feature selection ability of sparse representation, so as to enhance the generalization ability of the selected feature items. Finally, the events knowledge graph is constructed by means of sparse representation and l₁ norm. Extensive experiments are carried out on five real datasets and synthetic datasets, and the UKGE-MS are compared with five corresponding algorithms. The experimental results show that UKGE-MS is better than the traditional method in event clustering and feature selection, and has some advantages over other methods in text event recognition and discovery.     

基于统计回归模型的突发事件网络舆情研究

突发事件网络舆情传播速度快,在较短的时间内能够引起社会大众的广泛关注,产生较大的影响.通过利用突发事件网络舆情传播规律和酶促反应相似的机理,构建统计回归模型来研究分析突发事件网络舆情的规律,并通过实例进行论证,以期为政府应对突发事件网络舆情提供参考.     

楮墨实录书史事 笔锋托愤抒胸臆——《史记》实录精神与托愤精神的二重组合

文章以《史记》实录精神与托愤精神组合为突破口,阐述了实录精神、托愤精神的远源和在史文中的凸显,进一步挖掘二者之间相悖的二元性关系,从而揭示《史记》中所蕴含的这种文化悖论本身的深刻性、美感魅力以及难解的文化之谜。     

基于知识图谱和二级传播理论的网络舆情事件传播分析

在目前的网络舆情事件传播分析中,尽管生命周期模型能够较好地描述舆情事件的发展规律,但却忽略了部分时期之间存在的共性特征,无法充分体现意见领袖对网络舆情事件传播过程的影响。本文提出了一种基于知识图谱和二级传播理论的网络舆情事件传播分析方法,首先,构建网络舆情事件知识图谱;然后,基于知识图谱计算用户影响力挖掘意见领袖;最后,考虑到意见领袖的重要地位,为有效刻画网络舆情传播规律、周期与途径,根据传播学二级传播理论构建网络舆情事件传播模型,将生命周期模型的五个时期按照舆情发展态势划分为三个阶段：潜伏期（爆发期阶段）、爆发期（成熟期阶段）以及成熟期和衰退期（消亡期阶段）。实验结果表明,该方法能够有效计算和发掘包括意见领袖在内的用户影响力,传播、分析网络舆情事件效果较好。