复杂网络中的信息传播模型研究近年来，随着互联网的不断发展，网络已经成为人们获取信息的主要途径之一。在这个信息爆炸的时代，复杂网络中的信息传播模型引起了广泛的研究兴趣。本文将探讨复杂网络中的信息传播模型的研究现状、特点以及未来的发展趋势。一、介绍复杂网络是由大规模节点和连接它们的边组成的一种网络结构。信息传播模型是用来描述在一个复杂网络中，信息如何从一个节点传播到其他节点的模型。在研究复杂网络中的信...

网络虚拟化的概念和特征网络虚拟化是一种技术，通过将网络资源进行抽象化、集中化和共享化管理，实现网络的灵活性、可编程性和高效性。它将物理网络资源（如带宽、交换机、路由器等）切分成多个虚拟网络资源，使得多个虚拟网络可以共享同一个物理网络，从而实现网络资源的最优利用和共享。网络虚拟化主要有以下特征：1. 资源抽象化：网络虚拟化通过逻辑上将物理网络资源进行抽象化，将整个物理网络抽象成多个逻辑上独立的、具有...

基于卷积神经网络的车辆型号识别研究一、前言卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是当前计算机视觉领域的重要研究方向。CNN广泛应用于图像识别、目标检测以及行人、车辆等各种目标的识别和跟踪。本文基于卷积神经网络对车辆型号识别进行研究。二、车辆型号识别的研究现状车辆型号识别是指通过汽车的外形特征、标志等来识别车辆的品牌和型号。车辆型号识别早期主要采用SVM、H...

复杂网络理论的发展与应用随着人们对社会、生态、交通、生物等各类复杂系统的深入研究，人们开始逐渐认识到，很多系统都可以看做是由许多相互关联的个体组成的复杂网络。复杂网络是由许多节点和链接组成的图形结构，每个节点代表一个个体，链接代表节点之间的相互作用关系。复杂网络理论是研究复杂网络结构、动力学、统计力学等方面的一门交叉学科，旨在探究节点间的关系给整个系统的性质和行为带来的影响，为人类社会的可持续发展...

复杂网络的理论和应用随着互联网的普及和信息技术的快速发展，人类社会面临的许多问题已经变得越来越复杂。促进信息交流和知识共享是一个重要的任务，而复杂网络的理论和应用被认为是解决这些挑战的一种新方法。一、复杂网络的定义和特点复杂网络是由许多互相连接的节点组成的，这些节点可以代表人、公司、网站等各种实体。网络中的节点可以通过边或链接相互连接，这些链接可以表示各种关系，如友谊、交易、信息传递等等。复杂网络...

图1 RR选路引发次优路由2 基于SDN的互联网域间路由起初在制定BGP协议标准时，主要是为了解决全球互联网跨自治域的IP可达性及扩展性问题。随着互联网流量爆发式增长和网络规模的持续扩展，网络流量不平衡以及服务同质化现象日益突出。传统基于RR的BGP路径选择由于缺乏全网拓扑和全局流量观，难以实现全网流量工程，也难以为服务质量要求较高的客户提供优化路径。SDN具有控制和状态集中、网络控制面和数据转发...

基于图神经网络的图数据挖掘与分析图数据挖掘与分析是一门涉及对大规模图数据进行挖掘和分析的研究领域。近年来，随着社交网络、知识图谱、生物信息学等领域的发展，图数据变得越来越复杂和庞大。传统的数据挖掘和分析技术已经不能满足对图数据的需求，因此图神经网络成为了一种强有力的工具。基于图神经网络的图数据挖掘与分析可以帮助人们从海量的图数据中发现隐藏的模式、结构和关系，进而提供更深入的理解和洞察。在图神经网络...

网络关键节点识别与攻防技术研究在当今数字化时代，网络已经成为了人们生活和工作中必不可少的一部分。然而，随着网络的复杂性和重要性日益增加，网络安全也变得越来越重要。网络关键节点识别与攻防技术研究是网络安全领域中一项具有重大意义的研究方向。本文将对网络关键节点识别与攻防技术进行深入探讨。首先，我们需要了解什么是网络关键节点。网络关键节点是指在一个复杂网络中，具有较大影响力和控制力的节点。这些节点的破坏...

federated learning based on dynamic regularization    随着人工智能技术的发展，越来越多的企业和机构开始将其应用于各种商业和科学领域。然而，在实际应用中，由于数据保密性和隐私性的问题，数据共享和联合学习成为了制约人工智能技术发展的一个瓶颈。为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的联合学习方法：基于动态正则化的联邦学习。&nbs...

网络测量是指通过对网络传输过程中的各种特性进行观测和测量，来获取网络性能以及监测网络运行状态的方法。在网络测量技术中，网络重构和网络优化是两个关键的方面。本文将对网络测量中的网络重构和优化方法进行解析。一、网络重构网络重构是指通过对网络中的节点和连接关系进行重新构建，来揭示网络的一些隐藏特性或者解决网络中的一些问题。这一方法可以应用于多个领域，包括社交网络、物联网、脑网络等。网络重构的主要目的是提...