与传统监察手段相比，大数据让民生监察主体、方法、时间、空间、工具等方面都发生了巨大的变化， 让民生监察的透明度、参与度、针对性和动态性更好。本文以 T 县民生监察大数据平台为例，系统 剖析大数据驱动民生监察的独特价值、运行逻辑、现实困境及未来图景。分析发现，民生监察平台 中的大数据对权力的监察更加精准，可以实现监察主体的多元化、监察过程的透明化。究其原因， 民生监察大数据平台的运行有其独特的数据逻辑、“权力 + 权利”逻辑和技术逻辑，但也面临数据崇 拜、数据伦理、数据壁垒等困境，会带来数字监察的形式主义、个人信息的二次使用和部门监管的纵 强横弱，建议从实现人机契合、明确职责范围、建立基于区块链技术的大数据监察平台等角度出发， 解决监察中的数据崇拜、隐私保护、数据壁垒等问题。
随着大数据时代来临，隐私和安全问题越来越突出。大数据的主要来源是社交网络、 电商为主的网络和移动智能终端机，在大学生群体日渐成为网络及移动智能终端机主力军 的今天，他们的个人信息、隐私就成为大数据的重要原材料，再加上智慧城市、数据国家、 数据高校的建设，在现有法律同大数据技术发展不完全同步的情况下，大数据时代大学生 隐私保护问题就成了当前亟待解决的现实问题。 首先，通过查阅和梳理国内外相关文献，厘清了隐私、隐私权的概念，明确了数据隐 私与网络隐私的界限，界定了大数据时代大学生隐私的概念，并提出大数据时代大学生隐 私保护的主要内容是数据化身份隐私与数据化活动隐私，大数据时代大学生隐私保护的实 质是保护“核心数据隐私”。 其次，针对当前大学生隐私保护基本现状，以部分在杭高校大学生为调查样本，从隐 私认知、隐私担忧、隐私观念、隐私保护行为四个方面，结合大学生对大数据技术的了解、 掌握概况，整体上把握大数据时代大学生的隐私保护现状。调查结果显示：大学生存在一 定的隐私担忧，但隐私认知模糊，隐私观念存在偏差，隐私保护行为不充分。进一步分析 得出：造成大数据时代大学生隐私保护问题的根源在于大学生隐私意识淡薄，高校对学生 隐私保护重视不够，法律发展与技术更迭不同步。 大数据时代大学生隐私保护的强化途径是：通过重审隐私和发挥思政课的人格教育功 能来回归隐私的人格本质和价值；通过界定核心数据隐私并制定大数据时代大学生隐私保 护的标准来厘清数据隐私的法律保护边界；通过监察溯源与构建以遗忘为中心的大学生数 据管理体系来规制多源侵犯：通过了解大数据隐私保护技术，提升数据隐私素养来强化大 学生的自我保护能力。
大数据分析在互联网金融变现，从产品的idea产生到产品设计出来（还未推向市场），大量的数据分析已在进行中。
系统通过来访卡实现对来访人员定位、轨迹记录、禁区预警等功能，并可与个人身份信息绑定，对来访人员进行科学有效的管理。来访人员简单登记即可完成身份信息录入，并发放来访卡，对之进行实时在线管理。
开展高端技术技能人才贯通培养改革实验项目,是现代职业教育体系建设的重要探索,而课程体系构建则是贯通培养的核心环节。以北京劳动保障职业学院"智慧城市设施安全管理专业"为实例,在分析人才培养目标定位和探讨课程体系构建原则的基础上,按照"总体贯通,分段实施"的贯通培养项目课程设置思路,提出"高中、高职与本科"三阶段课程设置与衔接体系。
国家建立民用爆炸物品信息管理系统，对民用爆炸物品实行标识管理，监控民用爆炸物品流向。民用爆炸物品生产企业、销售企业和爆破作业单位应当建立民用爆炸物品登记制度，如实将本单位生产、销售、购买、运输、储存、使用民用爆炸物品的品种、数量和流向信息输入计算机系统。
城市的形成和发展历程出发,探讨了物理城市建设和发展过程中面临的问题和挑战。数字城市作为城市信息化过程中建立起来的一个cyber space,只能实现see everything on Web；而智慧城市是一个cyber physical space,通过数字城市与物联网、云计算和人工智能的融合,可以实现do everything on Web和城市智能化,这是对未来智慧城市的美好愿景。
“智慧农业感知管理系统”是数字农业的重要组成部分，采用国内领先、自主知识产权的无线MESH传感器网络技术、RFID技术以及高效的视频编解码技术，将互联网从桌面延伸到田野，实现农业生产与数据世界的融合。通过本系统，实时采集的传感器数据与传统的种植经验相结合，经过本地演进，形成专家决策库，可自动调节田间小气候，从而使得农作物始终处在最佳的生长环境中。另外，还可实现对农作物病虫害的早期预警、对作物产量、交易价格的早期预测和产品溯源。旨在达到精确、集约、节约、高效、优质、可持续性发展等现代化精准农业的要求。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
这种让液体以压的方式，使物体克服阻力运动，也就是传递动力（力和速度）的技术，就是液压传动，也被简称为液压。 因为相比较上述的动压传动而言，这里的液体流动速度可以慢得多，所以，也被称为静压传动、静液压传动。
C-MAPSS是由NASA开发并公开可用的一款仿真软件，能够模拟发动机在不同飞行条件下的运行情况，包括各种操作设置、环境条件和潜在的故障模式。在官方数据共享平台上：https://data.nasa.gov，有一个大型公开可用的数据集，包含了发动机从开始运行到故障发生的所有模拟数据。该数据集是一个多变量的时间序列，通过多个传感器通道记录的数值来表征故障演变。今天我们要做的就是利用该数据集来预测发动机的剩余使用寿命。
在上一篇总结中，我们用分段线性模型来近似发动机性能衰退的不同阶段，最终的预测效果有了极大的提升。今天我们再基于分段线性模型，尝试使用XGBoost算法来对RUL进行预测，对比一下与LSTM谁的性能更优一些。
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