2020互联网+政务建设行业研究调研分析

互联网+政务建设行业是指从事互联网+政务建设相关性质的生产、服务的单位或个体的组织结构体系的总称，深刻认知互联网+政务建设行业定义，对预测并引导互联网+政务建设行业前景，指导行业投资方向至关重要。

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不同大气强迫数据集对流域地表温度模拟的影响

为探讨不同大气强迫数据集对陆面模式模拟地表温度的影响，基于不同大气强迫数据集（ＣＭＦＤ，ＧＳＷＰ，ＣＲＵ－ＮＣＥＰ）和通用陆面模式ＣＬＭ５．０，对黄河流域上中游冬、夏季地表温度的多驱动输出模拟结果进行对比分析。结果表明：① ＣＬＭ５．０模式对地表温度具有良好的模拟性能；② ３种强迫数据集中，ＣＭＦＤ数据集驱动模式得到的夏季地表温度结果最好，偏差为０．５４ ℃，均方根误差为０．６３ ℃，相关系数为０．９５；③ ＧＳＷＰ数据集驱动模式得到的冬季地表温度结果最好，偏差为０．８７ ℃，均方根误差为１．２４ ℃，相关系数为０．９５。因此，不同大气强迫数据集对陆面模式模拟地表温度的影响较大，在后续预测未来气候和水文过程时有必要选择最优大气强迫数据集驱动陆面模式。

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大数据赋能_应急治理场域的优化

应急治理关乎公众生命健康和社会秩序良性运行，是国家治理体系的重要部分。大数据技术具有规模性、价值性、高效性和多元性的“4V”特征，能够为应急治理提供科学防控、精准施控的技术支撑。围绕大数据赋能应急治理场域的研究视角，构建以“价值—技术—制度”为核心的整体性分析框架，剖析治理过程中呈现出的治理主体单一的公共价值失调、信息封闭式传达与科层制格式化运转失灵等问题表征，透视大数据赋能在应急治理场域中的治理主体从单向管理转向协同治理、政务信息从封闭式管理转向开放治理、治理目标从政绩驱动型转向服务型、决策重点从格式化管理转向源头治理的优化逻辑，并提出多元主体共治、保障信息公开和规范权力运行的实践路径。

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一种适应大数据处理要求的深层学习模型

提出基于参数更新与结构更新的深层学习模型。将向量空间表示扩展到张量空间表示，解决数据结构表示的局限性，能很好地表示非结构化、半结构化等高维数据。改进后的模型具备保留原有训练参数、数据等信息能力，不需要再次训练原数据集，并且能根据新进数据进行参数调整或结构调整更新，从而实现对新进数据的学习。实验结果表明，该模型具有很好的拓展适应性与保持性，能适应大数据背景下数据变化快、类型复杂等要求，具有很好的拓展实用性。

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基坑变形预测的改进供需优化算法-指数幂乘积模型

为提高基坑变形预测精度，提出改进供需优化算法一指数幂乘积基坑变形预测模型（ISDO-EPP模型）。通过6个标准测试函数和3个应用实例对ISDO算法的寻优能力进行验证，并与基本供需优化（SDO）算法、鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化（GWO）算法、蛾群算法（MSA）、粒子群优化（PSO）算法的寻优结果进行比较。以3个基坑沉降预测为例，通过自相关函数法和虚假最邻近法确定各实例延迟时间和嵌入维数，构造输入、输出向量对各模型进行训练和预测。结果表明，ISDO算法搜索能力优于SDO等5种算法，具有较好的寻优精度、全局搜索能力和稳健性能。ISDO-EPP模型对3个实例预测的平均相对误差绝对值分别为0．73％、3．36％和1．33％，均优于ISDO-SVM、ISDO—BP模型，表明ISDO算法能有效优化EPP模型参数，ISDO—EPP模型用于变形预测是可行和有效的。

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基于大数据分析的综合能源系统负荷特性聚类分析_赵莎莎

随着我国综合能源系统的迅速发展，用户侧出现越来越多的综合负荷尤其是电冷热耦合负荷，而针对冷热电负荷的耦合特性的研究极为重要，它决定了综合能源系统规划和运行是否科学合理。因此，将大数据分析法应用到冷热电综合负荷的耦合特性分析中，建立了基于改进K-means算法的冷热电负荷耦合特性分析模型，该模型利用国外某高校实测综合能源系统相关真实数据，对学校用能负荷按照春夏秋冬四季进行合理聚类分析，以获得不同季节时段以及同一季节时段的用能负荷耦合特性，在此基础上，对该综合能源系统中电、冷综合需求响应的潜力进行研究。最后，通过仿真分析，结果表明文中方法能较好的深入挖掘该综合能源系统的用能耦合特性和需求响应潜力，为制定合理的综合需求响应方案提供有力数据支撑。

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人工智能时代的学术期刊数字化传播

计基于人工智能技术的学术期刊传播平台，提升中国学术期刊的传播效果。【方法】梳理人工智能技术在学术期刊传播中的应用现状，归纳其在学术期刊传播中应用的优势和存在的问题，在此基础上勾勒基于人工智能技术的中国学术期刊传播平台，并结合实例检验平台的创新性和可能遇到的困雉。【结果】与国内领军产品相比，运用人工智能技术的学术期刊传播平台在内容开发、内容聚合、内容分发、增值服务与社群建设等方面的应用对象更广泛、效果更理想、功能更丰富。【结论】人工智能技术应用于学术期刊传播，不仅可以深度开发文献、识别读者需求、优化内容分发、助力学者科研、提升传播效果、解析并反馈传播效果，还有助于建设学术共同体，为学界提供良好的学术交流环境。

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互联网与大数据

积极发挥“互联网 +”和“大数据×”效应，一方面治理主体可以借助云计算、大数据、物联网等技术有效、精准、及时地进行国家治理；另一方面，国家治理问题往往涉及多个部门机构、多个行业，这必然要求打破科层制壁垒、拆除纵向层级限制的藩篱，实现快速有效的协同治理。而“互联网 +”与国家协同治理具有同构性，因而能够极大地拓宽各个治理主体之间交流和沟通的渠道，打破时间和空间的限制，按照民主协商的总要求，在政治、经济、社会、文化、生态等领域，建立健全多主体协商机制，疏通利益表达渠道，扩大民主参与，促进社会公平发展。

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