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面向政府治理大数据的高性能计算系统

大数据处理系统是未来社会的基础设施之一。政府治理场景下的大数据处理任务具有多域异构、多主体等特 点，因此需要针对性地进行研究设计。从应用需求出发，分析各类政府治理场景对大数据处理技术提出的挑 战，梳理大数据分布并行处理的关键技术，包括数据存储管理、计算平台、关键算法等，调研总结相关技术的 研究现状，并提出面向政府治理大数据的高性能计算系统的技术框架，分析讨论不同技术路线的优劣。最后 展望相关技术的未来发展趋势。

  • 2021-06-21
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基于大数据的金融风险预警系统

随着时代的发展，中国互联网已经得到了创新和发展，互联网金融也有了广阔的发展空间。互联网金融的发 展过程中将出现各种风险因素。因此，有必要建立有效的风险预警系统。首先论述了国内外主要的区域金融风险预 警系统，并以此模型为基础构建了金融风险预警系统。其次通过建立大量的相关支持数据，在建立风险指标和用户 参与度等各种数据库的基础上，利用机器学习算法设计了预警预测系统。最后，将系统收集的数据库用于效果分析 和相关性测试，并得出定量结论。

  • 2021-06-21
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四种全球大洋水汽数据产品的比较分析

文章比较了卫星专用传感器微波成像仪/探测仪（SSM/I&SSMIS）、遥感系统数据集（RSS V7R01）、欧洲中期天气预报中心第 5 代再分析数据（ERA5）和现代回顾分析的研究与应用第 2 版数据（MERRA-2） 4 种观测和再分析资料在刻画全球大洋水汽气候态中的异同点, 初步探究了不同尺度的大气柱水汽总量（TCWV）的变化特征和长期趋势。研究结果表明, 4 种数据 TCWV 的空间分布、季节和年际变化较为一致。从 1988 至 2018 年, TCWV 总体呈增加趋势, 其中热带海洋的年际变化显著, 增加趋势较强, 且和厄尔尼诺？南方涛动（ENSO）高度相关。利用再分析数据做短时间（如 1991—1997 年） 的 TCWV 趋势分析时要慎重使用 ERA5 和 MERRA-2 的数据。在研究热带区域长期水汽变化趋势时, 需谨慎使用MERRA-2 的数据。

  • 2021-06-21
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大数据、AI平台支撑下的智慧金融产品研发与实践

为提升大数据、人工智能等技术的金融场景应用质效，提高金融服务敏捷化、智能化水平，搭建整合数据采集存储、批流一体化计算能力的大数据基础服务平台，建设集成主流机器学习框架及基础算法模型、具备全流程建模能力的人工智能基础服务平台，并在平台基础上构建场景化数据资产及应用算法模型，推出面向不同业务场景的智能化产品。实践结果表明，不同场景的智能化产品使投研效率提高数十倍，助力理财业务实现 15% 左右增长，会计风险核查准确率提高到 90% 以上。基于大数据、AI平台的研发范式，能推动智慧金融产品高效、敏捷落地与应用，有助于推动银行智慧化转型、高质量发展。

  • 2021-04-22
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一种基于联盟链的物联网匿名交易方案

对物联网终端交易的跨平台、去中心化、隐私、安全需求，提出基于联盟链的匿名交易方案，确保用户身份隐匿。通过划分基础域和互联域实现中心化身份认证和去中心化交易；对身份认证，提出基于Merkle树的双因素认证方案，实现各节点身份与消息的去耦；针对通信中明文消息暴露用户身份问题，提出基于CoillJoin思想的聚合签名隐私保护方案，混淆交易身份，以抵抗身份关联分析攻击；最后针对一致性和记账权问题，提出基于信誉评价策略的共识机制。安全性与效率分析表明，所提方案能以较低存储和计算开销保护终端身份隐私。

  • 2021-04-25
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新工科_教育背景下的_互联网+_实践教学模式探索——以电子电路专业为例

在“互联网+”时代背景下，“新工科”工程教育改革的出现，要求高校积极探索新的教育和人才培养模式，转变途径和方法。电子电路专业在“互联网+”时代具有鲜明的专业特点，在“新工科”工程教育改革过程中发挥了重要作用。本文分析了“新工科”背景下电子电路专业建设的内涵，探究“互联网+”时代实践教学改革的重难点，研究分析了适应“互联网+”时代的创新人才教育与实践培养模式，以及教与学融合相长的混合式教学模式改革、阶梯式能力提升的创新实践培养体系、创新实践社会资源的注入等，以期为电子电路专业创新实践人才的培养提供参考。

  • 2021-04-21
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基于工业互联网标识体系的协同制造研究

为了实现全生产要素的网络化协同以及智能化生产,解决生产过程中因不同地区、不同企业、不同 编码体系而导致的无法协同设计、生产,以及产品追溯不完整,设计了基于工业互联网平台的标识解析 体系,对不同企业、订单、设备、物料、生产过程、产品等进行统一分级注册,按需实时解析；设计了相应的 智能示范产线,实现了在个性化定制模式下的全程自主控制；融合数字孪生与图像识别等先进技术,测 试验证了基于工业互联网标识体系在异主异地异构生产时的有效性。

  • 2021-04-21
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基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识_吴忠强

针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化（IHHO）算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进:引入柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力；引入黄金正弦法,不但增加了种群的多样性,减少算法陷入局部最优的可能性,并且缩小了搜索空间,提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中,IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确,辨识结果与实测数据拟合度更高,IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进行准确的参数辨识。

  • 2021-04-20
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