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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。

  • 2021-06-21
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大数据背景下提升财政支出绩效评价数据质量的路径研究

数字社会、数字政府建设是提升我国国家治理现代化水平的重要抓手，而数据质量则是数字社会、数字政府建设的基础工程。作为国家治理体系和治理能力现代化重要组成部分的预算绩效管理，则饱受绩效数据质量的困扰。在小数据模式的主导下，绩效数据在真实性、共享性、多元性和智能化方面存在缺陷，削弱了财政支出绩效评价结果的公信力。海量大数据的多元性、客观性、实时性和连续性特征及其算法技术，有助于提升财政绩效数据的公信力和解释力，并为提高数据质量提供新的思路。大数据可以循整合跨部门数据和社会数据的密度路径，集聚与挖掘历史数据的长度路径，关联与对比技术数据、管理数据、主体数据的宽度路径，以及拓展全生命周期数据与随机数据的深度路径来提升绩效数据质量。为发挥数字化治理在提高国家治理现代化水平中的作用，应该加强数据质量建设与管理的顶层设计，依托大数据思维与技术，在制度规范、组织架构、管理机制和技术方法上着力提升数据质量。

  • 2021-06-21
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灵活互动的智能用电展望与思考

灵活互动的智能用电，户与户，城市与城市，城市与乡村，区域与区域之间有效联动

  • 2021-06-17
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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。

  • 2021-06-21
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大数据中的丝绸文化情感探析

: 针对丝绸文化演变的数字化观测问题,文章探析大数据中的丝绸文化情感特征与构成,透视新时期丝绸 文化的内涵升级。 利用主题网络爬虫技术采集得到丝绸文化情感的大数据,对情感词词频的统计展示了丝绸文化 正、负情感在“一带一路”倡议影响下的总体走向；对历年丝绸文化情感来源的构成分析,发现了物质性来源的下降 趋势、社会性和精神性来源的上升趋势,揭示了“一带一路” 影响下丝绸文化主导形态的转变和升级。 研究结果表 明,对于新时期丝绸文化发展状态的评估、文化政策制定具有重要参考价值。

  • 2021-06-21
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人工智能教育应用与研究中的新区、误区、盲区与禁区

人工智能教育研究中的新区，误区在哪里，未来是否可以应用

  • 2021-06-17
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基于隐马尔可夫模型的多真值发现算法

数据量的增长加大了信息获取的难度 ，如何从大量数据中准确获得有效信息是当前的研究热 点 。 借鉴隐马尔可夫模型的状态转移概率 ，构建了基于图模型的多真值发现算法 GraphTD ，借助各数据 源中描述的可信度转移矩阵 ，计算出数据值为真的概率的收敛值 。 同时 ，提出改进的初始真值的确定算法 CVote ，可有效提高 GraphTD 的正确率 ，避免了投票法在多真值发现中存在的诸多不足 。 在书籍作者数 据集上的实验结果表明 ，基于图模型的 GraphTD 真值发现算法能够提高真值识别的准确率 ，CVote 算法 通过对初始真值选择的改良 ，可以有效提高真值发现算法的正确率 。

  • 2021-06-15
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智能家居信息安全风险与防御

随着网络信息技术的飞速发展,依托于物联网的智能家居也迎来了高速发展阶段。 智能家居带给人们便捷、高效、智能的生 活环境,同时也带来了不少的安全隐患。 从智能家居的系统架构可知,智能家居产品的安全一般可从终端安全、云端安全、客户端安 全和通信安全四个方面进行评价。 通过设计安全的鉴权和访问控制机制、对固件和应用程序（APP）中的代码进行加固和混淆、本地 和云端数据的加密存储、加密的通信协议等措施,有效地降低智能家居产品的安全风险,从而保护广大消费者的人身财产安全。 该研 究对智能家居的安全风险和防御方法进行了全面的探索,为将来建设以人工智能为基础的软硬一体化生态体系起到了抛砖引玉的作 用,为实现更舒适、更安全的智慧生活打下坚实的基础。

  • 2021-06-18
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