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基于随机森林回归的火电机组供电煤耗遗传优化模型

火电机组供电煤耗与电厂产能息息相关,为提高火电产能及其收益,有必要对火电机组供电煤耗进行优化,应用随机森林回归算法可从历史数据中挖掘机组供电煤耗与主蒸汽压力、主蒸汽温度等相关参数的回归模型,并以机组供电煤耗最低为目标条件,提出使用遗传算法优化方法搜索实时工况下最优运行参数控制策略。通过对某机组进行测试,结果表明,基于随机森林回归算法的火电机组供电煤耗遗传优化模型可有效减少机组供电煤耗,为发电企业提供优化建议,实现对发电成本的优化控制。

  • 2022-01-17
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MEMS传感器技术产业与我国发展路径研究

随着全球跨入万物互联时代,传感器产业迎来爆发式增长。MEMS传感器因其体积小、灵敏度高、可靠性强的优势逐渐占据主流。当前,我国在MEMS传感器设计、制造、封装、测试等关键产业链环节均取得了长足的进步,但与国际先进水平相比,仍存在诸多差距与短板。根据当前产业发展现状,建议我国在关键技术攻关、产业协同发展以及加大政策支持等方面发力,进一步带动我国MEMS传感器产业全面提升。

  • 2022-01-17
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区块链助力电信网络反欺诈协同治理

电信网络欺诈案线索分布广、破坏跨度大、受害人群多,给案件侦破带来了难度。大数据、人工智能等技术推动了精准化侦办,但技术的不当使用也会带来个人隐私泄露、银行卡被盗刷盗用的风险。探索了基于区块链的电信网络反欺诈协同治理,进行了核心能力和反欺诈人群分析,利用区块链的智能合约和密码共识,保证了电信数据的不可篡改和安全共享,进行了反欺诈协同治理的逻辑设计,为基于区块链的电信网络反欺诈协同治理的进一步落地应用提供了思路。

  • 2022-01-17
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政府数据再利用的规制模式及其反思

政府数据对引领大数据产业发展具有关键作用。对政府数据的价值释放而言,数据开放只是起点,关键还在于数据的再利用。面对私人“不会”和“不当”再利用政府数据的市场失灵问题,限制型模式忽略了市场对数据流动的需求,易发生过保护问题。开放型模式存在引导和监督不足的缺陷,我国缺乏该模式所需的制度土壤。借鉴政府信息“依申请公开”制度而设计的政府数据“依申请开放”功能,在有针对性地向社会提供数据的同时,还能发挥数据开发的引导与监督作用,是符合我国数据再利用所处的初级阶段特征的可行规制路径。

  • 2022-01-17
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数字经济时代网络市场监管创新的思考

数字经济时代,新技术、新产业、新业态、新模式加速孕育,网络市场竞争态势愈加复杂、多变,监管创新成为重要课题。网络市场监管工作应当确立稳定、可预期的监管原则,并落实好包容审慎、事中事后监管、协同监管等原则;对关系到国家安全、社会稳定和公众生命健康等底线性问题,监管不能缺位,而应继续严格审查监管。从创新监管原则的宏观研究,以及大数据监管、提升电子取证能力等监管手段的具体研究等维度,对监管创新进行了深度思考。

  • 2022-01-17
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互联网广告标识问题研究与应对建议

移动互联网广告标识,是应用于移动互联网广告业务的、可变更的标识符,能够标记、识别移动互联网广告服务对象,如苹果系统广告标识[1](ID for Advertising,IDFA)、谷歌广告标识[2](Google Advertising ID,GAID)、开放匿名标识[3](Open Anonymous ID,OAID)等。标识是移动互联网广告运行的基础性数据,广泛应用在广告主、媒体平台、第三方监测公司、代理公司等数字营销业务全链条,服务于广告结算、效果归因、流量甄别、精准营销、用户画像等。在保障数据安全和用户隐私的前提下,通过此类标识可以建立移动互联网广告基础数据服务,促进广告数据流通,服务广告产业。

  • 2022-01-17
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一种面向边缘计算的可扩展网络I/O框架

作为当前的研究热点,边缘计算可以在网络边缘部署计算、存储和网络资源,为用户提供云化服务,以满足新兴应用的处理需求。但是,当前网络I/O模型的扩展性问题使得运行在边缘节点上的边缘应用难以有效地利用丰富的边缘物理资源处理海量用户的网络请求。针对边缘计算场景下网络I/O模型的数据竞争和负载不均衡问题,提出了一种新的可扩展网络I/O模型。通过试验可以看出,利用该模型的边缘应用具有良好的性能和可扩展性。

  • 2022-01-17
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基于数据分析的网络健康评估系统

云数据中心网络具备复杂性和规模性特征,给网络的运营和维护带来挑战。基于数据分析的网络健康评估系统能够通过数据采集、网络建模、数据分析和综合评估等技术实现网络运行状态量化和可视化,便于网络整体质量动态掌握和故障快速处理,实现网络故障事后发现向事前预测的转变,为网络管理人员提供了网络运营和管理的有效手段,以提升网络运维效率、提高网络运营质量。首先对网络评估系统关键技术进行了介绍,其次结合实践情况给出了基于数据分析的网络健康评估系统的试验效果,最后对该系统功能的进一步完善提出了展望。

  • 2022-01-17
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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