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基于數據湖平臺的工業大數據分析實踐：以智能油田能效分析為例[人工智能][工業自動化]

工業系統以及工業企業應用場景日益復雜，導致系統處理數據量與數據類型日益增多。面對多樣化的業務應用場景和海量多源異構數據，對數據分析的流動性與靈活性要求越來越高。而傳統基于數據庫的大數據分析平臺無法滿足不同結構數據匯入與數據源變化。因此，構建了一套端到端、高效協同的大數據分析應用實施框架，結合數據湖平臺與智能算法建立針對工業大數據的分析模型，實現以業務分析需求為驅動，結合數據湖平臺對于海量多源異構數據的處理、匯聚、管理能力，高效開展數據建模、準備、測試、訓練與驗證。最后，在智能油田能效分析場景進行應用驗證，成功實現對于智能油田能效分析場景下的系統預測、優化與決策功能，為油田全業務流程提供數據支撐，推動智能油田可持續發展。

發表于：11/27/2024 3:23:00 PM

智能時代地方政府網絡輿情技術治理的困境及應對策略[通信與網絡][其他]

面向智能技術介入網絡輿情生成和傳播的新環境，分析智能時代網絡輿情特征、地方政府網絡輿情技術治理面臨的困境以及應對策略，對維護國家意識形態安全政權安全，以及促進社會和諧穩定發展具有重要意義。通過實地調查、文獻調研、輿情案例分析等實證研究，綜合運用歸納和演繹方法，圍繞網絡輿情主體、客體以及傳播媒介等方面，分析了人工智能技術介入后網絡輿情的特征，并從人工智能技術在網絡輿情監測預警全流程作用出發，分析了智能時代地方政府網絡輿情技術治理面臨的困境。智能時代網絡輿情呈現出主體“非人化”、網絡輿情客體多樣化以及智能算法加速網絡輿論傳播等方面特征。當前一些地方政府輿情治理部門面臨處理能力跟不上、輿情監測算法智能化程度弱、缺少推演預警手段、跨平臺治理難等系列困境，提出了應從樹立網絡輿情智能化治理理念、構建智能化網絡輿情監測預警系統以及建立網絡輿情多部門聯動處理機制等方面的應對策略。

發表于：11/27/2024 2:50:16 PM

基于Vensim PLE的決策監管類系統的數據質量影響因素分析——以智能化國資國企在線監管平臺系統為例[其他][其他]

大數據時代，數據賦能和應用給政府和國有企業的決策和監管帶來了便利，但決策監管類系統面臨源數據獲取、分析、處理等過程導致的數據質量不高問題，影響決策的精準性和監管的有效性。結合本人參與該平臺建設需求分析和數據獲取的實際工作過程，針對國有資產和國有企業數據獲取到應用過程中影響數據質量的主要因素進行分析，構建了數據質量模型的因果關系圖和流圖，并通過Vensim PLE進行仿真實驗，識別到人才對數據質量的重要性。同時，了解其中的學習培訓時間、需求變更和元數據因素對數據質量的具體影響趨勢，并提出對應改進數據質量的有效方法。

發表于：11/27/2024 2:38:05 PM

基于主從多鏈的科學數據共享方法構建與實證研究[通信與網絡][信息安全]

針對當前科學數據管理中普遍存在安全性不足的問題，試圖基于主從多鏈理論，探索提出一套科學數據保護與共享架構方法。提出一種基于主從多鏈的科學數據保護與共享方法，這一方法借助多個智能合約、數字簽名、星際文件系統（IPFS）技術，并結合科學數據的分級分類和身份認證實現細膩度管理；采用主從多鏈結合的方式，確保數據的安全性和可擴展性。實證研究結果表明，本方法在存儲開銷方面顯著優于公共鏈方案，在性能上提升約3倍，并在處理大量交易時展現出更高的穩定性與可靠性。綜上所述，該方法具備去中心化、安全可靠、不可篡改等重要特性，能夠有效應對日益增長的科學數據保護與共享需求。

發表于：11/27/2024 2:25:00 PM

基于關鍵信息流的氣象水文輔助決策服務[通信與網絡][其他]

借助大數據技術,以信息流的形式開展輔助決策是滿足指揮決策中關鍵信息需求行之有效的手段。氣象水文保障亟需將關鍵信息流作為重要支撐手段，對氣象水文輔助決策服務架構進行探索設計。在分析氣象水文決策內容和特點的基礎上，提出基于跨網系傳輸的關鍵信息流支撐指揮員關鍵信息需求，以提高氣象水文輔助決策的質量和效率，并且結合實際情況開展了氣象水文輔助決策服務架構的初步設計，以新的架構支撐信息網絡和業務體系建設，提高氣象水文輔助決策服務水平。

發表于：11/27/2024 2:14:47 PM

基于層次分析法和模糊評價方法相結合的裝備數據評估模型方法研究[其他][其他]

針對武警部隊裝備效能評估問題，提出一種基于層次分析法和模糊綜合評價法相結合的效能評估模型。首先，綜合考慮武警部隊任務特點和裝備建設情況，從“五種能力”角度出發，運用層次分析方法構建了包括目標層、環境影響層、3級準則層、方案層在內的6層結構模型，并對結構模型的指標體系設置相應權重；之后利用模糊綜合評價法，建立相應模糊評估模型，對裝備效能等級進行評判；最后以模擬評估綜合保障能力為例列出了評估模型的具體步驟和實現方法，結果顯示評估值為77.5，評判等級為及格，符合實際。通過實例驗證，所提評估方法能夠有效地實現武警部隊裝備效能評估，為武警部隊后續裝備建設籌劃提供了理論支持，為裝備體系效能評估提供了一種分析思路。

發表于：11/27/2024 2:02:31 PM

火箭殘骸落點綜合態勢分析方法與應用[其他][航空航天]

隨著高密度航天發射，火箭殘骸數量呈現快速增長態勢，全面掌握火箭殘骸落點綜合態勢，是高效評估火箭殘骸災害風險和應急指揮決策的重要依據。提出了火箭殘骸落點綜合態勢分析業務模型和主題域數據模型，論述了基于海量歷史殘骸落點數據資源，開展火箭殘骸落點預報精確度分析、火箭殘骸預置落點區域準確度分析和火箭殘骸落點散布區域特征分析等數據挖掘分析方法，給出了航天發射殘骸落點“態勢一張圖”的可視化設計要素。工程實踐表明，該成果可為提高航天發射火箭殘骸風險評估和應急指揮決策能力提供技術支撐，應用效益較好。

發表于：11/26/2024 2:20:51 PM

結合BERT語義融合和關鍵詞特征提取的方面級情感分類研究[人工智能][其他]

方面級情感分類旨在確定句子中給定方面詞的情感極性。該任務先前提出的方法無法提取語義信息豐富的上下文初始表示向量，同時也不能精確地捕獲局部關鍵特征的范圍。因此，提出了一種結合BERT語義融合(BERTSF)和關鍵詞特征提?。↘FE）的方面級情感分類模型（KFE-BERTSF）。BERTSF通過門控融合函數融合BERT編碼器的高層語義信息，以提取語義信息更加豐富的上下文初始表示向量。KFE通過動態閾值劃分句子的局部上下文和非局部上下文，并利用句法距離掩碼（SDMask）和距離感知注意力（ADA）提取兩個區域的局部關鍵特征?；谌齻€數據集上的實驗結果表明， KFE-BERTSF取得了比基準模型更好的成績。

發表于：11/26/2024 2:04:54 PM

軍事智能數據安全問題：對抗攻擊威脅[通信與網絡][信息安全]

人工智能技術已深入軍事作戰的各個領域，對現代戰爭形態進行了全面革新。數據作為軍事智能模型的核心驅動力，為模型的有效運轉提供了保障。然而，由于深度學習的不可解釋性，對抗攻擊技術的存在給當前軍事智能模型帶來了嚴峻的數據安全問題。這種威脅在智能系統的訓練和推理過程中均可能產生，形式多樣，難以防范。同時，受到對抗樣本干擾的軍事數據類型多樣，敵方采取的欺騙手段也日趨復雜。因此，分析軍事智能數據安全風險樣態，并進一步給出軍事智能數據風險的防范措施，希望能夠為增強軍事智能數據的安全性提供有益的參考和借鑒。

發表于：11/26/2024 1:49:00 PM

國標《數據安全技術數據分類分級規則》分析與解讀[其他][其他]

2024年3月14日，國家標準化管理委員會正式發布了國標GB/T 43697—2024《數據安全技術數據分類分級規則》。該標準是我國在數據治理方面的最新研究成果，也是我國首次采用“數據安全技術”作為前綴的國標文件。該文件的發布將在國家安全、社會秩序、經濟運行等多個方面產生重大影響。從國內外數據分類分級治理的相關研究背景出發，介紹了新國標的文本內容，對比了中美兩國對數據的規制方案。本文認為，新國標的發布，將在提升國家數據治理水平、補齊國家安全短板、應對國際數據規則制定壓力和提升我國國際形象等方面產生積極影響。最后，對我國未來數據安全工作給出了建議與展望。

發表于：11/26/2024 1:33:02 PM