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數(shù)據(jù)湖平臺智能油田實時數(shù)據(jù)服務(wù)標準化研究[其他][其他]

智能油田應(yīng)用開發(fā)涉及的數(shù)據(jù)種類繁多、來源多樣，數(shù)據(jù)量大且標準不一?？碧介_發(fā)數(shù)據(jù)湖平臺的目標是在數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)應(yīng)用之間建立橋梁，對采集到的原始數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)湖內(nèi)進行標準化治理、聚合加工并封裝為標準化服務(wù)提供應(yīng)用系統(tǒng)調(diào)用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的管用分離。根據(jù)某智能油田項目所開展的實時數(shù)據(jù)服務(wù)入湖遷移與標準化改造工作，提出了一套基于數(shù)據(jù)湖平臺的智能油田實時數(shù)據(jù)服務(wù)標準化開發(fā)方法，并利用數(shù)據(jù)湖平臺實時數(shù)據(jù)開發(fā)工具，將智能油田實時數(shù)據(jù)服務(wù)經(jīng)標準化改造后遷移入湖。該項研究為油氣生產(chǎn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了新的方法與工具支撐，有助于提高智能油田大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的開發(fā)效率與質(zhì)量。

發(fā)表于：9/26/2024 5:23:00 PM

論人工智能民事主體資格之否定[人工智能][其他]

人工智能的民事主體資格是人工智能發(fā)展過程中亟需解決的重要問題。首先，承認人工智能民事主體資格有破壞人類中心地位的傾向，違背民事主體制度所蘊含的人文精神。為人類服務(wù)的人工智能不具有獨立意志，無法取得與民事主體同等的法律地位，不符合平等理念的要求。其次，人工智能具有可復(fù)制性，缺乏個體差異性，無法以自己名義從事民事活動。人工智能受到人類的控制和決定，不具備獨立自主性，不享有獨立財產(chǎn)，無法獨立對外承擔(dān)民事責(zé)任，不滿足民事主體的各個構(gòu)成要件。最后，人工智能僅具有技術(shù)層面的理性，區(qū)別于人類理性，缺乏民事預(yù)設(shè)主體的理性基礎(chǔ)。

發(fā)表于：9/26/2024 5:11:36 PM

高校智慧黨建數(shù)據(jù)治理體系構(gòu)建與實踐路徑研究[其他][其他]

從智慧黨建數(shù)據(jù)治理工作面臨缺少頂層的統(tǒng)籌規(guī)劃、數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)集成度不高、數(shù)據(jù)分析能力不足等問題出發(fā)，初步構(gòu)建智慧黨建數(shù)據(jù)治理體系架構(gòu)，并提出一套切實可行的智慧黨建數(shù)據(jù)治理的實施路徑解決方案。在此基礎(chǔ)上，按照“數(shù)據(jù)匯聚-業(yè)務(wù)打散-流程重構(gòu)”建設(shè)思路優(yōu)化實踐路徑，為智慧黨建數(shù)據(jù)治理、促進高校數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考價值。經(jīng)過實踐案例驗證，該研究對于高校如何進行黨建數(shù)據(jù)治理以及如何開展各類黨建應(yīng)用建設(shè)提供了范例。

發(fā)表于：9/26/2024 4:58:52 PM

數(shù)據(jù)要素化背景下文化數(shù)字化的創(chuàng)新發(fā)展研究[其他][其他]

隨著數(shù)字技術(shù)的跨越式發(fā)展，數(shù)字化浪潮對文化傳承與傳播產(chǎn)生了深遠影響，與此同時，數(shù)據(jù)要素化已經(jīng)逐漸成為推動經(jīng)濟社會發(fā)展的核心驅(qū)動力。對文化數(shù)字化的發(fā)展現(xiàn)狀和面臨難題進行深入剖析，在此基礎(chǔ)上，分析數(shù)據(jù)要素化進程對文化數(shù)字化發(fā)展的影響，并對文化數(shù)據(jù)要素化的發(fā)展趨勢進行展望，以期為新時代優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的創(chuàng)新傳承提供思路，并為推動文化數(shù)字化建設(shè)提供參考。

發(fā)表于：9/26/2024 4:46:52 PM

新一輪省級數(shù)據(jù)管理機構(gòu)改革的實證分析[其他][其他]

新一輪數(shù)據(jù)管理機構(gòu)改革是國家推動數(shù)據(jù)要素市場化配置改革背景下的新要求。通過搜集整理31個省份數(shù)據(jù)管理機構(gòu)設(shè)立有關(guān)資料和信息，對其設(shè)立模式、隸屬關(guān)系、職能設(shè)置進行分析，研究發(fā)現(xiàn)，新設(shè)省級數(shù)據(jù)管理機構(gòu)主要通過“單獨設(shè)立”和“綜合政務(wù)服務(wù)”兩種模式建立。隸屬類別包括了省政府組成部門、省政府直屬機構(gòu)、省政府辦公廳管理機構(gòu)等5大類，整體上呈現(xiàn)出行政地位上升和分布均勻的新特征，其職能設(shè)置較早期階段也呈現(xiàn)出新的特點。為充分發(fā)揮新設(shè)數(shù)據(jù)管理機構(gòu)的作用，研究也對數(shù)據(jù)管理機構(gòu)存在的不足也進行了分析，并提出了相應(yīng)建議。

發(fā)表于：9/26/2024 4:19:39 PM

個人信息保護合規(guī)審計的輔助實現(xiàn)技術(shù)框架研究[其他][信息安全]

數(shù)字經(jīng)濟時代背景下，合格評定工作呈現(xiàn)出數(shù)字轉(zhuǎn)型趨勢，這將對開展個人信息保護合規(guī)審計活動產(chǎn)生重要影響。概述了個人信息保護合規(guī)檢查技術(shù)工具概況和相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)，在此基礎(chǔ)上，提出了個人信息保護合規(guī)審計可以依托技術(shù)輔助實現(xiàn)的審計項，指明了個人信息合規(guī)審計工作技術(shù)輔助實現(xiàn)的路徑。依托以上研究成果，提出《個人信息保護合規(guī)審計技術(shù)能力及工具要求（征求意見稿）》標準，明確了個人信息保護合規(guī)審計輔助實現(xiàn)技術(shù)框架，介紹了依據(jù)標準研發(fā)的個人信息保護合規(guī)審計技術(shù)工具原型，及其對于個人信息保護合規(guī)審計輔助技術(shù)框架的示范驗證作用。

發(fā)表于：9/26/2024 4:05:37 PM

基于信息標簽體系的人員崗位匹配方法研究[模擬設(shè)計][信息安全]

人力資源管理信息化，既是信息化建設(shè)的重要內(nèi)容，又是重要支撐和保證。隨著人力資源數(shù)據(jù)不斷積累，如何借助先進的科學(xué)技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息是當(dāng)前研究領(lǐng)域的熱點問題之一。本文依托于人力資源數(shù)據(jù)，提出了基于雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的圖采樣聚合模型生成模型標簽，并構(gòu)建了崗位和人員信息標簽體系；提出了兩種人崗匹配方法，實現(xiàn)了智能化的人員崗位匹配。實驗表明，本文提出的模型方法取得了較好的效果，為相關(guān)數(shù)據(jù)信息的有效組織與管理提供了一種良好的解決方案，并為實現(xiàn)人力資源的智能化管理提供了有效借鑒。

發(fā)表于：9/26/2024 3:51:03 PM

基于模仿學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的啟發(fā)式多智能體路徑規(guī)劃[人工智能][信息安全]

多智能體路徑規(guī)劃（Multi-Agent Path Finding, MAPF）擴展到大型動態(tài)環(huán)境中是一個越來越有挑戰(zhàn)的問題。現(xiàn)實世界中，環(huán)境動態(tài)變化往往需要實時重新規(guī)劃路徑。在部分可觀察環(huán)境中，使用強化學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)分散的策略解決MAPF問題表現(xiàn)出較大潛力。針對智能體之間如何學(xué)會合作和環(huán)境獎勵稀疏問題，提出基于模仿學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的啟發(fā)式多智能體路徑規(guī)劃算法。實驗表明，該方法在高密度障礙環(huán)境中具有較好的性能和擴展性。

發(fā)表于：9/26/2024 3:38:52 PM

基于隱私保護的電解鋁生產(chǎn)決策方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

在電解鋁生產(chǎn)過程中，傳統(tǒng)的人工控制決策方式已經(jīng)難以適應(yīng)現(xiàn)代鋁電解生產(chǎn)要求，當(dāng)下深度學(xué)習(xí)算法處理此類時間序列數(shù)據(jù)得到廣泛應(yīng)用，決策是否高效影響鋁電解槽的穩(wěn)定運行和高效產(chǎn)出鋁。同時，數(shù)據(jù)隱私問題也不容忽視，隱私安全既影響電解鋁生產(chǎn)過程又影響其正常使用，誤用、濫用數(shù)據(jù)挖掘可能導(dǎo)致用戶數(shù)據(jù)特別是敏感信息的泄露，而信息一旦丟失或泄漏將造成重大的損失。針對以上問題，提出一種利用改進LSTM模型結(jié)構(gòu)結(jié)合優(yōu)化ElGamal算法的電解鋁決策方法：首先針對數(shù)據(jù)隱私問題提出了優(yōu)化后的ElGamal算法；再針對電解鋁數(shù)據(jù)特性改進LSTM模型結(jié)構(gòu)與優(yōu)化ElGamal算法的雙結(jié)合。實驗結(jié)果表明，本方法可以在保證決策隱私安全的情況下，性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法，在實際情況中有參考的價值。

發(fā)表于：9/26/2024 3:25:08 PM

基于自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為了解決現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法在特征提取單一、數(shù)據(jù)依賴強以及模型泛化能力差等方面的問題，提出了一種基于自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法。首先，通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)特征，增強模型在無標簽數(shù)據(jù)上的特征學(xué)習(xí)能力，從而降低對標注數(shù)據(jù)的依賴并提升泛化能力。其次，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取網(wǎng)絡(luò)流量中時間序列的空間特征，并通過長短時記憶網(wǎng)絡(luò)建模時間依賴性，進行多視角特征提取，提高檢測的全面性。最后，設(shè)計了一種特征融合策略，豐富模型特征表示，提升模型魯棒性。在公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，所提方法具有更高的準確率和F1值。

發(fā)表于：9/26/2024 3:13:51 PM