基于人工智能的电力系统故障检测与自动修复方法研究

随着全球的工业化和现代化,电力系统已经成为现代社会生活的核心部分。本文采用RNN网络模型构建了先进的电力系统故障检测系统,并结合强化学习实现了自动修复策略。旨在为电力系统提供更稳健、快速和自适应的故障应对机制。实验证明,所提出的方法在电力系统的自动化、智能化故障诊断与修复方面取得了一定进展。

电力系统的安全漏洞扫描与网络防护策略

电力系统的安全问题会直接影响电力供应的稳定性。为应对不断变化的网络威胁,采用机器学习算法,设计了一种智能化的电力系统网络漏洞扫描方法。该方法可实时监控网络流量,动态检测未知漏洞,显著提高了漏洞检出率,同时降低了误报率;此外,通过与安全防护策略的紧密整合,显著缩短了漏洞响应时间,为维护电力系统安全技术的发展提供了重要支持。

不同类型急性白血病患者血清IFN-γ、TGF-β、IL-6和IL-17水平变化及其预后判定分析

目的探讨不同类型急性白血病患者血清干扰素-γ(IFN-γ)、转化生长因子-β(TGF-β)、白介素-6(IL-6)和白介素-17(IL-17)水平变化及其预后。方法选取我院2015年6月至2017年6月接诊的100例急性白血病患者进行研究,根据疾病类型将其均分为急性淋巴细胞白血病(ALL)组和急性髓细胞白血病(AML)组,此外,选择同期健康体检的患者100例作为对照组。对三组患者治疗后的临床疗效,治疗前后的血清IFN-γ、TGF-β、IL-6和IL-17水平及其预后进行比较分析。结果ALL组和AML组治疗总有效率比较差异无统计学意义(χ2=0.0603,P=0.8061)。治疗前,ALL组和AML组的IFN-γ水平明显低于对照组,TGF-β、IL-6和IL-17水平明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。ALL组血清IFN-γ、IL-6水平明显高于AML组(P<0.05),但两组患者的血清TGF-β、IL-17水平比较差异无统计学意义(P>0.05)。ALL组显效患者血清IFN-γ水平高于无效患者(t=8.6250,P=0.0000),TGF-β水平低于无效患者(t=4.5539,P=0.0000),IL-6水平低于无效患者(t=12.9912,P=0.0000),IL-17水平低于无效患者(t=10.0341,P=0.0000)。AML组显效患者血清IFN-γ水平高于无效患者(t=27.4937,P=0.0000),TGF-β水平低于无效患者(t=4.6727,P=0.0000),IL-6水平低于无效患者(t=5.5393,P=0.0000),IL-17水平均低于无效患者(t=11.7118,P=0.0000)。结论急性白血病与血清IFN-γ、TGF-β、IL-6和IL-17水平密切相关,可把患者血清水平作为临床诊断急性白血病、评价预后的指标。

合欢花及其混伪品藤合欢的鉴别

合欢花为常用中药,来源于豆科植物合欢Albizia jubirissin Durazz的干燥花序。最近在我市辖区多次发现有混伪品充合欢花使用,经鉴定是卫矛科植物南蛇藤Ceiasturs orbioulatus Thunb的干燥成熟果实。东北习称“藤合欢”。现鉴别如下:

输电线路工程施工中技术问题及处理措施的探讨

电能是在我国的重要能源之一,它在我国起着重要的作用。随着经济技术的快速发展,人们的生活水平得到了提高,工业的发展和电力的使用,电能的需求不断增加。为了保证经济的发展和人们的正常生活,我们应该加大对输电和改造的安全检测,使其安全、稳定运行。