全周期管理视角下提升基层治理能力的思考

突发性公共卫生事件是对基层治理能力的一次大赶考,在一定程度上也容易暴露出基层治理中存在的一些问题和不足。树立全周期管理意识,是有效推动防控工作的有力保障,是实现基层治理体系和治理能力现代化的迫切任务。文章以全周期管理为切入点,探讨城市社区治理的创新路径,对于进一步提升基层治理能力和水平具有十分重要的现实意义。

中国式现代化视角下的全过程人民民主实践探究——基于南京市玄武区的样本分析

党的二十大报告把发展全过程人民民主确定为中国式现代化本质要求的一项重要内容,明确指出基层民主是全过程人民民主的重要体现。基层是实现全过程人民民主的“试验田”,基层民主是全过程人民民主的根基和命脉所在。本文以南京市玄武区台城花园社区为研究样本,通过案例分析的方式提供一个基层全过程人民民主平台运作的全景素描,并在经验中提炼理论,为后续的理论研究与实践操作提供参考。

一种基于大数据挖掘模型的故障诊断方法

针对现有的故障诊断模型存在安全态势感知能力差、实时预警能力差与实时运维保障能力差等问题,提出一种基于大数据挖掘模型的故障诊断方法。该方法将深度学习技术与故障诊断方法相结合,利用卷积神经网络、决策树与长短期记忆网络等模型对故障进行分析,并与传统故障诊断方法相比。结果表明,利用卷积神经网络和长短期记忆网络方法的故障诊断的准确率、回归率、F1值较高,均超过90%,显著提高了故障诊断的准确率与可靠性。

自我革命的理论逻辑与实践逻辑

自我革命是中国共产党百年奋斗光辉历程的经验结晶,百年党史实际上就是一部党以伟大自我革命引领伟大社会革命的奋斗史。在新时代的境遇下,深入学习探讨中国共产党自我革命的理论逻辑与实践逻辑,对于永葆党的先进性和纯洁性,始终保持旺盛生命力和强大战斗力,具有重要意义和价值。

基于多渠道融合的智能故障预测技术

近年来,随着大数据和人工智能技术的不断发展,基于日志数据的智能故障预测方法逐渐受到关注。传统的基于日志数据的故障预测方法仅关注单一的需求属性,难以面向多维度预测需求进行适配调整。针对该问题,提出一种多渠道融合的智能故障预测模型Multi-Det,该模型采用机器学习和深度学习相融合的调度方式。通过特征提取和数据融合,面向用户不同属性需求进行系统模型适配,优化特定场景下的故障预测准确性和可靠性。为了验证Multi-Det的有效性,在公开数据集下对多个场景下的需求参数进行了实验对比,结果表明该方法能够有效适配不同故障预测需求,在特定场景下智能调整预测策略,为专业领域设备的维护和管理提供有力支持。