基于多模态关键校验算法的档案归档完整性研究及应用

针对公司数字化转型难,档案管理水平低等问题,从档案整理工作角度出发,结合档案管理理论,档案管理需求,对档案管理中人力投入、档案完整性、档案合理性操作等内容进行剖析,本文采用一种基于多模态关键校验算法方法。该方法通过构建多模态模型,对公司海量档案数据进行校验和整理,对收集档案数据进行标准化处理,简化档案数据的复杂性。最后,计算档案归档数据合规性、合理性,并对每份档案进行不同方法核对和比较,验证本文提出算法有效性。MATLAB仿真结果显示,基于多模态的关键校验算法具有较高的判断精度,能降低主观因素对归档完整性影响,实现计算结果稳定,整体结果优于关键校验法。因此,在海量档案信息下,基于多模态关键校验算法能提高公司档案归档完整性,缩短归档时间,满足公司档案整理归档需要。

基于大数据及人工智能的大电网智能调控系统框架

随着科学技术和网络信息技术的快速发展,大数据时代和人工智能时代已经悄然临近。为了提高电网智能调控系统的稳定性和安全性,将根据目前我国电网调度系统发展的基本现状和存在的典型问题,研究设计大数据及人工智能的大电网智能调控系统。

基于多重图像隐藏防伪标识公文防篡改的新方法研究

为了提高公司间公文频繁传输的防伪能力,本文提出一种基于多重图像隐藏标识的蚁群算法,利用傅里叶级数、K-mean处理和Metropolis接受准则进行公文中相关数据进行判断,并在三维多重图形中插入隐藏图形方式,以提高公文标识的防篡改能力。同时,本文对防伪标识的防伪原来,分析标识被篡改、替换的原因,总结防伪标识的特征,提出多重图像防伪的设计思路和处理方法,并通过实际案例的试验,验证该处理方法的正确性、图像间拟合性及防伪程度。MATLAB仿真结果显示,多重图像隐藏算法的防伪标识的拟合度较好,防伪程度在98%以上,而且防篡改程度先上升后下降,整体指标较佳,优于二维多重图像的防伪性。因此,本文提出的多重图像隐藏防伪标算法,适用于在公司数字化转型阶段的公文防伪标识优化。

移动应用技术在电力施工现场作业中的运用

电力行业的稳定发展不仅关系着国家经济的进步,也影响着人们的生活水平。为提高电力施工现场作业质量,保证现场作业安全,需运用移动应用技术。移动应用技术具高有可靠性和易接入等特点,可有效革新传统电力施工作业方式。因此,分析了移动应用技术的应用现状,阐述了移动应用技术在电力施工现场作业中的运用。

提高协同办公系统高并发时运算速度

随着我国协同办公系统在实际应用环节的增多,传统的协同办公已经无法从根本上满足人们实际的办公需求,由此,如何通过现阶段的科学技术在实际协同办公系统环节的应用提升实际的办公系统运行性能,成为了我国办公管理者们研究的重点,其中高速缓存装置便是其中最为常见的处理方法。本文通过对Redis高速缓存的阐述,研究这一模式在协同办公系统中应用的措施,进而以期在根本上促进我国协同办公系统的实际运行效果。

协同办公系统模块化调整提升系统性能

随着科学技术发展的不断深入,办公模式也在随之发生着不断的改变,近年来,随着科学技术在日常办公环节应用的不断普遍,协同办公系统逐渐出现在人们日常的办公活动汇中,不仅仅在很大程度上优化了日常办公效率的同时很大程度上为我国办公系统的发展提供了机遇。本文通过对我国现阶段协同办公系统应用的重要性和需求等方面进行研究,以期将协同办公系统进行模块化的优化,从而提升整个协同办公系统的运行状态,促进我国办公系统的发展。

电网云存储数据私密性问题研究

随着云存储在电网行业的推广应用,使大量的数据存储问题得到了解决,并且随着云计算应用的不断延伸,云服务器中数据的安全性是目前急需解决的重要问题,特别在数据的私密性问题上,尤为关键。本文从云存储系统的原理出发,研究云存储系统数据私密保护的方法,为完善云存储技术提供了坚实的保障。

电力巡检移动作业平台的设计探索

近年来,信息技术对人们的生活、生产的影响逐渐增大。电力企业发展中,设计和应用电力巡检移动作业平台,有助于提高巡检质量和巡检效率,减少巡检错误,保证变电设备的安全和稳定。因此,探索了电力巡检移动作业平台的设计,以期为相关人员提供参考。

基于大数据的电力网络监控仪表流量监控预警系统设计

在电力网络监控仪表流量监控中,传统的监控预警系统在工作中面对数据爆发,会在系统内部生成较多链路,增加了系统的运行负担,导致系统运行稳定性比较差。针对这一问题,提出基于大数据的电力网络监控仪表流量监控预警系统设计。在硬件设计上,采用多种流量显示方式设计人机交互构件,将CH451芯片作为主要驱动芯片,为用户提供更多的人机交互功能;在软件设计上,利用大数据分析技术采集流量监控,处理异常数据,将处理后的数据送入到设计的流量预警模块中,根据设定的预警门限实现对监控仪表流量的监控预警,完成整个系统的设计。实验结果表明:设计的基于大数据的流量监控预警系统面对数据爆发的情况,系统运行健康偏离度在2.0以下,链路重要性高,系统整体运行稳定性得到了提高。

基于密度划分的数字电网分布式数据存储研究

现有的数据存储方法在压缩数据时无法获取准确的密度峰值,导致数据负载均衡性较差,为提高数据分段均衡性,基于密度划分算法设计数字电网分布式数据存储方法。建立节点存储数据索引指针,通过节点递增顺序确定数据元区间;计算数据索引区域面积,计算面积与向量乘积;基于密度划分算法获取数据压缩密度峰值,以目标函数计算数据流目标长度;建立数字电网分布式数据存储模型,计算分布式数据库不同层级误差。在对比实验中,测试不同数据存储方法下分段数据负载均衡性。实验结果表明,将数据分为3-6段分别存储,只有密度划分算法在分段存储过程中,各数据节点数据量分割最均匀,数据负载均衡性最好。