If real-time route and high-speed data is important, GoTa is vital.

GoTa TM from ZTE is the world’s first CDMA-based system. Now, ZTE proudly introduces its third-generation digital trunking system featuring

If real-time route and high-speed data is important,GoTa is vital.

GoTaTM from ZTE is the world’s first CDMA-based system. Now, ZTE proudly introduces its third-generation digital trunking system featuring a centralized dispatch,

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Go Tafrom ZTE is the world’s first CDMA-based system. Now, ZTE proudly introduces its third-generation digital trunking system featuring a centralized dispatch,

基于Visual LISP的卫星雷达干涉测量数据导入插件的设计及应用

目前合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术已经广泛在工程监测、地质灾害监测等领域得到应用。文章基于Visual LISP语言,开发了可以将海量InSAR监测点数据批量导入至AutoCAD软件的插件。该插件将InSAR成果数据文件进行关键信息提取,并实现了对成果数据中的坐标系统与工程设计常用的独立坐标系统的转换,将数值直接以数值文字的方式写入对应AutoCAD文件中,使监测数据与目标位置精确匹配。经实际工程数据导入应用测试,该插件实现56万条数据的导入仅需约90 s,极大降低了使用人员将监测数据导入工程图纸的工作量,提升了InSAR监测数据在工程应用上的效率。

对作为独立数据类型的“重要数据”的发生史与本体论考察

“重要数据”从仅具有日常意义的表述,到作为在立法上具有独立地位的数据类型,经历了《网安法》和《数安法》,再到《条例》才逐渐形成较为完整的法制框架,包括目录管理制与确认告知或公开发布制,以及重要数据处理者的识别申报义务、重要数据安全保护义务、实施特定处理行为时的特别义务、年度风险评估义务、处理重要数据的大型网络平台服务提供者的特殊义务。“重要数据”作为数据法律制度,取得了与国家秘密与工作秘密、隐私与个人信息、商业秘密和保密商务信息、政府信息、档案信息与文献信息,以及拟议中的商业数据等数据类型相并列的地位,但仍存在自身内部与核心数据和一般数据的区别,以及在外部与其他数据类型的精确区分问题。

针对缺失实验室指标多约束表征学习的卵巢癌鉴别方法

目的探索基于多约束表征学习分类模型在面对缺失实验室指标的情况下鉴别卵巢癌的鉴别能力和应用价值。方法收集了2344例患者(393例卵巢癌和1951例对照)的缺失实验室指标表格型数据,使用本研究提出的基于判别学习和互信息以及特征投影重要性得分一致性及缺失位置估算的表征学习分类模型对缺失的卵巢癌实验室指标特征进行投影到潜在空间得到分类模型。对提出的约束项进行消融实验,通过准确率、ROC曲线下面积(AUC)、敏感度、特异性说明约束项的可行性和有效项。采用交叉验证方法和准确率、AUC、敏感度、特异性评价该分类模型的鉴别性能。将本研究与其他用于缺失数据的插补方法进行对缺失数据处理后鉴别分类能力的对比。结果消融实验结果显示约束项之间有很好的相容性,每项约束项都有较好的鲁棒性。交叉验证结果显示,本研究提出的基于多约束表征学习分类模型在面对缺失实验室指标的情况下对卵巢癌的鉴别中的AUC、准确率、敏感度、特异性分别为0.915、0.888、0.774、0.910,其中AUC和敏感度优于其它缺失数据插补方法。结论基于多约束表征学习模型在缺失实验室指标鉴别卵巢癌的应用中具有优秀的鉴别能力和较高的应用价值。与其他缺失插补方法相比,本研究提出的多约束表征学习模型在针对卵巢癌缺失实验室指标的鉴别分类任务中具有较大的优势。

基于AI的多模态融合感知综合决策系统设计实现

针对传统军事要地安防系统智能化程度较低,各自独立互不关联,缺少顶层数据综合治理等问题,选取外围周界、重要卡口、无人巡更和区域高点四种典型安防业务场景开展建模,通过数据标准化接入、智能研判分析、安防态势显示三个处理环节,构建基于AI的多模态融合感知综合决策系统,实现前端感知多维化、中台研判智能化、后端处置多样化,有效支撑了重要军事目标安全防卫,系统后续也具有良好的可扩展性与可维护性。

我国重要数据认定制度的探索与完善

重要数据认定是国家数据安全监管的基础性制度,明确该制度是维护国家数据安全的必然要求,是落实数据安全保护义务的客观需要,也是促进数据要素价值释放的重要举措。对此,我国相关配套规定和国家标准进行了积极探索,从早期尝试列举重要数据具体范围,到目前已转向规定重要数据认定规则,但尚未形成明确统一的规则体系。完善我国重要数据认定制度,要在厘清重要数据概念的基础上,构建基于风险的认定规则体系,主要包括明确重要数据认定的领导体制、细化重要数据认定的条件标准、厘清重要数据认定的疑难界分以及健全重要数据认定的程序机制。

基于商用密码的水利重要数据点面结合安全保护方法

为保障数字孪生流域建设过程中的重要数据安全,针对破解海量高精度数据汇集面临的数据窃取、泄露、损毁等问题隐患开展研究,提出网络安全基础—数据分类分级—数据安全防护的数字孪生流域数据安全总体防护方案。针对数据安全传输、存储、使用中的安全薄弱点,提出全面通用防护和应用内加密相结合的点面结合加密保护方法,利用商用密码技术对数据进行机密性、完整性、可用性保护。本研究方法已在全国水利一张图等重要系统中得到应用,可实现数据安全保护和便捷高效应用平衡,广泛适用于数字孪生流域建设中的水利重要数据全生命周期保护。

考虑信息泄露影响的光纤传感网络传输数据安全导入方法

为了提高对光纤传感网络传输数据安全传输能力,提出基于信息泄漏加密传输的光纤传感网络传输数据安全导入方法。采用离散混沌时间序列同步调制方法实现对光纤传感网络传输数据导入过程中调制编码处理,根据混沌随机编码特性实现对光纤传感网络传输数据过程中的同步输出稳定性调节和自主随机编码,构建光纤传感网络信息传输泄漏抑制的加密密钥,通过Logistics映射实现对光纤传感网络传输数据导入过程中的信息泄漏加密重传,根据光纤传感网络传输数据的混合敏感密钥表征和算术编码,实现信息泄漏控制和数据安全导入。实验结果表明,采用该方法进行光纤传感网络传输数据导入的加密性能较好,其光纤传感网络传输数据已加密比特序列的识别率为98%,误码率仅为2.7∗10-9%,抗泄漏能力达到了0.970,并且导入后的数据完整度达到了0.996,说明该方法具备了较强的加密效果、抗泄漏能力,实现数据的安全导入和加密传输。

数据跨境双轨制下个人信息出境监管豁免制度的适用与完善

数据跨境新规确立了个人信息出境监管豁免制度,既豁免了申报数据出境安全评估,也豁免了订立个人信息出境标准合同、通过个人信息保护认证。但从我国数据跨境管理双轨制体系来看,这些豁免规则在理解适用上仍存在一系列困惑:符合场景豁免的个人信息是否必然豁免安全评估,一定数量个人信息为何可以豁免同等保护要求出境,过境个人信息豁免、负面清单外豁免的合理限度何在,实践需要与安全关切双重压力下应如何完善豁免。破解这些困惑,就应该明确特定豁免只是豁免保护个人权益的监管机制,厘清个人信息与重要数据关系以明确豁免边界,系统把握过境个人信息豁免和负面清单外豁免,增强数据跨境制度协同性以缓解豁免规则压力。

基于IPA分析法的武汉城市公园使用评价研究及优化策略

城市公园是城市绿色空间的重要组成部分,是城市居民进行休闲游憩的重要场所,是城市生态发展、文化教育及防灾减灾的重要场所。本文以武汉市三环线内的城市公园为例,使用大众点评数据和机器学习方法,通过高频词统计,确定公众对城市公园的重点关注方向,使用语义分析法构建对城市公园进行满意度和重要性评价的框架,在此基础上,采用IPA分析法,对满意度及重要性结果进行分析,测度公众对城市公园的关注重点及其满意程度。研究结果表明:①公众对武汉市城市公园的古建筑丰富程度非常重视,但对古建筑整体满意度较低;②公众对城市公园的休闲活动及景观建设非常重视且满意度较高;③公众对不同类型的城市公园关注点及满意度不同,对历史名园的古建筑丰富程度非常重视但不满意的,对综合公园的休闲活动及景观环境建设重视且满意,对生态公园、主题公园、社区公园的休闲活动和整体环境维护较为重视且满意。

基于重要度的航空器系统定量相似性评估方法

目前民航飞机机型的更新换代越来越快,新型飞机设备清单的制定也成为了关键。将已有成熟机型的设备清单进行进一步的修改优化后使用,可以加快研发进展,如何界定是否适合优化使用较为困难,因此提出一种基于重要度与余弦相似性理论的航空器系统相似性评估方法。分析波音和空客相似机型的液压系统功能与结构,进行功能危险性评估;建立故障树,根据部件故障发生概率,计算部件概率重要度与关键重要度。根据重要度数据进行余弦相似性计算,结果近似于1,表明相似机型液压系统之间具有一定的相似相关性。方法可以对航空器系统是否相似相关进行判断,提供了依赖已有相似机型进行修改完善新型飞机设备清单的支撑。

基于重要值排序和自适应阈值的Douglas-Peucker算法

矢量数据压缩长久以来一直是地理信息系统(GIS)领域的关注焦点,旨在缩减数据规模以满足应用性能方面的需求,同时减少数据传输、系统处理时长以及储存成本,从而提高系统性能和运行开销。虽然在该问题上已取得了一些研究成果,但由于技术进步和新需求的涌现,对矢量数据压缩的压缩率和精度都提出了更高的要求,同时如何确定最优的阈值也成为了一个亟待解决的问题。因此,本文从矢量数据中不同节点对整个矢量图形产生变化的重要性以及如何确定最佳阈值出发,设计了结合重要值排序和自适应阈值的Douglas-Peucker算法。通过对上海市民政部门内部矢量数据集的实验表明,改进算法在压缩率相同情况下,数据压缩效果整体优于Douglas-Peucker算法及其改进算法。

基于机器学习对呼吸机报警分析

目的 探讨应用机器学习方法对呼吸机在临床使用中的通气类报警进行研究,获得影响报警的重要参数及报警预测模型,识别无效报警并给予临床提示,使临床得以高效应对呼吸机报警,避免造成报警疲劳等消极影响。方法 建立符合标准数据流程的呼吸机数据管理平台,根据单中心的呼吸机报警信息分析特征值,得出重要参数排序;利用超参数调优建模预测报警的真假;用混淆矩阵、受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)对机器学习模型进行多项指标验证。结果 对测试集5936次通气类报警进行评估,得出无效报警率为88%(召回率为0.88),模型准确度为0.94,精准度为0.78,ROC曲线下面积为0.92,F1得分为0.82。结论 采用机器学习便于临床单中心数据建模,能够及时分析获得呼吸机真实警报的重要参数及报警预测;通过呼吸机数据管理平台可有效提示临床无效报警,从而减少医护人员的压力,提高医疗质量。

基于气象因素的玉米单产堆栈集成学习建模与预测

【目的】在世界气候变化加剧和气象灾害频发的背景下,探究气象因素对玉米单产的重要性并准确预测玉米单产对于促进农业生产和田间管理具有重要意义。本文旨在量化分析玉米各生育阶段气象因素对单产的重要性并建立高精度、高可靠性的玉米气象单产堆栈集成学习估测模型来预测单产。【方法】利用HP滤波法和移动平均法确定各县域趋势单产模型并分离出各县气象单产。采用轻量级梯度提升机(LightGBM)、Bagging和Stacking 3种集成学习方法,通过对中国12个省份596个县级行政区域和气象观测站跨度34年的日度气象数据和玉米产量数据进行分析,建立3种基于不同集成学习框架(LightGBM、Bagging和Stacking)的玉米气象单产预测模型。【结果】适用HP滤波法作为趋势单产模型的县域主要集中在陕西、河南、江苏和安徽地区。相较于HP滤波法,更多县域适用于移动平均法,且多数县域R 2分布于0.8以上。基于5年滑动预测和模型精度评价指标,3种模型对玉米单产的平均绝对百分比误差(MAPE)指标均低于6%。Stacking模型MAPE值达到4.60%,预测精度高,泛化性强。结果表明玉米气象单产堆栈集成学习预测模型(Stacking)具有更高精度和更强鲁棒性,并能有效利用各基学习器特点与优势,提升预测精度,是根据气象因素预测玉米单产的最优模型。此外,基于12省玉米生育阶段27个气象因素的随机森林特征重要性评分对玉米单产的定量分析,对作物监测和田间管理有借鉴和参考意义。【结论】3种集成学习方法,尤其是堆栈集成学习模型(Stacking)预测效果能够详细反映出玉米单产的时空分布变化情况。基于气象因素的玉米单产堆栈集成学习模型可为田间管理和精准预测玉米单产提供新方法。

基于PANGU程序的球床式高温气冷堆中子动力学参数计算

有效缓发中子份额(β_(eff))等中子动力学参数是核反应堆动态分析的基础。获取中子动力学参数的方法包括实验测量与数值计算,而对于球床式高温气冷堆,现有的条件还不能够直接进行实验测量,因此,数值计算是唯一现实可取的方法。本文研制了包含缓发中子数据的多群截面数据库XPZLIB,基于高温气冷堆栅格物理程序XPZ,对缓发中子数据进行了均匀化和能群归并处理,基于堆芯物理分析程序PANGU,使用重要性函数加权方法计算了高温气冷堆中子动力学参数,并利用蒙特卡罗程序检验了计算结果的准确性。结果证明,数值计算方法可以用于计算高温气冷堆动力学参数,并能为其动力学分析提供基础。

中国超硬材料行业2023年运行报告

依托2023年国家宏观经济统计数据,对中国超硬产业进行深入分析,并结合中国、美国、欧洲和日本等地海关统计的进出口数据,探讨中国超硬材料行业的整体发展情况及其同国际先进水平的比较。研究发现:在国家宏观制造业表现出较强韧性、稳步增长的大背景下,我国超硬行业仍然面临较大的压力,整体指标不及预期,发展相对缓慢。下游市场的积极因素以光伏电池产量显著增长为代表,消极因素包括培育钻石市场低迷。除宝石级单晶和线锯产品外,其他产品均有单价上涨的情况出现,代表性企业的产品单价增幅普遍在10%~20%。部分超硬商品进出口单价悬殊,其在高端应用领域仍然有较大的发展潜力。

贸易政策不确定性对中国产品进口的影响研究——基于省级面板数据分析

随着全球化的深入发展,贸易政策不确定性对全球贸易产生了重要的影响。中国作为世界上最大的贸易国家之一,其进口对于国内经济增长和国际贸易平衡具有重要作用。本文以2000-2019全国31个省市自治区为研究对象,采用双向固定效应模型验证贸易政策不确定性与中国产品进口之间的关系。研究结果表明:贸易政策不确定性显著影响了中国产品的进口,贸易政策不确定性指数越大,中国产品进口规模越小;贸易政策不确定性指数越小,中国产品进口规模越大。本研究提供了深入了解贸易政策不确定性与中国进口之间关系的新视角,以期为政策制定者和企业决策者提供有益参考。

基于混频数据的中国进口日度景气测度研究

进口对经济增长存在显著的促进作用,如何及时准确地把握进口形势、提升稳外贸优结构调控的科学化水平是亟待解决的重要问题。本文利用AIS海运大数据指标,结合其他日度指标和月度进口增速,通过日度混频动态因子模型构建进口日度景气指数以实时监测中国进口运行走势。研究分析发现,该指数具有良好的有效性和实时性。研究表明,在2009—2010年、2016—2018年和2020—2021年,中国进口呈现出三种不同的复苏路径。自2001年以来进口景气共经历五轮周期,总体表现出“速升缓降”的非对称特征。通过比较进口日度景气指数和BDI的基本走势发现,二者存在一定的相似性。