价值-制度-技术框架下图书馆用户数据治理优化路径研究

数智时代数据的开放利用是驱动社会及图书馆发展的核心资产,图书馆积累了各类有价值的用户数据,图书馆用户数据治理面临数据质量、数据伦理、数据法律等各种风险挑战。文章搭建了价值、制度、技术三维分析框架,提出了优化用户数据治理的多元化路径,以期实现图书馆用户数据的最大化价值。

我国IPv6活跃用户数达7.62亿

近日,中国互联网络信息中心(CNNIC)在京发布第53次《中国互联网络发展状况统计报告》(以下简称《报告》)。《报告》显示,截至2023年12月,我国网民规模达10.92亿人,互联网普及率达77.5%。在互联网基础资源发展方面,截至2023年12月,我国IPv4地址数量为39219万个;IPv6地址数量为68042块/32,较2022年12月增长1.0%;IPv6活跃用户数达7.62亿。

基于用户数据的电动汽车充电桩网络攻击模型

电动汽车(electrical vehicle,EV)的用户数据是优化EV充电成本的关键数据,对用户数据的操纵可能导致错误的充电成本,使充电桩运营商蒙受经济损失。针对EV充电桩,提出了一种基于用户数据的网络攻击模型,该模型通过篡改接入EV充电桩的用户数据生成虚假的充电计划,从而提高充电桩的充电成本。所提出的攻击模型为一种基于混合整数线性规划的两层优化模型,在上层生成注入EV充电桩的恶意用户数据,下层为EV充电计划优化算法,通过应用KKT条件使两层优化模型转化为单层优化攻击模型。仿真以一个虚拟充电站场景为例,相较于无攻击情况,该攻击模型通过提高EV的充电能量或移动EV的充电时段增加了充电站的总充电成本,验证了该攻击模型的可行性和危害性。

数智时代图书馆用户数据管理多路径探索

文章基于大数据、人工智能等新技术不断发展的数智背景,分析图书馆用户数据管理的必要性,对图书馆用户数据进行分类:如用户画像数据、用户借阅数据、用户交互数据等;提出数据管理开发原则,如法治原则、价值共创原则、成本效益原则等。在此基础上,探讨数智时代图书馆用户数据管理的多种路径,如建设图书馆用户数据管理系统、建设基于用户画像的分类用户数据库、搭建用户交流平台等,以此为智慧图书馆的建设提供借鉴。

基于用户数据的天窗系统整车级试验方法研究

文章采集了分布于全国的40辆用户车辆在3年时间里的天窗系统总线信号,通过Weibull分析,计算出天窗系统一倍寿命周期中起翘、全开及全闭的持续时间比例。搭建整车台架耐久试验,并按照时间比例,利用Spy3模拟天窗电控模块工作,进行天窗系统的状态切换,以考核天窗系统在整车级的耐久性能。计算了3种状态下天窗支架的应变伪损伤,并对各状态对天窗失效的主要贡献量进行分析,实际试验开裂位置与路试开裂位置一致,验证了该试验方法的有效性。

基于智慧服务的高校图书馆用户数据保护研究

随着科技的发展及用户需求的改变,图书馆逐渐由传统图书馆向智慧图书馆升级,智慧服务带给用户全新体验的同时,也带来了用户数据安全隐患的风险。本文通过对高校图书馆用户数据保护的前期研究进行分析和归纳,找出了用户数据安全风险的隐患来源,从而有针对性的提出了用户数据安全保护策略,以推动高校智慧图书馆可持续健康发展。

考虑源荷不确定性及用户响应行为的电力系统低碳经济调度

电力系统是未来实现碳中和目标的重要领域,随着源-荷不确定性的加剧,基于确定性模型的低碳经济调度方法无法准确描述不确定因素对碳排放的影响。针对上述问题,该文首先从系统层面构建考虑不确定性的低碳鲁棒优化模型,利用概率模型对源荷不确定因素进行建模,并采用机会约束对目标满足期望的显著性水平进行描述,通过最大化不确定因素的置信水平得出风险规避策略下的鲁棒调度方案。接着从用户层面构建基于事件驱动的用户低碳响应模型,根据系统层计算结果,通过设定事件触发的碳排放阈值定义碳排放超额事件,并以价格形式引导用户的低碳用能行为。最后通过算例分析,验证所提模型能有效量化评估系统的低碳经济调度不确定性水平,充分发挥用户侧降碳能力,实现源荷双侧低碳目标的协同。

联合双维度用户调度的自适应联邦边缘学习

联邦边缘学习无需传输本地数据,在保护用户隐私的基础上,大大降低了上行链路压力。联邦边缘学习通过智能边缘设备,利用本地数据集训练局部模型后上传模型参数至中心服务器;中心服务器聚合本地上传的局部模型参数形成全局模型后进行更新,然后将更新后的模型下发给智能边缘设备开始新一轮迭代。但是局部模型精度以及局部模型训练时间,对全局模型聚合以及模型更新过程会产生重大影响。因此提出自适应动态批量梯度下降策略,在局部模型训练过程中自动调整梯度下降抽取的批量大小,优化联邦学习的局部模型精度及收敛速度。针对用户数据的非独立同分布特性,设计一种联合双维度用户调度策略的自适应动态批量梯度下降算法,通过收敛时间和数据多样性进行双维度约束。经MNIST数据集、fashion MNIST数据集和CIFAR-10数据集的训练测试,算法在有效降低聚合等待时间的同时能够进一步提高全局模型精度和收敛速度。与固定批量为64、128、256的梯度下降算法相比,该算法的全局模型精度在运行100 s时提升分别为32.4%、45.2%、87.5%。

保护用户数量信息的安全虹膜识别方案

由于传统密码认证方式的不便,生物特征识别技术凭借其便捷、可靠、安全可溯源等特性脱颖而出。在不同的生物特征识别技术中,虹膜识别已被证明能提供较高的识别性能和稳定性,常被用于一些安全性要求较高的领域(如机密组织的认证管理等)。在这些领域中,合法用户数量信息往往也属于机密信息,是不能泄露的,近年来针对虹膜识别的攻击手段也越加先进,通过获得的数量信息可能推测出更多的其他信息,造成更大的安全隐患。但是现有的安全虹膜识别方案仅考虑满足可撤销性、不可逆性和不可连接性,未考虑保护用户数量信息。本文提出一种保护用户数量信息的安全虹膜识别方案,每个用户通过自身虹膜特征随机选择的结果及系统参数共同决定该用户的注册模板数量,攻击者难以根据服务器中存储的虹膜模板数量推测出合法用户数量。该方案能够有效地与现有的安全虹膜识别方案进行结合。理论分析结果表明,本文方案能够保护合法用户数量信息、保护新增用户数量信息、预防关联攻击、并且除了能够保持原始安全虹膜识别方案的可撤销性和不可连接性之外,还能进一步提升原始安全虹膜识别方案的不可逆性。实验结果表明,攻击者准确猜对合法用户数量信息的概率不足15%,且相对误差以及相对期望误差均超过10%,因此本文方案能有效保护用户数量信息,并且不会对原始安全虹膜识别方案的识别精度的影响造成较大影响,差异在0.55%之内。

大规模云计算网络用户短时需求任务调度优化算法

设计一种大规模云计算网络用户短时需求任务调度优化算法,在较短的时间内处理大量的云计算任务,以满足用户短时需求。建立一个大规模云计算网络任务调度模型,将大规模云计算网络任务分配到各个虚拟机节点上,快速完成用户的短时需求任务;再通过遗传算法的个体编解码、自适应函数和遗传操作获取最优任务调度结果;并引入模拟退火算法,在遗传算法获取最佳调度结果的基础上进行局部搜索,直到迭代完成,输出最终的大规模云计算网络用户短时需求任务调度的全局最优解。实验结果表明:所设计算法能够实时关注用户任务执行状态以及用户任务执行时间;当用户任务数量为220时,该算法的单节点最大执行时间约为0.27 s,可提升整个任务调度的性能和效率;且该算法获取任务调度结果的收敛速度快、精度高。

考虑用户舒适度的综合能源系统调度优化

针对现有冷热电气综合能源系统单一性考虑系统经济成本或环境污染,并且对用户舒适度考虑不足的问题,建立了一种含冷热电气的综合能源系统调度模型。通过预测综合投票数(POCV)方法,从光和热两方面衡量用户舒适度建立评价体系,用Matlab/Cplex对系统模型进行仿真求解。仿真结果表明:在考虑用户舒适度情况下,以碳排放最优作为运行策略,系统的整体运行效果更好。

以平台用户数据为基础的PVOD电影开发策略——以爱奇艺平台为例

在中国网络电影市场不断发展的过程中,爱奇艺等平台推出的PVOD发行模式成为网络电影市场进一步发展的有力契机。从SVOD模式的会员免费看电影,到PVOD模式下会员和非会员都可以付费点映,PVOD电影在为平台带来增量收益的同时,也促使网络电影整体升级。投入成本的增加也带来了风险。网络电影具有互联网产品属性,在开发PVOD网络电影时,应考虑如何充分利用流媒体平台现有的庞大用户数据,深入理解用户需求,精准定位目标市场,帮助创作者更加精准地把握市场趋势、优化内容,为观众带来更好的观影体验。

云边端协同下多用户细粒度任务卸载调度策略

为了解决当前处理多用户应用程序效率低下、密集网络资源利用率低及系统花费成本高等问题,提出了一种云边端协同下多用户细粒度任务卸载调度方法。该方法联合考虑了时延、能耗和服务器租用成本,先划分应用程序任务并设计子任务优先级,然后提出了多用户子任务调度方案,设计了一种改进的模拟退火粒子群算法求解最小系统总成本,从而实现最佳卸载决策。实验结果表明,所提方法相较于粒子群和模拟退火二元粒子群等其他方法,分别降低了至少12.28%和7.42%的总成本。

考虑用户心理的居民社区负荷聚合商优化调度

针对居民社区负荷具有分散性强、受影响因素多等特性,提出了一种考虑用户心理的居民社区负荷聚合商(LA)优化调度方法。首先,基于行为经济学中的前景理论对居民用户心理进行建模,得到了考虑用户心理的居民用户需求响应潜力模型;然后,计算在不同激励价格概率分布下,考虑用户心理的居民用户需求响应潜力最大值;最后,以LA收益最大为目标,提出了一种包含居民家庭可调负荷、电动汽车充电站、光伏系统、储能系统的居民社区LA优化调度方法。仿真算例结果表明,所提方法在节约LA运营成本的同时,可激发用户需求响应潜力、增大用户需求响应量。

5G专网用户数据容灾备份方案

运营商5G专网面向行业客户,解决客户对覆盖范围、时延、隔离度及SLA等网络指标的不同诉求。为保障故障态网络平稳运行,部分专网场景存在本地用户数据备份存储的需求。本文基于专网组网架构及实现流程,提出了专网用户数据容灾备份的实现思路,并对典型实现方案进行了探讨,为运营商5G专网部署提供参考。

用户数据竞争法保护的司法实践探究

在数字化时代,互联网经营者越发重视用户数据这类竞争资源。在现有立法缺乏专门的数据法律保护制度的情形下,司法实践主要通过适用反不正当竞争法中的互联网专门条款和一般条款保护用户数据,但互联网专门条款存在列举性条款内容交叉、兜底条款适用标准不明等问题。于此同时,一般条款存在认定依据不清、行为正当性裁判思路误区和过度适用等问题。为更好地在实践中保护用户数据权益,建议从规范互联网专门条款的适用、确定一般条款的认定依据以及确立一般条款适用的谦抑原则等方面展开。

基于三角旋回算法的共享储能电站工业用户日前优化调度方法

针对逐步寻优求解后,工业用户群的日运行成本依旧较高的问题,提出一种基于三角旋回算法的共享储能电站工业用户日前优化调度方法。考虑电量交互时的共享储能服务费,建立工业用户日前优化调度模型;以工业用户群日运行成本最小化为目标,构建优化调度目标函数,计算工业用户主体效益;设置多项连续性优化调度约束条件,引入三角旋回算法,通过灾变操作修正个体对应位计算全局最优解,得到最合理的日前优化调度方案。结果表明,应用所提优化调度方法后,有效降低了工业用户购电费用。

数字化治理:基于区块链的用户数据资产化价值配置模型探究

随着数字化时代的到来,用户数据成为宝贵资产,有效的价值配置变得关键。传统的数据管理方式存在许多问题,需要新的解决方案。基于此,阐述了数字化治理和用户数据资产化的概念,介绍了区块链技术的原理和特点,针对现有用户数据价值配置模型面临的挑战,设计了基于区块链的用户数据资产化价值配置模型并进行了实证分析,结果显示该模型在提高数据价值、保护隐私和提高数据治理水平方面能发挥重要作用。

全球IPv6支持度提升中国IPv6用户数居首

近日,全球IPv6论坛联合下一代互联网国家工程中心面向全球发布《2023全球IPv6支持度白皮书》(简称“白皮书”)。白皮书显示,过去一年,全球IPv6支持度大幅提升,IPv6部署应用成效显著。全球IPv6部署率超过40%的国家数量同比增长了30%。

智能电网用户数据采集系统的设计

构建智能电网是现阶段电力体系发展的主要内容,不仅能提升电力系统的运行效率,还能提升电力用户服务满意度。而用户数据采集系统是智能电网中不可或缺的构成部分,能够为电网建设提供更多更准确的用户数据。该背景下,设计了一个智能电网用户数据采集系统。首先,分析了智能电网用户数据采集系统的功能需求及其应具备的功能;其次,详细设计了用户数据采集系统,包括结构设计、系统通信技术设计、各类用户数据采集技术等;最后,探索智能电网用户数据采集系统的应用策略,希望能为电力系统的优化提供帮助。