公安机关侦办串通投标犯罪案件面临的挑战与应对策略

上世纪八十年代我国引入了招投标制度,这种交易方式对合理、高效配置市场资源,促进公平竞争营商环境建设起到了重要作用。与此同时,不法分子在利益驱动下,利用相关规范不完善、法律相对滞后等制度漏洞,实施串通投标的行为愈演愈烈。近年来,由于受疫情影响,招投标方式发生了变化,串通投标犯罪手段随之变得更加隐蔽,团伙化、职业化特征明显,涉案人员趋向多元化,给公安机关线索获取、案件定性、调查取证、数据分析等打击治理工作带来诸多挑战。对此,应及时变革侦查思维及模式,积极打通数据通道,多元化获取案件线索,利用数据化实战手段突破壁垒,形成多警种、多部门融合侦查的全新办案模式,为全面打击串通投标犯罪赋能增效。

新形势下串通投标犯罪数据化侦查实践路径

招投标全流程电子化的日益普及给串通投标犯罪侦查工作带来了一定困难。如何不断提升串通投标犯罪的数据化侦查能力和水平,已经成为全国经济犯罪侦查理论与实务部门广泛关注并亟待解决的问题。本文通过文献研究、案例分析等方法探讨了新形势下我国串通投标犯罪产生的原因、手段及危害,较为系统地阐释了如何综合利用各种数据导侦工具、采用企业基因测序、社会网络分析等方法和技术研判风险企业、分析违法资金流向等问题,深入挖掘显性和隐性犯罪网络,锁定重点人物,构建完整的证据体系,实现对串通投标犯罪的全链条式打击。

基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统

为提升主机元件对大数据的分类准确性,尽可能地避免数据误传,提出基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统。在邻域粗集神经网络中,完成对邻域系数的粒化处理,通过逼近运算的方式,使神经网络模型快速趋于稳定。选取大数据特征调制信息,借助调制识别器元件控制大数据特征的导出方向,结合关联信道组织完成数据特征的多标合并处理。实验表明,利用该系统可将大数据的单位召回率提升至65%,能够促进主机元件对大数据的准确分类。

大数据背景下建筑工程招投标管理信息化思考

文章从大数据背景下建筑工程招投标管理信息化的角度出发,分析了其存在的问题和对策建议。在数据质量问题方面,建议加强数据清洗和规范数据采集流程;在数据分析技能不足方面,建议增加数据分析人员和提供专业培训;在难以集成不同系统方面,建议使用API进行系统集成和建立统一的数据交换平台;在数据安全风险方面,建议加强数据保护和规范数据访问权限。

Big Data, Transparent World and Individual Freedom

Big data technology turns everything into computerized information, so everything has its own data footprint. These footprints come together to form a data world that maps everything. By mining the data world, everything can be calculated and recognized. Our black box world is gradually open and transparent. Everything can be recognized, grasped, and predicted. Although big data may diminish individual privacy and even threaten personal freedom, through the precise portrayal and analysis of big data, people will gradually come to understand the laws of nature and society, and those once hidden in the black box will gradually move from the realm of necessity to the realm of freedom. Big data, therefore, brings a new world of freedom while bringing constraints to individuals.

区块链上无可信拍卖师的密封式竞拍方案

线上拍卖业务应用日益广泛,其中不公开竞标者报价的密封式拍卖,在实际应用中有确保报价私密性、支持大规模竞拍用户、要求拍卖协议公开公平公正等安全需求.本文提出一种半可信模型可证明安全的比较协议,允许参与方在保护输入数据隐私的同时完成比较操作;采用GMW编译器得到恶意模型安全协议,使得整个比较计算过程公开可验证;结合区块链的可信存储、智能合约的公开执行特性,在恶意模型安全协议基础上设计基于区块链环境的密封式竞拍方案,实现竞标者报价机密性、确保竞拍过程的公开公平公正.计算、通信性能大幅优于其他方案;实际测试大规模竞拍用户数量下的系统可用性,在由4个/8个共识节点构成的区块链环境下,仅需293秒/311秒便能完成128个用户参与的密封式竞拍.

基于函数型数据的网拍虚假出价动机及影响识别

以网络拍卖中的虚假出价行为为研究对象,在拍卖理论中的信息关联价值假设下,运用函数型数据分析方法并基于竞拍者随机到达的非齐次泊松过程特征,构建了卖者虚假出价动机阶段变化模型,对卖者参与虚假出价动机及影响进行分析。研究结果表明,卖者的虚假出价参与动机随着拍卖的进行逐渐减弱,拍卖方式、关联程度、竞拍者人数以及拍品价值均会影响卖者参与虚假出价的动机。其中,第二价格密封拍卖下卖者参与虚假出价的动机更强烈;关联程度越高的拍卖中更易发生虚假出价;竞拍者人数的增加则会减弱卖者的参与动机;拍品价值中个人估值占比越小,则越易发生虚假出价。最后通过实证分析验证了所得结论并给出具体管理启示,为进一步设计网络拍卖机制以减少虚假出价行为的发生、维护网络交易公平公正、提升拍卖市场运行效率具有实践意义。

数据驱动下的日前市场发电商智能决策方法

双碳背景下日前市场逐步开放,新能源发电接入电力系统中,增加了发电商报价决策的风险。考虑新能源出力的不确定性给发电商带来额外的成本,将新能源发电商也视为市场价格的制定者,建立了发电商的报价博弈模型,提出了一种深度学习的数据驱动型发电商智能决策方法。该方法通过学习历史的市场交易结果,不需要利用发电商的成本等隐私参数就能求解最优报价决策。首先,利用Nash均衡条件搜索历史数据中的最优报价标签,并与负荷功率、天气等因素作为数据驱动模型的训练数据。其次,构建了基于自动编码器(auto encoder, AE)与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络结合的AE-LSTM深度学习模型。考虑到含新能源的电力市场报价样本较少难以满足深度学习的训练要求,利用大量的无标签数据对LSTM网络做无监督预学习,再用少量含标签的样本数据对该网络微调整。利用训练后LSTM模型在线决策得到发电商的最优报价,并递交至独立系统运行商完成出清。最后,通过仿真算例验证了所提出的数据驱动模型在不同场景下报价决策的有效性。

基于工程建设项目招投标数据应用的研究

工程建设项目招投标数据在社会经济、市场经营活动以及政府监管等方面发挥着重要作用。本文以市场主体对工程建设项目招投标数据的需求为出发点,结合招投标过程中所产生的数据信息,提出工程建设项目招投标数据应用方向,为招投标数据价值的挖掘提供参考与借鉴。

福州市城区骨干路网快速化提升方案研究

超大型、大型城市的“空间集聚”效应给城市交通系统带来了巨大压力,对城市道路进行快速化提升是一种行之有效的解决之道。福州市的城市发展阶段和城市路网形态非常具有典型性,因此对福州市骨干路网快速化方法进行研究。分析了福州市骨干路网的建设发展情况,结合现场踏勘、交通大数据分析,提出了一种路网系统层面的快速化提升方案,并从新增二点五环、北扩三环、工业路—国货路快速化等方面,对总体方案进行了有效性分析。

“互联网+”时代公安院校政府采购信息化建设

在飞速发展的“互联网+”时代,政府采购信息化建设工作已成为高校日常运转中重要的组成部分,由于公安院校的特殊性,政府采购更加需要安全、公正、规范的网络化管理。当前,公安院校普遍存在采购信息化管理制度不完善、采购信息公开不充分、招标评审流程不规范、平台间数据整合难度大等情况,应健全政府采购内部控制管理,搭建政府采购信息化管理平台,完善政府采购监管机制,在保障数据安全的基础上,实现数据共享,提升采购管理能力和服务水平,推进公安院校政府采购电子化、信息化管理。

基于Spring技术的招标代理系统的设计和实现

随着新一代信息技术的飞速发展,传统的招标方式已越来越不能满足公司信息化发展的需求。文章为解决电力公司原有招标代理系统在业务互通、数据标准化、系统扩展性、可维护性、数据收集颗粒度等方面存在的技术瓶颈,文章基于Spring框架结合“大云物移智”等新一代信息通信技术,建设以统一物资全供应链结构化数据为主线,具有数字化、网络化和智能化特征的招标代理系统,促进数据充分共享、业务深度融合、采购数据价值充分发挥的智慧供应链体系。

福建省房屋建筑项目工程总承包模拟清单计价应用研究

自福建省实施工程总承包试点工作开展以来,模拟清单计价取得了一定的成果。为此,通过问卷调查收集、分析实施工程总承包模拟清单在计价过程中存在的问题,并进行探讨,提出改进福建省房屋建筑项目工程总承包计价具体措施,以期为工程总承包项目实施和政策修订提供参考。

基于大数据技术的建设工程招投标风险预测与管理

随着全球信息技术的飞速发展,大数据已经成为现代社会的一个重要标志,对各行各业都产生了深远的影响。特别是在建筑行业,招投标作为决定工程项目成败的关键环节,其风险管理显得尤为重要。传统的招投标风险管理方法由于受到技术、经验和信息不对称的限制,很难对多元化、动态化的风险因素进行有效应对。因此,论文对大数据技术在建设工程招投标风险预测与管理中的具体应用进行深入探讨,旨在为行业实践提供理论参考和技术支持。

大数据时代工程招投标管理信息化创新及数字化转型研究

大数据时代下,技术的进步推动着各行各业的信息化和数字化转型,建筑工程行业也不例外,大数据正与BIM、人工智能一同深刻地改变着建筑工程行业生态,其中工程招标管理环节也逐渐由传统模式走向无纸化、快速化、透明化的电子招投标。本文将从大数据在工程招投标管理中的应用积极性、招投标管理信息化的特点、招投标管理信息化与数字化转型的必要性与工作要点等方面展开较为全面的分析,希望能够为从业者提供有价值的参考。

一种探测shill出价的数据挖掘模型

随着网上拍卖规模的不断扩大,作为最具隐蔽性的在线欺诈形式,shill出价开始引起人们的广泛关注,但由于传统拍卖理论缺乏对shill出价理论的研究,致使至今仍无有效的方法制约shill出价。本文通过引入生物信息学方法,模拟生物基因的遗传变异特性,在基于shill出价规律序列具有遗传变异的基础上,提出了一种探测shill出价规律序列的数据挖掘模型,模型克服了传统方法因shill可能频繁变更用户ID而失灵的问题。

基于数据包络分析的代建单位评选方法

考虑代建单位的职责,结合各地招标确定代建单位时的评标标准,建立起对代建单位评选的指标体系。提出基于数据包络分析的代建单位评选方法,招标单位对各指标没有特别偏好时选用C2R模型进行计算评选;否则,选用C2WH模型进行计算评选。针对一般的DEA方法中,有效决策单元过多,不能完全确定出代建单位的中标候选顺序的问题,提出通过构造理想决策单元继续评价的改进方法。实例应用表明,运用数据包络分析方法进行代建单位的评选是合适的、可行的。

医疗卫生行业互联网舆情监测预警系统设计及实现

在当前医疗卫生行业网络舆情多发易发的态势下,行业互联网舆情监测预警信息服务系统实现了大数据采集、近似文本去重、智能垃圾文过滤、重要舆情预警、地域识别、倾向性分析等全方位的数据采集和分析功能,为相关部门全面掌控网络舆情和有效应对提供依据。

基于大数据和云计算建立国际班实习生临床带教新模式探讨

目的探讨大数据和云计算在国际班儿科实习生临床带教中的应用价值。方法选取36名国际班实习生作为研究对象,随机分为试验组和对照组,每组18名。试验组采用"微视频"和"翻转课堂"的教学方法进行实习带教。对照组按照儿科学教学大纲规定的内容进行带教。2周实习结束后,对两组国际班学生进行实习成绩考核和实习满意度调查,比较两组的差异。结果试验组学生的实习成绩平均分为(85.3±10.2)分,对照组实习成绩为(74.5±9.2)分,差异有统计学意义(t=2.376,P<0.05)。试验组实习满意度为(88.2±11.4)%,对照组实习满意度(74.3±7.2)%。差异有统计学意义(t=3.25,P<0.05)。结论基于云计算和大数据建立的"翻转课堂"和"微课程"技术,实现儿科学临床带教新模式,能提高实习学习效果和学生的满意度。