Data Mining and Neural Network Techniques in Case Based System

This paper first puts forward a case based system framework based on data mining techniques. Then the paper examines the possibility of using neural networks as a method of retrieval in such a case based system. In this system we propose data mining algorithms to discover case knowledge and other algorithms.

ZTE's Softswitch Networking and Application Cases

The article introduces ZTE's Softswitch-based NGN solutions. such as the long distance VolP service solution over data back- bone,and local voice and data service solution over MAN.Three application cases are analyzed,and NGN's features in aspects of network architecture,service provision and network management are summarized.

融合案例挖掘与贝叶斯网络的溃坝事故致因风险分析

为了更加深入、全面探究溃坝事故致因风险发生机理,提出了融合历史溃坝事故案例挖掘与贝叶斯网络的溃坝事故致因风险计算方法。该方法在采集国内外大量历史溃坝事故案例的基础上,采用24Model识别和提取溃坝事故致因及致因链,构建了溃坝事故致因拓扑结构,利用贝叶斯正向因果推理计算了溃坝发生概率,并结合反向诊断推理分析溃坝成因机理,基于贝叶斯敏感性分析挖掘影响溃坝关键风险因素。结果表明:在人为因素方面,闸门控制问题比例较高;在管理因素方面,施工问题、运维管理缺陷、设计问题是溃坝重要间接诱因;洪水漫顶、渗透侵蚀和渗透管涌是导致溃坝的主要风险因素。

通信网络中传送层技术教学案例设计

针对通信网络中传送层技术教学中存在的理论容易理解但实践难以应用等问题,设计了多项传送层技术教学案例,实现了当前移动通信网络中端到端信息的传送。首先介绍了多种传送层关键技术的原理;然后介绍了当前移动通信网络的架构;最后在给出一种移动通信网络IP地址规划方案后,设计了多项理论与应用相结合的交换技术和路由技术教学案例,包括二层交换技术、三层交换技术、VLAN、路由和单臂路由技术。链路检测结果表明,所设计的教学案例实现了既定目标,是一种知行合一教学方法。

高校网络文化成果评价政策执行困境与改进策略

在“互联网+”和“加强和改进新形势下高校宣传思想工作”的双重背景下,我国不少大学制定了网络文化成果认定实施办法,意在鼓励大学教师创作优秀的网络文化作品,营造良好的网络文化环境。基于史密斯政策执行过程模型,从政策本体、目标群体、执行主体和政策环境4个维度分析了案例Z大学“网文”政策执行过程中的困境。就政策本体而言,“网文”政策本身存在合法性、科学性和操作性不足的问题,影响“网文”的政策执行力度;就目标群体而言,教师所感知到的“网文”创作实际收益有限,对“网文”的不信任、缺乏“网文”创作的时间与精力以及“网文”创作能力缺失,影响“网文”的政策执行效果;就执行主体而言,相关行政部门动力不足、协调机制不畅,影响“网文”的政策执行效率;就政策环境而言,外部舆论环境的不友好和“网文”创作蕴含的社会风险,对“网文”政策执行产生了阻滞效应。高校“网文”政策执行过程中的困境,核心在于“网文”的认同问题和认定问题没有厘清。认同问题源自学界的思想观念尚未及时转变,仍持一种传统的学术观;认定问题源于学术影响力(传统的科研出版物)与社会影响力(网络文化成果)之间难以进行等效评价。要化解“网文”政策执行的困境,仅仅着眼于政策本体、目标群体、执行主体和政策环境是不够的,还需要深层次地解决“网文”的认同问题和认定问题。为此,应改变学术文化,重塑学界对“网文”的认知;分类评价,设立公共传播型教师岗(针对长期致力于“网文”创作的大学教师);完善激励机制,加大“网文”创作的物质与精神奖励(针对偶尔创作“网文”的大学教师)。

女性创业者企业高质量行动网络构建研究——“美力赋能”管理思想探析

采用纵向案例研究方法,对女性创业者张蓓的多次创业历程开展分析,提炼出该企业家“美力赋能”的管理思想。研究结果表明:企业家管理思想的形成受其客观、适时应务的差异性关键特征影响,并由其认知和具象美的逻辑塑造,具有变与不变的内涵;创业者创业意愿“桥接”其关键特征与管理思想,通过对话持续发展的关键特征,在3个创业阶段分别表现为尽物之美、承天之美和化育之美,并担当企业家管理思想的载体,由其烙印为阶段性的组织美学;企业家管理思想通过创业意愿的“桥接”,指引创业者在3个创业阶段分别采用物尽其用、因势利导和美美与共的模式构建行动者网络,以达成创业意愿。

涉网知识产权侵权纠纷案件管辖问题研究

网络知识产权侵权纠纷案件管辖确定存在诸多不确定因素,导致网络知识产权侵权纠纷案件管辖问题日益复杂化。应当清晰认识到案件的管辖是确保具体案件能否司法公正、高效和有序运作的关键因素,且对维护法律秩序和当事人的合法权益至关重要。针对网络知识产权侵权纠纷案件管辖所涉及的案件范围、管辖界定标准以及法律适用现存问题,需要进一步厘清网络知识产权侵权纠纷案件管辖的特殊性,规范网络知识产权侵权纠纷管辖多连接点规则,规制当事人滥用管辖程序等恶意拖延诉讼行为,并出台网络知识产权侵权纠纷案件管辖配套规定。

基于应用场景的城市深部地下空间规划模式研究

地下空间开发利用是解决当前我国土地资源紧张、人口稠密、交通堵塞等诸多城市问题的一种重要途径,但当前浅层地下空间开发利用方式难以直接指导我国复杂的深地开发场景,探寻深地空间开发组织模式是我国新时期城市化发展的必然需求。通过梳理国内外深部地下空间应用场景,通过分析深地矿井、深地交通、深地储存、深地实验室等各类场景下相应空间特征以及使用需求等,总结提出了点状、线状、面状和立体网络式4种典型的深部地下空间网络组织模式,并分析4种典型发展模式的适用特征与可能的应用场景,以期为我国深地空间开发建设和场景设计提供参考借鉴。

浙江省某县县域医共体抗菌药物管理案例研究

目的探究浙江省某县县域医共体内部抗菌药物管理政策和措施实施中的经验和问题。方法研究团队于2019年10月及2020年7月赴浙江省某县开展现场调查,通过目的性抽样收集医共体内两家医疗机构的抗菌药物相关数据进行描述性分析,并对四家医疗机构中的15名关键知情人进行访谈,了解医共体内抗菌药物管理制度与抗菌药物使用状况。结果案例县县域医共体内机构已成立架构清晰的抗菌药物管理系统;设有前置审方、事后点评、绩效奖惩等管理措施;近年来抗菌药物使用相关指标总体呈下降趋势,县医院门诊、住院抗菌药物使用率均达到国家标准,但县医院住院患者抗菌药物使用强度、乡镇卫生院门诊抗菌药物使用率仍高于国家标准。结论案例县依托县域医共体制度优势,促进医疗机构抗菌药物自上而下管理,管理组织架构清晰,措施较为全面,注重过程管理,动态调整考核指标;但仍需加大对临床药师等专业技术人员的培养,完善抗菌药物管理信息系统。

数字化转型背景下的人力资源管理者胜任特征模型建构

数字经济时代,人工智能、区块链、云计算、大数据等数字化技术的应用对人力资源管理者的任职条件提出了新的要求。文章基于网络文本分析法和典型案例分析法,构建了包含专业知识、职业技能、通用能力和个人特质4个因子27个条目的胜任特征模型。其中,数据分析能力、云平台及大数据操作管理技能、快速学习能力、场景迁移能力等胜任特征体现了数字化转型背景下的人力资源管理者胜任特征新要求。企业要进行数字化转型,应重视数字化实践中人力资源管理者的配置与培训,通过新的胜任特征模型建立人才画像和人才评估标准,运用大数据技术提升人力资源管理部门工作效率。

基于神经网络的“消消乐”道具识别实验设计

电信等专业的大二学生在学习图像识别和深度学习时存在专业知识储备限制,因此文章设计了一个入门级实验案例,旨在通过“消消乐”游戏中的道具识别过程帮助学生掌握基础的图像识别流程,并引导其学会构建和训练神经网络模型,为进一步的学习打下坚实基础。

基于贝叶斯神经网络的多臂测井套损检测方法

针对传统多臂井径测井套损检测过程中,测井资料人工解释准确性不高,管柱重要信息容易遗漏等问题,结合大庆油田某工区多臂井径测井数据,提出了一种基于贝叶斯神经网络的多臂测井套损检测方法。该方法可在对原始测井曲线方位校正、缺失值填充以及对常见套损类别进行曲线数据截取汇总的基础上,形成多臂井径数据集,同时对数据集进行归一化处理并以此作为训练数据进行套损检测实验。对比发现,在多臂井径测井套损检测问题上,采用的MC Dropout变分推理方法训练的贝叶斯神经网络,相较BP神经网络、随机森林、BayesByBackprop和SGLD变分推理方法训练的贝叶斯神经网络,在性能和鲁棒性方面表现更优异。实验表明:该方法在多臂测井套损检测中有效性更高,平均准确率达到95.67%,较传统人工解释方法提升明显,并能给出可解释性更佳的分类结果不确定性,极大地提升了衡量检测结果的可信程度。

考虑多火灾场景的古城镇消防供水可靠性评估

针对云南省火灾事故频发的现状,评估古城镇消防安全对人民生命财产安全和文化遗产保护具有重要现实意义。提出火灾失效指数以筛选火灾失效风险高的建筑及组合。首先,利用美国联邦保险事务所的消防流量计算方法评估火灾时重要单体建筑的消防需水量。然后,构建水力模型评估消防管网供水能力。最后,通过计算建筑火灾失效指数以识别危险建筑及危险组合。将所提出的算法应用于云南省丽江市大研古城的消防管网。结果表明:单火灾场景的失效指数不仅与管道的管径、建筑附近消火栓数量和建筑的耐火等级相关,还与建筑的位置相关;随着火灾场景数量的增加,各建筑的失效指数均呈现不同程度的上升,最高可超过30%;建议在消火栓较少的区域增设消防管网附近的消火栓,以增强消防供水量,并优化远离水源建筑的消防设施。

面向借贷案件的相似案例匹配模型

相似案例匹配任务是文本匹配在司法领域的具体应用之一,目的在于区分法律文书是否相似,对类案检索具有重要意义。与传统文本匹配任务相比,法律文本通常篇幅较长,同时相似案例匹配是针对相同案由案件的匹配,案情文本之间的差异较小,以往的文本匹配方法很难计算文本相似度。针对借贷案件文本匹配存在的问题,建立一种融合借贷案件关键要素的相似案例匹配模型。为了获取文本中更丰富的语义特征,构建正则表达式获得借贷案件的特定案件要素,如借款交付形式、借款人基本属性等,并与原有的案情文本相结合,联合学习法律文本与案件关键要素的语义特征。同时,利用共享权重的预训练模型分别对不同的文书进行编码,并且对预训练模型特定编码层的输出进行融合,得到更加丰富的语义信息。引入有监督对比学习框架,更好地利用样本信息,进一步提高相似案例匹配的性能。在CAIL2019-SCM数据集上的实验结果表明,与LFESM模型相比,该模型在测试集上的准确率提高了1.05个百分点。

基于Geodatabase数据模型和Case工具设计实现配电GIS数据库

传统的地理信息系统数据模型难以表达非结构化数据和GIS中具有复杂结构的数据,也不能表达继承、聚合等在GIS中广泛使用的关系。文章概述了Geodatabase模型的结构和特点,并针对配电网数据结构的特点,在Geodatabase模型的基础上,利用UML建模语言和ArcGIS提供的Case工具,设计并实现了配电GIS数据库。这种数据模型和设计方法比传统方法直观、简单且易于修改,对配电网的描述更贴切,利于数据库设计的优化,是设计空间数据库的一种较好的方法。

基于对抗生成网络的缺陷定位模型域数据增强方法

缺陷定位获取并分析测试用例集的运行信息,从而度量出各个语句为缺陷的可疑性.测试用例集由输入域数据构建,包含成功测试用例和失败测试用例两种类型.由于失败测试用例在输入域分布不规律且比例很低,失败测试用例数量往往远少于成功测试用例数量.已有研究表明,少量失败测试用例会导致测试用例集出现类别不平衡问题,严重影响着缺陷定位有效性.为了解决这个问题,提出基于对抗生成网络的缺陷定位模型域数据增强方法.该方法基于模型域(即缺陷定位频谱信息)而非传统输入域(即程序输入),利用对抗生成网络合成覆盖最小可疑集合的模型域失败测试用例,从模型域上解决类别不平衡的问题.实验结果表明,所提方法大幅提升了11种典型缺陷定位方法的效能.

地面数字电视700兆赫频率迁移项目单频网组网研究及优化案例分析

地面数字电视700兆赫频率迁移项目是全国有史以来无线电频率迁移跨度最大、涉及广播电视台站数量最多的频率迁移工程。本文首先介绍了地面数字电视700兆赫频率迁移项目概况,其次深入研究了地面数字电视单频网网络优化和组网效果验证方法,最后基于实际测试案例探讨了地面数字电视700兆赫频率迁移项目单频网优化覆盖效果。

多模式城市交通网络容量模型及实例研究

网络容量是衡量交通运输系统性能的一项重要指标,用于量化交通网络可以承载的最大出行需求。针对多模式城市交通运输系统提出一种用于评价网络容量的方式划分与交通分配组合(combined mode split and traffic assignment, CMSTA)的模型。该模型考虑了出行者的路径选择和模式选择,并考虑了不同交通工具之间的相互影响以及路径重叠问题。通过实例分析,验证了模型的有效性,并演示了交通规划管理方案实施对多模式交通运输网络容量的影响。研究结果表明:交通网络容量的下降表现为网络利用率的降低;增加新模式一般可以提高网络容量;鼓励公共交通与新建轨道交通将有助于提升城市综合交通网络的容量。

基于BP算法的中深层同轴套管换热量预测

通过搭建热泵测试试验台,进行多工况试验获取试验数据来建立BP神经网络同轴套管换热量预测模型,并进行仿真模拟,对同轴套管换热量进行预测。结果表明:(1)热泵系统在水流量28 m^(3)/h、回水温度10℃的工况下稳定运行能效最高,同轴套管有效换热量为563 kW。(2)隐含层节点数为12时,BP神经网络预测模型最优,训练最大均方误差MSE为0.023%,最优模型基本结构为9-12-1。(3)对比同轴套管换热量预测值与检验值仿真结果,BP神经网络同轴套管换热量预测平均百分比误差MAPE为0.235%,预测准确率为99.765%。该预测模型具有较高的精度和可靠性,能够准确预测同轴套管换热量的变化趋势,对于提高热泵系统的能效和性能具有广泛的应用价值。

数字平台金融生态系统的网络赋能与价值共创———基于蚂蚁集团动态共演逻辑

平台经济聚焦数字平台及其生态系统,既是数字经济发展的关键路径,又发挥着驱动实体经济成长的基本功能。本文将数字平台生态观与社会网络理论对话,纵向剖析蚂蚁集团数字平台金融生态系统的网络赋能、价值共创及两者关系作用机制。研究发现:数字平台金融生态系统以平台网络为价值共创的赋能基础,网络赋能促进价值共创,反推新一轮网络赋能,遵循“平台网络Ⅰ-网络赋能-共创价值输出-平台网络Ⅱ-网络赋能优化”路径形成螺旋式上升的正反馈循环,共同作用于生态系统的动态演化。本文深化了数字平台金融生态演进背后阶段化、连续性的赋能机理研究,对数字金融平台充分发展和赋能数字经济与实体经济“相向而行、深度融合”具有启示意义。