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基于数据变换与模型集成的电力需求预测[模拟设计][智能电网]

电力需求预测作为能源规划与电网调度的重要环节，对实现能源系统稳定性和可持续发展具有重要意义。提出了一种基于数据变换融合与模型集成的电力需求预测方法。通过结合Copula和Yeo-Johnson变换，实现了数据分布的统一化和特征间相关性的保持；利用XGBoost算法分析特征重要性，构建了基于特征权重优化的LSTM网络模型；同时，采用贝叶斯优化与线程池技术对超参数进行高效优化，进一步提升了模型性能。实验结果表明，与传统LSTM模型相比，融合模型的均方根误差降低了约11.85%，显著提升了预测精度和泛化能力。该方法为复杂时间序列预测任务提供了可靠的解决方案，对电力需求预测的理论研究与实际应用具有重要参考价值。

發(fā)表于：2025/9/16 下午3:25:27

GPS+多线激光雷达的自主路径规划方法[人工智能][汽车电子]

为了提高被检车辆的通过率，提出一种基于差分GPS+多线激光雷达的区域内车辆目标全自动自主路径规划的信息采集方法。首先，依据停车场环境简图，规划出停车场拓扑图，提出并建立一种基于固定权值标志的停车场电子地图；其次，根据多线激光雷达的数据，采用提出的自适应聚类法，检测出停车场中的车辆目标；最后，基于差分GPS的移动机器人定位，结合停车场电子地图和检测出的车辆目标，提出的全局+局部的路径规划算法，动态地完成移动机器人的路径规划。理论分析和实验结果验证，该方法可以有效地改善车辆目标通过率。

發(fā)表于：2025/9/16 下午3:12:27

一种基于混合专家模型的多模态工单数据智能处理方法[人工智能][其他]

智能工单系统是企业数字化转型的核心支撑平台。当前，智能工单系统面临多源异构数据的跨模态冗余及语义冲突问题，传统基于单模态处理架构的大语言模型（Large Language Model，LLM）存在关键信息漏检率高、数据清洗效果差的缺陷，严重制约了工单系统智能化发展。针对该问题，混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）可通过动态路由机制自适应分配多模态数据至特定专家网络，在提升跨模态特征融合精度的同时显著优化计算效率。基于此，提出一种基于混合专家模型的多模态工单数据智能处理方法。首先基于DeepSeekMoE架构设计了一种语义分析模型，以实现跨模态数据的特征解耦与关键内容提取。其次提出基于Thinker-Talker的多模态特征融合架构，有效提升冗余数据利用率与语义一致性。最后设计非结构化数据清洗与结构化表单生成算法，完成原始数据的降噪清洗与语义增强，输出符合规范的结构化工单。消融实验表明，该方法在私有化数据集上的信息提取精度达92.7%，较传统工单处理方式的标准符合度提升36.2%，为智能工单系统多模态数据处理提供了可扩展的技术范式。

發(fā)表于：2025/9/16 下午2:57:27

基于SCADA的风电数据分析平台设计与实现[其他][其他]

我国新能源近年发展迅速，风电已成为了目前主要的发电方式之一。随着大数据、人工智能、物联网、云计算、自然语言处理技术的发展和国家政策的支持，大数据分析在风电智能化领域逐步得到广泛应用。通过对风电数据采集与监视控制(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统重新进行架构设计，搭建了一套基于SCADA的风电数据分析平台，将数据进行归类、采集、传输、预处理、存储。平台将风电数据进行重新定义，从多个维度对设备及系统进行实时评价，同时引入多元状态估计技术验证了平台可以对模型的性能指标有更好的提升。该研究旨在通过大数据分析进行故障预警及操作指导，建立具有新型能源体系的智能管控平台，进而提高风电场的运维效率和可靠性。

發(fā)表于：2025/8/27 下午4:16:02

个人信息保护民事公益诉讼起诉顺位的现状检视与优化路径[其他][其他]

《中华人民共和国个人信息保护法》第70条虽然对能够提起个人信息保护民事公益诉讼的起诉主体作了规定，但并未明确各起诉主体之间的顺位。这将会导致起诉顺位不明与谦抑性原则相冲突、诉讼资源的不均衡分配以及无法实现最佳诉讼实效等一系列潜在问题。为此，通过诉讼经济原则与社会福利最大化原则的衡量，应将法律规定的消费者组织／由国家网信部门确定的组织置于第一顺位，检察机关置于第二顺位；并构建社会组织诉讼激励机制，促进不同起诉主体之间的相互协作，合力推动个人信息保护民事公益诉讼的司法救济功能的实现。

發(fā)表于：2025/8/27 下午4:07:17

我国数据产业结构及发展情况研究分析[其他][其他]

我国数据产业培育随着数据要素市场化配置改革的推进越来越受到关注，但数据产业的概念内涵及细分产业构成目前还没有形成统一意见。在深入分析总结当前关于数据产业研究的基础上，首先对数据产业概念进行了探讨，并对数据产业和大数据产业的区别和联系进行了研究。其次重点围绕数据产业结构划分，将数据产业分为数据核心产业和数据支撑产业，并对各项细分数据产业作了简要剖析，发现两大类产业相互支撑发展的“双螺旋”结构特点。最后对我国当前数据产业园建设及产业政策推行情况和面临问题做了梳理分析。

發(fā)表于：2025/8/27 下午3:37:11

敏感个人信息的界定与处理路径完善[其他][其他]

进入数字经济时代，个人信息尤其是敏感个人信息的保护成为全球关注的焦点。《中华人民共和国个人信息保护法》虽然对敏感个人信息进行了专门规定，但在实践中仍面临判断标准的模糊性、处理规则的不确定性等诸多问题。对此，可以在平衡数据要素流通与个人权益保护的基础上，完善敏感个人信息的精准界定与差异化处理规则。具体来说，在界定方式上，借鉴域外立法经验，提出以法定标准为基础兼采多元因素准确认定敏感个人信息，并引入场景理论；在处理规则上，细化敏感个人信息处理的前置条件，构建场景化的知情同意规则，鼓励行业自治，为数字经济高质量发展提供制度保障。

發(fā)表于：2025/8/27 下午3:14:05

《电子商务协议》文本下我国数据跨境流动规则的检视与完善[其他][其他]

WTO电子商务谈判的目标是在现有的协定与框架基础上，建立高标准的国际电子商务规则。2024年7月6日，电子商务谈判达到了新的里程碑，达成了一个稳定的《电子商务协议》文本。《电子商务协议》文本中的数据跨境流动规则围绕着个人数据保护和例外条款构建，以协同治理为理念，流动性优化为准则，限制流动为例外。我国的数据跨境流动规则平衡发展与安全的理念能够与《电子商务协议》文本的建构理念相契合；我国数据存储本地化和数据出境制度能够满足《电子商务协议》文本个人数据保护条款和相关例外条款的规定，数据跨境流动规则能够与《电子商务协议》文本相协调。但是，需要对国家重要数据目录进行改进和完善。

發(fā)表于：2025/8/27 下午3:03:52

基于知识图谱与本体驱动的数据建模框架[其他][其他]

针对传统数据建模方法在处理多维动态关系和异构数据集成方面的局限性，提出一种基于知识图谱与动态本体驱动的数据建模框架。该框架利用知识图谱灵活表达实体及关系的优势，结合动态本体提供的语义约束，通过实体识别、属性和关系自动映射等技术，将语义信息有效转化为结构化数据模型，提升数据建模的自动化和标准化水平。案例分析表明，该框架可广泛适用于复杂数据结构的语义表示、自动化知识抽取及跨系统的数据融合，展现了良好的通用性和应用价值。

發(fā)表于：2025/8/26 下午4:36:15

基于大语言模型的地理大数据知识图谱构建及安全应用[其他][其他]

地理知识图谱因其结构化和可解释性等优势,在基于地理知识的复杂任务的推理与认知中具有重要价值。然而，其构建过程通常费时费力且成本高昂，严重制约了实际应用。为解决这一问题，提出了一种基于大语言模型智能体的自动化构建方案，旨在实现高效、低成本的地理知识图谱生成。该方案利用大语言模型的自然语言理解能力和代码生成能力，通过设计针对多源异构地理数据的自动解析与处理流程，并通过引入基于推理的自动反馈与检查机制，显著提升了执行成功率。进一步，讨论了该知识图谱在城市安全领域的应用前景。通过研发能够自主完成地理知识图谱构建的系统，为地理知识图谱的广泛应用提供了数据基础，为城市安全应用提供了技术基础。

發(fā)表于：2025/8/26 下午4:27:20