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公共数据分类分级管理方法研究

网络安全和信息化 2024年第3期 9-11页

作者：刘超何正庆徐建荣罗程江苏省大数据管理中心

提出了一种公共数据分类分级管理方法，重点解决公共数据分类分级的统一兼容和分类分级成效评价等问题，推动公共数据分类分级的有效落实，平衡数据使用与安全，促进公共数据的开放共享，释放数据资源价值。

关键词：

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我国绿色金融发展对策研究

能源 2024年第5期 53-56页

作者：范姝辽宁省大数据管理中心

绿色金融体系是实现双碳战略的关键组成部分。党的二十大报告指出,必须牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念,站在人与自然和谐共生的高度谋发展。然而,真正实现发展方式全面绿色转型并不容易,其不仅要求经济社会各部门有序推进绿... 详细信息

绿色金融体系是实现双碳战略的关键组成部分。党的二十大报告指出,必须牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念,站在人与自然和谐共生的高度谋发展。然而,真正实现发展方式全面绿色转型并不容易,其不仅要求经济社会各部门有序推进绿色发展路径的制定与执行,更意味着高碳排放、高能耗行业亟需大幅加快脱碳措施的应用与工艺流程的优化。这些过程均需要巨量资金供给,使得建设与发展绿色金融体系成为我国推进“双碳”战略的关键路径。

关键词：绿色金融体系高能耗行业资金供给绿色转型关键路径发展对策研究碳战略建设与发展

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基于动态集成加权概率RF的门诊量预测

智能计算机与应用 2024年第5期14卷 209-214页

作者：樊冲锦州市大数据管理中心辽宁锦州121000

医院门诊量本质上是一种具有潜在规律的时间序列,通过对门诊量进行有效分析和预测,可以更加科学、合理地配置医疗资源。针对门诊量波动幅度较大的时间序列预测问题,提出一种基于动态集成加权概率RF的门诊量预测方法。首先选择具有强泛... 详细信息

医院门诊量本质上是一种具有潜在规律的时间序列,通过对门诊量进行有效分析和预测,可以更加科学、合理地配置医疗资源。针对门诊量波动幅度较大的时间序列预测问题,提出一种基于动态集成加权概率RF的门诊量预测方法。首先选择具有强泛化性的随机森林(Random Forest,RF)作为预测模型;并且采用k近邻-层次聚类算法对RF模型中树的强度进行评估,从中动态选择性能最佳的决策树,提高回归模型的性能;为了提升预测模型的准确率,采用加权概率融合规则代替原始RF模型的求平均数的规则。经过与BP神经网络和RF对比实验结果表明,提出方法可以更加精准地对门诊量进行预测和分析,为医院更好的运营管理提供了重要依据和决策支持。

关键词：门诊量随机森林 k近邻-层次聚类加权概率融合

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基于CEEMDAN-VMD-SSA-LSTM的门诊量预测模型

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微型电脑应用 2024年第5期40卷 214-218,242页

作者：樊冲锦州市大数据管理中心辽宁锦州121000

医院门诊量本质上是一种具有潜在规律的时间序列,通过对门诊量进行有效分析和预测,可以更加科学、合理地配置医疗资源。针对门诊量波动幅度较大的时间序列预测问题,提出CEEMDAN-VMD-SSA-LSTM模型。通过完全自适应噪声完备集合经验模态分... 详细信息

医院门诊量本质上是一种具有潜在规律的时间序列,通过对门诊量进行有效分析和预测,可以更加科学、合理地配置医疗资源。针对门诊量波动幅度较大的时间序列预测问题,提出CEEMDAN-VMD-SSA-LSTM模型。通过完全自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和变分模态分解(VMD)对数据进行两次经验模态分解,提高门诊量数据集的准确性和稳定性。采用在时序问题处理上具有良好性能的长短期记忆(LSTM)神经网络,并通过寻优能力强、稳定性好的麻雀搜索算法(SSA)对LSTM网络超参数进行优化,得到预测模型。通过比较实验,提出方法可以更加精准地对门诊量进行预测和分析,为医院更好地运营管理提供了重要依据和决策支持。

关键词：自适应噪声完备集合经验模态分解变分模态分解长短记忆网络麻雀搜索算法

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推动天津科技金融发展的路径分析

环渤海经济瞭望 2024年第1期 107-109页

作者：张志华天津市大数据管理中心

一、前言金融是现代经济的核心,能够引导资源有效配置、促进产业优化升级。随着我国经济进入高质量发展阶段,对金融业如何提升服务实体经济效能提出了更高要求,在此背景下,科技金融应运而生并不断发展壮大。近年来,蓬勃发展的科技金融... 详细信息

一、前言金融是现代经济的核心,能够引导资源有效配置、促进产业优化升级。随着我国经济进入高质量发展阶段,对金融业如何提升服务实体经济效能提出了更高要求,在此背景下,科技金融应运而生并不断发展壮大。近年来,蓬勃发展的科技金融实践不仅活跃了我国的创业投资活动,强化了资本市场的引导功能,实现了普惠金融的深度发展,而且对培育高精尖产业,引领新一轮产业变革,推动经济高质量发展发挥了重要作用。本文在揭示科技金融内涵与作用机理的基础上,系统剖析了天津在推动科技金融发展过程中的主要成效和不足,结合天津实际提出优化科技金融发展的实践路径。

关键词：普惠金融产业变革产业优化升级服务实体经济实践路径资源有效配置创业投资科技金融发展

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基于县域的电子政务网“全链式”安全防护体系建设研究

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中国电子商务 2024年第13期 13-16页

作者：包晓宇金曼曼王超然温州市鹿城区大数据管理中心

电子政务网作为提升公共服务能力的重要基础设施,给各职能部门带来信息共享和业务便利的同时,也面临着巨大的网络安全风险和挑战。在推进数据要素市场化的进程中,通过公共数据引导,融合社会与企业数据资源,打破信息孤岛,激活数据价值。... 详细信息

电子政务网作为提升公共服务能力的重要基础设施,给各职能部门带来信息共享和业务便利的同时,也面临着巨大的网络安全风险和挑战。在推进数据要素市场化的进程中,通过公共数据引导,融合社会与企业数据资源,打破信息孤岛,激活数据价值。但在这一过程中,数据的频繁流动也引发了更多网络安全和数据保护问题。在此背景下,文章以区县级电子政务网络为样本,深入剖析其在云端、网络、数据及终端安全方面的挑战,并提出了“全链式”一体化安全解决方案,旨在有效管控电子政务的网络风险,确保网络和数据的安全无虞,为电子政务安全建设提供一个可借鉴的实践框架。

关键词：公共服务电子政务网络安全数据安全大数据

高价值数据集开放与复用的内涵边界与实践进路分析

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电子政务 2024年第6期 54-68页

作者：夏义堃宋佳纪昌秀南京大学数据管理创新研究中心苏州大数据研究院有限公司

高价值数据集的开放共享对于促进数据流通、释放数据价值具有重要的示范引领作用。基于案例分析和比较分析,探讨了国内外高价值数据集开放共享的产生背景,揭示了其高增值性、高需求性、高质量性的属性特征,并从“高价值性”的内在主观... 详细信息

高价值数据集的开放共享对于促进数据流通、释放数据价值具有重要的示范引领作用。基于案例分析和比较分析,探讨了国内外高价值数据集开放共享的产生背景,揭示了其高增值性、高需求性、高质量性的属性特征,并从“高价值性”的内在主观性角度分析其范畴边界的不确定性,从其主体构成以及与开放数据关系维度阐明了高价值数据集开放共享边界的动态性。同时,围绕潜在数据集的识别、高价值数据集的发布与复用等关键流程逐一分析高价值数据集开放共享的标准规范,如目录清单、优先发布条件、数据质量标准与复用中的许可方式、定价收费原则等。在此基础上,梳理欧盟、美国、加拿大的高价值数据集开放共享经验,进而提出加强我国高价值数据集开放共享的对策建议。

关键词：高价值数据集数据开放数据共享数据复用数据再利用数据治理

高价值数据集开放与再利用的内涵边界与实践进路分析

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电子政务 2024年

作者：夏义堃宋佳纪昌秀苏州大数据研究院有限公司南京大学数据管理创新研究中心

高价值数据集的开放共享对于促进数据流通、释放数据价值具有重要的示范引领作用。基于案例分析、比较分析，探讨了国内外高价值数据集开放共享的产生背景，揭示了其高增值性、高需求性、高质量性的属性特征，并从“高价值性”的内在主... 详细信息

高价值数据集的开放共享对于促进数据流通、释放数据价值具有重要的示范引领作用。基于案例分析、比较分析，探讨了国内外高价值数据集开放共享的产生背景，揭示了其高增值性、高需求性、高质量性的属性特征，并从“高价值性”的内在主观性角度分析其范畴边界的不确定性，从其主体构成以及与开放数据关系维度阐明了高价值数据集开放共享边界的动态性。同时，围绕潜在数据集的识别、高价值数据集的发布与再利用等关键流程逐一分析高价值数据集开放共享的标准规范，如目录清单、优先发布条件、数据质量标准与再利用中的许可方式、定价收费原则等。在此基础上，梳理欧盟、美国、加拿大的高价值数据集开放共享经验，从而提出加强我国高价值数据集开放共享的对策建议。

关键词：高价值数据集数据开放数据共享信息再利用数据治理

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强化学习和矩阵补全引导多目标试卷生成

计算机应用 2024年

作者：邢长征梁浚锋金海波徐佳玉乌海荣阜新市大数据管理中心辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

针对现有的试卷生成技术存在过多关注生成试卷的难易程度，而忽略了其他相关目标，例如难度、分数分布和技能覆盖范围等问题，提出一种结合强化学习和矩阵补全方法引导多目标试卷生成方法，优化试卷生成领域的特定目标。首先，运用深度... 详细信息

针对现有的试卷生成技术存在过多关注生成试卷的难易程度，而忽略了其他相关目标，例如难度、分数分布和技能覆盖范围等问题，提出一种结合强化学习和矩阵补全方法引导多目标试卷生成方法，优化试卷生成领域的特定目标。首先，运用深度知识追踪方法对学生之间的交互信息和响应日志进行建模获取学生群体技能熟练程度；随后，运用矩阵分解和矩阵补全方法对学生未做的习题进行得分预测；最后，基于多目标试卷生成策略，为提升Q网络更新效率，设计了一个Exam Q-Network函数逼近器，自动地选择合适的问题集更新试卷组成。实验结果表明，相较于DEGA(Diseased-Enhanced Genetic Algorithm)、SSA-GA (Similarity-Search-Based Genetic Algorithm)等现有的模型，结合强化学习和矩阵补全引导多目标生成模型在试卷难度、合理性、准确性三个指标验证了所提方法在解决试卷生成场景的多重困境方面上效果显著。

关键词：多目标试卷生成深度知识追踪 Exam Q-Network 矩阵分解矩阵补全