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自然资源和国土空间大数据技术应用框架

地球信息科学学报 2024年第4期26卷 881-897页

作者：程立海崔荣国董瑾张迎新宋文婷刘聚海自然资源部信息中心北京100812 自然资源部国土空间大数据工程技术创新中心北京100812

自然资源和国土空间大数据是科学配置和高效管理自然资源的重要基础,是优化和治理国土空间的重要支撑。本文基于大数据的发展历程、技术现状和主要挑战,概述了自然资源领域大数据感知、管理、分析等方面的关键技术进展,提出了自然资源... 详细信息

自然资源和国土空间大数据是科学配置和高效管理自然资源的重要基础,是优化和治理国土空间的重要支撑。本文基于大数据的发展历程、技术现状和主要挑战,概述了自然资源领域大数据感知、管理、分析等方面的关键技术进展,提出了自然资源领域大数据研究与应用中的研究领域单调、技术应用零碎问题;从自然资源、国土空间和人类活动的维度阐述自然资源和国土空间大数据的基本内涵,地域空间无限与资源空间耦合是区别其他大数据的显著特点。在应用需求基础上,构建了要素化、数智化、一体化的自然资源和国土空间大数据技术应用框架,该框架包含数据采集、数据治理、应用支撑、应用和用户5层结构体系和关键技术集成,实现大数据到知识服务再到数智化治理的转变,聚焦自然资源“两统一”核心业务,重构了4个方面10项自然资源业务应用。从自然资源调查监测、“智慧+”监管决策、“互联网+”政务服务3个方面开展应用实践分析;展望了自然资源和国土空间大数据在数据采集存储、数据治理、应用支撑、应用服务方面的发展方向。

关键词：自然资源国土空间人类活动大数据地域无限要素耦合技术应用框架应用实践

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水力发电生命周期评价及碳足迹区域化分析

北京工业大学学报 2024年第3期50卷 282-289页

作者：刘宇任品桥郑焱高峰孙博学龚先政北京工业大学工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

基于生命周期评价方法,对我国典型水电站水力发电生命周期碳足迹及其他环境影响进行了评估,并分析讨论了不同区域水力发电碳足迹的差异性及原因。结果显示,三峡水电站单位水电碳足迹(以CO_(2)当量计)为12.7 g/(kW·h),主要来源于运行阶... 详细信息

基于生命周期评价方法,对我国典型水电站水力发电生命周期碳足迹及其他环境影响进行了评估,并分析讨论了不同区域水力发电碳足迹的差异性及原因。结果显示,三峡水电站单位水电碳足迹(以CO_(2)当量计)为12.7 g/(kW·h),主要来源于运行阶段,造成其他环境影响的主要阶段为土建工程阶段,其次为机电设备制造阶段;我国不同省级行政区单位水电碳足迹差距较大,与全国平均值相差±20%以上的省级行政区有24个;各省级行政区运行阶段碳足迹占比为47.94%~96.82%,占比超过80%的省级行政区有19个。研究结果可以为我国及省级发电清单编制与电网结构调整提供数据支撑。

关键词：生命周期评价碳足迹水力发电环境影响温室气体排放区域化分析

基于微分博弈的消费者参与下政企合作的数字化转型策略研究

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中国管理科学 2024年

作者：郑迪文谢卫红李淑荧李忠顺王永健广东工业大学管理学院广东工业大学经济学院广东工业大学数字经济与数据治理实验室广东省制造业大数据创新研究中心广东工业大学大数据战略研究中心

在数字经济蓬勃发展下，地方政府与传统企业如何在消费者参与情境下实现有效的协同合作，以促进企业数字化转型，已成为如今数字化转型研究的重要议题。本研究基于微分博弈模型致力于探究消费者参与下的地方政府与传统企业间合作的数字... 详细信息

在数字经济蓬勃发展下，地方政府与传统企业如何在消费者参与情境下实现有效的协同合作，以促进企业数字化转型，已成为如今数字化转型研究的重要议题。本研究基于微分博弈模型致力于探究消费者参与下的地方政府与传统企业间合作的数字化转型策略，以及不同合作情形如何推动传统企业的数字化转型。研究结果显示：第一、在非合作博弈中，虽然各方主要根据自身的边际收益制定策略，但这种策略的动态互动实际上对整个生态系统的效益产生了非预期的积极影响，为传统企业数字化转型提供了新的视角。第二、政府补贴政策需在影响各方长期策略和生态系统平衡的前提下谨慎施行，过度依赖补贴可能引发策略依赖性问题。第三、合作博弈中的策略不仅涉及最优决策分析，还包括这些策略如何促进生态系统整合与优化以推动传统企业的数字化转型。本研究的理论贡献在于为消费者参与下的政府和企业合作提供了战略指导，其实践意义则体现在指导传统企业成功实现数字化转型的过程中。

关键词：数字化转型数字经济政府补贴合作策略微分博弈

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非线性信息瓶颈指导的层次图结构学习方法

中国科学:信息科学 2024年第10期54卷 2409-2427页

作者：孙庆赟罗家逸杨贝宁李建欣北京航空航天大学计算机学院北京市大数据与脑机智能高精尖创新中心

近年来,图神经网络在各个领域的图数据挖掘任务上取得了显著的成功,已成为领域的研究热点.图神经网络通过结构传播节点信息,并以此计算节点的表征,在大量应用场景上取得了显著的效果提升.大多数图神经网络模型遵循消息传递机制,直接将... 详细信息

近年来,图神经网络在各个领域的图数据挖掘任务上取得了显著的成功,已成为领域的研究热点.图神经网络通过结构传播节点信息,并以此计算节点的表征,在大量应用场景上取得了显著的效果提升.大多数图神经网络模型遵循消息传递机制,直接将原始图数据作为输入,假设观测到的图结构准确地描述了节点之间完整的关系.然而,真实场景中图数据的产生往往受多种因素影响,包含大量随机噪声和人为扰动.这些噪声信息和干扰信息在图神经网络信息聚合的过程中随着图结构传播,对图表征质量产生严重的影响.如何度量、识别图数据中的噪声信息,是领域关注的热点问题之一.本文从信息论的角度出发,提出了一种非线性信息瓶颈指导的层次图结构学习方法 NIB-HGSL,针对图层级分类任务,为去除结构噪声、学习鲁棒的图表征提供了一个统一通用的框架. NIB-HGSL通过有效信息保留与噪声信息压缩的均衡优化,可以获得对下游任务来说最关键的层次化最小充分图.实验结果表明,本文所提出的NIB-HGSL方法与其他基线方法相比,可提高图分类和图回归任务的准确性和鲁棒性.

关键词：图表示学习信息瓶颈图结构学习图神经网络图分类

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改进YOLOv5s的桥梁表观病害检测方法

重庆大学学报 2024年第9期47卷 91-100页

作者：董绍江谭浩刘超胡小林重庆交通大学机电与车辆工程学院重庆400074 重庆工业大数据创新中心有限公司重庆404100

针对已有目标检测方法在混凝土桥梁表观病害检测的应用中识别精度低且伴随较多误检和漏检的问题,提出了一种改进的YOLOv5s桥梁表观病害检测方法。针对目前桥梁表观病害特征成分较复杂的问题,为了更有效地利用不同尺度的缺陷特征,在主干... 详细信息

针对已有目标检测方法在混凝土桥梁表观病害检测的应用中识别精度低且伴随较多误检和漏检的问题,提出了一种改进的YOLOv5s桥梁表观病害检测方法。针对目前桥梁表观病害特征成分较复杂的问题,为了更有效地利用不同尺度的缺陷特征,在主干网中添加修改后的空间金字塔池化模块,提高了整体网络对缺陷特征信息的获取能力,同时减少了运算工作量;针对由病害图像中不同缺陷特征交叉分布导致的误检率、漏检率高的问题,在YOLOv5s网络中加入轻量化注意力模块;针对桥梁缺陷尺寸差异大、分类困难和数据集小而导致的边界回归不匹配的问题,采用考虑了向量角度的损失函数。实验证明,改进后的YOLOv5s检测器在桥梁表观病害目标检测识别任务中能够有效提高精度、降低误检率和漏检率。

关键词：病害检测 YOLOv5s 特征融合平均精度

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燃煤发电厂时序数据预测方法的理论研究

新疆钢铁 2024年第3期 161-163页

作者：龙媛媛程路熙李梦尧曾立君重庆工业大数据创新中心有限公司

随着智能电网的快速发展，燃煤发电厂行业每天可以产生数以亿计的电力时序数据。电力时序数据的分析与预测对电力系统的安全稳定运行以及资源合理分配等方面具有重要的现实意义。近年来，越来越多的学者开始研究电力时序数据预测。现有... 详细信息

随着智能电网的快速发展，燃煤发电厂行业每天可以产生数以亿计的电力时序数据。电力时序数据的分析与预测对电力系统的安全稳定运行以及资源合理分配等方面具有重要的现实意义。近年来，越来越多的学者开始研究电力时序数据预测。现有的大部分方法通过研究多条电力时序数据之间的静态关系或历史序列特性来预测未来趋势。本文分析了电力时序数据预测方法的研究现状和相关技术，这些方法已经在电力负荷预测、可再生能源预测、故障预测等方面取得了很好的应用效果。

关键词：燃煤发电厂时间序列电力时序预测神经网络

从价值视角看国有企业薪酬改革怎么改到点子上

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中国商人 2024年第5期 49-51页

作者：陈茜重庆工业大数据创新中心有限公司

随着全球化和市场竞争加剧,国有企业面临着新的机遇和挑战。作为经济体制改革的重要组成部分,国有企业薪酬改革直接关系企业员工的薪酬福利、工作积极性和绩效等。但部分国有企业在薪酬制度方面还存在一些问题。首先,传统薪酬模式已经... 详细信息

随着全球化和市场竞争加剧,国有企业面临着新的机遇和挑战。作为经济体制改革的重要组成部分,国有企业薪酬改革直接关系企业员工的薪酬福利、工作积极性和绩效等。但部分国有企业在薪酬制度方面还存在一些问题。首先,传统薪酬模式已经无法适应经济发展的需求,不能有效激励员工。其次,薪酬结构不合理,会造成劳动者收入差距过大和劳动力流失。此外,缺乏科学公正的薪酬决策机制,也成为限制薪酬制度改革的一个重要因素。我们对新形势下国有企业薪酬改革进行深入探讨,并提出建议和对策,旨在为国有企业薪酬制度改革提供参考和借鉴,促进国有企业在新形势下的可持续发展。

关键词：国有企业经济体制改革薪酬福利薪酬制度改革劳动力流失可持续发展价值视角结构不合理

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基于知识图谱的轨道交通运营风险事件智能分析研究

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铁道标准设计 2024年第8期68卷 34-42,49页

作者：许慧李树秀邢镔重庆工业大数据创新中心有限公司工业大数据应用技术国家工程实验室重庆400707 重庆邮电大学经济管理学院重庆400065

目前城市轨道交通运营风险事件频发,复杂的内部结构和网络化运营模式使得各风险之间动态关联,致险因素不易识别和管理;风险管理知识碎片化,分散存储在各种资料中,相关管理者不易获取管理经验。为解决以上问题,基于人工智能领域的网络爬... 详细信息

目前城市轨道交通运营风险事件频发,复杂的内部结构和网络化运营模式使得各风险之间动态关联,致险因素不易识别和管理;风险管理知识碎片化,分散存储在各种资料中,相关管理者不易获取管理经验。为解决以上问题,基于人工智能领域的网络爬虫技术和知识图谱技术,从各城市的政府官网、专业网站以及百度新闻网页获取2000—2022年间的549起城市轨道交通运营风险事件资料,使用Neo4j图数据库构建城市轨道交通运营风险事件知识图谱,实现对风险事件数据的可视化展示与智能分析。通过对风险事件开展四类分类查询、三类统计分析及两类关联路径问答研究,对以往风险事件进行智能分析,为后续类似风险事件提供事前防范或者事后处置的管理经验。研究表明:在城市轨道交通领域应用知识图谱,可以保障风险事件信息持续存储功能及效率,优化风险事件统计途径及可视化效果,实现事件关联关系灵活化智能分析,可为城市轨道交通运营期间风险的前馈控制和反馈响应提供管理经验和参考建议。

关键词：轨道交通运营风险管理知识图谱智能分析风险事件

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面向机器学习应用的可解释性需求分析框架

计算机研究与发展 2024年第4期61卷 983-1002页

作者：裴忠一刘璘王晨王建民大数据系统软件国家工程研究中心(清华大学) 北京100084 清华大学软件学院北京100084

基于大数据机器学习的智能软件研发过程需要综合运用软件工程、数据与领域知识工程、机器学习等多方面的知识和工具,涉及的研究主题和人员角色众多,技术实现手段复杂、研发难度大.面向智能软件的需求工程需要面对领域知识、业务知识、... 详细信息

基于大数据机器学习的智能软件研发过程需要综合运用软件工程、数据与领域知识工程、机器学习等多方面的知识和工具,涉及的研究主题和人员角色众多,技术实现手段复杂、研发难度大.面向智能软件的需求工程需要面对领域知识、业务知识、数据科学交织带来的挑战.然而,如何将领域知识和端到端的机器学习技术恰当地融合到给定的业务流程之中,以及如何应对工业、医疗等高可信要求场景中的可解释性需求,仍是亟待探索的重要研究问题.调研了近年来面向机器学习应用的需求工程研究文献,对该领域的发展现状、核心问题和代表性方法进行综述.提出了面向机器学习应用的可解释性需求分析框架.基于该框架,通过一个工业智能应用案例分析了未来待研究的重要问题,展望了可行的研究路径.

关键词：需求工程机器学习领域模型工业工程可解释性