检索结果-内蒙古大学图书馆

北京亿中邮信息技术有限公司

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中国教育信息化（高教职教） 2006年第20期 24-24页

作者：李勇北京亿中邮信息技术有限公司

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ProvNavigator:基于影子路径引导的网络攻击调查方法

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通信学报 2025年第4期46卷 15-32页

作者：席昊范皓袁沈阳朱金宇陈昌骅万海赵曦滨清华大学软件学院北京100084 中债金科信息技术有限公司北京100044

在网络攻击发生后,开展攻击调查以分析其根本原因及影响至关重要。目前,基于溯源图的技术已成为主流方法,但该方法面临依赖爆炸问题。最新研究通过整合审计日志和应用日志,在一定程度上缓解了这一问题,并展现出无须程序插桩、模型训练... 详细信息

在网络攻击发生后,开展攻击调查以分析其根本原因及影响至关重要。目前,基于溯源图的技术已成为主流方法,但该方法面临依赖爆炸问题。最新研究通过整合审计日志和应用日志,在一定程度上缓解了这一问题,并展现出无须程序插桩、模型训练或污点分析的优点。然而,现有日志融合技术要么依赖复杂的融合规则,要么需要进行应用程序逆向工程,且在应对新应用时需重新调整算法,限制了其通用性。为解决这些问题,提出了一种新的基于影子路径引导的网络攻击调查方法ProvNavigator。该方法在构图阶段通过分析日志间的相关性,将不同日志源的独立溯源图合并为全局融合溯源图;在攻击调查阶段,当面对依赖爆炸的节点时,ProvNavigator利用“影子路径对”引导调查,选择适当的边进行追踪,以重构整个攻击链。ProvNavigator无须插桩或逆向分析,具备通用性。ProvNavigator的原型系统在包括4个DARPA TC数据集在内的6个真实攻击场景中进行了实验评估。实验结果显示,ProvNavigator能有效还原攻击故事,在仅有6.01%运行时开销的情况下,实现了94.3%的精确率。

关键词：攻击调查依赖爆炸日志融合溯源图影子路径

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大型集团云数据中心建设规划

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中国科技信息 2025年第5期 60-62页

作者：李超中煤信息技术(北京)有限公司

随着数字经济时代的到来，全球数据量正以前所未有的速度迅速增长。在这样的背景下，云数据中心作为大型集团企业IT基础设施建设的核心，其重要性日益凸显。本研究的目的在于为大型集团企业在云数据中心建设方面提供一套系统的研究和实...

随着数字经济时代的到来，全球数据量正以前所未有的速度迅速增长。在这样的背景下，云数据中心作为大型集团企业IT基础设施建设的核心，其重要性日益凸显。本研究的目的在于为大型集团企业在云数据中心建设方面提供一套系统的研究和实践指导，研究内容将涵盖云数据中心的概念与特征分析、基础建设、云平台建设与管理、上云迁移策略与实施等。每个环节都将结合国内外的最佳实践案例，提炼出成功的要素，分析可能的挑战，并为大型集团企业提供应对策略和建议。通过对大型集团云数据中心建设的全面研究，本文期望能为企业决策者、IT管理者和相关政策制定者提供有价值的参考和指导，进而推动我国国有大型集团企业在数字化转型道路上迈出坚实的步伐，为构建数字中国贡献力量。

关键词：

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基于二次聚类的充电桩执行电价异常检测方法

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电信科学 2025年第1期41卷 184-190页

作者：薛晓慧张文张静陈雁周春陈亮曹增伟国网青海省电力公司青海西宁810008 北京中电普华信息技术有限公司北京100192

由于电价政策复杂,执行环节多,监管难度大,电价执行错误现象时有发生,这不仅损害电力市场的公平性和效率,也影响电力企业的经济效益和用户的用电成本。提出了一种基于二次聚类的充电桩执行电价异常检测方法,首先进行电价执行异常分类及... 详细信息

由于电价政策复杂,执行环节多,监管难度大,电价执行错误现象时有发生,这不仅损害电力市场的公平性和效率,也影响电力企业的经济效益和用户的用电成本。提出了一种基于二次聚类的充电桩执行电价异常检测方法,首先进行电价执行异常分类及用电特征分析,其次通过K-means聚类算法剥离出电瓶车用户,进而在第二次聚类中采用含噪声应用的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法精确识别高价低接等更为复杂的违约情况。所提方法通过两次聚类分析,提高电价执行的准确性和效率,具有一定的理论意义和应用价值。

关键词：充电桩执行电价异常聚类分析离群点检测高价低接

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助推特大型电网企业全面预算管理数智化转型的场景化预测体系探索与实践

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财政监督 2025年第7期 99-104页

作者：王侠历爽北京中电普华信息技术有限公司

本文为提升电网企业全面预算管理预测、监控、决策能力,结合国资委《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》要求,在全面预算管理业务流程中嵌入场景化预测,通过建设“以更多维度、更灵活自助、更强算力、更智能场景+AI... 详细信息

本文为提升电网企业全面预算管理预测、监控、决策能力,结合国资委《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》要求,在全面预算管理业务流程中嵌入场景化预测,通过建设“以更多维度、更灵活自助、更强算力、更智能场景+AI”为特征的场景化预算体系,聚焦重点业务、关键领域,按照检修、运行、营销、基建、企业管理等主线,进行最小节点预算预测,实现有效服务业财管理需要,有效提升预算管控能力,促进公司经营管理高质量发展。

关键词：电网企业全面预算管理场景化预测体系

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DeepSeek等大模型的应用有利于驱动汽车售后服务质量升级

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产品安全与召回 2025年第2期 39-41页

作者：吴友生中车云商(北京)信息技术有限公司

从年初以来,国产人工智能大模型DeepSeek连续霸屏,成为焦点话题,同时也受到各行各业的广泛关注。汽车行业正在经历电动化和智能化转型,当仁不让必将成为A/技术应用的热土。可以想象,汽车从设计、制造到使用、运营、售后服务等全寿命周期... 详细信息

从年初以来,国产人工智能大模型DeepSeek连续霸屏,成为焦点话题,同时也受到各行各业的广泛关注。汽车行业正在经历电动化和智能化转型,当仁不让必将成为A/技术应用的热土。可以想象,汽车从设计、制造到使用、运营、售后服务等全寿命周期,AI技术将发挥重大作用。

关键词： DeepSeek 大模型汽车售后服务智能化电动化

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基于多模态大模型的知识图谱进化研究

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中国高新科技 2025年第2期 25-27页

作者：王思博中车信息技术有限公司北京100039

针对传统知识图谱存在的信息不完整、数据稀疏、更新困难等问题,提出了一种基于多模态大模型的知识图谱进化方法,采用了一种迁移学习的思想,将已有的知识图谱作为先验知识,利用多模态大模型从未标注的数据中学习新的实体和关系。实践证... 详细信息

针对传统知识图谱存在的信息不完整、数据稀疏、更新困难等问题,提出了一种基于多模态大模型的知识图谱进化方法,采用了一种迁移学习的思想,将已有的知识图谱作为先验知识,利用多模态大模型从未标注的数据中学习新的实体和关系。实践证明,基于多模态大模型的知识图谱进化方法能显著提高知识图谱的完整性,与传统方法相比,该方法在信息抽取和知识推理任务上取得了更好的效果。

关键词：多模态大模型知识图谱进化应用

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以案说车:部分汽车三包争议案例调解策略

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产品安全与召回 2025年第2期 76-79页

作者：马庆来王彬中车云商(北京)信息技术有限公司

案例一颠路面减震器异响引发的争议【案情简介】消费者于2024年8月购买某品牌新能源汽车,行驶经过不平路面时车辆底盘有异响,4S店检查后确认声音源于减震器,更换了1次减震器后异响依然存在,消费者要求退车被拒绝。经销商表示更换减震器... 详细信息

案例一颠路面减震器异响引发的争议【案情简介】消费者于2024年8月购买某品牌新能源汽车,行驶经过不平路面时车辆底盘有异响,4S店检查后确认声音源于减震器,更换了1次减震器后异响依然存在,消费者要求退车被拒绝。经销商表示更换减震器是出于客户关怀,车辆并不存在产品质量问题。

关键词：汽车三包争议案例减震器异响调解策略颠路面

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基于ISSA优化EEMD的用户侧电力负荷预测方法

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信息技术 2025年第2期49卷 97-103页

作者：石文娟凌凡张俊权宋振世李力北京中电普华信息技术有限公司北京100085

为减少负荷预测结果误差,提出基于混合改进麻雀搜索算法(ISSA)优化集合经验模态分解(EEMD)的电力负荷预测方法。获取用户历史用电信息,通过奇异值分解算法去除噪声数据,并利用差分自回归滑动平均模型完成平滑处理。针对集合经验模态分... 详细信息

为减少负荷预测结果误差,提出基于混合改进麻雀搜索算法(ISSA)优化集合经验模态分解(EEMD)的电力负荷预测方法。获取用户历史用电信息,通过奇异值分解算法去除噪声数据,并利用差分自回归滑动平均模型完成平滑处理。针对集合经验模态分解所需的参数建立优化目标函数,依托于ISSA算法求出最优参数组合。通过分析历史电力负荷数据,将其输入基于广义回归神经网络的预测模型,输出电力负荷预测值。实验结果表明:所提方法预测结果的相对误差控制在0.1以下,可满足用户侧电力负荷预测要求。

关键词： ISSA 集合经验模态分解用户侧负荷参数优化

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基于模糊加权CNN的分布式光伏短期出力预测

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信息技术 2025年第2期49卷 150-155页

作者：洪杨王同乐孔娟王鹏吴亚新北京中电普华信息技术有限公司北京100085

为提升光伏短期出力预测准确性,提出基于模糊加权卷积神经网络的分布式光伏短期出力预测方法。筛选气象数据,按照数据特征值陡坡图,预处理数据,建立模糊加权卷积神经网络模型,将模糊卷积网络结构分为不同的层级,基于隶属度矩阵对数据进... 详细信息

为提升光伏短期出力预测准确性,提出基于模糊加权卷积神经网络的分布式光伏短期出力预测方法。筛选气象数据,按照数据特征值陡坡图,预处理数据,建立模糊加权卷积神经网络模型,将模糊卷积网络结构分为不同的层级,基于隶属度矩阵对数据进行最小归一化处理,按照模糊算法,求解最优值,根据预测因子,以粒子飞行算法为基础,按照水平斜面辐照度模型,量化天气数值并训练模型输出,从而实现光伏出力短期预测。实验结果表明,应用文中方法对分布式光伏短期出力进行预测,平均相对误差较小,为0.245。

关键词：模糊加权卷积神经网络分布式光伏光伏出力粒子飞行算法隶属度矩阵

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