检索结果-内蒙古大学图书馆

江苏科技信息 2025年第6期42卷 19-23页

作者：梁震中淮安市大数据管理中心江苏淮安223299

数字经济与新质生产力的高科技、高效能、高质量特征相契合,成为推动新质生产力发展的重要引擎。数字经济核心产业发展是数字经济的基础和关键。面对数字经济发展的浪潮,淮安市积极把握战略机遇,将其作为实现高质量跨越发展的重要抓手... 详细信息

数字经济与新质生产力的高科技、高效能、高质量特征相契合,成为推动新质生产力发展的重要引擎。数字经济核心产业发展是数字经济的基础和关键。面对数字经济发展的浪潮,淮安市积极把握战略机遇,将其作为实现高质量跨越发展的重要抓手予以推动。文章研究了淮安市数字经济核心产业发展现状,分析产业发展存在的不足和短板,提出做大做强数字经济核心产业的路径建议。

关键词：淮安数字经济数据要素核心产业

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扬州市数字经济发展路径探析

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中国工业和信息化 2024年第1期 62-67页

作者：程海翔扬州市大数据管理中心

一个区域的数字经济发展必须置于国际、国内大的数字经济发展的大环境之下。扬州市数字经济的发展路径也不例外。近年来,扬州市按照“数字中国”总体战略布局,结合扬州特点,坚持以数字化改革为牵引,以科技创新为基点,以数字基础设施建... 详细信息

一个区域的数字经济发展必须置于国际、国内大的数字经济发展的大环境之下。扬州市数字经济的发展路径也不例外。近年来,扬州市按照“数字中国”总体战略布局,结合扬州特点,坚持以数字化改革为牵引,以科技创新为基点,以数字基础设施建设为支撑,以长三角数据分工协作为依托,推动数字经济与实体经济深度融合,完善数字经济发展生态。

关键词：分工协作长三角深度融合基础设施建设战略布局实体经济路径探析扬州市

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关于充分发挥锦州港对外贸易作用的对策研究

丝路纵横

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丝路纵横 2024年第4期8卷 53-56页

作者：张明昭锦州市大数据管理中心

锦州港,作为我国东北地区重要的港口城市,具有独特的地缘位置优势和深厚的历史文化底蕴。作为连接中国内地与海洋,辐射东北亚经济圈的重要节点,锦州港在区域发展与国际贸易中扮演着至关重要的角色。随着“一带一路”倡议的推进与东北亚... 详细信息

锦州港,作为我国东北地区重要的港口城市,具有独特的地缘位置优势和深厚的历史文化底蕴。作为连接中国内地与海洋,辐射东北亚经济圈的重要节点,锦州港在区域发展与国际贸易中扮演着至关重要的角色。随着“一带一路”倡议的推进与东北亚多边合作的不断深入,锦州港的对外贸易功能越来越重要。近年来,锦州市政府提出“以港兴市”的发展战略,明确以锦州港作为开放型经济发展的先行示范区,努力将其建设成为东北地区乃至全国的物流枢纽和开放前沿。然而,面对全球贸易环境的剧烈变动和区域竞争态势的加剧,锦州港在实现自身功能发展的同时,亟须应对来自内外部环境的多重挑战。国际市场对锦州港的需求不断变化,在引进外资和港口建设上,尽管投资势头良好,但效果与预期仍有一定差距。此外,由于传统港口资源配置和管理体制的局限性,阻碍了其对外贸易程度的提高和功能的进一步强化。

关键词：东北亚经济圈对外贸易锦州港多边合作港口城市竞争态势物流枢纽引进外资

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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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基于动态集成加权概率RF的门诊量预测

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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

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以场景应用谱写中国式现代化扬州新篇章

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信息化建设 2024年第1期 57-58页

作者：刘林江苏省扬州市大数据管理中心

扬州坚持问题导向、需求导向、创新导向、应用导向,聚焦“数字兴业”“数字优政”“数字智治”“数字惠民”等重点领域,打造泛在可及、智慧便捷、公平普惠的数字化应用体系。数字经济时代,场景在越来越多的领域,扮演着越来越重要的角色。

关键词：数字化应用中国式现代化问题导向创新导向应用导向需求导向场景应用数字经济时代

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政务云安全运营体系的构建与优化研究

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网络安全和信息化 2024年第2期 50-52页

作者：惠洪苏州市吴中区大数据管理中心

通过对我国政务云系统安全系统的现状进行论述，提出了政务云安全运营体系优化方案，以提高政务云系统网络安全运营水平。

关键词：

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重要时期网络安全保障的“扬州313模式”

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信息化建设 2023年第8期 56-58页

作者：赵晶晶扬州市大数据管理中心

扬州市大数据管理中心作为扬州市电子政务外网及扬州市政府大数据中心机房运维管理单位,通过日常网络安全管理及多次重保实践,不断优化调整,全面提高网络安全技术保障能力,建成了较为有效的网络安全防护体系扬州市大数据管理中心坚持“... 详细信息

扬州市大数据管理中心作为扬州市电子政务外网及扬州市政府大数据中心机房运维管理单位,通过日常网络安全管理及多次重保实践,不断优化调整,全面提高网络安全技术保障能力,建成了较为有效的网络安全防护体系扬州市大数据管理中心坚持“三定四有”的工作方针。其中,“三定”即定人、定岗、定责,把各关键岗位确定到人、具体责任明确到人、工作任务落实到人。“四有”即有技术支撑力量、有可靠电力保障、有应急保障物资、有容灾备份措施。

关键词：数据管理中心电子政务外网网络安全保障数据中心机房网络安全管理容灾备份运维管理三定

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一种基于层级任务信息的少样本视频动作识别方法及系统

一种基于层级任务信息的少样本视频动作识别方法及系统

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作者：王智新魏天强翁向高陈贵之韩浩然 325000 浙江省温州市鹿城区广化街道龙瑞大厦A幢三层、四层

本发明提供一种基于层级任务信息的少样本视频动作识别方法，包括获取视频数据集，构建多个均有N+1组视频的任务并预处理；使用低阶特征提取网络，提取各任务中所含N+1组视频的低阶特征，并根据各任务中N组支持集视频的低阶特征，生成... 详细信息

标准号: CN116543328A

本发明提供一种基于层级任务信息的少样本视频动作识别方法，包括获取视频数据集，构建多个均有N+1组视频的任务并预处理；使用低阶特征提取网络，提取各任务中所含N+1组视频的低阶特征，并根据各任务中N组支持集视频的低阶特征，生成各任务用于高阶特征提取网络的自适应参数；基于自适应参数，调整各任务所用高阶特征提取网络，以提取N+1组视频的高阶特征；根据各任务所提取的N+1个高阶特征，计算出各任务的时空自注意力相似度和相关交叉注意力度量相似度；根据各任务所计算的两个相似度，在各任务的N组支持集视频中均对应筛选出一组符合预定条件的支持集视频。实施本发明，用以解决现有少样本视频动作识别方法中泛化性能差及度量效率不足的问题。

关键词：视频高阶低阶特征相似度自适应参数动作识别特征提取度量样本注意力预处理网络泛化性能任务信息视频数据预定条件层级构建筛选时空

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