检索结果-内蒙古大学图书馆

天然气工业 2024年第9期44卷 88-98页

作者：郭子熙马骉张帅张舒邓慧陈东陈怡羽周嵩锴清华大学数学科学系油气藏地质及开发工程全国重点实验室•西南石油大学中国石油集团川庆钻探工程有限公司井下作业公司西南石油大学计算机与软件学院四川省油气勘探开发智能化工程研究中心数据挖掘与知识管理南充市重点实验室•西南石油大学中联煤层气国家工程研究中心中石油煤层气有限责任公司中国石油化工股份有限公司中原油田普光分公司

随着大数据和人工智能的不断进步,数字和智能化的油气产量预测技术已经成为石油天然气行业发展的新趋势。深度学习与油气产量预测的有效结合为解决非常规油气和复杂场景下的产量预测等问题提供了新的方案与策略。为此,在系统回顾油气产... 详细信息

随着大数据和人工智能的不断进步,数字和智能化的油气产量预测技术已经成为石油天然气行业发展的新趋势。深度学习与油气产量预测的有效结合为解决非常规油气和复杂场景下的产量预测等问题提供了新的方案与策略。为此,在系统回顾油气产量预测技术发展历程的基础上,重点阐述了基于深度学习方法的油气产量预测技术的应用现状及关键流程,归纳了油气产量预测领域的特征工程以及不同场景下的神经网络构建方法,最后深入探讨了智能油气产量预测技术的未来发展方向。研究结果表明:(1)油气产量预测技术发展历程主要划分为传统油气产量预测方法、机器学习方法和深度学习方法 3个阶段;(2)深度学习方法已大量应用于油气产量预测研究中,尤其在复杂地质条件下的非常规油气领域,该技术表现出了良好的应用前景;(3)多样化的神经网络构建方法能够解决不同场景下的精细化油气产量预测需求;(4)需进一步加强人工智能领域与油气领域跨学科理论技术研究,促进两者在理论技术和生产实践等方面的深入融合;(5)智能油气产量预测技术未来可在实时预测与优化、数据融合与增强、物理约束与解释和模型更新与适应等方面开展深度攻关研究。结论认为,深度学习模型可显著提高油气产量预测技术的准确性和可靠性,为复杂气藏及非常规油气开发提供参考和指导,建议继续深化人工智能与油气行业应用等方面的有机结合,以推动油气行业的技术创新和高质量发展。

关键词：机器学习深度学习人工智能产量预测非常规油气

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

跨电网的区域电力碳排放因子分布式计算方法

引用

电力系统自动化 2024年

作者：宋金伟杨维周春雷张宁陈翔康重庆国家电网有限公司大数据中心清华大学电机工程与应用电子技术系

区域电力碳排放因子是电力碳排放核算的基础。传统的计算方法需要将各省各类型发电量、省间交换电量数据汇聚后建立方程求解计算。对于管理不同省份电网的各电网公司，上述数据包含敏感信息，导致各公司共享、汇聚数据意愿不强。为解决... 详细信息

区域电力碳排放因子是电力碳排放核算的基础。传统的计算方法需要将各省各类型发电量、省间交换电量数据汇聚后建立方程求解计算。对于管理不同省份电网的各电网公司，上述数据包含敏感信息，导致各公司共享、汇聚数据意愿不强。为解决该问题，文中利用矩阵的分块迭代的原理，采用分布式架构进行跨电网的电力碳排放因子协同计算。提出的算法能够快速收敛到准确解，各电网公司无需共享敏感数据，仅通过交换因子计算结果即可实现各省区域电力碳排放因子的准确计算。

关键词：双碳电力碳排放因子矩阵块迭代计算分布式架构敏感数据保护

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

朗思科技:“人人可开发”的数字化创新先锋——首款中文可视化无代码IDE自动化开发软件平台的炼成

引用

清华管理评论 2023年第10期 110-116页

作者：肖轶群清华大学技术创新研究中心

在政策支持和数字“新基建”的全面启动下,信息技术应用创新产业发展已是一项国家战略,并成为经济数字化转型、产业链优化升级的关键。北京朗思智能科技有限公司,基于集成开发环境开发工具和原生无代码底层架构,于2020年在我国率先推出... 详细信息

在政策支持和数字“新基建”的全面启动下,信息技术应用创新产业发展已是一项国家战略,并成为经济数字化转型、产业链优化升级的关键。北京朗思智能科技有限公司,基于集成开发环境开发工具和原生无代码底层架构,于2020年在我国率先推出了信创生态下的可视化无代码开发工具基础软件IDE平台。这款为数字时代提供数字劳动力的创新技术工具,其颠覆性创新带来的人机融合模式或将引爆国产信创产业。

关键词：智能科技集成开发环境软件平台开发工具颠覆性创新数字化转型 IDE 朗思

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

项目质量复核信息披露、复核人员繁忙程度和审计质量

引用

审计研究 2023年第5期 71-82页

作者：王木之赵乐陈关亭中央财经大学会计学院 100081 南开大学商学院 300071 清华大学经济管理学院数智审计研究中心 100084

基于我国首次公开披露的财务报表审计项目质量复核人员数据,本文研究了披露内容和复核人员繁忙程度跟审计质量的关系,结果发现:复核项目工作量以及复核人员的年龄、性别、毕业学校、学历、专业、CPA执业经验等个体特征在会计师事务所之... 详细信息

基于我国首次公开披露的财务报表审计项目质量复核人员数据,本文研究了披露内容和复核人员繁忙程度跟审计质量的关系,结果发现:复核项目工作量以及复核人员的年龄、性别、毕业学校、学历、专业、CPA执业经验等个体特征在会计师事务所之间存在系统性差异;繁忙复核人员所在项目的审计质量较低,但未出现在设置专职复核人员的事务所中;复核人员信息能额外解释公告披露时的市场反应,并且在小型事务所中解释程度增幅更大;当市场关注程度高时,复核人员的繁忙程度与审计质量没有关联;复核人员跟主审的年龄差距会影响复核安排和审计质量。研究建议监控复核人员工作量,警惕交叉复核等情形,并持续研判专职、兼职人员复核制度的优劣。

关键词：项目质量复核复核人员繁忙程度审计质量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CNN-BiGRU并行混合网络的钻井工况智能识别

基于CNN-BiGRU并行混合网络的钻井工况智能识别

引用

2022年中国油气智能科技大会——第五届石油石化人工智能高端论坛暨第八届智能数字油田开放论坛

作者：谯英林慧周文俊胡斌西南石油大学计算机科学学院中国石化西南油气分公司信息化管理中心

石油钻井风险性大、不确定因素多,对钻井过程中产生的实时数据进行分析可以为快速安全地钻井提供保障。目前已经有很多学者研究工况自动化识别,其中部分学者提出传统机器学习方法,但该类算法不适用于处理大样本的钻井实时数据,为了高效... 详细信息

石油钻井风险性大、不确定因素多,对钻井过程中产生的实时数据进行分析可以为快速安全地钻井提供保障。目前已经有很多学者研究工况自动化识别,其中部分学者提出传统机器学习方法,但该类算法不适用于处理大样本的钻井实时数据,为了高效准确地对钻井工况进行自动实时判别,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与双向的门控循环单元(gated recurrent unit neural network,GRU)并行的混合网络(CNN-BiGRU)用于钻井工况智能识别。该模型将单独的CNN与Bi GRU并行放置,模型的输入数据先分别进入两种网络单独运算;然后,将两种输出结果汇聚后进行拼接;最终,将拼接的组合特征传入全连接网络降维后进行工况分类。这种组合特征不仅保存GRU在时序上的判断,同时也有CNN在多种特征信号中的融合判断。但针对相对复杂的划眼、循环工况,模型不易识别,导致该类工况准确率难以提升,相较其他工况而言出现两极分化的现象。为了提高一些复杂工况的准确率,在损失函数中加入了自定义的动态权重,在规定的阈值内,每轮将准确率高的工况类别权重降低,准确率低的权重增加。实验结果表明,该并行混合模型的准确率比单独的CNN、Bi GRU、BiLSTM提高6%以上;与串行混合模型相比提高3%,同时模型训练速度快一倍,效率显著提高。加入自定义权重后,对比之前的实验结果,准确率总体提升2～3%,7种典型工况:起钻、下钻、钻进、滑动钻进、接钻具、划眼、循环的准确率均达到87%以上,总体准确率为94%。实验表明,该模型有着较高的准确率及效率,能有效进行钻井工况智能识别。

关键词：油气钻井深度学习 CNN GRU 工况识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

后疫情时代下短租民宿用户购买行为研究——基于BERT衡量的网络口碑

引用

知识管理论坛 2023年第3期8卷 238-257页

作者：黄茜贺超城李欣儒吴江武汉大学信息管理学院武汉430072

[目的/意义]挖掘疫情后网络口碑和用户购买行为影响因素,从而在后疫情时代更好地吸引用户,促进在线短租行业经济回暖甚至实现超越。[方法/过程]获取Airbnb上北京地区的公开数据,利用BERT算法构建在线短租网络口碑的衡量指标,基于ELM模... 详细信息

[目的/意义]挖掘疫情后网络口碑和用户购买行为影响因素,从而在后疫情时代更好地吸引用户,促进在线短租行业经济回暖甚至实现超越。[方法/过程]获取Airbnb上北京地区的公开数据,利用BERT算法构建在线短租网络口碑的衡量指标,基于ELM模型选取4个房源属性和6个房东属性构建在线短租用户购买行为影响因素模型并进行实证研究。[结果/结论]利用BERT模型计算的评论情感得分均值来衡量在线短租网络口碑,为确认其替代变量提供思路。同时负二项回归结果表明,除房源周边环境描述所在影响路径外,网络口碑在其他房源和房东属性作用于用户购买行为过程中具有中介作用。然而,与研究假设相反,房东持有房源数量将负向显著影响房源口碑与销量,这可能是因为单套房源房东参与度更低;而房源与市中心距离越远,网络口碑越好,与疫情后周边游特征相关联。最后基于本研究结果为房东和平台提出相关运营建议,后疫情时代房源描述应当更加着墨于房源防疫措施、退订政策、室内活动等,但应与周边环境描述区别开来,同时可以抓住周边游热潮将疫情挑战转变为发展机遇,提升在线短租房源的竞争实力和业务量。

关键词：在线短租网络口碑 ELM模型 BERT算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

人脸识别“易破解”面临的风险挑战及监管研究

引用

信息安全研究 2021年第10期7卷 984-988页

作者：苗杰国家计算机网络与信息安全管理中心江苏分中心南京210019

2021年2月清华大学RealAI研究团队利用对抗样本干扰技术,在短短15min内成功破解了19款国内主流手机的人脸识别系统,这些被破解的手机均采用2D人脸识别.而对于采用3D人脸识别的苹果手机则未能成功破解.考虑到成本原因,目前国内较多人脸... 详细信息

2021年2月清华大学RealAI研究团队利用对抗样本干扰技术,在短短15min内成功破解了19款国内主流手机的人脸识别系统,这些被破解的手机均采用2D人脸识别.而对于采用3D人脸识别的苹果手机则未能成功破解.考虑到成本原因,目前国内较多人脸识别应用场合仍采用2D人脸识别,因此这些场合存在人脸识别"易破解"造成的安全隐患.阐述了人脸识别基本原理及应用现状.充分调研分析了目前人脸识别"易破解"面临的技术挑战,并分析其所面临的安全风险.应对人脸识别"易破解"现状提供良性的行业生态发展环境,提出具有针对性的监管研究.

关键词：人脸识别易破解技术挑战安全风险监管研究

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

壮大主流话语：互联网平台的梅特卡夫定律解读与软权力调适

壮大主流话语：互联网平台的梅特卡夫定律解读与软权力调适

引用

第四届意识形态与舆论研究高峰论坛

作者：徐诚徐椿景清华大学公共管理学院清华大学科教政策研究中心中国国际人才交流基金会

数字技术激活了物理空间中既有的技术存量,借助人力发明创造了许多新的媒体技术,刺激了以互联网技术为核心的媒体技术体系的升级与重构,进而颠覆了既有的传播结构。数字技术也将机器、工具等"非人类实体"置于传播革命中的显... 详细信息

数字技术激活了物理空间中既有的技术存量,借助人力发明创造了许多新的媒体技术,刺激了以互联网技术为核心的媒体技术体系的升级与重构,进而颠覆了既有的传播结构。数字技术也将机器、工具等"非人类实体"置于传播革命中的显要地位,使得人类要素与非人类要素共同参与信息传播活动,解构了传统的传播逻辑。基于此,本文从权力解读的视角,对在梅特卡夫定律的解释框架下"流量思维"甚嚣尘上,认为网络平台的壮大往往伴随着权威性资源的式微、强化政策引导或将弥补不足、促进媒体行业向好发展等方面进行分析。

关键词：互联网梅特卡夫定律媒体权力

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

中文域名编码技术要求

中文域名编码技术要求

引用

作者：姚健康耿光刚翁健李洪涛李彦彪段海新张曼周琳琳董科军杨学延志伟孔令飞沙晓爽傅瑜刘越龙春赵静郑晖王超孙乐吴秀诚张文伟中国互联网络信息中心暨南大学中国科学院计算机网络信息中心广东盈世计算机科技有限公司中国信息通信研究院清华大学中国电信股份有限公司中国联合网络通信集团有限公司中国移动通信集团有限公司中国通信标准化协会

标准类型：国家标准

本文件规定了在互联网体系上使用中文域名的编码规范，以及使用中文域名字段的预处理要求，同时规定了利用国际区域名码进行中文域名编码的技术要求。本文件适用于各级域名注册管理机构、域名注册服务提供商以及软件厂商开发支持中文域...

标准号: GB/T 44596-2024

本文件规定了在互联网体系上使用中文域名的编码规范，以及使用中文域名字段的预处理要求，同时规定了利用国际区域名码进行中文域名编码的技术要求。本文件适用于各级域名注册管理机构、域名注册服务提供商以及软件厂商开发支持中文域名的应用或者服务等。

关键词：

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于新词发现的环境管理专业词库构建及其实证应用

引用

环境工程技术学报 2021年第2期11卷 385-392页

作者：王芷筠常杪周黎郭培坤谷美枫清华大学环境学院攀枝花市生态环境局环境信息与技术评估服务中心

随着我国环境政策法规数量的不断增加,采用纯人工方式对政策法规进行整理归纳和分析解读变得越来越困难。运用文本挖掘等计算机技术辅助开展环境政策法规信息提取、内容分析以及智能化管理应用具有重要意义。精准分词则是实现文本挖掘... 详细信息

随着我国环境政策法规数量的不断增加,采用纯人工方式对政策法规进行整理归纳和分析解读变得越来越困难。运用文本挖掘等计算机技术辅助开展环境政策法规信息提取、内容分析以及智能化管理应用具有重要意义。精准分词则是实现文本挖掘各项功能的必要条件。为改善政策法规文本分词效果,以我国各级生态环境部门官网发布的环境政策法规文本为语料基础,通过新词发现算法与人工补充修正构建得到环境管理专业词库。应用实证结果表明:添加专业词库能将政策法规文本的分词准确率由72.6%升至94.1%;将基于支持向量机模型的政策法规文本自动分类误判率降低22.7%;且添加词库后的词频统计和关键词提取结果能为环境政策法规分析提供更全面、更具有时效性的统计信息。

关键词：新词发现环境政策专业词库文本挖掘

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：