现代信息技术大数据对新闻传播的影响初探

随着科技的进步和社会经济的发展,信息技术大数据渗透到人们生产生活的各个领域,信息技术大数据在新闻领域也得到广泛的应用,大数据的发展开启了新的时代。基于此,本文主要就现代信息技术大数据自身的一些特征和对新闻传播的影响加以探究,并简述了现代信息技术大数据背景下的新闻传播发展的策略,以供参考。     

基于大数据的政府信息资源共享模式探讨

伴随着大数据时代的来临,政府机构部门借助信息技术手段实现内部资源共享,是推进廉政、高效和服务型政府建设的有效方式。文章以大数据时代为讨论背景,研究政府部门应用政府信息资源共享模式的基本策略,为行业相关人员提供一些可参考的经验。     

核电厂人因可靠性分析中的相关性分析方法研究

人因可靠性分析（HRA）是核电厂风险分析中的重要组成部分，其中人误事件的相关性分析是HRA中必不可少的内容，忽略人误事件间的相关性，将导致低估核电厂的风险水平。本文提出了一种基于D（邓）数和层次分析法-决策试行与评价实验室（AHP-DEMATEL）方法的相关性分析模型。首先，确定两事件间相关性的影响因素及其结构关系，并针对每个影响因素建立相关性等级的隶属度函数及其锚点；其次，利用AHP-DEMATEL方法来确定各影响因素的综合权重；最后，根据实际情况评估各因素的相关性等级并构建D数，并根据D数和综合权重计算出两人因事件的相关性程度及其可信度，通过算例验证了该模型及其方法的有效性。      

儿童用品TBT通报数据可视化预警研究

探索采用数据可视化技术分析儿童用品TBT通报数据,以可视化图形图像呈现通报热点并揭示趋势信息,提出对策与建议,助力为儿童用品产业升级、TBT预警数据分析和信息传播工作提供新思路,提高中小企业的国外市场准入机会。     

一种新的多渐消因子容积卡尔曼滤波

将强跟踪思想引入容积卡尔曼滤波（cubature Kalman filter，CKF），建立强跟踪CKF能有效克服CKF在模型不确定、状态突变等情况下，滤波性能下降的问题。通过分析现有多渐消因子计算方法，发现它们均只利用了协方差矩阵的对角线元素，并没有考虑各个状态之间的相关性，不能充分发挥多渐消因子的优势。为此，本文提出渐消因子矩阵，基于正交原理推导渐消因子矩阵的求解方法，提出多渐消因子强跟踪CKF算法。多渐消因子强跟踪CKF算法突破了传统多渐消因子为向量的限制，也不再要求渐消因子取值要大于1。仿真验证了算法具有更好的滤波精度何鲁棒性，能更好的满足工程应用的要求。     

信息化时代下的网络信息翻译原则探讨

在全球化、信息化的的今天,全球政治经济贸易俨然已经深度融合,已经形成牵一发而动全身的局面。网络语言对于国家乃至各国的普通民众的生活都会带来重大影响,因此了解网络信息以及各家新闻媒体的信息导向已经成为人们生活中不可分割的一部分。大数据时代下,海量外文信息需要译者准确、合理地翻译。本文以《时代周刊》中的媒体文本为例,探究信息化时代下网络信息文本的翻译原则。     

案例推理式输电线单端电流行波故障测距

针对线路单端电流行波故障测距因波头标定困难所导致的测距可靠性不高、难自动执行等不足,提出基于历史数据进行案例推理的经验学习式改进思路。首先分析线路故障实录行波的形态特征和影响故障距离折算的因素。针对故障的复发性和多厂家、跨平台、不同电压等级线路故障波形的相似性,对测距过程中的波头标定和距离折算2个关键阶段进行参数化、案例化描述,根据相应特征属性于历史案例库搜索最相近样本进行算法参数复用从而实现智能测距。该方法能够对复发性故障实现测距结论复用,能够对高相似度故障样本实现测距方法复用,测距效果随历史故障样本积累而提升。不同厂家行波装置获得的大量故障实录数据表明该方法可行、有效。     

Excel中的函数在数据统计中的应用

在日常工作、学习、生活中,经常要对符合条件的数据进行统计,以了解数据的分布情况,便于确定下一步将要采取或执行的措施.