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1.
资源型产业发展为推进国家经济增长和工业化进程提供了重要保障。为深入了解资源型产业的研究情况,以CNKI数据库为数据源,搜集2000—2020年关于资源型产业的核心及以上期刊论文,利用CiteSpace软件从发文作者与研究机构分布、关键词共现网络和时区图谱等方面,绘制知识图谱,进行可视化分析。研究发现:资源型产业领域的研究成果愈加丰富,但研究群体间联系合作较少,且现有的合作研究主要集中在所处地域资源富集和具有学科优势的研究机构及学者;资源型产业领域的研究热点可概括为产业发展、资源型城市、产业集群、产业结构、产业链和产业集聚等方面;针对资源型产业领域未来可从资源型产业相关理论研究、创新发展模式和可持续发展等方面深入展开。 相似文献
2.
保护轴承是电磁轴承结构的最后一道安全屏障。由于拆机检查成本较高,且因为保护轴承的特殊性,拆机后单独对保护轴承检查难以判断其还能否继续工作,迫切需要一种在线评估方法。本文首先开展电磁轴承高速跌落试验,直到某型号保护轴承完全失效。记录每次高速跌落前转子低速跌落过程中的位移数据。基于上述数据,分别应用多尺度排列熵、马氏距离、多尺度模糊熵等方法,研究保护轴承随着高速跌落次数增加的衰退规律。研究发现,应用多尺度模糊熵指标可反映多次高速跌落后保护轴承性能的衰退,实现对保护轴承性能在线评估。马氏距离指标也可用于辅助判断,但效果不如多尺度模糊熵方法。而多尺度排列熵指标不适合这一应用。 相似文献
3.
5.
群智感知中,任务发布者基于有限的任务预算招募合适的参与者来执行感知任务.但是,现有的相关工作依赖于可信第三方来执行参与者选择或者忽视了参与者位置隐私泄露问题.为了解决这些问题,本文提出一种基于区块链的群智感知中任务预算约束的位置隐私保护参与者选择方法LPWS.通过保序加密和Merkle树来为参与者提供个性化的位置隐私保护,确保参与者将精确位置隐藏于隐匿区域.在有限的任务预算下,LPWS将参与者选择问题建模为目标优化问题,并基于动态规划来确定一组合适的参与者以增加高质量感知数据获取的可能性.此外,在保证数据隐私和奖惩公平性下,LPWS基于数据质量评估结果完成报酬支付和信誉更新,从而激励参与者尽可能地提供高质量数据.仿真实验表明,LPWS在参与者选择方面具有可行性与有效性,保证了安全公平的参与者选择以及数据质量评估.与相关工作对比,在有限的任务预算下,LPWS不仅取得了更好的质价比,而且在确保任务完成质量的同时提供了位置隐私保护和数据隐私保护. 相似文献
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7.
随着现代技术的发展,汽车产业孕育着新一轮升级。目前,汽车企业间的竞争逐步加大,已经逐步转化为供应链的竞争。而传统供应链生产管理仍然面临着市场高质量、高交期的巨大挑战,无法满足汽车企业对其生产效率的需求。因此,新的汽车供应链管理模式应运而生。研究了汽车数字供应链软件即服务(SaaS)化新管理模式,并基于SaaS平台实现探索供应链数字化管理的新生态模式。以某汽车公司为例,进行供应链SaaS生态平台实践研究,以数字化制造重塑供应链流程,解决供应链企业间数据协同,实现汽车全产业链互联互通、结构性降本增效,打造高效协作、互利共赢的新型行业生态模式。采用SaaS平台实现供应链生产管理后,其供应链管理数字化延伸,生产线开动率提升了1%,协同效率大幅提升。 相似文献
8.
为了快速发现智能变电站二次设备因家族缺陷出现的问题,应及时采取相应的维护措施以提高供电的可靠性。分析了智能变电站二次设备的可靠性对电力系统的运行的重要性。针对智能变电站二次设备可靠性要求,建立了可靠性评估蒙特卡罗模型,并模拟分析了失效概率、可靠度和平均寿命参数。应用应力分析法和蒙特卡罗模型,对智能变电站这类设备进行可靠性计算。仿真计算表明,使用两种方法对这类设备的可靠性评估与分析的结果一致,从而验证了建立的智能变电站电子式互感器采集单元板卡、就地化模块、合并单元、智能终端和开关姿态状态监测单元设备主件可靠性评估蒙特卡罗模型的正确性。该方法可为智能变电站二次设备其他主件的可靠性评估提供理论分析。 相似文献
9.
隐私保护数据挖掘(PPDM)利用匿名化等方法使数据所有者在不泄露隐私信息的前提下,安全发布在数据挖掘中有效可用的数据集。k-匿名算法作为PPDM研究使用最广泛的算法之一,具有计算开销低、数据形变小、能抵御链接攻击等优点,但是在一些k-匿名算法研究中使用的数据可用性评估模型的权重设置不合理,导致算法选择的最优匿名数据集在后续的分类问题中分类准确率较低。提出一种使用互信息计算权重的互信息损失(MI Loss)评估模型。互信息反映变量间的关联关系,MI Loss评估模型根据准标识符和标签之间的互信息计算权重,并通过Loss公式得到各个准标识符的信息损失,将加权后的准标识符信息损失的和作为数据集的信息损失,以弥补评估模型的缺陷。实验结果证明,运用MI Loss评估模型指导k-匿名算法能够明显降低匿名数据集在后续分类中的可用性丢失,相较于Loss模型和Entropy Loss模型,该模型分类准确率提升了0.73%~3.00%。 相似文献
10.
在车联网中车辆与周边道路环境进行无线通信与数据交互,使车辆传感器、行人、道路单元之间实现信息互联,但大量的数据通信导致车辆运行环境复杂,车辆在行驶过程中不可避免地会遇到各种危险场景,从而引发车辆安全问题。为确保车辆数据可信及行车安全,建立基于区块链技术的危险驾驶地图数据评估模型。通过传感器实时记录环境数据,将车辆位置、速度等关键数据以及个人隐私信息加密上链实现交易传输,利用智能合约技术进行自动化脚本处理,随后执行共识将交易信息扩散到全部节点,节点承认交易合法后写入区块链。同时对车辆地图交互数据进行危险评估,并将评级结果及其对应操作反馈给车辆,使得车辆可在障碍物、网络攻击等场景下完成应急处理。实验结果表明,该模型能够根据不同危险场景对车辆进行危险评估与规避,确保车辆安全运行。 相似文献