供热收费信息化管理探讨

从新时代的视角来审视供热公司运营实际情况,某些供热公司依旧采用人工收取采暖费的形式,使得企业不得不面临客户欠费、收费金额不明等问题,导致部分利润损失,进而在一定程度上阻碍企业发展步伐。对此,应当积极更新供热收费管理方式,使之具有信息化特点。基于此,文章将着重分析供热收费信息化管理的现实意义,进而探讨如何强化供热收费信息化管理,希望能够起到一定的参考作用。     

基于稀疏低秩张量分解的情绪脑电多域特征提取与分类

基于脑电信号(Electroencephalogram, EEG)的情绪分析和识别研究一直是脑科学领域的热点,利用复Morlet小波变换构建脑电张量,结合其低秩、稀疏的特点,提出一种EEG多域特征提取方法——稀疏正则的低秩逼近Tucker分解算法。该算法提取样本所特有的多域特征——核心张量和样本共有的因子矩阵,对情绪脑电进行分类和分析,克服了传统Tucker分解计算效率低,易导致维度爆炸的缺陷。实验结果表明,在MODMA数据集上,以核心张量作为多域特征进行EEG样本分类,对不同情绪刺激下抑郁症患者(MDD)的平均识别率为88.9%,且运算效率较传统Tucker分解提高约16倍。利用表征空间特征的因子矩阵对活跃脑区进行分析,实现对脑区空间层面动态变化的对比,发现MDD患者与正常对照组在效价与唤醒度的敏感度上的差异。SLraTucker分解算法能够有效提取EEG的多域特征,为分析情绪脑电以进行相应诊断提供了新的方法和思路。