摘要：为了提高现有溯源方法的安全性,提出基于区块链和蚁群算法的业务数据语义自动溯源方法。构建非中心化业务智能合约区块链,验证启动溯源程序的用户身份。利用蚁群算法自动采集业务数据,通过变换匹配投影提取业务数据中的语义信息。按照业务的运行流程,得出区块链形式的溯源链。选择提取的业务数据语义为初始位置,通过求逆转换操作读取原始输入路径,最终输出业务数据语义的自动溯源结果。实验结果表明,在单链业务和多链业务两种情况下,设计溯源方法的安全风险低于0.5%,且平均加速比高于7.0,可以满足设计要求。

摘要：传统调参方法容易生成局部最优,提出多策略混合改进BOA算法的MLP训练方法。针对标准BOA算法寻优精度、收敛速度的不足,设计多策略混合改进蝴蝶优化算法MSHBOA。利用佳点集进行种群初始化,避免随机种群的遍历不足;引入量子搜索局部开发和自适应惯性权重全局搜索提升个体寻优能力;设计概率阈值自适应调整机制,动态协调全局搜索与局部开发比重;设计柯西变异和混沌映射的个体混合扰动机制,增强算法脱离局部最优的能力。将MSHBOA应用于多层感知器MLP训练优化,结果验证训练算法在均方误差、分类准确率、局部最优抵抗性和稳定性方面均表现更好。

摘要：为通过有效组织无序与零散资源的方式,使整个数字图书资源的存储环境逐渐趋于系统化,设计非结构化数字图书资源的分布式储存方法。按照元数据定义原则,完善与资源信息相关的非结构化查询标准,再遵循既定的编码原则,分析非结构化数字图书资源的实际存储能力。在此基础上,建立Hadoop存储架构,联合已读取的资源文件信息,确定具体的分布式浏览系数,实现非结构化数字图书资源分布式储存方法的顺利应用。实验结果表明,与传统云存储方式相比,分布式存储方式在零散数字图书资源组织与整合方面的应用能力更强,可较地好维护系统化的资源信息存储环境。

摘要：随着人工智能技术的快速发展及电力体制改革的逐步深入,电网公司需要提供更加智能化、互动化、人性化的服务来吸引用户,是电力服务转型的必然趋势。文章主要结合人工智能语音交互、人脸识别等技术对机器人的研究设计,实现电力营业厅内机器人的智能引导、迎宾、讲解等功能,同时结合电力业务系统与社会上第三方语音知识库融合,搭建电力营业厅专业私有语音云平台,实现智能服务机器人能更快速、准确地服务于电力客户,提高营业厅服务效率、服务质量。

摘要：专家级人才在企业发展过程中发挥着至关重要的作用,而如何科学、系统、客观、公平地选拔出专家级人才,是提升专家人才管理质效的基础和推动核心人才资源服务业务发展的关键。本文以M集团为研究对象,基于专家级人才在企业的定位及数量比例,采用层次分析法,设计量化评价方法,对于大型集团公司高端人才选聘具有重要的借鉴推广意义。

摘要：随着云环境的日趋复杂和信息分享需求的日益增大,设计了一种基于混合云架构的分布式协同信息共享平台。设计公、私有云混合环境下的信息共享平台的各项功能,通过定义共享平台数据的敏感度、空间饱和度以及访问频率等参数,为数据选择合适的存储位置;采用新型数据命名规则,将不同数据命名为一级数据或多级数据,从而实现共享数据的高效分发;还设计一种改进型公私钥双重加密技术,保护共享平台的数据安全,通过建立加密秘钥、权限矩阵和服务器密文三种加密数据,并与云共享平台再度结合产生重加密密文,实现指定用户的指定数据安全共享。经过试验验证,设计的分布式协同信息共享平台在数据存储、数据传输与数据安全方面均有较高的性能。

摘要：建设客户聚合、业务融通、数据共享的电力物联网多渠道客户服务中台,整合电力物联网在线客户服务资源,是电力企业构建以客户为中心的现代服务体系、实现企业数字化转型和泛在电力物联网战略的必然选择。建设电力物联网多渠道客户服务中台具有重要战略价值,文章以业务域建模、服务架构、服务设计、服务实现和服务治理全过程的服务中台战略设计方法为基础,提出多渠道客户服务中台整体架构,分别描述用户中心、工单中心、账单中心、支付中心、订单中心、积分中心、在线客服中心、消息中心等共享服务中心核心组件的详细设计,并以综合能源业务办理、电力客户线上交互、即时消息发送等典型应用场景阐述共享服务中心内部工作机制和共享服务中心之间的协作机制。最后展望电力物联网多渠道客户服务中台战略发展前景,通过不断沉淀业务能力形成能力服务中心,逐渐演进成为电力企业级中台和泛在电力物联网战略实现的重要组成部分。

摘要：常规的网络信息安全储存系统使用中心储存节点储存元数据信息,无法有效控制存储进程,导致系统的中央处理器(Central Processing Unit,CPU)占用率过高,因此设计基于大数据技术的网络信息安全存储系统。硬件部分设计了NAS7821核心处理器、EAMB1585存储芯片;软件部分以信息存储通道为基础搭建了信息存储架构,并利用大数据技术设计了网络信息中心控制储存节点,实现了高效存储。系统测试结果表明,设计的网络信息安全存储系统的CPU占用率较低,储存性能良好,具有可靠性,有一定的应用价值。

摘要：基于卷积神经网络提取图像特征的方法被广泛应用到图像检索中,主要研究内容为设计良好的特征提取方式。为了提高图片全局特征评估检索准确率,对基于特征融合的深度学习图像检索算法进行分析。通过对不同特征提取方式进行测试,提出融合不同卷积层进行特征提取的策略,并且对提取效果进行分析。测试结果显示,检索准确率比单层卷积层提取特征的准确率要高;利用注意力机制融合特征发现通道信息的注意力机制可以提高检索准确率,而空间信息的注意力机制会降低原始信息的可区分度和检索准确率。

摘要：针对传统集中式或分布式电网系统结构难以进行大数据环境下高效的电力数据处理和决策制订,建立了一种基于云主站与边缘计算的电力数据存储和算例优化模型。根据边缘计算节点设计将计算结构模型分为服务基层设施层、软件层、平台服务层,利用边缘计算任务分配优化模型与算法对边缘任务卸载和资源分配进行优化,提升边缘算力,引入“云端协同”机制实现轻量级数据的高效处理,解决数据存储和策略执行的协同问题,满足边缘计算与云主站间的数据协同要求。实例应用表明,该模型能有效提高电网边缘数据的处理能力,为智能电网发展提供支持。