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关键词： 智能电网   电力市场发展模式   联动博弈模型   微网群交互体系   KDE算法  

摘要： 针对智能电网电能交易频繁，而传统电力市场模式交易量低、交易过程复杂的问题，融入多项智能技术对电力市场交易模式进行改革，通过建立联动博弈模型加强市场各区块间的联系，使电力市场主体间的交互更为便利。建立微网群交互体系，为智能电网交易用户提供交易渠道，使参与交易的客户及时投标报价。采用非参数核密度调节(KDE)算法匹配合适的订单用户，调节市场交易密度，使交易过程更为便利。通过Proteus软件仿真电力市场交易过程，实验表明，所设计智能电网电力交易量最高为4161.5 kWh,薄表生成交易效率达到93.2单/h,整体便利性提升率为9.1%,证明设计具有可行性。

关键词： 数据要素   数据管理   数据安全   数据技术   数据运营  

摘要： 数字经济时代是以数据资源为关键要素的新经济形态，数据的安全保护是国家安全的重要组成部分，保护数据安全已是政府部门、企事业单位的法定责任和义务。通过以企业数据安全为研究对象，从数据安全管理、数据安全技术、数据安全运营三个维度，逐层展开论述，分步制定安全策略，为企业数据安全管理提供建议，最终形成适合企业发展的数据安全管理方案。

关键词： 多时段红外图像反演   生成对抗网络   StarGAN   风格损失  

摘要： 针对不同时段红外图像成像灰度差异较大的问题，提出了一种基于改进StarGAN网络的多时段红外图像反演算法。该算法基于StarGAN网络对多个图像域之间的映射关系进行统一建模，并结合标签信息约束和选取相应的转换关系，实现从可见光图像到多时段红外图像的反演；其次，在损失函数中添加风格损失，以丰富生成红外图像的纹理细节，提高图像的整体质量。在自制的可见光/红外数据集上的测试结果表明，改进算法能够生成结构更加清晰、纹理细节更加丰富的多时段红外图像。与同类算法Pix2pix和CycleGAN相比，所提算法的FID(Fréchet Inception Distance)分别减小了约41%和23%,KID(Kernel Inception Distance)分别减小了约82%和40%，表明基于该算法生成的图像与真实红外图像之间具有更高的相似度，生成图像的质量也更好。同时，基于所提算法生成图像的灰度相关匹配准确率也得到了较大提升，验证了所提算法的有效性。

关键词： 智慧港口   云数据中心   集成项目   数据管理  

摘要： 随着“互联网+”、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术的发展，港口作为全球物流供应链的重要节点，面临着提高运营效率、降低运营成本、保障运营安全、实现绿色发展等多重挑战。智慧港口是利用先进的信息技术，实现港口数字化、智能化、集成化、服务化的港口发展模式，是港口转型升级的必然趋势。以国能集团的多维数据资产运营服务平台为例，介绍了智慧港口云数据中心集成项目的设计思路、技术架构、功能模块、实施效果等，旨在为智慧港口建设提供一种可行的解决方案。

关键词： 数据挖掘   图书馆   行为分析   应用  

摘要： 随着信息技术的发展，图书馆积累了大量用户数据，传统管理方法难以应对其复杂性与多样性。为此，文章采用K-means聚类算法和Apriori关联规则算法对图书馆读者行为进行深入分析。研究结果表明，通过聚类分析，读者群体被划分为五类，不同群体在借阅频率和书籍偏好上表现出显著差异。关联规则分析揭示了不同书籍之间的潜在关联，尤其是在同一学科或兴趣领域内。通过数据挖掘技术，图书馆能够预测读者的潜在需求，优化馆藏布局，提升资源利用效率，并为个性化服务提供决策支持。结论表明，数据挖掘算法对图书馆管理具有重要的应用价值，能够帮助优化资源配置，提升读者满意度。

关键词： 深度学习   自监督学习   小样本目标检测   广义小样本目标检测  

摘要： 深度学习技术在目标检测领域取得了巨大进展，但其优异的性能建立在大量精确标注的数据集之上。在样本稀缺的特定领域，如国防海上安全和医学等领域，获取具有标注的数据尤为困难。因此，小样本目标检测领域因其能够应对样本稀疏性所带来的挑战而得到学术界的广泛研究。该领域的研究目标是得到能够从极其有限的样本中提取知识并实现高效目标检测的算法框架。然而，由于新类样本的稀缺性，其与基类之间存在着显著的分布差异，导致了小样本目标检测任务的准确度受限。此外，在对模型应用新类进行微调的过程中，由于新类与基类的不重叠性，模型学习新类的特征知识的过程中会存在大量的梯度更新，导致基类的特征知识被遗忘的问题，从而降低模型的整体性能。针对新类别样本稀缺的问题，本研究采用自监督学习策略。自监督学习，无须依赖标注信息，便于构建代理任务以进行模型训练，是缓解小样本目标检测样本稀缺问题的有效方案。为了避免模型在学习新类特征知识后出现基类灾难性遗忘的问题，本文将自监督学习与两阶段的目标检测器相结合。通过在类别域应用潜在特征来表示各个类别的特征信息，通过动态更新策略在学习新类别的过程中进一步优化特征，并借助检测框域构建良好的代理任务提升回归框的精准度。本研究在PASCAL VOC数据集和MS COCO数据集上进行大量的实验验证，实验结果表明，无论是在新类性能方面还是总体性能方面，本研究所提出的方法相较于其他多个小样本目标检测模型均展现出更加优越的性能表现。

关键词： 高中信息技术   计算思维   培养策略  

摘要： 在信息化社会背景下，高中信息技术课程的教学目标不再局限于教授学生如何使用计算机，更重要的是培养学生的计算思维，适应未来社会的发展需求。高中信息技术教师要积极创设丰富的教学策略，培养学生的计算思维，由此提升其信息技术核心素养。

关键词： 加油机   检定   温度补偿   算法分析  

摘要： 本文探讨了加油机检定过程中温度补偿的重要性及其基本原理，深入分析了当前温度补偿算法在实际应用中的表现和存在的问题。基于这些分析，我们提出了一系列针对性的算法优化策略，旨在提高温度补偿的准确性和稳定性。

关键词： 张力控制   模糊PID控制   遗传算法  

摘要： 在方形锂离子电池卷绕过程中，因收卷针形状特殊，卷绕速度和卷料张力呈非线性相关，速度曲线规划困难，工业现场普遍使用的PID控制无法完全满足实际生产中的非线性时变系统的控制要求，从而产生较大的张力波动。因此为稳定卷绕过程中的张力波动，建立卷绕系统动力学模型，根据实际卷绕过程的扰动采用遗传算法优化模糊PID控制策略。实验结果表明，在放卷端采用优化后的模糊PID控制策略较好地实现恒张力控制，对改善系统性能和提高卷绕质量有着重要实际意义。

关键词： 编组站   无人机智能巡检   路径规划   无人机调度系统   算法  

摘要： 目前编组站各种巡检基本采用人工以及人工查看视频监控的方式进行，而人工巡检作业存在巡检效率低、事件地点快速定位难、应急处理响应时间久等问题。针对以上问题，可以通过采用无人机编组站智能巡检，将编组站巡检作业由“人工巡检方式”向“无人机巡检方式”的逐步转变，实现编组站管理智能化。通过对无人机编组站智能巡检调度系统的研究，从路径规划、任务规划两方面入手，采用集中式路径规划算法、集中式任务规划方案和抢占策略方案，实现在不同巡检任务中对无人机进行统一指挥调度，确保整个编组站的巡检工作高效有序进行。