关键词： 数字化转型   物业企业人力资源管理   创新策略   大数据   人工智能  

摘要： 本文聚焦于数字化转型背景,深入探讨物业企业人力资源管理在这一趋势下的创新策略。首先分析了数字化转型对物业企业人力资源管理环境、管理对象以及管理方式产生的多方面影响,指出传统物业企业人力资源管理模式面临的挑战。接着详细阐述了数字化转型背景下物业企业人力资源管理创新的必要性,包括适应企业战略转型需求、提升人力资源管理效率与质量、增强企业人才竞争力等方面。随后从理念创新、模式创新、技术创新三个维度提出具体的创新策略,如树立以人为本与数据驱动相结合的理念、构建灵活用工与共享服务模式、应用大数据与人工智能技术等。最后对创新策略的实施保障措施进行探讨,包括组织文化保障、制度保障、人员能力保障等,旨在为物业企业人力资源管理在数字化转型中实现创新发展提供理论支持与实践指导。

关键词： 大数据   科学划界   科学与人文的融合  

摘要： 大数据作为一场新技术革命对世界产生了重要影响,深刻改变着人们的生存方式、实践方式和思维方式。首先通过回顾数据作为事物表征工具的科学划界问题,进而展望了大数据技术对科学划界问题的消解;最后在系统考察三类不同学问数据化的基础上,通过分析大数据技术与复杂性科学的关系,深入探讨了在未来大数据时代科学与人文融合的可能性。

关键词： 随机森林算法   大坝应力   预测分析  

摘要： 为提升大坝结构安全监测预测精度,文章以某面板堆石坝为研究对象,构建随机森林算法大坝应力预测模型并结合实例探讨。首先系统整理分析该大坝应力监测数据,再用所建模型预测应力,并与BP神经网络、支持向量机模型结果对比。结果显示,随机森林模型在确定性系数R^(2)、均方根误差R_(MSE)及平均相对误差R_(MRE)上均显著更优,且其预测结果与实际情况一致性高。综上,该模型可为大坝安全预警提供准确可靠数据支持,对保障大坝结构安全具显著实用价值。

关键词： 校园网络安全   漏洞检测   大数据分析  

摘要： 针对校园网络规模大、终端异构及漏洞类型复杂等特点,提出一种大数据驱动的校园网络安全漏洞智能检测框架。该框架通过多源安全数据采集与预处理,结合大数据分析实现漏洞特征建模,并在统一架构下完成漏洞智能检测与判别。实验结果表明,该框架能够有效提升校园网络漏洞检测的准确性与稳定性,降低误报风险,具备良好的工程应用价值。

关键词： 复制粘贴篡改   特征谱图融合   尺度不变特征变换   凝聚层次聚类   伪造定位  

摘要： 复制粘贴篡改具有可操作性强和不可察觉的特点。同时各种后处理操作的存在,使得音频的篡改检测更加困难。针对有后处理的音频复制粘贴篡改,文章提出一种基于特征谱图融合的音频复制粘贴篡改检测算法。首先将音频信号分别转换为希尔伯特谱图和梅尔谱图,并对2幅特征谱图图像进行加权融合得到更加鲁棒的特征谱图图像,进而利用尺度不变特征变换从融合后的特征图像中提取关键点,并对关键点进行匹配,然后使用凝聚层次聚类算法确定图像上的重复区域,从而实现音频复制粘贴篡改检测。实验结果表明:该方法对各种常见的后处理攻击都具有很高的鲁棒性;与其他音频信号复制粘贴篡改检测方法相比,该方法检测精确率、召回率和鲁棒性更高。

关键词： 无人机航拍   Lucas-Kanade算法   多源特征融合   表面流场重构   流态识别  

摘要： 针对传统水面流速测量手段(如浮标法、声学多普勒流速剖面仪)在复杂不良流态区域布设困难、空间覆盖有限,且现有无人机测流技术存在特征点跟踪不稳定、流速换算精度不足的问题,开展非接触式表面流场测量技术研究。采用无人机获取高分辨率航拍视频,结合飞行高度、相机焦距等参数建立几何映射模型,计算地面采样距离;提出“Shi-Tomasi角点为主、 SIFT与ORB按需补充”的多源特征融合检测策略,通过OpenCV实现Lucas-Kanade稀疏光流算法跟踪水面特征点;采用Delaunay三角剖分与多帧平均技术完成稀疏粒子场到连续流场的重构,结合地理坐标配准实现多视频拼接。在长江上游涪陵—丰都河段的应用表明,该技术可有效识别泡漩、横流等不良流态,与浮标法实测数据对比,平均流速误差控制在±7%以内。该技术可为山区急险滩区域测流难题提供思路,为航道整治前期踏勘、不良流态量化评估提供可靠数据支撑。

关键词： 蝴蝶优化算法   动态窗口法   Tent混沌映射   反向学习   路径规划  

摘要： 针对无人机在多重威胁环境下路径规划复杂度高、难以在有效时间内生成高质量路径的问题,提出一种多策略融合的粒子群-蝴蝶优化改进算法(IPSOBOA)。通过Tent混沌映射结合反向学习策略优化初始种群,增强种群多样性;引入非线性参数调整和动态转换概率机制,平衡全局搜索与局部开发;结合粒子群算法,在局部搜索阶段引入速度项,提出在速度动态变化的位置更新方程,提升搜索效率。分别基于三维静态和动态环境下不同威胁场景,将IPSOBOA与蝴蝶优化算法及其他多种优化算法进行对比。实验结果表明:IPSOBOA在静态环境的3种场景下相较于蝴蝶优化算法,最优适应度值分别优化1.8%、17%和44%,路径长度分别优化1.8%、42.4%和61.3%;在动态环境下实现全局路径跟踪与实时避障的结合,生成更平滑、安全性更高的路径。

关键词： 负荷辨识   开集识别   深度学习   未知类识别   概率模型  

摘要： 负荷辨识是电力系统规划、运行和管理的关键技术之一,对于智能电网的高效调度和稳定运行具有重要意义。传统的负荷辨识方法通常依赖于封闭集假设,然而,在实际应用中,未知电器的出现使得基于封闭集假设的算法难以准确识别。针对这一问题,提出了一种基于阈值调整的负荷辨识开集识别算法OpenAppliance。该算法结合深度学习与概率模型,通过对神经网络输出进行校准,提升对未知类别的检测能力,同时保持已知类别的辨识精度。首先将负荷数据转换为适合深度学习的图像形式,构建了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的负荷辨识模型;其次,结合OpenAppliance算法进行后处理,以调整分类阈值并优化识别结果;最后,在BLUED负荷数据集上进行验证,并与现有的负荷辨识算法进行对比。研究结果表明,OpenAppliance算法能增强负荷辨识的泛化能力,有效提升了负荷辨识系统的准确性与鲁棒性。

关键词： 小目标检测   YOLOv5   AKConv   DWR   SIoU  

摘要： 无人机凭借高效、安全、灵活的优势,已被广泛应用于多个领域.为确保无人机检测的可靠性,提升其对小目标检测的准确性显得至关重要.针对无人机小目标检测存在的漏检、误检问题,提出了一种基于YOLOv5改进的无人机检测算法BVD-YOLO(balanced visdrone detection YOLO).具体为,引入可变形卷积(AKConv)替换部分骨干网络的卷积模块,增强检测性能的同时,降低模型复杂度;颈部与骨干网络引入C3-DWR模块,以通过少量计算代价提高模型对重叠目标的辨识度;在颈部引入加权双向特征金字塔模块(BiFPN),实现更深层次的特征融合;添加额外的P2检测头,增强模型对小目标的检测能力;采用基于双框向量角度的SIoU损失函数使边界框的回归处理更加精确.实验结果表明,在Visdrone2019数据集上,BVD-YOLO算法的mAP@0.5达到了0.330,mAP@0.5-0.95达到了0.180,并且相较于基线模型YOLOv5精度分别提升了0.047与0.028.与主流目标检测算法以及YOLO系列模型相比,BVD-YOLO更加有效地完成了无人机小目标检测任务,实现了计算资源与检测性能之间较好的平衡.

关键词： 算法证据   电子数据   人工智能   大数据证据   刑事诉讼  

摘要： 在刑事司法领域,算法证据的使用日益增多。算法证据凭其科学性、技术性和数据密集性等特点,在展现其独特价值的同时,也陷入了难以解释的困境。技术层面上算法的黑箱特性和内在复杂性阻碍了由算法决策所衍生的证据的可理解性。法律层面上算法证据则面临着缺乏解释基础、解释路径以及解释能力的难题。将可解释性作为算法证据的审查要素之一具有正当性。为解决算法证据的可解释性困境,应当构建以“有限透明”为前提、以“可辩护决策”为核心的审查框架,并通过引入最低限度可解释性标准,设立技术陪审员制度、质证顾问制度和算法开示制度,确保其在司法领域的合法合理运用,进而保障被告人合法权益。