关键词： 大数据技术   电力监控   网络态势感知   系统设计   深度神经网络  

摘要： 电网结构日益复杂，电力监控网络态势相关数据量大幅增加，形成冗余大数据环境。提出基于大数据的电力监控网络态势感知系统。将系统硬件部分划分为界面层和功能层，给出关键的大数据采集模块和大数据分析模块的设计方法;设计改进深度神经网络的大数据分析软件算法，建立电力监控网络态势感知模型，将全部大数据完成预处理后输入到模型，获取态势感知曲线，实现电力监控网络态势感知。实验结果表明:所提系统可以获取准确度更高的电力监控网络态势感知结果。

摘要： 主题语境:AI语言 篇幅:333词 建议用时:7分钟 1 As we explore the ever-changing world of artificial intelligence(AI),a curious development has emerged:the creation of a unique language style known as *** new way of communication reflects the details of AI-generated content,identifiable by its particular use of everyday language.

关键词： 生成式人工智能   人工智能安全风险   非线性突发事件   预见性情报   风险感知  

摘要： [目的/意义]探索生成式人工智能安全风险预见性情报工作框架，为我国情报机构提供借鉴和启示。[方法/过程]通过文献回顾当前生成式人工智能安全风险感知研究现状，归纳生成式人工智能安全风险发展趋势，分析当前生成式人工智能风险治理的被动性。在此基础上，论述了预见性情报工作相关机制、流程，探索性构筑生成式人工智能安全风险感知框架。[结果/结论]预见性情报工作嵌入生成式人工智能安全风险感知是一种前瞻性的策略，其嵌入机理包含多个相互关联的层面，广泛性、动态性、预测性作为关键支撑要素，可以有效应对当前生成式人工智能安全风险趋势及演变特性，弥补传统情报中的非线性突发事件的感知不足，进而改善当前生成式AI安全风险治理的被动局面。

关键词： 区块链技术   金融审计   复合型人才培养   金融安全  

摘要： 金融审计在防范金融风险中至关重要。跨学科的复合型金融审计人才是应对复杂金融环境的关键，传统的商科人才培养模式已难以满足时代需求。现阶段，金融审计人才供给与需求之间存在的失衡问题制约了金融审计行业发展。在复合型金融审计人才培养过程中，区块链技术的应用可显著提升教育资源的共享水平与知识的获取效率、提升教育数据的真实性与安全性、提升教育管理自动化水平、提升教育成果的安全性。基于此，文章从区块链技术赋能的角度，提出搭建交叉专业课程体系、搭建课程质量评价系统、搭建教育信息共享平台、搭建多层次实践实训平台等复合型金融审计人才培养的路径。

关键词： 数据抽取   数据清洗   大数据分析   分级诊疗   医疗资源共享   医疗资源调用  

摘要： 传统的医院分级诊疗系统对电子病历数据分析处理的时效性较差，且使用处理后的数据对病患进行转诊的准确性较差。为此，提出基于大数据分析的医院分级诊疗系统。优化医疗数据采集结果，并增加数据传感器。然后利用机器学习算法抽取分析原始的电子病历数据。针对分级诊疗要求，利用大数据分析技术构建医疗区块链，实现医疗资源查询。最后，采用数据挖掘技术优化转诊程序，实现病患的有效转诊。测试结果表明:该系统具有较高的安全性与应用效率，同时可进一步缩短电子病历处理时间，提升病患的转诊准确性。

关键词： 危险废物   环境执法   线索识别   多源数据  

摘要： 近年来，危险废物环境违法犯罪呈现出作案手段多样化、犯罪地点隐蔽性强、活动分布区域广、污染后果严重等特点，如何及时发现并高效处理危险废物违法犯罪线索成为新形势下环境执法面临的重大挑战。本文针对信息化管理模式下的危险废物环境违法犯罪问题，提出了一种基于多源数据集成的危险废物环境违法犯罪线索智能识别技术框架，通过构建多源数据库指标体系、开发多源异构数据集成和预处理关键技术、建立危险废物环境违法行为特征预警模型、制定预警规则和确认机制等，旨在提升环境违法行为的发现与处理效率。最后，针对跨部门协同执法提出了明确违法线索信息传递规则、统一数据处理与应用标准、建立跨部门数据共享机制的建议，以期精准打击危险废物环境违法犯罪行为，增强危险废物生态环境执法效能。

关键词： 人工智能   风险   规制   基于风险的规制  

摘要： 人工智能风险是随着人工智能应用而生的。对人工智能风险的识别并不是单纯的技术问题，而是涉及复杂的伦理、价值与法律判断。人工智能风险具有不确定性、不透明性、泛在性、变动性等特点，从而给人工智能风险规制带来挑战。在对人工智能风险进行规制时，其立法模式宜采用总分结合的方式，在采用行为规制模式的同时应辅之以赋权模式，在选择规制方法时应采用基于风险的规制模式。对人工智能风险的事先规制不可能排除所有的风险，因此，事后救济机制的存在是十分必要的。

关键词： 人工智能   子宫颈细胞学   异常鳞状细胞   专家共识  

摘要： 随着数字细胞病理技术和人工智能筛查系统的飞速发展，人工智能辅助子宫颈细胞学诊断已经成为可能。其能够显著提高阅片速度和工作效率，有效解决细胞病理医师严重匮乏和诊断水平参差不齐的问题[1-2]。目前，我国人工智能辅助细胞学筛查系统的研发单位已达数十家，某些筛查系统已经应用于局部地区的子宫颈癌筛查和各级医疗单位，然而临床公认的筛查指标、判读标准和质量控制尚未发表。因此，迫切需要制定人工智能筛查子宫颈异常细胞判读标准和准确性评价的专家共识。

关键词： 人工智能   AI数据体系   版权保护   数据版权   数据要素  

摘要： [目的/意义]党的二十届三中全会决定明确提出，完善推动人工智能等战略性产业发展政策和治理体系。近年来，全球人工智能版权数据诉讼纷争频发，人工智能训练数据版权保护困境成为构建高质量AI数据体系面临的关键堵点和现实难题。[方法/过程]本研究在研究梳理人工智能数据版权保护相关学术研究和产业实践的基础上，系统性总结了应对数据版权困境的六大代表性做法，对比解析了不同做法的优缺点和适用性。[结果/结论]针对人工智能数据版权困境，即暂无既能促进人工智能版权数据供给又能兼顾数据版权保护工作的最优解问题，本研究在充分参考六大代表性做法解析和结合中国具备的四大独特优势基础上，研究提出系统妥善解决数据版权困境筑牢高质量AI数据体系的总体实施路径构想，分别为打造国家级人工智能数据版权一体化综合服务平台，探索推进适应人工智能发展的数据版权综合改革试点，建立完善人工智能数据版权相关立法并推动行业自律，以期对加大中国人工智能版权数据供给、制定相关政策和推动工作提供有益参考。

摘要： 党的二十届三中全会指出，教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑，必须深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，统筹推进教育科技人才体制机制一体化改革。在全国教育大会上，习近平总书记再次强调，要以科技发展、国家战略需求为牵引，完善高校人才培养模式，超常规培养急需领域拔尖人才。完善人才自主培养机制，加快建设国家战略人才力量，着力培养造就卓越工程师成为教育强国建设的重要任务。