关键词： 数据管理   人工智能   数据切片  

摘要： 随着人工智能（artificial intelligence， AI）技术应用的不断扩展，对建立AI模型所需数据提出了更高的质量要求。针对目前数据质量处理方法错误率高、速度慢的问题，本文提出了新的处理方法，以确定表现不佳的数据子集。首先，将AI模型数据集的划分定义为数据切片问题，如果AI模型在特定切片上性能较差则该切片为问题切片。然后，提出了决策树和点阵搜索两种数据切片方法。其次，使用假设检验进行问题切片识别和错误发现控制。最后，将基于聚类的数据切片方法作为对比基准，使用真实数据集和合成数据集来评估所提出的方法，在数据切片大小、统计显著性、错误发现控制等多个方面的测试结果验证了所提出方法的有效性。

关键词： 多层次区块链   智慧驾培   数据共享   数据加密   分片存储  

摘要： 智慧驾培数据量增加的情况下，当前的数据共享推广应用过程中会出现系统开销大、验证时间长等问题，基于多层次区块链技术建立针对智慧驾培数据的共享推广系统。先建立包括终端层、边缘层和核心层的智慧驾培数据共享推广系统主体架构，分析客户端请求相应流程，对系统数据进行编码解码加密，然后划分数据集进行分片存储，最后设计系统中的智慧驾培数据共享推广机制，优化数据检索，设计智慧驾培数据共享推广流程。实验结果表明:随着测试过程中智慧驾培数据量的增加，设计系统的gas开销和验证时间都优于两种传统系统，具有较高的效率和可靠性。

关键词： 大语言模型   科技档案   档案服务   人工智能   知识产权   个性化服务   知识生产   科技创新  

摘要： 从剖析科技档案管理的现状及存在的问题出发，基于大语言模型在信息处理中的优势，分析大语言模型在科技档案管理中的三个应用场景，分别为聚焦服务知识应用的场景1.0，支持知识生产的场景2.0，激发科技行业新生态的场景3.0；最后指出了大语言模型应用带来的挑战，包括AI生成内容的知识产权问题、信息安全风险、内容质量控制及人员的人工智能素养要求等。为大语言模型赋能下的科技档案管理智能化、高效化发展提供理论框架与实践导向。

关键词： 决策树   信息化管理   系统吞吐量   响应时间  

摘要： 进行区域卫生信息化管理时对有时间顺序的数据处理效果较差，对此，提出基于决策树的区域卫生信息化管理系统设计。在硬件设计上，以原有的管理系统逻辑架构为基础，采用LMH3401芯片设计ADC驱动电路，以两路驱动四路的结构支持管理信息数据的传输和采集;在软件设计上，对采样数据进行预处理，利用决策树技术从采样数据中抽取部分数据，建立决策树规则并预测数据，用于支持信息化管理决策，实现区域卫生信息化的高效管理，完成系统整体设计。实验结果表明:基于决策树的管理系统吞吐量大，交互操作响应时间短，提高了系统可靠性。

关键词： 密度峰值聚类法   自回归模型   数据清洗   深度学习算法   数据编码   抽象矩阵  

摘要： 为保证电力信息运维数据整合效果，设计一种基于人工智能技术的电力信息运维数据整合平台。采用基于密度峰值的聚类算法找出数据中的异常值，采用人工智能技术中的机器学习算法清洗数据，以消除数据中的异常点，避免异常值对整合过程产生影响。最终，经数据编码、抽象及重组后，运用深度学习算法集成电力运维数据。实验结果证明，该方法精度高、效率高、覆盖广，具有一定的实用价值。

关键词： 大数据分析   非侵入式   电网负荷   特性分析  

摘要： 为了解决现有负荷特性分析方法存在的负荷值预测误差较大的问题，提出基于大数据分析的非入侵式电网负荷特性分析方法。通过选取代表负荷特性的指标，分析负荷增长模型，明确负荷增长规律，对负荷特性指标数据进行残差修正并对电网的典型负荷特性利用大数据分析方法进行分析，得到负荷特性曲线，完成对负荷特性的分析。实验结果表明，利用所提方法得到的负荷特性分析结果对未来负荷进行预测，预测准确率较高。因此，说明证明设计的分析方法具有可行性，能够对电网负荷特性进行精准的分析。

关键词： 区块链异常交易检测   XGBOOST   随机森林   比特币交易  

摘要： 近年来，黑客攻击、网络钓鱼、勒索病毒等事件的频发，使得区块链交易异常检测成为当前研究的热点之一。XGBoost作为一种基于梯度提升框架的机器学习算法，可灵活地处理数据特征，不仅关注模型的预测误差，还考虑了每个样本的相对重要性。本文在前人区块链交易异常检测研究的基础上，将XGBoost与随机森林算法相结合，提出了基于XGBOOST和随机森林的区块链异常交易检测模型（Blockchain Anomalous Transaction Detection Based on XGBOOST and Random Forests， BATD＿XRF）。模型分为数据特征处理、特征选择、分类检测三个模块，选取Elliptic Data Set、Bitcoin Alpha Dataset和Bitcoin OTC Trust Network Dataset数据集，使用主成分分析方法对数据进行二分类。特征选择过程中通过Gini Mean Decrease计算平均递减量，进一步确定特征的相对重要性。分类检测过程中提出网络搜索参数调优算法，并进行10倍交叉验证。最终通过与其它模型的对比实验，证明了本文模型在区块链交易异常检测中的准确性更高，训练时间更短。

关键词： 区块链   共享数据存储   动态溯源  

摘要： 为提升电力共享数据动态溯源效果，提出一种基于区块链技术的电力共享数据动态溯源方法。结合电力共享数据存储分发机制特征，利用动态溯源策略，基于区块链技术对其共享数据进行优化。首先，建立电力共享数据状态评估模型，确定溯源数据初始状态;然后，对其区块链下电力共享数据状态指标进行定义，统一溯源变量;最后，完成区块链电力共享溯源数据存储结构判定，准确输出溯源结果。测试结果表明:所提方法能够提升溯源精准度与效率，具有一定应用价值。

关键词： 区块链技术   分布式新能源   配电网调度   多目标优化   交替方向乘子法  

摘要： 为了提升配电网调度效果，保证配电网稳定运行，提出基于区块链技术的分布式新能源配电网调度多目标优化方法。依据区块链技术形成分布式新能源配电网的区块链群交互运行机制，采集与储存新能源配电网相关数据，将风电与光伏出力的消纳率和电压偏差作为目标函数，结合配电网分布式电源及储能装置的有无功出力等约束条件，构建配电网调度多目标优化模型，选用自适应步长机制优化后的交替方向乘子算法求解该模型，得到风电及光伏出力消纳率较高，电压偏差较小的多目标优化结果。实验结果表明，该方法不仅保证了配电网相关数据采集的准确性，还可以有效提升调度效果，保障配电网整体功率平衡。

关键词： 中医药临床数据   数据共享   区块链   安全多方计算   分布式算法  

摘要： 区块链和安全多方计算协议可以解决数据共享时的安全隐私问题。区块链确保计算过程的可追溯性，防止恶意节点篡改上传数据；安全多方计算协议将互不可信的用户作为参与方整合起来，建立安全可靠的合作机制。基于区块链和安全多方计算协议设计中医药临床数据分布式算法能整合来自多方的临床数据，扩大研究样本量，解决目前中医药临床数据共享存在的“不愿，不敢，不能”问题，促进中医药真实世界研究的发展。本文创造性地将频数分析与描述性统计融入安全多方计算协议，融合了区块链技术增强数据共享的安全性和透明度，为中医药临床数据设计了一套高效且保护隐私的分布式计算方案。本文分析了该方案相较于集中式计算在数据安全和隐私保护方面的优势，还设计实验证明了该方案在计算真实中医临床数据时的准确性和可行性。该方案为中医药领域的数据共享开创了新方向，既保障了患者隐私，又实现了临床数据的有效聚合，加速了中医药现代化和科学化进程。