【摘 要】
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安全校核是对调度计划和调度操作进行全面的安全稳定校核的一类应用,对电网的安全与经济运行具有重要的意义。安全校核分析计算的基础是计划潮流的自动生成技术。计划潮流的生成技术应具有收敛性好、计算效率高、准确性高的特征。本文围绕安全校核计划潮流的生成技术进行研究,提出了一种电网运行断面估计算法,主要工作如下:提出了基于模式识别的相似断面搜索算法。计划潮流的生成计算过程需先对计划数据的缺失进行补充,借鉴相似
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安全校核是对调度计划和调度操作进行全面的安全稳定校核的一类应用,对电网的安全与经济运行具有重要的意义。安全校核分析计算的基础是计划潮流的自动生成技术。计划潮流的生成技术应具有收敛性好、计算效率高、准确性高的特征。本文围绕安全校核计划潮流的生成技术进行研究,提出了一种电网运行断面估计算法,主要工作如下:提出了基于模式识别的相似断面搜索算法。计划潮流的生成计算过程需先对计划数据的缺失进行补充,借鉴相似日的概念,基于模式识别的方法在历史断面中搜索待校核断面的相似断面,以相似断面的部分潮流数据作为待校核断面
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人工智能的迅猛发展是对人类智慧的极大解放,同时也会对人类社会秩序及伦理道德产生极大的冲击甚至颠覆。人类在追求人工智能发展的无限可能性时,也不得不正视该项技术所引发的“创新”与“安全”价值的冲突。就人工智能对现有法律体系的挑战而言,是否赋予其法律主体地位乃是法学研究者所需解决的核心问题。本文通过对“人工智能”的技术演进进行客观介绍,明确指出“人工智能”的本质乃是“机器”,而非是“人”。本文对国内外法
人工智能的快速发展推动着时代的进步,但其高度的自主性也带来了一些法律问题。为了减少人工智能的发展阻碍并维护人类的利益,需要确认智能机器的法律地位以及相关的权利与责任归属。由于我们将在很长一段时间处于弱人工智能时代,所以本文从弱人工智能的特点与实现方式出发,讨论了赋予智能机器法律人格的可能性,并表明了人工智能体不具有法律主体地位的观点。同时也分析了弱人工智能的广泛应用给侵权责任、知识产权、算法歧视和
跨境数据流动是数据经济时代各国普遍关注的话题,其不仅仅涉及数据经济发展,同时也是对个人信息安全、企业信息安全、社会秩序甚至是国家安全的挑战。目前,尤其是2013年“棱镜门”事件的爆发,各国纷纷加强了对本国跨境数据流动的监管。我国也不例外,《中华人民共和国网络安全法》第三十七条则第一次对跨境数据流动做出统一性的规定。但是从该法审议稿的公开开始,本条的适用范围、严苛程度等就饱受质疑,加之后续的配套法规
关键信息基础设施(CII)安全保障是国家的重点工程,其运行安全已上升到国家安全高度,但在经验和机制建设方面都还不是很成熟。相对于等级保护机制、风险预警机制、应急响应机制、事后恢复与惩戒机制而言,信息共享机制建设层面上的微观制度设计仍有很多的空白。本文从CII和信息共享机制的概念入手,引领读者了解研究对象。在整个机制建设框架下,CII运营者、监管部门和执行部门(执法机构)作为信息共享的三维主体,严格
近年来我国体育事业蓬勃发展,在由“体育大国”迈向“体育强国”平稳过渡,同时社会保障制度日趋完善,已经建立起涵盖就业、教育、医疗以及保险等方面较为科学的机制。目前,对运动员的社会保障相对充分,而因先天生理缺陷或训练、比赛受伤而成为特殊运动员的庞大群体尚未得到应有的重视。保障特殊运动员的权益得到实现,这既是由特殊运动员同一般运动员相比处于相对劣势、但又具备专业水平的特点决定的,也体现国家出对于特殊运动
在互联网信息技术高速发展的时代,互联网传播已经成为了重要的传播方式,甚至已经超越了传统的报刊、电视等媒介,成为人们对外交流交往的重要渠道。如今,以直播媒体为代表的自媒体平台,在信息生活中不断蓬勃发展,在信息传播活动中承担着越来越关键的作用,网络直播在信息社会中所产生的影响,已经不能被忽略。然而,网络直播媒体除具有新鲜感与娱乐感之外,直播平台行业爆发性增长、行业秩序混乱的这一状态更不能被忽略。目前,
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企业的风险承担既表示了企业投资经营活动中存在的不确定性,也意味着企业在承担风险的同时面临着相应的潜在收益。企业风险是客观存在的,它是企业获取超额收益的重要路径,是企业的创新发展的驱动力。影响企业风险承担的因素有很多,管理者是其中重要因素之一。大量学术研究已经证明管理者行为与薪酬激励有显著的相关性,企业治理中已经引入股权期权对管理者进行薪酬激励,希望可以促进管理层与公司股东利益的一致性,减轻公司内部
随着信息技术的发展,人类生产和生活过程中产生的数据量呈指数级增长,大数据产业应运而生。从2012年起,“大数据”一词被提及的次数越来越多,大数据应用层出不穷。利用大数据可以对诸多行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理等,这不仅拓展了大数据企业的目标市场,也促进了大数据产业的发展。伴随着大数据产业的不断发展,越来越多的经济活动需要对企业价值进行评估。而大数据企业与传统企业有许多不同之处