【摘 要】
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为了提升电力营销业务量，促进电力营销行业发展，文章研究了基于时间窗序列的电力营销服务行为效率优化技术。通过计算电力营销服务行为数据向量的字符串获取意义串，建立时间窗口信息特征，通过定义动量模型属性获取突发话题。经离散余弦变换后，利用反向传播神经网络算法建立目标函数，获取实际输出值与期望输出值的误差均方值。依据误差均方值最小原则建立目标函数的凹解集合，通过梯度下降方法计算极小值点，完成电力营销服务行
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为了提升电力营销业务量，促进电力营销行业发展，文章研究了基于时间窗序列的电力营销服务行为效率优化技术。通过计算电力营销服务行为数据向量的字符串获取意义串，建立时间窗口信息特征，通过定义动量模型属性获取突发话题。经离散余弦变换后，利用反向传播神经网络算法建立目标函数，获取实际输出值与期望输出值的误差均方值。依据误差均方值最小原则建立目标函数的凹解集合，通过梯度下降方法计算极小值点，完成电力营销服务行为效率优化。实验结果表明：该技术的数据预处理符合度始终保持在0.98左右，数据预处理能力较高；在时间为60个月内，优化后的人均业务量保持在19个左右，且销售变现时间明显降低，优化能力较强。
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法律人工智能经历了从法律专家系统到论证检索和认知计算的转变。法律解析为论证检索和认知计算提供了强大的技术支持。法律解析是使用语言的统计的和机器学习的技术从法律文本数据库中提取有意义的知识和模式。法律解析实现了自动表示法律概念和关系、信息提取和挖掘与论证相关信息的目标。法律人工智能将法律实践带入人机协作时代，人类与计算机彼此执行最擅长的智能活动。人工智能时代涌现了一大批法律应用程序，他们将极大地改变
“一把手”监督和同级监督难题，是中国共产党在加强党内监督过程中面临的重大挑战。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视对“一把手”的监督和同级监督，不断健全权力监督体系。但目前“一把手”监督和同级监督仍面临严峻挑战：权力运行的制约与监督机制尚不完善，“一把手”主动接受监督意识和纪委主动监督意识薄弱，同级监督权威不足、监督合力尚未充分构建等。为加强党内监督和深入推进全面从严治党，需要从完善
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