【摘 要】
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针对当前电网调控一体化背景下的权限分级管理能力不足的现状，分析了传统权限管理的局限性。以电网内主流调控云权限管理系统为参考引入数据管理员角色，提出具备细粒度数据管理及权限管理模型。并在此权限管理模型基础上进行了基于管理员行为特征的风险识别预警方法探究，本文提出了以各级权限管理员的行为特征作为输入的机器学习融合风控模型，使得系统可针对各级管理员风险动作进行预警，从而完善了基于调控云的权限管理系统，实
【基金项目】
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南京南瑞信息通信科技有限公司科技项目（5246DR210020）；
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针对当前电网调控一体化背景下的权限分级管理能力不足的现状，分析了传统权限管理的局限性。以电网内主流调控云权限管理系统为参考引入数据管理员角色，提出具备细粒度数据管理及权限管理模型。并在此权限管理模型基础上进行了基于管理员行为特征的风险识别预警方法探究，本文提出了以各级权限管理员的行为特征作为输入的机器学习融合风控模型，使得系统可针对各级管理员风险动作进行预警，从而完善了基于调控云的权限管理系统，实现了管理员权限分配与使用的全程监督。实际操作数据证明本文提出的融合风控模型可以精准评估行为风险性质，有着广阔的应用前景。
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目的:探讨非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）患者肝纤维化评分（NFS）与舌象特征的关系。方法:从中日友好医院体检中心随机招募确诊为NAFLD的受试者，收集受试者的人口学资料、测量学指标、实验室指标等，按标准化流程采集受试者的舌象照片并进行校正与标注，比较不同舌象特征的受试者间NFS评分的差异。结果:NAFLD患者舌色上以暗红舌为主，苔色上以淡黄苔为主。暗红舌、紫舌、黄苔及舌质瘀点和瘀斑的NAFLD患
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