【摘 要】
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为了解决由于能源消费侧数据多元化导致的数据安全监测精度低的问题，提出了基于客户画像的多元化能源消费侧数据安全实时监测方法。以收集不同客户的能源消费数据为基础，分析客户的消费规律，并利用设置标签的方式生成客户画像，提取用户实时能源消费数据的变化特征，从而实现多元化能源消费侧数据安全实时监测。实验结果表明，所提出的方法可有效地降低能源消费侧数据的监测误差，即设计的数据安全实时监测方法在监测精度方面具有
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为了解决由于能源消费侧数据多元化导致的数据安全监测精度低的问题，提出了基于客户画像的多元化能源消费侧数据安全实时监测方法。以收集不同客户的能源消费数据为基础，分析客户的消费规律，并利用设置标签的方式生成客户画像，提取用户实时能源消费数据的变化特征，从而实现多元化能源消费侧数据安全实时监测。实验结果表明，所提出的方法可有效地降低能源消费侧数据的监测误差，即设计的数据安全实时监测方法在监测精度方面具有优势。
其他文献
英语学科核心素养主要体现在语言能力、思维品质、文化品格、学习能力几个方面。在日常教学中，以核心素养培养为着手点积极开展读写结合教学，不仅能突出学生的课堂主体地位，让学生主动接受一些词汇、语法知识，还能让学生形成跨文化意识，养成良好的思维品质，并使课堂教学中的各个环节环环相扣，高效践行素质教育。基于此，立足英语课教学现状，详细阐述如何有效开展读写结合教学，旨在显著提高学生学科核心素养，实现教学创新。
基于高效液相色谱-串联质谱（HPLC-MS/MS）技术，建立了多肽药物重组胰岛素中残留异丙基硫代半乳糖苷（IPTG）的检测方法。采用乙腈从重组胰岛素粗产品/原料药中萃取IPTG，结合亲水作用色谱（HILIC）分离，在质谱多反应监测（MRM）模式下测定。结果表明，IPTG在0.2～100 ng/mL范围内线性关系良好（R~2=0.9969），定量限为0.1 ng/mL，检出限为0.025 ng/mL
英语基础知识的教学是英语教育中应该解决的紧迫问题之一,扫盲相结合是实施基础学习的最佳方式。因此,在高中英语教学中,教师应积极探索最佳的识字技巧,引导学生学习读写英语的技能和技巧,不断提高学生的英语学习能力,确定基础英语学习的培养。论文主要围绕学术指导下中学英语课的识字研究,探讨识字与提高写作相结合、提高写作与阅读水平相结合的教学方法。为英语老板提供阅读和写作指导,以实现识字目标。
＜正＞随着我国新课程改革的不断深入,高中英语教师在开展教学活动的过程中,要重视学生语言能力、学习能力、思维品质和文化意识这四个核心素养。高中英语教学各个环节都应当注重这些核心素养的融入和渗透。阅读和写作是英语学习以及英语学科高考中的两大组成部分,阅读和写作的结合是培养学生核心素养的主要阵地,代表了英语学习中输入和输出的过程。英语阅读能为写作做必要的铺垫,反之写作也能延续和巩固阅读技能。本文主要分析
随着新课程改革的深度推进，英语教学要将推进学生英语核心素养发展放在首位。通过综合读写活动的设计，引领课堂新风尚，助力学生英语综合能力稳步提升。现从高中英语读写结合教学模式落实的理论基础分析入手，浅谈核心素养下英语学科读写结合教学对夯实学生阅读基础，提升学生文化素养，增强学生写作意识的多元引领价值。并从先读后写、以写引读、读写整合角度探索读写结合开展的方式，释放学生学习活力，提升学生语言逻辑，为学生
新时期课程改革背景下,英语教育越来越受到重视。在英语核心素养背景下,显著提升学生英语读写能力,增强英语素养。积极探索英语阅读与写作相结合的教学方法,本文针对核心素养背景下高中英语阅读写结合教学展开探究。首先阐明了读写教学重点,然后分析了读写教学难点,最后通过读写教学方法、读写教学过程、注重基础教学,丰富学生的英语词汇量等等展开一系列措施总结。
随着信息技术的发展,大量网络应用的出现在方便用户获取资源的同时,造成了网络数据的爆炸式增长。当前,如何做到让用户从大量的信息中获取真正有价值、满足其需求的信息成为需要迫切解决的问题。因此,推荐系统成为了研究的关键点。推荐系统能够根据用户对项目的历史交互数据为用户提供符合其个性化需求的信息,其关键点在于推荐算法的设计。当前,许多先进的推荐算法不断涌现,并且已在各个领域内得到广泛应用。然而,推荐算法仍
随着网络信息技术的快速发展,网购、短视频、新闻等平台的信息无时无刻不充斥着人们的生活,这些信息在便利人们生活的同时,也伴随着信息过载的问题。使用推荐系统是解决信息过载的有效方法。但是,传统的协同过滤推荐算法往往存在一些问题,例如当加入一个新用户时,或者训练数据过于稀疏,算法就会失效。为了克服上述难题,研究者们往往选择使用用户和物品的属性作为辅助信息以改善推荐算法的表现。后来研究者们发现,用户和物品
大数据时代的到来,在便捷人类生活的同时,也使人们难以在繁杂的数据中找到感兴趣的信息,推荐系统的出现使这一问题得到有效缓解。近年来,将神经网络应用于图形数据的图神经网络发展迅速,其在解决各种图形面临的挑战方面显示出巨大潜力,因此大量的研究致力于将图神经网络应用于推荐系统,以解决推荐系统面临的挑战。然而,图神经网络在语义推理方面没有表现出明显优势,知识图谱包含项目之间丰富的语义关系,可以对语义进行有效
目前,越来越多的方法聚焦于利用图神经网络挖掘知识图谱的语义信息,基于图神经网络（GNN）挖掘知识图谱语义信息是目前主流的方法。GNN挖掘知识图谱语义信息的思路是将知识图谱的节点ID和边ID映射到一维空间,通过图卷积运算融合邻居节点嵌入和中心节点嵌入,在图卷积运算中引入注意力机制赋予邻居节点一定权重。然而大多数方法没有根据用户具体的兴趣偏好聚合邻居结点的语义信息、也没有对知识图谱学习得到的节点嵌入表