卫生监督主体及其职能效益的缺陷问题分析

从现行卫生监督体系中的主体现状看,仍然延续着卫生监督主体与监督机构相分离、卫生监督主体职权与监督机构职能不协调的状态,不仅存在卫生监督合法性与公正性的缺陷,也与卫生监督的权责统一及效益原则相悖,不利于卫生监督工作的开展以及卫生监督目的的实现。要进一步完善我国的卫生监督体系,亟待重视和解决卫生监督中存在的主体地位与效益缺陷问题。     

基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统

在任务关键型云计算服务中,构建准确的数据中心电力拓扑结构对于实现快速准确的故障处理,减轻故障事件对云计算服务质量的损害十分重要。但目前数据中心电力拓扑结构的生成过程具有劳动密集型的特点,其准确性难以得到有效评估和保障。该文设计了一种基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统(intelligent data center power topology system,IPTS),不仅可为电力系统的运行部分自动生成实时变化的电力拓扑结构,而且可利用电力系统的监控数据对人工构建的数据中心电力拓扑结构进行验证。实验结果表明,IPTS可自动生成准确的数据中心电力拓扑结构,一致性比率(CR)可达到0.978,并可有效地定位人工构建的电力拓扑结构中的大多数错误。     

基于自监督学习的交通数据补全算法

区域高速公路网收费站数量众多,每日产生海量收费数据,但由于设备、网络等因素,部分站点数据传输存在延迟现象,在此情况下已传输的数据往往不能满足实时流量预测的要求。为了实现实时交通数据补全和动态交通流量预测,文中首先提出了一种基于自监督学习的用于高速公路交通流量数据缺失补全的方法,该方法采用了基于注意力机制的时间序列模型（Seq2Seq-Att）;然后使用自监督学习方式对模型进行训练;最后,以广东省高速公路网的80个收费站为例,验证方法的可靠性。结果表明：文中的数据补全方法能够灵活捕捉交通数据中的缺失情况,并根据数据自身的内在关联性,给出合理的补全值;该方法总体优于其他方法,且在不同缺失率下都有较好表现,总体MAPE约为17.7%、WMAPE为12.8%;在高缺失率情况下,该方法相比于其他补全方法有明显的优势。交通量预测结果表明,使用该方法补全的数据进行交通流预测的预测精度接近使用完整数据的情况。     

基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法

过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.     

苏颂廉政思想述论

苏颂从23岁任官,到81岁退休,历任应天、杭州、婺州等地方长官;又任吏部尚书、尚书左丞、宰相等高官,始终两袖清风,一尘不染,实践了他所倡导的廉政思想.苏颂要求皇帝、后妃、重臣应成为廉政榜样的思想和苏颂奏请以法律监督和保证廉政的思想,时至今日,仍发人深思.     

关于高层民用建筑消防系统水压问题的探讨

通过对现行上行下给单设水箱式室内消防供水系统设计方法的研究,指出其存在的问题,并提出了改进措施.     

浅论高校现代教学管理机制

高校教学管理工作是学校管理体系的核心.成功地进行教学管理应遵循十条原则,在此基础上主要是监督机制和激励机制的执行,将监督和激励两个方面的因素综合分析运用,达到现代教学管理的真正目的.     

高层建筑人防地下室给排水设计

介绍了高层建筑人防地下室给排水设计，给水设计包括水源、水质、水量、贮水箱、贮水箱的管道设计、给水管道设计、洗消给水设计等内容，排水设计包括一般要求及相应措施、集水池设计、防爆地漏设计、排水管设计等内容；还介绍了消防设计与防爆波阀门设计的有关内容。     

城市消防预警系统的系统构成

简要概述了城市消防预警系统的功能与作用;从理论上设计了预警系统的体系结构并介绍了涉及的关键技术;分析了该预警系统的业务模型和预警指标体系;并就预警系统内部模块的结构、功能与系统运行流程作了说明。     

浅谈我国火灾自动报警系统生产行业的发展概况

消防行业是关系到公共安全的特殊性行业，在我国改革开放经济快速增长的前提下及前几年房地产市场投资旺盛的带动下，消防行业发展迅速，特别是火灾自动化报警系统生产行业更是有了飞跃式的发展。