建设项目的环境风险评价

讨论开展工程环境风险评价的必要性和风险评价的主要内容。核电站、拦河大坝、化学工业及其它涉及有毒、易燃、易爆物质的建设工程。如发生危险事故，会造成重大损失。故必须进行风险评价，研究事故发生的可能性及其对环境的危害程度，提出预防措施，以保障工程安全。     

建设项目的环境风险评价

讨论开发工程环境风险评价的必要性和风险评价的主要内容。核电站、拦河大坝、化学工业及其它涉及有毒、易燃、易爆物质的建设工程。如发生危险事故，会造成重大损失。故必须进行风险评价，研究事故发生的可能性及其对环境的危害程度，提出预防措施，以保障工程安全。     

化工类建设项目环境风险评价

化工类建设项目环境风险评价具有复杂性、综合性和不确定性的特点,本文以某粗苯精制项目的环境风险评价为例,对化工行业建设项目环境风险评价的主要内容、方法进行初步探讨.     

大数据时代互联网金融业的创新发展及风险防控

<正>随着大数据技术的普及应用,人们的生活更加便捷,各行各业迎来新的发展机遇。当前,金融业与大数据技术的深度融合发展,不仅为金融客户提供了更优质、全面的服务,还使得科技驱动成为行业发展的新动能。需要警惕的是,隐藏在大数据技术背后的金融风险同样不容忽视。为此,金融业一方面需要以风险防控为先手,注重预防和化解大数据技术可能带来的各种风险;另一方面也应加强创新,持续释放大数据技术带来的创新效能,加快行业的发展步伐,为国民经济的进一步发展提供助力。     

涉铅企业环境风险模糊综合评价研究

利用模糊数学综合评判模型对涉铝企业环境风险中对环境污染事故有影响的因子建立评判模型.在该模型中,就涉铅企业环境风险固有风险性评判的评价指标选取,评价等级划分以及权重的确定等进行确定研究.     

架空输电线路杆塔涉鸟故障风险等级评估

为提高架空输电线路涉鸟故障防治措施的精准性,对江西电网2005—2019年期间的337起涉鸟故障进行统计分析,提取电压等级、杆塔类型、导线排列方式及绝缘子串型等杆塔结构特征,以及农田、水库、林区、河流和鸟类迁徙通道等地理环境特征.根据统计结果计算不同杆塔结构特征对涉鸟故障的影响度,拟合地理环境特征指标值与杆塔距离的关系式,分别采用层次分析法与熵值法计算这2类特征各个指标的权重系数,运用线性加权法构建输电线路涉鸟故障风险等级的量化评估模型.基于历史故障数据,划分出杆塔涉鸟故障的风险等级,通过评估算例验证了模型的合理性.研究结果有助于实现电网涉鸟故障的差异化防治,进而降低输电线路的跳闸率.     

大数据的风险及预防

大数据作为当代社会最新颖的技术,在促进人类生存方式大发展的同时,也产生了私有制、技术异化以及技术规训三种传统技术弊病扩大化的风险。究其根源,这主要是在新自由主义浪潮下,技术特殊设计和特殊文化的产物。为此,应当树立科学技术的历史观,构建技术协商监管制度,从而对大数据带来的风险及时做出预防。     

浅析化工、石化类建设项目环境风险评价

依据《建设项目环境风险评价技术导则》,并结合某公司大化肥项目,对化工、石化类建设项目环境风险评价中风险识别、源项分析、后果计算、风险计算和评价、风险管理等评价内容进行探讨。     

医院建设项目环境风险评价及应急措施探讨

环境风险评价是环境影响评价过程中的一个重要组成部分,是进行风险预测和风险管理的前提。以医院建设项目为研究对象,通过对其进行环境风险识别及源项等方面的分析,探讨了各源项可能引起的后果影响,并就其影响提出了风险管理的具体方法,其中重点强调了事故的减缓防范及应急措施。     

基于大数据群体性事件网络化防控研究

群体性事件的多发或可演变为全局性的恶性危机,它将严重危害社会稳定,甚至危及国家安全。相比事件发生后的应急补救,对于群体初期言论与行为发展态势的动态监控和政策疏导,能积极有效地调节矛盾、化解冲突,防控危机于萌芽之中。以构建针对群体性事件涌现的大数据防控网络化平台为研究目标,本文提出:(1)通过大数据采集和防控等级设定,快速确定具有特定言论与行为的问题群体,设置防控个体并建立混合群体的初始网络化动态模型;(2)根据数据挖掘技术和自组织系统理论,模拟仿真防控个体在混合群体意识与行为自组织涌现重构过程中的防控作用,并优化网络化动态模型的防控结构;(3)将网络化动态模型纳入以互联网和物联网为基础的大数据防控网络化平台,解决群体性事件涌现的网络化平台整体协同防控的组织优化问题。研究结果对于利用大数据网络探索群体性事件涌现的机理,对于维护国家安全与社会稳定防控措施的评价,具有理论和实际意义。     

大数据环境下决策树的研究

传统决策树在中小型数据集的预测分类上表现优秀,但在大数据集的处理上仍然存在效率低下、准确率较低等问题.为了适应大数据集环境,国内外学术界和工业界提出了将决策树与分布式处理平台相结合的分布式决策树算法,面向大数据处理的Hadoop和Spark分布式计算系统的出现,为研究分布式决策树算法提供了新的契机.为此,面向以基于大数...     

大数据时代的地缘环境研究

 地缘环境特征和演变规律的研究是认知国际地缘政治态势、保障国家安全的重要科学支撑。21世纪以来,各类地缘事件的发生频次和影响程度不断上升,严重威胁了中国地缘环境安全和“一带一路”倡议的实施。地缘事件的发生是多种地缘环境要素相互作用、相互影响的结果,分析多维度地缘要素的演变过程,是地缘风险模拟与预警的重要依据。本文回顾了国内外地缘环境研究的起源和历史进展,梳理了地缘环境要素的主要观测手段,归纳了大数据技术在地缘环境研究领域的应用成果。研究表明,单个地缘事件具有高度随机性,但海量事件的发生受各类地缘环境要素的影响和制约,基于地缘环境系统理论,利用大数据分析方法,可以发现地缘环境要素之间的复杂关系,有助于解决特定的地缘问题。未来的地缘环境研究应以地缘环境系统理论为指导,采用大数据信息挖掘和机器学习技术,构建地缘环境时空模拟与智能分析模式。     

大数据信息安全典型风险及保障机制

大数据已发展成为当今信息技术领域的研究热点,大数据信息安全面临着严峻的挑战。分析了大数据面临的三种典型信息安全风险,分别是大数据成为高级可持续威胁(APT)的攻击载体、大数据加大了个人隐私泄露的风险和大数据的存储安全风险,并指出着重从建立协同联动的APT综合防护平台、多维度加强个人隐私信息保护、三管齐下提高大数据的存储安全水平、加快推进大数据信息安全技术产品自主可控等四个方面增强大数据信息安全保障能力。     

建设项目风险评价研究

本文提出了在建设项目中具有潜在危险性环境中,作业时的危险性的定量评价方法,使风险能够定量化以达到对风险进行控制的目的,也可以作为层次分析及模糊评价的分析基础。     

大数据环境下的安全多维数据聚合协议

针对大数据无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)对路由聚合的同时难以保持数据机密性和完整性的问题进行研究,提出一种新的无线传感器网络隐式多维数据聚合协议,用于大数据环境下安全地聚合WSN生成的大量多维数据.该协议通过采用一种简单、轻量级的超递增序列和加性同态加密方案构造多维数据以保护...     

大数据环境下网格事件数据应用研究

阐述了网格事件信息传播要素及网格化管理的概念,并提出了大数据环境下有效提高数据应用意识、充分拓宽数据应用领域、科学建设数据集成平台、架构网格事件分析体系、有效提高政府管理效能等相关建议,旨在促进网格化管理的现代化发展进程.     

大数据环境下大学生行为数据价值分析

近年来,信息技术的发展突飞猛进,生活在新环境的下的大学生,无论从学习、生活还是思想观念都产生着变化。本文从大数据的角度观察大学生的行为,研究大学生信息行为的影响因素,重点分析大学生的学习环境,生活环境中获得数据,以便对大学生的行为数据价值有一个全面的了解,从而对大学教育工作和高校管理决策提供有价值的信息。     

防控涉油违法犯罪的举措及对策

油田企业点多线长面广,是没有围墙的工厂。油气井、输油气管道及设施大部分位于偏僻乡村或野外,有很多油气井分布在戈壁沙滩、湖泊浅海之中,管理和治安防范难度大,容易成为犯罪分子侵害的对象。为维护油田正常生产秩序,维护油区社会治安稳定,打击涉油犯罪,须坚持不懈地开展油田治安专项整治。本文通过当前涉油犯罪现状及成因,提出防控涉油犯罪的举措及对策,认为：加强石油天然气资源安全保护,目的是为石油企业的改革和发展创造良好的生产治安环境,促进国民经济的持续发展和社会长期稳定,是围绕全党工作大局,推进社会治安综合治理的一项重要举措。地方党委、政府要切实担负起＂保一方平安＂的政治责任,深刻认识搞好油气资源安全保护工作的重要意义,把石油企业综合治理工作摆上重要议事日程,采取各项措施,严厉打击涉及石油企业的各种犯罪活动,积极支持石油企业的发展,维护石油企业的稳定。     

大数据环境下的车牌统计算法的数据分片研究

【目的】在大数据环境下,寻找最佳的输入数据分片数量,以便改进统计算法的运行效率。【方法】以车牌统计为例,调整相关多个参数以改变算法中输入数据的分片数量,并分析不同参数下算法运行时间的差异。【结果】最佳的分片数量下的运行效率近似于最差的分片数量下运行效率的2倍。【结论】大数据处理中,合理的输入数据的分片数量有助于提高算法的运行效率。同时也分析了分片数量与算法运行时间的函数关系,以期找到最佳的分片数量区间。     

大数据环境下情报学的研究对象

数据作为情报学中的一个重要参考内容,具有重要的情报价值,然而在实际的情报研究过程中,由于数据在情报链中处在末端位置,导致情报研究在实际进行中时常忽略数据在其中所起到的关键性作用。但随着信息技术的不断发展,大数据时代的到来,为数据在情报学中的发展提供了一个良好的契机,放大了数据在情报学中的价值,这也吸引了更多人对于数据的关注,同时也加强了更多人对于情报学中数据研究的重要性的认可,因此,该文主要针对大数据环境下情报学的研究对象、数据进行深入的探讨。