数据查询、统计与比较................................................................................25 3.4.1 分类数据查询.....................................................................................25 3.4.2 单位数据综合查询 基于平台的第三方系统或外部文件等资源。数据资源目录依据标准存储建立后， 还可提供多地区多年度收支统计、地区排名、多年对比等初步的数据查询比较 主题。当然，进一步的主题分析、深层挖掘，还需要基于形成的标准存储数据 仓库进一步进行抽象分类提取。 2.1.1 数据资源目录总体结构 数据资源目录体系主要由数据资源目录服务系统组成，同时还具备软硬件、网 络的支撑环境，以及标准与管理规范建设和安全保障。 第 2 页 整个数据资源目 数据资源目录体系和数据资源目录交换体系，这两个体系是密切不可分的。目 录其定义是为使用“名字一地址映射”允许在客体与其位置之间建立动态联系。 财政数据资源目录的概念更类似于图书馆中使用的分类目录概念。以核心元数 据为主要描述方式，按照信息资源分类体系或其他方式对财政信息资源核心元 数据有序排列。通过目录能够准确地了解和掌握信息资源的基本概况，发现和 定位所需要的财政信息资源。 而数据资源目录交换体系则是提供了一个通道把相关联的上下级财政信息资源

客商、物料（货品）  项目等关联型业务数据  其它用户所需要管理的核心数据 编码体系  常用编码形式  分类码、顺序码、组合码  单维度分类码与多维度复合编码 编码体系差异及选择 单维度分类码 100 006 013 44 薄膜 衣片 西药 多维度复合码 编码部分： A000001567 A：西药 扩展性差，不利于增加新的描述 分类； 编码总长度过长。 编码体系构成  编码、属性  属性包括：唯一性、共享分类  属性填写要求 序号 名称 定义 1 原料药 按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。 2 片剂(非包衣片、 素片、压制片)，浸膏 片 按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。 3 糖衣片 按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。 4 咀嚼片，糖片，异 型片，糖胶片 按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。 5 肠溶片(肠衣片) 按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。 6 调释片，缓释片， 控释片，长效片 按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。 7 泡腾片 按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。 8 舌下片

介绍了３种主动防御技术的概念、策略和方法,并根据研究内容的不同,对已有的研究成果进行分类.然后,对３种主动防御技 术进行横向对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨如何将它们相互结合和补充,以增强主动防御技术的防护性能.最后,对 ３种主动防御技术面临的挑战和未来的发展趋势进行阐述. 关键词:主动防御;动态防御;移动目标防御;欺骗防御;拟态防御 中图分类号 TP３９３ ProactiveDefenseTec 、工 业 领 域 . 现有的主动防御相关综述主要介绍了一种技术的策略或 方法,同时也对３种技术进行了一定程度的比较:文献[２]中 提出欺骗防御是移动目标防御的一部分;文献[３]在对欺骗防 御分类时,将移动目标防御当成欺骗防御的一部分;文献[４] 中则提出移动目标防御系统可以看作拟态防御系统的一个特 例,它通过一些拟态变换使系统具有动态性特征,但是并没有 应用异构冗余架构;文献[５]中也表达了相似的看法 对已有的研究成果进行分类.然后,对３种主动 防御技术进行横向对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨 如何将它们相互结合和补充,以增强主动防御技术的防护性 能.最后,对３种主动防御技术面临的挑战和未来的发展趋 势进行阐述. 本文第２章介绍了移动目标防御技术的概念、策略和方 法,并对其技术 进 行 分 类;第 ３章 介 绍 了 欺 骗 防 御 技 术 的 概 念、策略和方法,并对其技术进行分类;第４章介绍了拟态防

副石颗数 店内条码 材质 （厂商）货号 五级分类 主石重量 是否手输店内条码 采购单位 五级分类 款号 副石重量 商品名称 包装含量 长益 ERP 编码 款式名称 质量 一级分类 包装单位 商品等级 材质 总质量 二级分类 进口 / 国产 季节性商品上架日期 是否镶嵌 颜色 三级分类 产地（县） 季节性商品下架日期 图片地址 主石净度 四级分类 等级 性别 劲草大类码 工艺 规格 保质期天数 次 商品分类结构 品类划分管理整体思路 问题 1 ： 同一品类下分类层 级 不等， 不便于展开品类层 面的商品 横向分析 问题 2 ： 不同品类下层 级存 在类别交叉的情况， 不便于使用品类对商品进行业务分析 问题 4 ： 部分品类的第一层 级划分 过细，导致 层 级 纵向架构较短、大类较多（ 28 个） 不利于业务统一规划和管控 问题 3 ： 中间层 级的商品分类 不能追溯到唯一 的上游层 级商品分类 ，不便于新品引进 现状主要问题分析 每一层 级下的商品分类维度： 计划层 面： 可制定统一的品类经营计划和策略； 管理需求： 具有相同的管理指标和属性维度； 运营层 面： 商品的采购、库存管理能够统一管理； 统计分析： 满足经营状况按品类维度的统计分析； 销售需求： 满足同一品类下的商品组合多样性。 商品分类结构的科学性 商品分类体系的稳定性

每个知识点是一个分类 • 将整个知识库作为训练数据 • 传统机器学习模型 • TFIDF + LR • n-gram + Adaboost • 神经网络模型 • LSTM • CNN • fastText 知识库 分类 2 基于分类模型的问答系统 分类器 分类 1 分类 3 训练分类器 分类结果 Bi-LSTM + max-pooling • 向量搜索使用 Faiss 句向量编码器和向量搜索 [Conneau 2017] • 问答的本质是找到和用户问题语义匹配的知识点 • 基于分类模型的问答系统效果好，但需要较多的训练数据， 且重新训练的成本较高 • 基于检索和排序的问答系统能较好的弥补以上问题，但仍 然 存在检索召回问题 • 基于句向量的语义检索能实现在全量数据上的高效搜索，

REA 理论 可以帮 助企业更好地分析、设计和实施信息系统，提高运营效率和决策质 量。 1.数据整合：首先，收集和整合企业内部和外部的各种数据资源，包括当事人信息、地理位置数据、产品数据、协议数据、分类数据、资源项数 据、事件数据、条件数据和业务方向数据等。 2.REA 模型构建：基于收集到的数据，构建资源 - 事件 - 参与者（ REA ）模型。在模型中，描述资源、事件和参与者之间的关系，以及它们与其 业财融合平台，并将数据资产化，提供数据资产服务。这将有助于企业更好地理解和管理业 务活 动，提高运营效率和决策质量。 要将基于 CHATGPT 技术的 REA 业财融合平台与以下几个维度结合：当 事人、地理位置、产品、协议、分类、资源项、事件、条件、业务方向， 按照以下步骤实现： 1.当事人（参与者）：在 REA 理论中，当事人是指参与业务活动的个体，如员工、客户、供应商等。通过分析当事人与资源、事 件 的关系，企业 协议：协议是规定当事人之间在特定事件中资源交换和行为约束的规则。在 REA 理论中，企业需要考虑协议对业务活动的影响， 以便确保资源交换的公平性、合规性和效率。 5.分类：分类是对资源、事件和当事人进行组织和管理的一种方法。在 REA 理论中，企业可以根据分类对业务活动进行归纳和总 结， 以便提高信息处理效率和决策质量。 6.资源项：资源项是企业拥有或关心的具有价值的事物。在 REA 理论中，企业需要关注资源项与事件、当事人的关系，以便合理

...............................................................................18 3.4.3.1 数据库选型和数据分类................................................................................................... 城市大数据中心建设概要设计说明书 询服务、主题应用展示等功能。人口法人基础信息服务面向政府提供信息服务。 （2）信息资产管理与服务平台 信息资产管理与服务平台是大数据中心的账本，提供 XX 市各委办局政务信 息资源的分类管理等功能。 该系统遵循国家政务信息资源目录体系标准，以及其他相关技术标准和管 理规范的要求，基于可视化技术和大数据应用，实现对信息资产的开发与利用， 实现信息资源的共享与服务，实现信息资产的登记、管理、发布等功能。 6、主题库、专题库周期进行数据备份，每周一次完整备份，每天一次增量 备份，并由 XX 机房提供容灾备份，保证数据的安全，防止意外情况导致数据不 可恢复的丢失。 3.4.3 数据存储设计 3.4.3.1 数据库选型和数据分类 大数据中心数据库包括关系型数据库和非关系型数据库，主要选型为：Ora 第 26 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 cle 和 Hadoop 两种，它们分别适用于不同的数据类别和应用场景。具体规划如

Discover information 金融资讯大数据 利用人工智能分析挖掘技术，针对金融市场信息获取和分类需求，实现金融资讯大数据癿采集、检索、 分析、挖掘、推送等应用。 数据采集 互联网 数据 行内结构化 数据 利用全斱位高敁癿大数据采集技术，提供多来源、多渠道、 多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具 癿对象。 关注领域配置：用户可以自由配置自己所关注 癿领域。 自定义观察对象、观察维度 分类展示用户所关注的重要资讯 内容结果分析： 用户可根据选择配置癿 观 察角度自由筛选结果，展示相应类别癿重 要资讯展示。 自定义分类：内容癿筛选分类可从类别库 中自由选择，根据个人喜好自由定制栏目 分类。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推 送，通过邮件癿形式把分析结果发送给用 户。 、如何在丌增加投入癿情况下，有敁地改善信息查询准确性和有敁性？提升服务行级管理层癿能力 日处理知识量 1 万条以上 实现按照工行“信息分类标准”（区分行业资讯、金融业务范围、资 源 类型、国家地区等大类，共 587 个子类）进行癿自劢资讯分类和主题 词提取加工能力，分类准确率高于 98% 案例：某国有大行全球资讯系统 上线后敁果 解决客户 用智慧发现信息价值 Discover information

...............................356 3.12.4 环境数据中心数据分类编码体系.........................................................................362 3.12.4.1 数据分类编码原则................................................ ..............................363 3.12.4.2 空间数据分类编码标准.............................................................................364 3.12.4.3 业务实体分类代码建设............................................. ............................364 3.12.4.4 空间数据分类编码.....................................................................................365 3.12.5 专业数据分类编码.............................................

文本相似度特征 ，如编辑距离、 n-garm 距离 > 3 、计算词向量 ，并提取词向量相关特征 > 4 、提取深度学习特征 ，主要通过 LSTM 网络编码 > 5 、构建 Stacking 集成学习分类模型 ，并进行评价 分析方法与过程 大数掘挖掘专家 9 1 背景与挖掘目标 2 文本预处理及基础特征提取 集成学习分两步 ： l 用一系列的初级分类器进行训练 ，得出对应的训练结果 l 把训练结果当作是特征 ，输入到次级学习器 ，最终的输出结果由次级学习器产生 > 本次赛题使用的两层 Stacking 方式 ，选用了朴素贝叶斯分类器、 随机森林分类器、 逻辑回归分类器、决策树分类器四个基分类器作为第一层 Stacking 基模型。第二 层 Stacking 选用的是随机森林分类器进行训练的 集成学习建模