DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 总结 本研究以中西方企业致股东信为研究语料，借助语料库分析工具，探究两者在词汇、句法、语篇层面的特征及差异。具体发现：(1) 中西方致股东信在词汇层面表现出不同的文本特征，中国企业致股东信的平均词长略小于西方，使用的词汇较简单，但中国企业的词汇密度大于西方，展现了更为丰富的词汇，也加大了阅读难度；对于两者语料库中情态动词的考察发现中国致股东信多使用中值情态，很少或不使用高值情态和低值情态动词。(2) 中西方致股东信在句法层面表现出不同的文本特征，中国致股东信的平均句长大于西方，更难理解，但根据定语从句的统计分析，中国致股东信的定从数量低于西方，句法逻辑性简单。(3) 中西方致股东信在语篇层面表现出不同的特征，中国致股东信的语篇可读性低于西方，文本更难阅读；两个语料库的主题词词表呈现了中西方在社会责任方面不同的关注点。本研究建议，企业致股东信的词汇和句法复杂度要调整到合理水平，降低词汇和句子复杂度，增强报告的语篇可读性。企业要提高致股东信的沟通有效性，以此向股东传达高信度和高效度的企业信息，稳定投资者的信心，扩大投资来源规模，提振股票市场。中国企业应考虑海外潜在及现有投资者的文化背景，使英文致股东信符合海外投资者的语言习惯，以便建立积极的企业形象并增添其对企业的好感和信心，从而实现吸引并留住投资者的目的。
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user: 摘要 本研究由数据驱动，在评价理论和评价参数框架的指导下，对在线评论文本中的评价性语言进行研究，旨在建立一个评价框架，用于充分解释在线评论文本中的评价性表达。该框架包括四个参数：质量、满意度、推荐度和性价比。本研究中参数的真实性证明了所提出的评价框架是有效的，从而可以用来描述和分析在在特定语境下使用的评价语言。而这又反过来说明对评价的描述和理论化确实高度依赖于所考察的文本类型。该框架有助于商家进行市场调研，具有一定的商业价值。
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user: 1. 引言 评价理论(Appraisal Theory)是用来探究语篇中表达形式所传达的情感以及体现价值的理论框架，它既抽象又依赖于具体文本。Hommerberg & Don (2015: 88) [ 1 ] 曾指出，评价理论框架中的具体内容可以被适当修改以更好地阐释当下的文本。而基于参数的研究方法(Parameter-based Approach)可解决评价语言的两大问题，其一是不会过于简化普遍的表达形式，第二是可以整理总结复杂的不同表达以抽象成为具体参数。本研究由数据驱动，在评价参数框架和评价理论的指导下，尝试将语料库中的形容词进行再分类，检索出用户评论中最常出现的表达方式并从中抽取出更贴近该文本类型的评价参数框架，从而提出一个可以广泛应用于消费者购买评论文本分析的分类框架。
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user: 2. 显性评价和隐性评价 本研究数据来源于“天猫”购物网站上“花花公子”品牌下服装产品评论，对评论数据进行清洗后最终得到的86，725条有效评论，作为本研究的语料库。 分析语料库中出现的所有形容词及其搭配过于费时费力，因此笔者将用户评论中出现的形容词按出现频率进行排序，选取其中频度超过100的67个形容词进行分析，根据评价理论中的分类(Martin and White 2005: 67-68) [ 2 ]，将其分为消费者对商品的显性评价(inscribed evaluation)和隐性评价(invoked evaluation)，即指那些“不可忽视的、明显表达态度的词汇”(White 2011: 18) [ 3 ]。如以下4个例子： (1) 衣服挺厚的，颜色和图片一样，款式也不错，很愉快的一次购物！ (2) 衣服收到了，老公很喜欢，颜色很正，也很厚，面料很好，建议能不能搭配可以呢？客服态度也好，买东西买的舒心！ (3) 衣服收到了，颜色没有误差，穿起来也很合身，老公很喜欢。 (4) 衣服很好，这几天穿上很暖和，刚好。 在例子(1)和(2)中，形容词“厚”、“正”、“很好”和“好”是消费者对购买过程和结果，即商品本身和服务的直接评价，所以将这4个形容词分类为显性评价；而在例子(3)和(4)中，“合身”和“暖和”是消费者基于商品体验表达的态度，因此将这2个形容词分类为隐形评价。 统计语料库中出现的所有索引，在全部67个形容词中，有46个形容词被分类为显性评价，占68.66%；剩下21个形容词被分类为隐性评价，占31.34%。显性评价大约是隐性评价的两倍，这可能是因为：(1) 评论一般发表于消费者在确认收货之后的短时间内，因此具有即时性，即用户一般会在评论中表达对该商品的直观感受；(2) 受评论文本字数少、用词简单的文体特征影响，用户偏向于对该商品的明显特征进行评价。
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user: 3. 商品评论文本的评价参数框架 Römer (2008: 128) [ 4 ] 曾指出，“除了未被定义的评价语言需要被定义，还存在大量已经被定义的评价语言需要被分类”。通过对语料的观察，本文将提出了4个参数：质量、满意度、推荐度以及价值。 3.1. 质量 毫无疑问，消费者在做出购买决策时最关心的就是商品的质量问题。因此，笔者将质量看作商品评价中最重要的参数。基于现有语料库，质量可以进一步分为三类：材料、设计以及性能，它们分别对应消费者在评论中对商品在穿着体验、设计剪裁以及功能实现三方面进行的评价。 在语料中，“材料”这一评价参数的形成大部分通过“面料 + ADJ”的搭配体现，如“面料舒服”、“面料柔和”、“面料细腻”等。面料指服装类产品的制作材料，是构成服装的要素之一，因此材料这一参数与评价理论中鉴赏(Appreciation)系统下“构成”(Composition)中的“细节”(detail)这一方面相似，但用户评论这一文本类型极度依赖具体语境，二者又有所不同。“细节”指“文本/过程是否因复杂而影响至无法理解”(王振华，2001) [ 5 ]，但在本研究中，“材料”指被评价的商品是否在面料选择上让消费者在穿着体验上感到舒适，产生愉悦感。 同样的，质量系统下“设计”这一参数与评价理论中鉴赏(Appreciation)系统下“构成”(Composition)中的“平衡”(balance)有一定的相似之处。“平衡”指“文本/过程是否相称”(王振华，2001) [ 5 ]，但“设计”更偏向描述商品的视觉效果，如剪裁是否得当，版型是否合适，整体效果是否符合大众审美等，表达方式如： (5) 面料不错，上身效果也挺好，挺满意的。 (6) 衣服真心不错、版型正、做工精细、同事都说好看。 质量的第三个方面是商品的性能，它指被评价商品是否实现了预定的功能或具有出众的特性，如以下2例。 (7) 收到的包装也很严实，试穿了下估的尺码真准不会说偏大偏小，肩部都很服帖，黑没色差啥的所以比较爱黑色，很暖和！ (8) 衣服很好，加绒，很暖和，老板态度没的说，很棒。 这一参数是用户评论文本中所特有的，而且在现有的理论中没有可以完美适用于本研究数据的框架。也就是说，若要分析在这个维度上的鉴赏意义，就必须建立一个新的参数，即上文提到的“性能”。由此可见，参数的建立和完善依托于特定文本类型的特点。但值得注意的是，表现性能的词项经常与表达态度的词项(如推荐)的词项共现，这一点需要进一步分析评价参数间的相互作用。 3.2. 满意度 在评价理论中，“情感系统作为解释语言现象的资源，用来解释语言使用者对行为、文本/过程及现象作出的感情反应”(王振华：2001) [ 5 ]。“满意度”这一参数与情感系统有很大程度上的重合，它指消费者对商品购买过程或结果的情感反应，如以下例子： (9) 衣服回来了，很完美的一次购物，下次还会来的。 (10) 东西棒棒哒，颜色很正。 3.3. 推荐度 用户评论的主要语篇功能是帮助评论读者，即潜在消费者被评论商品做出购买决策，因此评论文本中存在大量具有推荐功能的表达方式，而本研究的语料也证实了这一点，如： (11) 衣服不错，可以放心购买。 (12) 衣服质量很好，上身特显瘦，推荐大家购买。 (13) 有需要的可以入手的，这家衣服质量真的挺好的。 和质量参数下的性能方面一样，推荐度也是根据用户评论文本中具体内容所建立的新的参数，这不仅再次说明参数的建立和完善依托于特定文本类型的特点，同时证明特定语篇功能也是完善评价参数框架的重要内容。 3.4. 性价比 该语料来源于服装类商品评论，因此出现大量关于商品定价是否合理的内容不足为奇，而且消费者不仅关注商品定价是否偏高或偏低，也倾向于评论这次消费过程或结果是否合乎心意，如： (14) 价格贵质量真心差，衣服上领到腰全是皱巴巴，洗了一次的，衣服都是线条，两只手臂那皱得缠在一起，差。 (15) 这个衣服还不错的。价格也不贵。反正我觉得划算的很。 (16) 挺好的，质量也不错很喜欢，很有价值的一次购买。 (17) 衣服质量很好，做工也不错，价格实惠，性价比高，一次愉快的购物。 在这个层面上，这与评价理论鉴赏系统的价值(Valuation)变量相似，它指“是否值得”(was it worthwhile) (Martin and White 2005: 56) [ 2 ]，而放在在线消费语境下，这一参数可以修改为“性价比”。
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user: 4. 总结 通过观察语料，笔者大致建立起以评价理论态度系统中的态度系统和鉴赏系统为依托的4个评价参数，即质量(又分材料、设计和性能三方面)、满意度、推荐度和价值，频度超过100的67个形容词的参数分布如图1所示。 图1. 频度超过100的形容词参数分布情况 本研究有助于建立一个由数据驱动、基于参数框架和评价理论的产品评价框架。本文具有理论和方法论的双重意义。理论上，本文有力地支持评价具有高度的语境特异性这一论点，即评价的建模和理论化是针对所考察的话语类型而言的。在方法论上，本研究表明，评价研究从语料库语言学调查中获益匪浅。也就是说，语料库调查不仅可以提供证据，可以用来检验或完善现有的理论框架，而且还可以用来检验或完善现有的理论框架。 虽然本文提出的评价参数框架存在一定的局限性，但它至少可以应用于辅助客户评价文本的计算分析，例如情感分析。情感分析主要是对自然发生的文本中的评价表达进行自动识别和分类，这说明需要一个有效的分析方案。本研究确定的参数可以作为这样的分析框架，对与产品评价相关的评价性表达进行计算标注和分析。从商业角度来看，利用该框架分析得到的结果具有进一步的实际应用价值，比如可以为制造商和厂家根据客户对其产品和服务的评价反馈改进自己的产品和服务，从而有助于建立自己的品牌声誉，最终增加利润。
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user: 摘要 从源头控制辐射源项的产生，是实现辐射防护最优化和废物最小化目标中最为经济、有效的手段。本文从核电厂设计阶段和运行管理的角度出发，对沉积源项控制措施进行了研究，包括钴源减少技术、材料表面预处理技术、一回路水化学控制技术等，以便为提升核电厂退役阶段的辐射防护水平，降低放射性废物处理成本等提供参考。
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user: 1. 引言 在压水堆运行过程中，沉积在主系统和辅助系统设备表面的活化腐蚀产物，是工作人员受照剂量的主要来源，一般80%~90%的电厂人员的集体剂量均来自于沉积腐蚀产物的贡献，典型的放射性核素为Co-58和Co-60等。同时，这些沉积在设备表面的放射性物质，也构成了核电厂在退役阶段人员辐射照射和设备表面去污及废物处置的主要放射性来源。从源头控制辐射源项的产生，是实现辐射防护最优化和废物最小化目标中，最为经济、有效的手段。因此，在核电厂设计阶段和运行过程中，采取积极有效的源项控制措施，可以从源头实现对沉积源项的控制。本文重点针对钴源减少技术、材料表面预处理技术、一回路水化学控制技术等进行了研究和总结。
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user: 2. 压水堆核电厂沉积源项产生机理简介 压水堆核电厂一回路中，除了堆芯内锆合金以外的约90%的Inconel、10%的不锈钢及含钴量很高的硬质材料，它们是核电厂中的腐蚀产物的主要贡献者 [ 1 ]。反应堆中活化腐蚀产物通过堆芯内、外的金属与离子和氧化物间复杂的离子交换过程产生的。 图1. 金属材料–冷却剂界面物理示意图 在堆芯外的结构材料表面产生的腐蚀产物可以释放到冷却剂，并且被转移到反应堆堆芯中，有一定份额的沉积、被活化，并且可能通过持续的交换过程重新释放到冷却剂中。在冷却剂中，腐蚀产物通常以固态(金属氧化颗粒)和可溶态(如金属离子)两种形式存在。随着冷却剂的循环，被活化的腐蚀产物被转移至堆芯外，同样有一定份额的沉积以及持续的交换会重新释放到冷却剂。在堆芯内结构材料表面中产生的腐蚀产物也具有类似的转移特性。以上述方式，堆芯内、外表面就形成了一个放射性腐渣层，腐渣层包括瞬态腐渣层和永久腐渣层。金属材料与冷却剂接触界面的物理成分组成见图1所示。 压水堆核电厂中腐蚀产物在堆芯内被活化后产生的主要活化腐蚀产物及其产生途径可见表1。 Table 1 Formation path of main corrosion products in PW 核素 半衰期 产生方式 Cr-51 27.7天 Cr-50(n，γ)Cr-51 Mn-54 312.05天 Fe-54(n，p)Mn-54 Fe-55 2.744年 Fe-54(n，γ)Fe-55 Fe-59 44.51天 Fe-58(n，γ)Fe-59 Co-58 70.86天 Ni-58(n，p)Co-58 Co-60 5.271年 Co-59(n，γ)Co-60 表1. PWR中主要腐蚀产物产生方式
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user: 4. 总结 从源头控制辐射源项的产生，是实现辐射防护最优化和废物最小化目标中最为经济、有效的手段。本文从核电厂设计和运行管理的角度，重点针对钴源减少技术、材料表面预处理技术、一回路水化学控制技术等技术进行了总结研究。通过多年的实验分析和运行经验表明，这些控制技术对于沉积源项的控制是十分有效的。它们能够有效降低电厂运行阶段人员照射剂量和废物产生量。同时，从长远来看，对于提升核电厂退役阶段的辐射防护水平，降低设备表面去污剂废物处置的成本也是十分有利的。
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user: 摘要 随着社会的不断发展，人群密集的场所随处可见。对监控视频下的人员进行统计分析，实现人数统计算法，可以为城市公共资源优化配置、安保人员调度、安全管理等提供有效的技术手段。本文基于YOLO V4平台，采用深度学习算法来识别监控视频的人，并加入统计算法对识别出的人进行统计计算，实现视频监控下的人数统计。
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user: 1. 引言 随着社会的发展，人们外出活动人数快速增长，人员密集的场所随处可见，意外事故发生的概率也随之增高，比如2014年12月31日，上海跨年夜活动，因众多游客市民聚集在上海外滩迎接新年，上海市黄浦区外滩陈毅广场东南角通往黄浦江观景平台的人行通道阶梯处底部有人失衡跌倒，继而引发多人摔倒、叠压，致使拥挤踩踏事件发生，造成36人死亡，49人受伤的重大意外事故。因此，研究监控视频下的人数统计方法，对于疫情防控、共场所人数控制以及防止意外事故等有重要意义。统计特定场所下的人员数量，不仅能给公共场所管理人员进行人员调度，而且也能给相关职能部门人数信息，可以做出相应措施，对密集人群进行遣散，防止意外事故的发生，对社会安全意义重大。 国内的人数统计大多使用传统的人工统计方式。如果需要知道某个场所的人员情况，必须派人进行手工统计或者在通过监控视频逐一进行人员统计。这种人工统计方法不仅费时费力，而且只能知道某一时段的人数总数，不能得到某一时刻的人数数量。 在当今社会，视频监控基本覆盖了公共区域，而且监控设备可以24小时不间断的对目标区域进行实时监控，同时基于当今相关的成熟的图像算法，监控视频人数统计系统可以实现实时的人数统计功能，为社会稳定和预警防止意外的发生提供了数据的支持。随着这几年深度学习技术在计算机视觉方面取得的快速发展，越来越多的方法开始应用于人数统计当中。 本文在目标检测的基础上，采用当前最新的检测算法，利用深度学习的方式，用监控视频下的人群数据集训练模型，实现监控视频下密集人群人数的实时统计系统。
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user: 2. 相关研究 作为图像领域中的热点问题之一，视频监控下的人数统计方法的研究也成为当下研究的热点之一，特别是在全球疫情期间。 2.1. 基于检测的方法 基于检测的方法是人群数量统计研究的主要方法之一。Piotr等人 [ 1 ] 采用一个滑动窗口检测器，选择性的从图像中裁剪出不同大小的图像块的方式来检测场景中人群，并统计相应图像内的人群数量，进而统计出全图内的人数。其中，基于检测的方法又大致可以分为基于人的整体的检测和基于人的身体的某些部分的检测两类。 [ 2 ] [ 3 ] 中采用SVM方法训练分类器，利用从视频图像中提取的HOG特征去检测行人。 [ 4 ] 中采用boosting的方法训练一个分类器，利用从视频图像中行人的全身提取的小波特征去检测行人。 [ 5 ] 中采用随机森林的方法训练一个分类器，利用从视频图像中行人的全身提取的边缘等特征去检测行人。稀疏的人群因人相互遮挡相对较少，适合应用人的整体检测，随着监控视频内人数的提升，行人与行人之间的肢体相互遮挡会得越来越严重，导致识别的准确性也随之降低。为了解决这一问题， [ 6 ] [ 7 ] 中利用人的身体某些部位来识别统计人群计量，这种方式主要通过检测身体的头部、肩膀、躯干等部位来识别人。这种方法在一定程度上解决了行人间相互遮挡的问题，在识别效果上比人的整体识别方法有略微的提升。 2.2. 基于回归的方法 [ 8 ] [ 9 ] 等人实现人数统计的方法收是采取了学习一种图像特征到人群数量的映射来实现。这种方法首先提取前景特征、边缘特征、纹理特征和梯度特征等低级别的特征；然后利用线性回归，分段线性回归，岭回归和高斯过程回归等方法训练回归模型，来学习先前提取的低级别的特征到人群数量的映射关系，从而完成人数的统计。 2.3. YOLO算法的提出与发展 2015年， [ 10 ] 中提出了一种一步到位的速度相对较快的目标检测方法，明显的提升了目标检测速度，但因其不支持拥挤物体的检测以及对小物体的检测效果差，且对新的宽高比物体检测效果不好等缺点，2016年， [ 11 ] 中对其进行改进，进一步提升的YOLO (You Only Look Once)模型的运行速度。为了使网络可以输入不同大小的图片，YOLO V2使用卷积操作代替全链接层，输入不同大小图片的训练也使得YOLO V2网络模型对不同大小的图片的检测更具有鲁棒性。为了更有效的检测拥挤物体和小物体，YOLO网络的每个cell采用5个anchor box对图片进行预测，但未专注于人物识别。2018年， [ 12 ] 中作者使用一种多个尺度融合的添加残差网络的混合新模型，利用多标签的独立的逻辑分类器进行预测，检测速度和检测准确率进一步提升。为了提升网络在实际应用中的快速检测的目的，2020年，Alexey等 [ 13 ] 设计了一个简单且高效的目标检测算法，即YOLOV4算法，进一步提升了目标检测的速度和准确率，并减少了模型的计算量。 相比于2.1、2.2中所提检测算法，YOLO V4算法在检测准确率以及检测速度上均有较大优势，并且该算法可以检测拥挤人群，在一定程度上解决了拥挤人群相互遮掩的这一难点。本文在YOLO V4的基础上，主要使用监控视频下的人群数据集，用这些人群数据集训练YOLO V4网络模型，达到快速准确的识别人，进而实现监控视频下人数统计。
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user: 3. 基于YOLO V4的人数统计系统架构 本文提出的监控视频下基于YOLO V4算法模型的人数统计系统主要包括如图1所示的几个部分。 1) 视频获取 该部分的工作为接收监控摄像头的传回的视频图像，根据系统调取摄像头的命令调取相应的摄像头监控视频，将视频暂时存入缓存中，方便后续的调取。 本文采用的是海康威视SDK接口来完成监控视频调用来获取监控视频图像，作为我国乃至全球领先的监控摄像头的提供商的海康威视，许多监控设备都是使用其产品，用其接口来完成视频获取，减少了开发时间，提高了系统稳定性、橹棒性。 2) 人数统计 图1. 系统架构图 该部分为系统核心部分，首先，将电脑硬盘中缓存的视频图像输入到YOLO网络模型中；然后，YOLO会对输入的视频进行抽帧处理；最后，将处理后的结果存入电脑硬盘中，将处理后的结果txt文件送入人数统计中进行统计计算，然后将结果保存于电脑硬盘中，通过输出的图像图片以及统计结果进行有序的合成为视频图像，完成视频图像的人数统计。 由于YOLO V4速度可以达到120 fps左右，通过对视频进行抽帧处理，基本可以实现视频监控图像的实时识别，所以将输入图片改为实时摄像头视频图像的输入，能够实现快速的检测并得出结果并进行存储，使得YOLO V4能很好的应用于实际的视频监控场景当中，并且能实时的得出检测结果。 3) 系统基础设施 该部分主要是指能满足本系统运行所需的各种基础的软硬件设施，包括：监控摄像头、高性能电脑、用于数据展示的显示设备等。 4) 结果 该部分为结果展示，调取储存于电脑硬盘的统计结果，根据YOLO输出的图像加上统计的结果进行展示，方便用户的查看。
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user: 4. 系统功能模块说明 本文提出了一种监控视频下基于YOLO v4的人数统计系统设计方案，通过调取监控摄像头获取视频图像，然后通过YOLO算法模型进行图像抽帧检测，根据检测结果加入统计算法，得到最终的人数统计结果。本系统的各个功能模块如图2所示： 图2. 系统功能模块 4.1. 视频获取模块 该模块主要是接收监控摄像头回传的视频图像，然后将视频缓存至服务器缓存中，方便模型调取数据。 许多监控都是使用海康威视的产品，应用其接口来调取视频监控，满足系统在日常情况下的应用，符合大部分所需。在本文中我们使用海康威视SDK接口来完成监控视频调用来获取监控视频图像。下图3为有关监控视频调用的流程。 图3. 海康威视视频调用流程图 1、初始化SDK：对调用监控视频的SDK进行初始化操作，预分配内存。 2、用户注册设备：实现视频监控设备使用用户的注册功能，注册成功后，用户ID作为唯一标识，用这唯一ID才能进行其他功能的操作。 3、启动预览：实现视频监控的预览，视频预调取存入缓存中。 4、停止预览：释放相应缓存资源，停止视频监控的预览。 5、注销设备：注销相应设备。 6、释放SDK：释放SDK资源，结束整个过程。 4.2. YOLO V4检测模块 该模块主要完成视频监控图像中行人的检测，通过监控视频获取模块获取的视频进行处理，对视频进行抽帧处理，送入模型进行识别，得到一个输出图像。图4是YOLO V4整体网络构造： 图4. YOLO V4整体网络结构 该网络大致由4个部分组成，YOLO V4的backbone采用的是Darknet53 + CSPResnet (图5(a))构成的网络模块，Neck采用的是PANet (图6)网络，Head采用的是YOLO V3。首先将原始视频图像缩放到为416 * 416大小，最后得到608 * 608 * 3的大小的待检测图像，将待检测图像输入到网络中。经过由Darknet53 + CSPResnet组成的CSPDarknet53网络得到1024个13 * 13的图像，将得到的结果先用3 * 3的卷积核进行卷积操作，再将结果送入SPP中，SPP采用的是最大池化操作，然后将结果连接并用3 * 3卷积核采用，送入PANet中。PANet网络接收SPP输入的数据，加上CSPDarknet网络倒数第二层和第三层网络输出数据分别进行连接操作并上采用会原来大小，将得到的结果相连接送入YOLO Head中，YOLO Head 采用的是YOLO V3网络结构，最终得到结果。YOLO V4的网络模型简洁，主要利用Darknet和CSPResnet提取输入图像的特征，送入YOLO V3中得到最终的目标检测结果。 图5. CSPDarknet53(a)和SPP(b)网络结构 图6. PANet网络结构 YOLO V4模型可以检测多个分类物体，但本系统只需识别人，因此我们修改该模型只保留检测人即Person这一分类。同时为了让YOLO模型专注于识别人，我们选用Cheng等在 [ 14 ] 中的新Mall数据集，该数据集收集的人群数据集来自安装在购物中心中的监视摄像头，拥有不同光照条件和不同的人群密度。该数据除了有不同密度的人群外，它还包括了行人的不同的姿态，不仅有行走的行人、静止站立的行人，还有坐着的行人。该数据集还呈现了由场景对象(例如沿着行走路径的室内植物)引起的严重遮挡的挑战。该数据由两千帧320 * 240大小的图像构成的视频序列组成，其中有6000个标记为行人的实例。我们用前800帧用于训练我们的模型，用剩余的1200帧用于评估测试。 4.3. 人数统计模块 该模块完成最终的人数统计，并输出相应的结果。YOLO V4模型可以快速的识别出输入图像并输出检测结果，YOLO V4的输出为一个类别对应一个txt文件，有多少类别，就产生多少个txt文件，因本系统只需输出person这一分类，所以只有一个输出txt文件，人数统计模块只需处理这一文件得出统计结果即可。图7是人数统计模块的处理过程： 图7. 人数统计模块的处理过程 4.4. 实验结果 我们在Mall数据集上展示人数统计效果。该数据集收集的是安装在一个商城中监控摄像头获取的监控视频图像，符合我们的系统设计要求，并且该数据集图像中的行人姿态、人数均各不相同，具有一定的挑战性的代表性。我们在人群检测结果上加入统计算法，进行结果统计，我们准确识别率可以达到90%以上，统计效果较好，满足日常情况下的监控视频里的人群统计。下图8是我们加入统计算法后进行人群统计的结果。 下图9是分别我们在网络上截取的大巴车和公交车内图像，因为图像清晰度及角度等原因，我们的统计结果准确率也在85%左右。
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user: 5. 结束语 随着社会的不断发展，以及疫情还未完全消除，通过视频监控得到某区域内的人数，方便相关职能部门根据结果及时处理、遣散密集人群，也可以为一些特定场所提供数据支持，特别是商场、地铁等公共区域，可以根据人数统计结果做出相应的人员调度，防止公共区域发生意外事件。本文使用YOLO V4算法模型进行行人检测，同时加入统计算法完成监控视频下的人数统计，YOLO V4能快速运算出结果，可以及时的得到结果，符合系统的时效性。 图8. Mall数据集展示 图9. 大巴车和公交车统计结果
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user: 摘要 党的理论教育和党性教育是党校工作的重心，加强党校党性教育是一项系统工程，也是一项长期任务。十八大以来，习近平总书记科学分析世情国情党情特别是干部队伍状况的新变化，反复强调要坚定党员干部的理想信念，补足共产党人精神上的“钙”；强调干部到党校学习，必须把坚定理想信念、提高思想政治水平放在首位；强调思想教育要突出重点，不断加强理论教育和党性教育。本文从充分认识加强和改进党校工作的必要性，坚持党校姓党的根本原则入手，分析了当前一些地方党校教育的突出问题，并有针对性地就完善和提高当前党校教育科学化提出建议。
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user: 1. 引言 党校工作是党和国家事业的重要组成部分，我们党向来高度重视党校各项工作，重视其培养执政骨干、增强党性修养、推动理论创新的重要作用。习近平总书记在全国党校工作会议上的重要讲话，从加强党的建设、更好实现党的执政使命的战略高度，紧紧围绕坚持党校姓党，深刻回答了事关党校事业长远发展的一系列重大问题，是指导做好新形势下党校工作的纲领性文献。学习贯彻总书记关于党校工作的重要论述，最根本的就是坚定不移地贯彻党校姓党原则，在深化理解上下功夫，在具体落实上见成效，更严更实地做好党校工作，把理论教育和党性教育要贯穿于党校的教学全过程，不断提高党校教育科学化水平。
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user: 2. 深刻认识把理论教育和党性教育贯穿党校教育全过程的重大意义 2.1. 增强理论教育和党性教育是党校姓党的根本要求 党的理论教育和党性教育是党校的主业主课，也是党校的看家本领，不仅要牢牢抓住，而且要不断突出，不仅要在课时安排上突出主课地位，而且要在教学内容上突出主课地位。2015年12月，习近平同志在全国党校工作会议上指出：“党校姓党，决定了党校工作的重心必须是抓党的理论教育和党性教育。” 2009 年 7 月 1 日 ，习近平同志在与中央党校学员座谈时强调：“要把党校姓党原则和从严治校、从严施教、从严管理的要求贯彻到党校全部工作中、落实到具体制度上。”坚持党校姓党，就是要始终坚持正确的办学方向，当好中国特色社会主义的举旗者和护旗者。坚持党校姓党，就是要坚持一切教学活动、一切科研活动、一切办学活动都坚持党性原则、遵循党的政治路线，坚持以党的旗帜为旗帜、以党的意志为意志、以党的使命为使命，严守党的政治纪律和政治规矩。坚持在党爱党、在党言党、在党忧党、在党为党，使党的重大理论成果、重大战略部署及时进课堂，党中央作出的决策迅速贯彻、关注的问题深入研究、交付的任务认真完成，始终在思想上政治上行动上与以习近平同志为核心的党中央保持高度一致。归根到底，就是要在思想上政治上行动上自觉同党中央保持高度一致，这无疑成为理论教育和党性教育的出发点和落脚点。 2.2. 增强理论教育和党性修养是党校教学的内在要求 党校因党而立、因党而兴、因党而强。整部党校发展史，始终贯穿着一条党校姓党的红线。随着世情、国情、党情和党员干部队伍建设情况的不断发展变化，党所面临的各种环境和风险的考验日益严峻和复杂，党能否始终走在时代前列，始终成为全国人民的主心骨，始终成为中国特色社会主义事业的坚强领导核心，在相当程度上取决于广大共产党员特别是各级领导干部能否保持坚强的党性，能否实现先进性与纯洁性的统一。进入新时代，党校逐步确立了以习近平新时代中国特色社会主义思想为中心的教学体系。党校作为培训党员干部的主渠道、主阵地，加强对党员干部的理论教育和党性教育不仅大有可为、大有作为，而且比以往任何时期都更重要和紧迫。这既是党员干部健康成长、积极作为的客观需要，也是党校办学找准定位、彰显特色的必然要求，更是党的建设抓住根本、永葆本色的内在需要。
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user: 3. 党校教育存在的突出问题 在习近平总书记的亲切关怀下，全国党校教育的总体面貌焕然一新，课程体系建设、教学质量、师资建设都有了长足进步，但是不可否认在一些党校，特别是低级别党校，在多种原因叠加下仍存在一些突出问题。 3.1. 对理论教育和党性教育重视不够 有些党校不能深刻理解理论教育与党性教育的辩证关系，把理论教育等同于党性教育，认为开设了政治理论课程就是加强了党性教育；有些在各种专题培训班的内容安排上，缺乏对党性教育的系统安排，统筹兼顾不够，重视知识教育和能力培养，忽视党性教育；有些地方针对理论教育和党性教育的重视停留在口头上，提要求多，制定详细规划、明确具体措施少，抓得不够实、不够有效；有些存在教育理念保守，主动开展党性教育的动力不足，保障不力；还有的地方对领导干部党性教育存在畏难情绪，缺乏攻坚克难的勇气和信心，改革创新意识不强，下功夫探索党性教育的新方法新途径不够 [ 1 ]。对于多数学员来说，学习业务的兴趣大于学习理论，做具体工作的劲头大于钻研理论。政治理论学习谈起来重要，做起来次要，忙起来不要。学员来党校参加培训，更多的是关注个人能力或者个人修养的提升方面的课程，多数学员没有给予政治理论教育以及党性教育以足够的重视。甚至有学员将去革命旧址等党性教育基地参观、考察视为游山玩水，而未能进一步提高个人的党性修养。 3.2. 培训实效作用不明显 1) 教学方式单一，缺乏互动。党校教师在教学方法、培训手段上创新不够，缺乏吸引力。长期以来形成的讲授式灌输模式，仍然是党校教学的基本模式。授课形式缺乏新意，课件制作科技含量低，课堂呆板，气氛沉闷，缺乏互动和交流。如分组讨论，大多数学员的参与性不高，变成了部分活跃学员的发挥的舞台。这既有教师的教学手段和经验所限制，不可否认也存在学员缺乏尝试新型教学方式的勇气和习惯。 2) 教学内容缺乏新意。有些党校的备课和授课都是在传统的“是什么、为什么、怎么办”的教学模式下进行，教学内容的设计就会限制于此，用理论解释理论。在理论讲授方面，则是停留在一些基本观点介绍的多，联系实际的少；灌输多，启发少；陈旧老化的材料和观点多，新鲜材料、新观点少。教学中重一般、轻特殊，阐述的是一般性规律，介绍的是一般性经验，从理论到理论，对于上级有关精神吃得不透，对本地市情、区情了解不深，对本地经济社会发展的特殊性把握不够，内容缺少前沿性、实用性和理论性，学员感到理论联系实际不够，游离于本地经济社会发展的实践，不能解决实际问题，因此很难引起共鸣。 3) 师资力量薄厚不均。有些党校师资力量雄厚，多次获得全国党校精品课奖励，但是更多的党校的师资力量相对匮乏，能讲出精品课程的老师偏少。年轻教师的素质高，经验少，短时间内无法成为党校教学的骨干力量。同时，上级党校对下级党校教师的业务指导和培训也在一定程度存在短板，使低级别党校教师特别是年轻教师成长较慢。此外，党校教师的调研机会较少，对基层情况缺乏了解，在教学过程中容易出现纸上谈兵、与实践脱节。 3.3. 教育管理机制不健全 1) 教学质量评估机制不完善。党校的教学培训，特别是理论教育和党性教育，主要目的旨在改造学员的主观世界，提升其思想境界。有些地方针对教学效果并没有客观、具体的授课评价，无法准确地对教师教学效果进行客观、量化的评定。学员到党校学习，主要的任务就是听课，因此在一定程度上，讲课的效果如何确实能够反映教学质量的高低。但是，评课只是对教学结果的评价，并不能反映教学的全过程，缺乏对全部教学环节评估的机制，一定程度仍沿用一个单一的尺度和标准来量化本身比较复杂的教学活动的现象；评估方法比较简单，评估标准不是十分明确，评估的内容往往侧重于教学内容、教学方法、教师礼仪等，而忽略教学准备工作和教学效果的评估，评估结果存在提升科学性的空间。 2) 学员听课效果考核有待改进。教师在通常会给学员安排思考题，班主任有时也会布置研讨任务等。但是有些学员在党校培训“脱岗不脱责”，很多精力都被单位的事务性工作所牵扯，一定程度影响了听课效果。可见，单纯的学习任务安排，并不能做到对学员听课效果的考核验收。这直接导致了一小部分学员的个别现象：中青年干部心浮气躁，不安心学习；年纪偏大的干部把上党校作为“放松、休息”的机会，不认真学习；部分干部把党校学习作为交朋友、拉关系的场所，没心思学习。这些不正之风虽然只是个别情况，但严重影响党校的培训效果，损害干部和党校形象 [ 2 ]。
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user: 摘要 随着配电物联网建设的不断推进，在提升配网运行效能的同时，作为连接输电与用电的关键环节，其安全可靠的运行问题同样值得关注。本文针对配电物联网“云–管–边–端”四层逻辑架构，分析了目前配电物联网所面临的安全问题，并形成了针对配电物联网的安全防护方案体系。
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user: 1. 引言 随着物联网应用越发普及，能源互联网战略部署的建设与推进，配电网的架构也随着物联网(Internet of Things， IoT)技术、人工智能技术、大数据存储技术、云计算技术、5G通信技术等新兴技术的应用而不断演进。配电物联网建设将极大程度提升配网运行状态的全面感知能力，保障分布式能源的友好接入，提高对新型负荷的弹性承载力，满足用户多样性用能需求。配电网作为连接输电与用户的关键环节，其安全可靠运行对电力系统稳定以及用户体验的重要性不言而喻。 针对信息安全防护问题，电力系统以网络边界隔离保护为主的安全防护体系，制定了“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证”的安全防护策略，当前配电物联网的建设、发展及其信息安全防护仍处于探索阶段，本文首先介绍当前配电物联网当前建设架构，其次对配电物联网的安全问题和主要安全防护技术进行分析，最后展望配电物联网未来安全防护发展趋势。
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user: 2. 配电物联网架构 物联网技术在广义上说，可以把它理解成利用信息传输系统，把物品的相关信息与互联网相连接，从而实现物质信息置换通讯，完成智能识别、定位、跟踪和监管的一种现代化信息技术，其架构通常可分为三个逻辑层次，其从上至下依次为：应用层(application)、传输层(transport)和感知层(sensing) [ 1 ] [ 2 ]。而配电网作为连接电网与用户的桥梁，相较于电力系统其他环节更具有面向社会服务的特性，通过物联网技术对整个配电系统中的各项设备进行精准的感知，让其中的各项设备之间都有信息的传递，而且还可以根据需要进行相互间的操作，形成“云(应用层)–管(平台层)–边(网络层)–端(感知层)”的四个层次的逻辑架构，如图1所示，对整个电网中的各种细节都可以进行感知，对配电网络的管理可以更加的高效。 感知层由感知层网关和二维码、智能装置以及RFID等感知设备组成，能够完成数据的收集和处理工作，感知层提供配电网的运行状态、设备状态、环境状态以及其它辅助信息等基础数据需求 [ 3 ]；应用层具备行业应用、公众应用、数据存储、数据管理以及标识解析等多种功能，其功能主要基于海量配网运行数据，完成配电网中低压业务信息处理和分析，其物理形态表现为基于物联网的配电自动化主站；网络层是平台层和感知层的桥梁，为两个阶层提供了专用网、异构网以及移动互联网等数据传输路线，利用了从云平台到网络边缘计算节点、直至终端单元的计算、存储、通信、管理等功能，形成了从云到端的连续服务区域 [ 4 ]。 图1. 配电物联网逻辑架构
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user: 3. 配电物联网安全风险分析 近年来全球工控网络信息安全事件频发，2010年“震网”病毒席卷全球超过45，000个网络，以伊朗遭到的攻击最为严重，造成伊朗布什尔核电站推迟发电。2014年12月德国一家钢铁厂遭受高级持续性威胁(ATP)网络攻击，导致工控系统的控制组件和整个生产线被迫停止运转。2015年乌克兰停电事件，以终端为攻击跳板瘫痪电力控制系统导致，成为全球首例公开报道的因黑客攻击导致大范围停电事件。2018年8月，台积电部分台机受病毒感染，造成三大厂区大规模停产。2019年3月7日，包括首都加拉加斯在内，委内瑞拉一度同时有20个州大面积停电超24 h，2019年3月8日凌晨，各州陆续恢复供电。2019年4月11日，全国第二次大面积停电。委内瑞拉国家总人口量约为3085万，整体发电量约为117，000 GWh，造成停电事故的主要原因是发电量占全国用电量近四成的古里水电站遭受网络攻击进而发生故障。攻击者预先植入恶意代码，在设备采购的供应链环节植入震网病毒变体，适时诱导病毒发作；通过电子战飞机攻开WiFi密码，然后以此为入口，进行目标渗透，致使失去对绝大部分变电站的监测及控制导致古里水电站的计算机系统中枢和加拉加斯控制中枢严重受损 [ 5 ]。 以上安全事件表明针对工业网络的各种攻击日益增多且方式多样，配电物联网需要一套完整的安全防护方案。 应用层直接面向用户提供应用服务，包括各类服务器、工作站等设备，针对用户操作首先存在身份是否合法问题，其次是否超出权限范围问题，还有操作行为是否合规问题。针对应用服务是否能正常为用户提供正常响应，所部署系统是否存在漏洞，开放的端口可能被攻击利用，主机是否被植入病毒木马等安全问题。 平台层承载着配电网运行的大量数据，针对数据防护需考虑所存储数据是否被越权访问导致关键数据泄露，管理的数据是否被篡改或恶意删除造成上层应用做出错误的判断和操作，数据库系统存在被入侵风险，所接入的智能终端设备的身份是否正确等安全问题。 网络层主要负责安全高效地传递感知层收集到的信息，主要面临传输的业务数据被非法监听或篡改，短距离无线通信被侵入恶意利用，部分采用电池供电保持短距离通信设备易受到DOS攻击造成设备电量耗尽停止工作等问题。 感知层主要负责数据收集，海量智能终端互联互通导致网络开放性扩大引入网络攻击渗透破坏风险，终端自身安全防护措施不足易被病毒、木马等网络攻击利用，嵌入式系统与核心芯片的自主可控程度低也增加安全风险。
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user: 4. 配电物联网安全防护体系 针对配电物联网感知层、网络层、平台层和应用层4个层面的安全问题，构建全层次的网络安全防护体系如表1所示 [ 5 ]。 Table 1 Safety protection system for Internet of Things distributio 防护思路 重点防护方向 应用层数据的价值创造安全 业务安全基础上，重点实现应用的全景监测和智能处理 数据安全 (数据分类授权、防泄漏) 应用安全 (应用审计、安全交互) 平台层数据的管理安全 云安全基础上，重点实现物联网数据和应用安全交互 威胁主动预警 等保合规 动态安全感知 工控专用情报库、漏洞库、病毒库 云平台安全 网络层数据的传输安全 流量监测基础上，重点实现信息内网和外网的智能防御 电力无线专网安全防护 通信协议规范 内外网融合防护 全流量监测 感知层数据的采集安全 端到端可信互联基础上，重点实现终端的统一感知 终端安全管控 (安全策略管控、物联代理安全) 安全身份认证 (基础密码服务、身份标识认证) 表1. 配电物联网安全防护体系 在配电物联网的安全防护下，主要应用的安全防护主要有以下几方面。 1) 数据安全 数据加密技术提高数据的安全性和保密性，按照作用的不同，数据加密技术可分为数据存储加密技术、数据传输加密技术、数据完整性的鉴别技术和密钥管理技术 [ 6 ] [ 7 ]。 a) 数据存储加密技术是防止在存储环节上的数据失密，数据存储加密技术可分为密文存储和存取控制两种。前者一般是通过加密算法转换、附加密码、加密模块等方法实现；后者则是对用户资格、权限加以审查和限制，防止非法用户存取数据或合法用户越权存取数据。 b) 数据传输加密技术的目的是对传输中的数据流加密，使用两种加密方式，一种为线路加密如VPN通道，另一种为端与端之间的数据加密，指信息由发送端自动加密，对协议报文进行数据报封装，然后作为不可阅读和不可识别的数据穿过网络，在到达目的地时将被重组、解密，而成为可读的数据。 c) 数据完整性鉴别技术的目的是对介入信息传送、存取和处理的人的身份和相关数据内容进行验证，一般包括口令、密钥、身份、数据等项的鉴别。系统通过对比验证对象输入的特征值是否符合预先设定的参数，实现对数据的安全保护。 d) 密钥管理技术包括密钥的产生、分配、保存、更换和销毁等各个环节上的保密措施，密钥管理可服务于身份认证技术，智能终端设备接入，在装置中嵌入灌装密钥安全模块，作为接入的凭证。 2) 应用安全 信息安全审计主要是指对系统中与安全有关的活动的相关信息进行识别、记录、存储和分析。信息安全审计可以访问网络、主机和数据库，监控审计用户使用行为和信息内容，为判断信息的真实性、可靠性提供依据。信息监控审计技术实时监控网络流量，在发现问题时及时切断链接并保留审计日志，对网络信息进行“内容消毒” [ 8 ]。 3) 平台安全 a) 主机安全加固技术从提高主机操作系统本身的安全性出发，以可信认证为基础、访问控制为核心，利用“三权分立”的管理机制，通过对文件、目录、进程、注册表和服务的强制访问控制，有效制约和分散原有系统管理员的权限，结合文件和服务的完整性检测、防缓冲区溢出等功能，将普通操作系统透明提升为安全操作系统，增强主机安全性 [ 9 ]。 b) 主机病毒防范技术针对应用层的服务器、工作站等主机操作系统及时更新、打补丁，同时部署主机防护软件，管控U盘接入所带来的恶意代码、病毒，启动文件级白名单策略，实时监控运行的程序，防止恶意代码、病毒、非法软件执行，并定期对主机进行全盘进行恶意代码、病毒查杀 [ 5 ]。 c) 入侵检测技术是计算机的监视系统，通过实时监视系统，一旦发现异常情况就发出警告，根据信息来源分为主机入侵检测和网络入侵检测，对各种事件进行分析，从中发现违反安全策略的行为 [ 10 ]。 4) 终端安全 终端可信计算技术针对配电终端特性研究基于电力专用芯片的配电终端可信根，实现对电力终端操作系统、业务应用程序的可信量度，保证终端状态的可信。设计以可信根为基础、以嵌入式微控制单元为应用的终端可信逻辑硬件架构，研究端口安全访问机制和接口驱动安全机制，实现终端的主动免疫能力 [ 11 ]。 5) 网络安全 处于生产控制大区内的某些业务系统或其模块需使用公共通信网络、无线通信网或任何非可控的网络设备与终端进行通信时，如其自身安全防护水平明显低于同大区内的其他系统，则须建立安全接入区。在安全接入区内加设用于进行数据采集的公网数据采集服务器，接入区与其他区块之间需加装横向隔离装置。安全接入区使用公共通信网络或无线通信网络时应使用加密认证，以此达到主站与业务终端之间安全隔离、身份认证等目的 [ 12 ] [ 13 ]。 6) 身份认证 身份验证是信息安全中最基本的一项，对配电主站等关键业务系统采用多因子认证技术进行身份认证，是一种计算机访问控制的方法，通过静态或动态密码 + UKey的方式相结合对登陆者的身份进行验证，未来还会增加指纹等更多身份识别因子 [ 12 ]。
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user: 5. 总结 关于配电物联网的安全防护强度逐步提升，但随着配电物联网的不断发展，新技术持续引入，配电物联网现有的安全防护方案已具备相当安全防护能力，但随着物联网及新技术的不断发展，轻量级安全机制、区块链技术的应用 [ 14 ] [ 15 ]、自主可控芯片 [ 12 ] 等新技术的研究也应不断深化，然而潜在安全风险仍不容忽视，只有尽快发现并解决配电物联网安全研究的诸多难点，才能更有效抵御愈发严重攻击，使配电物联网更加安全、可靠、高效地运行。
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user: 摘要 本文介绍了电网中的电力设备安全运行的前景，详细阐述了电力设备在线监测的技术。随着传感技术、无线通信网络、计算机在电力系统的推广，电力工程师研发了新型的电力变压器和输电线路在线监测系统。进一步，用人工智能诊断实例论证了电力设备智能化在线监测系统应用的可行性和实效性。
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user: 1. 引言 电力设备是电网最重要的核心部分，电力设备输变电侧包括：高压输电线路；大型电力变压器；控制设备等。从智能电网的建设成效分析，尽管欧美及日本等发达国家早在20世纪中后期就开始了电力设备的在线监测研发工作，并已取得了一系列成果、发展了多个版本，但对输变电侧的研究相对较少。近年来，国内输变电主设备开发和应用人工智能在线监测的方法，加快了我国电力设备状态维修体系的建设，电力设备在线监测的大力发展对电力系统而言是十分迫切需要的。
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user: 2. 电力设备在线监测系统 在电网中，各类电力设备必须严格遵循电网的运行规则，引入人工智能，实现高集成化、高自动化、高智能化的在线监测系统，确保电力设备的安全运行。 2.1. 电力设备在线监测系统结构 为了加强电力设备运行的安全可靠、故障的及时诊断、设备寿命的延长，电力工程师设想应用传感技术采集现场信息，再结合人工智能，完成对电力设备智能化在线监测的技术指标。上海电力大学课题组和上海电力设计院经过多年的合作，联合开发了新型电力设备在线监测系统，如图1所示。 图1. 电力设备在线监测系统结构 电力设备在线监测系统结构由两部分组成，① 由数据采集的前端(包括太阳能电源、各类传感器、信号处理器、无线通信传输等)；② 由数据分析处理的后端(人工智能诊断系统)组成。前端作用主要是由高性能的智能传感器和视频探头采集的信号，经放大、转换处理后，由无线通信网络的传输至监控中心。后端的人工智能用来处理相应数据，得出监测电力设备的实时诊断结论。 2.2. 传感技术的应用 传感器是一种检测装置，用于监测和控制电力设备运行中的各项参数，促使电力设备运行在正常状态或最佳状态。传感器特性在电力设备在线监测系统中的关键作用 [ 1 ]，是十分明显的，世界各国都十分重视这一领域的发展，是一个长盛不衰的研究热点。随着新型智能传感器的问世 [ 2 ]，智能传感器具有信息采集处理和自动交换信息的能力，智能传感器的优势集中显示出以下三点：通过软件技术可实现高精度的信息采集，而且成本低；具有一定的编程自动化能力；功能的多样化，可以完成图象识别、特征检测、多维检测等复杂任务。近十年来，国内外一些大型电力设备制造商，纷纷将各类智能传感器直接安装在监测电力设备的敏感部位，以获取电力设备现场监测数据，取得了很大的成功。 2.3. 通信技术的应用 电力设备在线监测系统中，针对电力设备不同检测的需要，使用各类智能传感器，获取实时监测信号，再经由无线通信网络GPRS/CDMA/4G，传输至监控平台，同时可实现远程设备的无人化巡视。GPRS/CDMA具有数据传递快，抗干扰能力强，数据更安全可靠、网络覆盖广等优势；再则，无线数据通信设备可直接与PLC、RTU等数据终端相连接，可用于遥测系统中数据采集、检测、报警、控制、监视等环节，有效地解决了对电力设备进行数据的采集、监控在线监测信号的远程传输问题。 2.4. 人工智能(AI)的应用 半个世纪以来，人工智能应用研究取得了显著的进展 [ 3 ]，专家系统(ES)的知识管理、智能决策；人工神经网络(ANN)的模糊集合、遗传算法理论，使人工智能显示出强大的生命力。人工智能在电力领域的应用主要集中在：逻辑推理、模式识别、智能控制、智能检索、智能调度等方面。电力设备人工智能诊断系统由专家系统(ES)和人工神经网络(ANN)组成，基于智能化诊断电力设备故障的应用程序的开发，采用ES和ANN诊断电力设备故障和老化状况 [ 4 ]，分别得出的结论可相互印证，确保其诊断的准确性。 人工智能应用于电力设备的在线监测、故障诊断和寿命评估具有非常重大的意义。人工智能诊断系统具有以下优点： (1) 人工智能充分模仿和执行人脑的智力功能，利用计算机语言的特点，实现目标驱动的判断、推理、设别和学习机制。 (2) 人工智能建立强大的数据库，有利于向管理部门提供信息检索和决策依据。 (3) 人工智能采用模块化结构，有利于功能扩展，方便融入领域的新知识。 (4) 人工智能的实现除了硬件保证，软件是核心，它在电力领域的应用是一个长期的渐进式过程，创新和成功，将在实践中得到检验。
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user: 3. 电力设备诊断的专家系统 电力设备故障诊断专家系统是一门新兴的边缘学科，得到了电力领域专家的高度重视。 3.1. 专家系统(ES) 专家系统是一种具有专门知识和经验的计算机智能化程序系统，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的一个分支。专家系统具备以下四个要素：(1) 应用于某一个专门领域；(2) 拥有领域的专家级知识；(3) 能模拟专家思维；(4) 能达到专家级的水平。专家系统是以知识库和推理机为中心而展开的，即：专家系统 = 知识库 + 推理机。如图2所示。 图2. 专家系统简化结构图 专家系统知识库的建立，是ES开发成功的关键，知识库内存放的是问题求解所需要的专家领域知识、知识工程师的经验、基本事实、规则和各类数据的集合；推理机是实施问题求解的核心执行机构，推理机根据知识进行推理并导出结论，使专家系统以逻辑方式协调工作。专家系统具有解释、预测、诊断、设计、规划、监视、控制、决策、维护等功能。目前，专家系统在电力系统中得到广泛应用，尤其在电力设备运行监测、故障诊断、寿命评估等方面取得了很大的成果。 3.2. 变压器故障诊断专家系统 电力变压器在线监测系统中传感技术是关键所在，多种智能传感器的联合使用，将产生连锁的复合效应。目前，变压器生产厂商已逐步开始将热辐射光纤传感器、气敏传感器、电流传感器、光纤振动传感器、超声波传感器等的传感探头直接嵌入变压器绕组、铁心等监测部位，以取得运行时的检测信号，再经专家系统处理，得到变压器运行状况的结论。 电力变压器故障诊断专家系统的开发(TFDES)，可对变压器内部潜伏性故障进行早期诊断和实时监测及寿命评估。本专家系统(TFDES)的软件开发，其获取的领域知识：① 根据电力变压器专家的领域知识和现场工程师的运行经验。② 围绕特征气体色谱分析(DGA)法则，根据油中气体色谱分析的数据(包括H 2 、CH 4 、C 2 H 6 、C 2 H 4 、C 2 H 2 、CO、CO 2 )采用IEC三比值法、特征气体排列图、产气速率等领域知识。③ 根据各类传感器红外、电流、超声波等传感装置检测手段，获取变压器故障对应的监测信号。④ 变压器绝缘老化监测模块中涉及的高性能液相色谱分析(糠醛含量HPLC)、极化电流(PDC) [ 5 ]、恢复电压(RVM)等诊断法则都属于先进技术，糠醛含量(HPLC)、极化电流(PDC)和恢复电压(RVM)用于分析判断纸纤维老化程度 [ 6 ]。⑤ 根据变压器运行的当前数据和历史数据。ES的知识的表示采用产生式系统的IF-THEN规则，所有这些领域知识建成一一对应的知识库模块。专家系统知识库是核心。本专家系统(TFDES)所开发的知识库建成模块化结构，如图3所示。 图3. TFDES知识库模块图 TFDES知识库中并行的六大模块和综合模块受协调器统一控制。综合分析模块对变压器的运行状况作全面的判断，当变压器内部发生异常时，TFDES除了给出故障性质外 [ 7 ] [ 8 ]，还将结合异常气体的产气速率、变压器负荷状况等，向现场运行人员做故障出诊断结论和建议。 3.3. 输电线路故障诊断专家系统 输电线路是电网的重要组成部分，为了确保线路的运行安全 [ 9 ]，本课题组经过多年的研究和探索，依据输电线路途径的各种不同地貌、气候、及电网状况、负荷等情况，提出将测线路温度的红外传感器；测电流的传感器；测环境气象变化的传感器(包括气温、湿度、日照、风速等)；及测绝缘子污闪、覆冰拉力传感器、测避雷器、舞动、鸟害等各类智能传感器和远程视频监测装置 [ 10 ] [ 11 ]，直接安装在输电架空线铁塔上，获取现场同步监测数据信号，再通过高速无线通信网络，将获取的被测数据信号传输到信号监控中心，由此建立输电线路安全保障信息共享机制和技术数据平台 [ 12 ]，最后经专家系统的信息处理 [ 13 ]，得到监测输电线路的实时信号。 输电线路(架空线)故障诊断专家系统(TRLES)的开发，知识的获取围绕输电线路的安全运行、增容、绝缘子污闪 [ 14 ] [ 15 ]、舞动 [ 16 ]、覆冰、鸟害、避雷器(MOA) [ 17 ]、和远程可视等专业知识；取自于现场运行人员的经验和领域专家的知识；取自于输电线路沿途的气候、地形、风貌等情况。本专家系统的知识表示采用了产生式系统的规则，应用了不确定性等高级知识推理机制，并引入了缺省推理规则，在一些实际诊断中取得了较理想效果。TRLES知识库建成模块化机构，各模块间相互独立，如图4所示。 图4. TRLES知识库模块图 专家系统推理是一个不断运用知识的过程。当ES运作时，首先由协调器控制、协调各模块的运作，启动输电线路远程可视监测模块，获取输电线路现场可视图像数据，接着启动知识库各模块。然由综合分析模块根据各模块分析结果，进行全面的判断，并给出诊断结论。目前，TRLES系统专门用于监视线路的运行状况，可对运行中输电线路的早期故障做出诊断，实现了输电线路安全运行的全天候监控。