基于改进BSC的电信投资项目后评估体系，李红霞，张爱华，本文针对现行电信投资项目后评估体系中存在的一些隐性问题，大胆借鉴了平衡记分卡的思想，并结合电信企业实际，对其进行改进，从

Matlab含新能源（风电光伏）和多类型电动汽车配电网风险评估 软件：matpower+Matlab： 关键词：蒙特卡洛、时序、电网风险、风险评估、风光不确定性 介绍：由于电动汽车负荷与风电光伏出力的不确定性，造成配电网运行风险，运用蒙特卡洛概率潮流计算分析电压和线路支路越限，并且风险指标考虑损失严重度放大系数函数。 绘制电压和支路功率时空越限风险图，并给出风光出力曲线、电动汽车出力图、网损大小分布，在IEEE33配电网节点系统进行验证

2024 年上海高职院校学生技能大赛-信息安全管理与评估-样题

使用scikit-learn库中的MLPClassifier（多层感知器分类器）对MNIST手写数字数据集进行训练和评估的示例，神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化

基于Multi-Agent的电子信息装备体系作战效能评估方法 本文主要介绍了一种基于Multi-Agent方法的电子信息装备体系作战效能评估方法。该方法通过将多Agent方法应用于电子信息装备体系的评估中，旨在提高电子信息装备体系的作战效能评估的准确性和效率。 首先，本文阐述了电子信息装备体系及体系效能评估的概念，并分析了装备体系评估的主要方法和技术。然后，通过对比分析现有的装备体系效能评估方法的优缺点和适用范围，将多Agent方法引入到电子信息装备体系评估中。 多Agent方法是一种基于分布式人工智能技术的评估方法，它可以模拟电子信息装备体系的复杂行为和交互过程，从而评估电子信息装备体系的作战效能。此方法的优点在于它可以模拟电子信息装备体系的多种作战场景，评估电子信息装备体系的作战效能，同时也可以评估电子信息装备体系的子系统的效能。 在本文中，还介绍了多Agent方法的概念、优缺点和基本结构，并构建了电子信息对抗系统的作战效能度量指标，设计了电子信息对抗系统的作战效能仿真框架，并基于AnyLogic平台进行了仿真验证。 此外，本文还讨论了基于Agent的评估方法在电子信息对抗系统和电子信息装备体系的应用前景。结果表明，基于Agent的评估方法既适用于电子信息对抗系统的作战效能评估，也适用于电子信息装备体系及其子系统的效能评估。 本文提出的基于Multi-Agent方法的电子信息装备体系作战效能评估方法可以提高电子信息装备体系的作战效能评估的准确性和效率，为电子信息装备体系的发展和应用提供了新的思路和方法。 知识点： 1. 电子信息装备体系的概念和分类 2. 装备体系评估的主要方法和技术 3. 多Agent方法的概念、优缺点和基本结构 4. 基于Multi-Agent方法的电子信息装备体系作战效能评估方法 5. 电子信息对抗系统的作战效能度量指标和仿真框架 6. AnyLogic平台在仿真验证中的应用 7. 基于Agent的评估方法在电子信息对抗系统和电子信息装备体系的应用前景

从效能定义的本质出发,给出了相控阵雷达系统效能的定义;在系统效能评估的常用解析方法的基础上,提出了一种针对相控阵雷达系统效能评估的综合方法,最后用实例验证了方法的合理性。

本标准依据ＧＢ／Ｔ２０２７３—２０１９规定了数据库管理系统安全评估总则、评估内容和评估方法。 本标准适用于数据库管理系统的测试和评估，也可用于指导数据库管理系统的研发。

目标检测模型，典型代表有YOLO、SSD和Yolo等。这些方法采用基于回归的思想，在输入图像的多个位置直接回归出区域框坐标和物体类别，具有快速的识别速度和与faster R-CNN相当的准确率。本实例项目基与yolov8n-pose预训练模型实现人的站立、跌倒、坐的姿 态估计。

为方便管理员更为直观地观察网络安全状况以便迅速作出应变措施, 提出了基于集对分析的网络安全态势评估模型。首先对各个传感器的数据进行预处理, 得到服务器和攻击的规范化数据, 然后利用集对分析理论融合来自多个传感器的数据得到主机的安全态势, 最后采用自下而上的层次化安全态势量化评估模型, 以评估网络的整体态势。通过对DARPA 2000数据集的分析, 证明集对分析比传统方法更能够对网络态势所处的级别进行明确划分, 更好地得出整个网络简单的安全态势。

这项研究的主要目的是通过统计处理工具评估气候的变化和变化，该工具能够突出显示位于北部（圣路易，巴克尔），中部（达喀尔，塞内加尔南部（Ziguinchor，坦巴昆达）。 此外，通过应用几种测试而不是一项来检查一种行为，统计测试的敏感性也表现出差异。 还比较了在两个不同时期（1970-2010年和1960-2010年）进行的测试结果，显示了统计测试结果对时间序列的依存性。 因此，在1970年至2010年之间，进行了探索性数据分析，以明显的方式给出了降雨行为的第一个想法。 然后，计算统计特征，例如均值，方差，标准差，变异系数，偏度和峰度。 随后，将统计检验应用于所有保留的时间序列。 Kendall和Spearman等级相关性检验可以验证年度降雨观测是否独立。 休伯特的分割程序，Pettitt，Lee Heghinian和Buishand测试可以检查降雨的均匀性。 趋势是通过首先使用年度和季节性Mann-Kendall趋势检验进行的，并且在显着情况下，趋势强度通过Sen的斜率估计器检验计算。 所有统计检验均在1960-2010年期间应用。 解释性分析数据表明，北部和中部地区的记录呈上升趋势，而