大数据视野下地方政府网络舆情预警与响应机制研究

本文旨在从大数据视域下,立足地方政府网络舆情管理的实际情况,剖析网络舆情监测与预警方面的现状和不足,构建网络舆情预警指标,提出富有针对性的地方政府网络舆情预警响应机制,为政府网络舆情治理决策提供可借鉴的理论和现实指导。     

对微信舆情及其引导机制的分析

在移动互联网发展的浪潮中,微信凭借自身一体化的通信、社交功能,赢得了大众的喜爱,逐渐成为主流的新媒体平台,不仅对社会舆情的传播结构发挥着重要的作用,同时也对微信舆情的正确引导和监管提出挑战。本文通过对微信舆情特征的有效分析,揭示了微信舆情引导的新理念、新方式,并对微信舆情的双重效应展开探讨,针对微信舆情的实际发展状况提出具体的引导路径。     

金融风险预警研究热点及趋势分析

对外开放新格局下建设现代金融体系要求及时有效识别和化解金融风险,创新性选择通过金融风险预警研究领域的热点话题研究,深入探究、归纳该领域研究方法改革与实际风险来源,提出针对性改进措施,兼具理论意义和实践意义。基于CiteSpace文献计量软件进行可视化知识图谱分析,探究近二十年金融风险预警研究情况,结果显示:1.目前学界研究热点以金融风险预警和财务风险为中心,聚焦于区域经济金融风险的防范、金融服务业开放程度扩大与"一带一路"、当前金融风险预警体系研究范式、经济转型期金融业发展改革、金融市场内部组织结构及动态五个方面。2.近二十年研究可分为三个阶段:第一阶段(2000—2008年)聚焦预警体系框架构建;第二阶段(2009—2016年)探究研究方法的创新与突破;第三阶段(2017至今)探索"一带一路"背景下的财务管理、互联网等新型金融结合大数据的风险预警。3.该领域研究难点在于侧重理论构建,缺乏实证分析与仿真模拟;各行业针对性风险预警指标体系与预警模型的构建缺乏一致性,难以实现跨行业对比。综合来看,开放经济条件下,我国金融风险预警机制建设要从理论研究与应用研究协同发展;统一统计口径,实现同等...     

基于身心健康分析的校园安全风险治理——人心识别AI技术的理论与实践

校园安全问题涉及方方面面,因素众多。为推动校园安全生产责任落实,加强校园内外风险点的治理和防控,强力打击震慑侵害校园、威胁师生安全的反社会人群犯罪,营造良好的教育环境和社会环境,为学生的健康成长和全面发展提供保障,结合人心识别AI技术的应用,减少校园内外安全事件的发生,从技术的理论与实践、校园安全风险治理解决方案、基于人心识别的社会风险智能预警平台应用等方面进行具体分析。     

大学生学业失败的预警因素初探

采用质性方法探究大学生学业失败的预警因素。在对40名大学生进行深度访谈后发现:学习动力和学业自律是大学生学业失败的主要预警因素。学习动力包括学习态度、专业兴趣和学习目标,可解释学生"想不想学"的问题;学业自律包括自我投入、自我约束和专注力,可解释学生学习时"能否做到"的问题。研究结果的效度和信度均较好,对大学生学业失败预警工具的构建具有重要参考价值。     

IT技术在广播电视安全播出中的应用

安全播出是广播电视工作的生命线,随着电视台技术系统规模的扩大,业务日益复杂,传统的安全播出模式面临巨大的挑战,安全播出存在严重的隐患。信息技术的发展给广电行业带来了翻天覆地的变化,文章重点介绍了我台采用信息技术辅助值班人员监听监看以确保安全播出的应用实践。     

基于网络舆情综合研判的社会安全事件预警研究

[目的/意义]旨在为社会安全事件预警及防控提供参考.[方法/过程]对网络舆情和社会安全事件预警的研究现状进行梳理,从网络舆情对社会安全事件形成的影响入手,分析网络舆情综合研判方法对社会安全事件预警工作带来的优势,通过模糊层次综合评价法和ABC分类法对预警指标体系与等级进行完善与评估.[结果/结论]构建了基于网络舆情信息...     

华工科技有限公司财务风险控制与评价研究

相对于传统企业而言,高新技术企业具有高投入、高收益、高风险等特征,在某种程度上承担着更高的财务风险,因此高科技企业需要更加精准有效地识别和预防财务风险。以华工科技有限公司为研究对象,使用财务风险预警模型Z-Score模型和F模型,参考公司2018-2021年的财务数据,对其可能存在的风险进行分析。最后根据研究结论,提出了财务风险控制的具体对策,以期为其他高新技术企业的经营与发展提供借鉴。     

“送你一朵小红花” 记一个学业预警学生的“逆袭”——高校辅导员工作案例分析

当前高等院校中,很多学生由于多年处于传统被动式、“填鸭式”教育环境下,自我管理能力欠缺,面临大学主动式的学习,加上学习目标不明确、学习动力不足,导致不能很好地约束自己投入大学学习生活,之后一系列旷课、挂科等学业问题接踵而至。如何让学生树立正确的学习目标,有意义地度过大学生活是每位辅导员的重要任务。首先应充分了解学生的思...     

通用航空飞行员异常行为检测及预警系统设计与实现

为了实现通用航空飞行安全精准智慧监管,以通用航空飞行员驾驶舱异常行为图像和视频数据为基础,设计了通用航空飞行员异常行为检测预警系统。该系统采用高精度摄像头实现通用航空器驾驶舱飞行员行为动作图像和视频捕获,结合改进的YOLOv3深度学习算法开展飞行员异常行为识别检测并建立声音和灯光告警触发机制,实现飞行员异常行为检测预警可视化。通过树莓派将预警信息上传云端,同步实现图像和视频数据实时存储及可追溯性。经实验测试验证,驾驶舱中飞行员抽烟行为检测准确率达88%、打电话行为检测准确率达92%,表明该系统能稳定且有效实现面向通用航空运行安全的飞行员异常行为检测预警,为下一步开展通用航空器机载原型系统适航工程验证奠定基础。