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面向未来能源社区服务的建筑物数据机器学习
摘要 — 能源互联网的能源生产和传输需求分散化，实现实时点对点能源交换。间歇性可再生能源为消费者带来了消费灵活性的挑战。建筑物在这种新环境下具有重要意义，因为它们是世界上最大的能源消耗者，也可以为当地的可再生能源生产做出贡献。因此，在不久的将来，为了运营能源社区，将需要主动的建筑服务。本文讨论了通过社区光伏发电预测获得的能源灵活性。决策树技术应用于 3 年的历史每小时数据，以提前一周预测建筑物消耗、光伏发电和故障检测诊断。讨论了用于获得良好预测性能的特征工程和能源专业知识。本文还讨论了这些技术对未来能源社区服务的意义。
数据机密性和完整性
管理财务信息以及随后对数据机密性的影响。它调查了如何不断发展的会计标准和实践与网络安全协议相交，以增强退休金组织中财务记录的完整性。网络威胁的动态性质需要对技术保障措施，风险管理框架和合规性措施进行全面分析，以维护数据机密性。此外，审查强调了在退休金部门进行多维网络安全方法的必要性。它讨论了先进技术的集成，例如加密，区块链和异常检测以及传统的会计控制，以制造针对新兴威胁的弹性辩护。探索扩展到对员工培训计划，事件响应策略和第三方风险评估的检查，这是全面网络安全姿势的组成部分。作为退休金组织在数据管理的复杂情况下，对会计和网络安全控制之间的相互作用的整体理解变得至关重要。本综述通过洞悉不断发展的技术景观所带来的挑战和机遇，为现有的知识体系做出了贡献，为从业者和政策制定者提供了增强延期部门数据机密性和完整性的基础。关键字：数据机密性；会计;网络安全；退休金组织；数据
使用文本数据机器学习识别金融危机
我们使用机器学习技术对文本数据进行分析，以识别金融危机。危机的爆发和持续时间对实际经济活动有影响，因此可以成为宏观审慎、货币和财政政策的宝贵投入。学术文献和政策领域主要依靠专家判断来确定危机，而且往往存在滞后。因此，危机持续时间和脆弱性的积累阶段通常只能事后才能确定。虽然我们可以使用传统的计量经济学技术和现成的市场数据在不同程度上识别和预测全球部分危机，但我们发现文本数据有助于减少此类模型样本外测试中的假阳性和假阴性，尤其是当危机被认为更为严重时。建立一个跨国家、实时一致的框架可以使世界各地的政策制定者受益，尤其是当不同政府政策需要国际协调时。JEL 分类：C53；C55；G01 关键词：金融危机；机器学习；自然语言处理