针对电网故障事件等级判定需要自动识别电力故障元器件的问题，文中提出了一种基于深度优先搜索算法的电力系统拓扑建模方法。首先根据电气元件端子数建立了各元器件的数据表；然后根据各端子连接情况，构建配电网拓扑结构；最后，为提高各元件的搜索速度，使用深度优先搜索算法进行快速查询。系统实现和仿真结果表明，基于深度优先搜索算法的电力系统拓扑模型提高了搜索的效率，在构造拓扑结构时只考虑闭合的刀闸和开关，从而克服了传统拓扑方法速度慢的确定，为加快电网风险等级自动判定提供了算法基础。
2022-05-07 20:07:54
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本白皮书聚焦于数字普惠金融发展情况及典型发展模式，从理论研究出发，结合对多家金融机构及科技企业的广泛调研，深度分析数字普惠金融发展现状及面临的挑战。首先，白皮书系统总结了数字普惠金融的基本概念及发展意义，提出了数字普惠金融的发展体系，并从政策支持条件、数字化基础条件和社会经济条件等多个角度介绍了数字普惠金融发展的基础条件。其次，深入分析了数字普惠金融发展模式，并总结了各个模式的主要特点与业务情况。接着，结合理论研究与调研内容，分析了数字普惠金融目前面临的风险与挑战，并最终提出数字普惠金融发展策略与建议。
2022-05-07 13:54:46
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TFDeepSurv
通过张量流实现Deep Cox比例风险模型和生存分析。
建议的TensorFlow版本为1.15.3。 并且模块测试在TensorFlow-1.15.3下通过了。
注意： 已发布。 旧版本位于分支archive_v1 。 与v1.0版本相比，当前版本有了很大的改进：
建立计算图的速度
利用原始的tensorflow操作来计算损失函数（用于处理关系）
生存数据的统一格式
代码优雅而简单
如果您有任何问题，请先阅读以下常见问题解答，或直接发送电子邮件给我。
1.与DeepSurv的区别
是Deep Cox比例风险模型的软件包，在Github上开源。 但是我们的作品可能会发光：
在您的生存数据中支持死亡时间的联系，这意味着不同的损失函数和生存函数的估计量（ Breslow近似）。
提供生存函数估计。
使用科学方法-贝叶斯超参数优化来调整DNN的超参数。
通
2022-05-06 17:20:03
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