7、数字治理基础:探索核心支柱与变革趋势

数字治理基础:探索核心支柱与变革趋势

1. 引言

在当今社会,公共组织为促进公民参与其组织过程,正日益借助信息通信技术(ICTs)的民主潜力。这一举措背后的理念是,技术并非决定成功的唯一因素,技术产品商业模式的配置与运用方式,以及对组织和技术层面互动的管理能力,同样至关重要。

随着信息技术(IT)公共支出的增加,电子政务(e - gov)的管理者和项目经理面临着评估成果、证明投资合理性的压力。电子政务通常被定义为利用ICTs提供更高效政府服务以转变政府治理的方式,但该概念在政府、公民和利益相关者之间仍不清晰。

近年来,电子政务有向数字治理系统演进的趋势。数字治理强调公民通过在线互动参与决策过程,以更高的透明度和公民参与为驱动力。不过,“电子治理”“数字政府”和“数字治理”等概念常被学者混用,尽管它们有相似元素,但特征和维度不同,这增加了理解的难度。因此,明确数字治理的基本支柱,区分其与电子政务和电子治理的概念,具有重要意义。

2. 公共行政中的信息技术治理

2.1 治理的定义

治理的定义并非唯一,国际组织如英国国际发展部(DFID)、联合国开发计划署(UNDP)和世界银行对其进行了不同形式的阐释,引发了学界的关注。治理可被视为一组组织安排和决策权威模式,由界定决策结构、权利和责任的机制所表征。

2.2 信息技术治理(GTI)的重要性

随着组织对信息技术使用的增加,与IT相关的主要问题不再局限于技术类型的选择,而是转向员工相关的定义和政策,以获取竞争优势并促进IT与业务的协同。IT治理(GTI)应运而生,它不仅关注当下的管理,更着眼于未来,旨在提升组织的竞争优势,满足不同

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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