26、电子合同建模框架与时态数据库设计工具

电子合同建模框架与时态数据库设计工具

电子合同建模框架

电子合同复杂且难以理解,实现电子合同并非易事。为解决这一问题,我们开发了名为 EREC 的数据模型,用于电子合同建模,并展示了投资 EREC 模型及其与工作流的映射。

  1. EREC 模型的优势

    • 自然建模 :能轻松概念化合同中的条款、活动和参与方,并对它们之间的关系进行建模。
    • 处理异常 :合同条款的异常是电子合同的重要组成部分,EREC 模型提供了将合同、活动和异常关联起来的功能,并使用规则进行建模。
    • 多工作流映射 :开发了一种方法,可将电子合同映射到多个工作流,由合同涉及的各方执行。这使得 EREC 模型成为首批支持跨组织电子合同概念建模的模型之一,通过跨组织工作流实现合同执行。
    • 可扩展性 :电子合同的元模式可以扩展,以包含授权和委托等额外需求。
  2. 相关工作

    • 近年来,电子商务及相关领域的研究使电子业务面临挑战。许多研究专注于电子商务参考模型、电子经纪架构、智能代理支持电子交易等方面。
    • 然而,之前的研究大多未涉及电子合同的概念建模以及将电子合同映射到工作流的方法。我们在之前关于规则处理和 ECA 触发器的建模框架基础上,开发了新颖的电子合同概念建模框架。
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值