22、巴西电子政务助力消费者权益保护及分布式应用需求

巴西电子政务助力消费者权益保护及分布式应用需求

在当今数字化时代,电子政务在各个国家的发展中扮演着越来越重要的角色,尤其是在消费者权益保护和政府流程自动化方面。本文将聚焦于巴西的消费者权益保护电子政务门户以及芬兰分布式电子政务应用中使用基于代理自动化的相关内容。

巴西消费者权益保护电子政务门户

巴西自引入《消费者权益保护与防御法典》以来,消费者的法律保障日益有效,国家积极引导消费者,以平衡市场力量。然而,大多数巴西人对消费者权益仍知之甚少,国家在保护消费者权益方面表现不佳,这归因于信息缺乏、民众对自身权益不熟悉以及消费者保护机构的结构性疲惫。此外,联邦、州和地方消费者保护机构之间的沟通差距,使得公民难以获得充分的指导。

以圣卡塔琳娜州为例,在293个城市中,仅有45个城市设有市政消费者保护总部(PROCON)。目前,该机构的网站仅允许公民查看行政程序的进展,缺乏额外信息。因此,建立全新的政策来指导和保护消费者,尤其是在圣卡塔琳娜州,显得尤为必要。电子政务被认为是帮助巴西政府促进和执行消费者保护的最佳、最有效选择。

成功的电子政务项目及服务类型

在全球范围内,一些成功的电子政务项目利用技术资源开发项目,以改善向公众提供的电子服务。在消费者权益保护领域,有两类电子政务服务尤为突出:
- 信息服务 :旨在通过提供出版物、指南、立法、投诉排名和最佳价格列表等,提高消费者的意识。这些信息服务通过门户或网站提供,门户就像一个真正的虚拟信息柜台和服务帮助台。信息服务还包括带有指南的手册、常见问题解答(FAQs)、市政和州立法及判决。
- 虚拟协助 :主要包

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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