常设机关

摘要： 全国人民代表大会常务委员会:我受委员长会议委托,作关于《中华人民共和国全国人民代表大会常务委员会议事规则(修正草案)》的说明。一、修改全国人大常委会议事规则的必要性和重大意义人民代表大会制度是我国的根本政治制度,全国人大常委会是全国人民代表大会的常设机关,行使宪法和法律赋予的重要职权。我国宪法第七十八条规定:“全国人民代表大会和全国人民代表大会常务委员会的组织和工作程序由法律规定。”全国人大常委会议事规则是1987年11月六届全国人大常委会第二十三次会议通过的.

摘要： 人民代表大会制度是我国的根本政治制度,全国人民代表大会是最高国家权力机关,它的常设机关是全国人民代表大会常务委员会。全国人大及其常委会行使宪法法律赋予的重要职权,在国家治理体系中发挥着重要作用。1954年9月20日,一届全国人大一次会议在同一日通过了《中华人民共和国宪法》和《中华人民共和国全国人民代表大会组织法》(以下或简称全国人大组织法);1982年12月10日,五届全国人大五次会议在通过了现行宪法后的第6天.

摘要： 全国人民代表大会是最高国家权力机关,全国人民代表大会常务委员会是它的常设机关。我国《宪法》第67条第22项规定,全国人大常委会行使全国人大授予的其他职权。《全国人民代表大会议事规则》第30条规定,列入会议议程的议案,在审议中有重大问题需要进一步研究的,经主席团提出,由大会全体会议决定,可以授权全国人大常委会审议决定,并报全国人大下次会议备案或者提请全国人大下次会议审议。这为全国人大对全国人大常委会作出授权决定、全国人大常委会依据全国人大授权行使相关职权提供了宪法法律依据。多年来,全国人大授权全国人大常委会行使相关职权,具有丰富的实践。

摘要： (2020年5月18日)各位委员、各位同志:本次常委会会议顺利完成了各项预定任务。会议审议通过有关事项议案,审议并原则通过常委会工作报告稿,通过十三届全国人大三次会议议程草案、主席团和秘书长名单草案、列席人员名单等有关文件,为即将召开的十三届全国人大三次会议作了准备;还通过了代表资格审查报告和人事任免案。全国人大常委会是全国人民代表大会的常设机关,对全国人民代表大会负责,每年都要向大会报告工作,接受代表和人民的监督。

摘要： 【背景材料】2020年2月3日,习近平总书记在中央政治局常委会会议上强调,加强市场监管,坚决取缔和严厉打击非法野生动物市场和贸易,从源头上控制重大公共卫生风险。为了全面禁止和惩治非法野生动物交易行为,革除滥食野生动物的陋习,维护生物安全和生态安全,有效防范重大公共卫生风险,切实保障人民群众生命健康安全.

摘要： 乡、镇人大不设常设机关的主要考虑是:(1)乡、镇作为我国政权的最基层,与群众的联系最经常、最广泛、最直接、最紧密,群众对乡、镇政权的工作也最了解、最关心,因此,乡、镇政权应当有更多一些民主,应当更多地发挥由选民直接选举产生的人大代表的作用,以便能够更充分地反映群众的意见和要求,不宜层次过多。

摘要： 一、县级以上代表闭会期间如何组织活动？地方组织法第十九条第一款规定,县级以上各级人大常委会是代表在闭会期间开展活动的组织者,是因为常委会是各级人大的常设机构,在大会闭会期间,有义务同本级人大代表保持联系,为代表执行职务提供必要的条件,包括组织开展有关活动。同时还规定,全国人大代表和省、自治区、直辖市、自治州、设区的市的人大代表在闭会期间的活动,除了由本级人大常委会组织外,

摘要： 本说明书实施例提供一种异常设备判断基准制定、异常设备识别方法、装置及设备，可应用于信息安全技术领域。其中，所述异常设备判断基准包括风险标签和风险标签对应的权重值；所述异常设备判断基准制定方法包括：获取样本设备信息；所述样本设备信息对应于至少两种应用场景；根据所述样本设备信息确定风险标签；基于不同应用场景所对应的异常设备信息，分别确定不同应用场景下风险标签的权重值。通过上述方法，在制定识别异常设备的基准时，考虑了不同应用场景对异常设备识别的影响，并为不同场景下的风险标签分别设置对应的权重值，从而提高了基于所述判断基准进行异常设备识别时的准确性，进而有效保证设备安全和信息安全，提高用户的使用体验。

摘要： 本公开提供了一种异常设备的定位方法，可以应用于金融领域。该异常设备的定位方法包括：获取数字孪生模型，数字孪生模型是数据机房的数字孪生模型；确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置；基于数字孪生模型，确定目标终端在数字孪生模型中的第一位置，目标终端为采用增强现实技术的终端，第一位置为当前时刻目标终端在数字孪生模型中所处的位置；以及基于第一位置和目标位置，确定从第一位置到目标位置的路线。本公开还提供了一种异常设备的定位装置、设备、存储介质和程序产品。

摘要： 一种基于第三方业务平台的异常设备筛查处理方法及系统，其特征在于，方法包括步骤1，从本地业务平台中提取所有设备的设备信息并生成本地设备列表，同时从第三方业务平台中提取所有设备的设备信息并生成所有设备列表；步骤2，按顺序提取本地设备列表中的设备编码后，遍历所有设备列表中的设备编码以执行一次检索比对，并将异常设备记录至异常设备列表中；步骤3，基于一次检索比对结果，提取匹配失败设备的设备名称，并遍历所有设备列表中的设备名称以执行二次检索比对，以及将异常设备记录至异常设备列表中；步骤4，记录二次检索比对中未成功匹配的设备，采用人工方式实现信息变更。本发明方法简单、速度快，准确无遗漏。

摘要： 本发明提出了一种设备类型确定方法和获取异常设备的数据处理系统，其中，该方法包括：基于待测设备的第一特征信息，以及预定的第二特征信息，获取关联度；基于关联度和预定关联度阈值，向所述待测设备发送设备类型检测信息，以供所述待测设备基于所述设备类型检测信息生成实时反馈信息；若所述实时反馈信息与所述目标设备类型对应的预定反馈信息相匹配，确定所述待测设备的设备类型为所述目标设备类型，同时通过用户画信息和APP信息，获取到设备异常度，将用户和设备紧密结合，获取到准确的设备异常度，通过设备的异常性确定出用户的异常性，进而增加了对待测设备用户之分辨信息真实性能力的判定的准确性，有效提升了待测设备的安全性。

摘要： 本发明公开了基于kmeans的电网异常设备检测方法及装置，该检测方法通过构建电网数据集的第一基本簇，并以第一基本簇为基础对电网数据集进行聚类，得到第一聚类簇；在聚类过程中依次判断所述电网数据集中的第一数据点所属的第一基本簇或判断所述第一数据点为异常数据点，并根据所述异常数据点查找对应的异常设备；对每次聚类后得到的第一聚类簇与上一次聚类后得到的第一聚类簇进行聚集程度比较，当两者的聚集程度的差值小于第一预设阈值时结束聚类，当两者的差值大于等于第一预设阈值时根据所述第一聚类簇构建第一基本簇，并重新以第一基本簇为基础进行聚类。本发明技术方案提高了针对异常智能电网设备的精准检测。

摘要： 一种半导体设备故障检测和分类方案。监测和处理传感器迹线以将已知的异常运行状况与未知的异常运行状况分开。特征工程允许关注目标特征的相关迹线。建立机器学习模型以基于异常的初始分类集进行检测和分类。随着更多的迹线被处理和学习，机器学习模型不断更新。

摘要： 本发明提供了一种基于电力短文本分类的异常设备编码检测方法和系统，包括：获取电力设备数据；将电力设备数据中的描述信息输入预先训练的短文本分类接口模型，得到电力设备的标准编码；对比标准编码与电力设备数据中的设备编码，若存在差异，则电力设备数据中的设备编码为异常数据；本发明采用的短文本分类接口模型解决了对电力文本的特征提取不足、类型过多和样本不均衡的问题，提高了分类准确率，极大改善目前设备分类工作操作难的现状，可用在电力设备缺陷，电力检修，基建施工，客服工单，电力审计，电力调度，电企舆情等其他电力领域的自然语言处理场景中。

摘要： 本申请涉及一种异常设备识别方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取网络访问数据；网络访问数据为目标设备执行网络行为而产生的通信数据；对网络访问数据进行特征提取处理，确定针对网络行为的访问数据流量特征、访问持续时间特征和访问请求字段特征；将访问数据流量特征、访问持续时间特征和访问请求字段特征输入至预训练的网络行为分类模型，得到针对网络行为的网络行为分类结果；网络行为分类结果包括网络行为是否为异常网络行为的分类结果；若网络行为为异常网络行为，则根据网络访问数据中的通信发起方地址，确定目标设备中的异常设备。采用本方法能够准确地识别出存在异常网络行为的物联网设备。

摘要： 本发明涉及一种获取异常设备的数据处理系统。所述系统包括：数据库、处理器和存储有计算机程序的存储器，所述数据库中包括：初始设备的密钥列表，当所述计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：获取目标设备的设备数据列表，遍历目标设备的设备数据列表且对目标设备的设备数据列表中每一设备进行处理，获取目标设备对应的目标字符串列表；根据目标字符串列表，目标设备对应的目标字符串且将目标字符串作为目标设备的目标密钥，进而确定目标设备为异常设备；能够通过对设备信息生成的字符串乱序排序且根据乱序的字符串生成目标设备的密钥，进而提高设备密钥安全性，避免被破解，导致信息泄露。

摘要： 本发明提供了一种基于多段式树突网络的工控异常设备定位方法和系统，该方法收集处于工控系统异常时间段的物理层设备数据，然后利用前段树突网络进行训练得到工控系统整体异常模型，从工控系统整体异常模型中提取工控系统整体异常特征，利用工控系统整体异常特征对物理层设备数据进行数据降维，再将降维后的数据放入中、后段树突网络进行学习，得到工控系统风险区域模型及工控系统异常区域模型并提取特征，再进行特征解析得到工控系统异常区域物理层设备关系谱，最后利用工控系统异常区域物理层设备关系谱得到异常设备。该系统包括模型训练模块、特征提取模块、特征解析模块、数据降维模块和设备定位模块。