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关键词： 首席技师   信号工   车载分析工区   付思斯   高铁  

摘要： 付思斯,现任中国铁路昆明局集团有限公司昆明南电务段车载分析工区信号工。曾获云南省“兴滇英才支持计划”首席技师、“火车头奖章”、“全路技术能手”等多项荣誉。付思斯从不会钳工、不懂电路图,和师傅上车进行设备检修工作只能做些拿工具、打电筒的辅助工作到能独立完成一台LKJ-93型车载设备的装车,只花了三年。

关键词： 畜牧机械   制造企业   数智化   库存管理  

摘要： 在数字经济新时期背景下,本文以青岛大牧人机械股份有限公司(以下简称大牧人公司)为例,分析其所在畜牧机械制造业现状及库存管理数智化转型的过程。发现大牧人公司在推进库存管理数智化转型过程中,不仅构建了数智化综合管理平台,实现了各数智化子系统之间的信息互通,还通过供应链协同有效提高了库存管理效率。基于此,本文建议相关企业在转型过程中立足实际注重数智化系统的自主研发、建立数智化综合管理平台、推动数据驱动决策机制、实现供应链数智化协同。大牧人公司的案例不仅能为同行业企业提供借鉴,也有助于推动整个行业的数智化转型升级。

关键词： 基本公共卫生   补助资金   大数据   审计技术   模型  

摘要： 本文从简述基本公共卫生服务项目补助资金使用现状及管理流程入手,描述了基本公共卫生服务项目审计面临着资金量大、项目繁多、审计成效不高的难题,从资金筹集、分配、使用三个环节阐述基本公共卫生补助资金审计需要关注的重点问题及审计分析思路,构建健康教育服务项目、“老、高、糖”重点人群服务项目、农村妇女“两癌”筛查项目等审计分析模型,以期为推进新时代基本公共卫生补助资金审计工作提供有益参考。

关键词： 海洋经济   海洋信贷   金融路径  

摘要： 近年来,我国持续向海图强,取得了海洋经济总量稳步提高、经济结构持续优化、产业发展水平不断提升的积极成效,海洋经济发展不断迈上新台阶。本文结合江苏省南通市“向海图强”战略机遇及行动方案,剖析海洋信贷业务目前存在的内外部困境,探索构建支持海洋经济发展的政策性金融路径。

关键词： 新能源汽车   产品更新   多属性决策  

摘要： 为了实现新能源汽车产品更新方案的评价与决策,依据评价指标体系的构建原则,构建了新能源汽车产品更新方案评价指标体系。同时,基于组合专家打分法、熵权法、TOPSIS法和GRA法提出组合赋权——TOPSIS-GRA的新能源汽车产品更新方案决策方法。采用专家打分法进行主观权重计算,熵权法进行客观权重计算,并进行非线性乘法结合完成最终权重分配,将TOPSIS法中的正理想解作为目标序列引入GRA法,将更新方案的多项指标综合成单一指标,从而实现更新方案的排序和优选。最后,针对过程中决策者偏好问题和评价指标权重问题进行敏感性分析,验证了方法的稳定性和可靠性。

关键词： 大数据   医院财务   风险防控  

摘要： 财务作为医院运营的核心环节,其风险防控能力直接关系到医院的可持续发展。文章聚焦医院财务风险的主要表现形式与诱发因素,深入剖析大数据技术在财务风险识别、评估、预警与控制中的应用价值,提出数据驱动下的风险防控优化策略。研究发现,大数据技术能够有效打破信息壁垒,提升财务风险感知与响应效率,构建起更加科学、精准的财务风险管理体系,为医院提供全方位的风险防控支持。

关键词： 新能源电站   停电操作   送电方式   设备故障  

摘要： 电站的停送电是电力系统运行中的关键操作,对电力设备的安全启停和电网的稳定调控具有重要意义。针对新能源电站的停送电方式优化展开研究,旨在通过改进操作流程,降低设备损耗、增强系统可靠性。首先,基于新能源电站的基本结构和运行原理,阐述了优化停送电方式的必要性及其对设备运行的影响。其次,剖析了传统停送电方式的不足并给出了针对性的优化措施。最后,探讨了停送电过程中可能出现的突发情况与应对策略。研究结果为新能源电站的稳定运行提供理论支撑与实践指导。

关键词： 大数据挖掘   电气仪表   故障诊断   自动化监测   诊断方法   故障识别  

摘要： 常规的电气仪表故障自动诊断模型效率低,误诊率高。为此,设计了基于大数据挖掘的电气仪表故障自动诊断方法。该方法首先采集特征数据并自动分类故障,然后利用大数据挖掘技术提升诊断效率。测试结果表明,该方法误诊率低,辅助效果好,诊断针对性强,验证了预设目标。通过偏移核验方式实现自动诊断处理,进一步提升了诊断的准确性和效率。

关键词： 大数据   民航信息   分析处理模型   航空客运数据   RFM模型   K-means聚类算法  

摘要： 伴随大数据技术的迅猛进步,各行业都在深入探寻高效运用海量数据优化决策的方法。航空客运领域作为数据密集型行业,拥有丰富的客户信息和航班运营数据。项目旨在研究大数据背景下民航信息获取与分析处理模型,以航空客运数据为例,探讨通过数据分析和模型构建提升航空公司的运营效率与客户体验。介绍了大数据在航空客运领域的应用背景,通过研究案例,结合RFM模型和K-means聚类算法,详细阐述了数据获取、存储、处理和客户价值分析的全过程,并给出了具体的模型和代码实现。通过对不同客户群体的特征分析,制定了相应的营销策略,验证了模型的有效性。

关键词： “大数据杀熟”   平台经营者   消费者权益   价格歧视   协同治理  

摘要： “大数据杀熟”作为数字经济时代的新型价格歧视问题,其发展演变主要表现为技术手段升级、应用范围扩展及隐蔽性增强等,其核心逻辑为依据自身设定的标准,为消费者“量身定价”。“大数据杀熟”的治理困境,主要有平台逐利驱动导致的市场失灵、法律规制滞后引发的监管真空、算法黑箱造成的技术壁垒,以及消费者弱势地位形成的维权困局等。对此,需构建协同共治的立体化治理体系,强化顶层设计,构建常态化防范机制;落实主体责任,建立算法透明机制与自律准则;提升消费者维权能力,健全多重权益保护机制。