教学课程资源库 更多>>

关键词： 电网施工   智能化技术   人工智能   大数据分析  

摘要： 为了提升电网施工的效率及安全性，智能化技术的运用变得日益关键。阐述了物联网、人工智能、大数据分析、智能传感器以及无人机等智能化技术，通过实时监控、数据分析、环境监测以及智能调度等措施优化电网施工。研究表明，智能化技术提高了施工精度、缩短了工期，并降低了施工期间的安全事故风险。智能化技术的应用促使电网施工方式向现代化发展，具有广阔的应用前景。

关键词： 信息化背景   企业审计   方法创新   大数据分析  

摘要： 随着信息技术的飞速发展，企业信息化程度不断提高，传统审计方法面临着诸多挑战。本文深入探讨信息化背景下企业审计方法创新的必要性，分析当前审计方法的应用现状，并提出引入大数据分析、人工智能算法、搭建数字化审计平台和构建实时监控体系等创新变革措施，为推动企业审计工作与时俱进，适应数字化时代的发展需求提供理论支持和实践指导。

关键词： 大数据分析   电商营销   精准营销  

摘要： 随着大数据技术的快速发展，通过分析海量用户数据实施精准营销已成为电商企业提升竞争力的关键策略。电商平台借助大数据分析技术，深入挖掘用户购物行为、浏览习惯及兴趣偏好，构建精细化用户画像，优化产品推荐算法，实现个性化营销。大数据分析在用户行为洞察、市场趋势预测、供应链优化及风险防控等领域发挥着重要作用，显著提升了电商营销效果。然而，电商营销实践中仍面临数据质量、技术应用及隐私保护等挑战，需要不断完善数据采集流程、提升算法模型性能并强化数据安全管理。

关键词： 大数据分析   网球赛事   观众需求预测   服务优化  

摘要： 本研究聚焦于网球赛事领域，通过大数据分析方法，深入探究网球赛事观众需求的预测及服务优化策略。研究阐述了大数据分析在网球赛事观众需求预测和服务优化中的重要性，采用多种大数据分析手段构建预测模型，基于此提出个性化服务、赛事营销及场馆运营等多方面的服务优化策略，并通过具体案例分析验证策略的有效性。研究结果表明，大数据分析能有效提升网球赛事观众需求预测的准确性，为赛事服务优化提供有力支持，对提升赛事吸引力与商业价值具有重要意义。

关键词： 媒体大脑   媒体大模型   数字重庆   大数据分析  

摘要： 本文介绍了重庆市在推进数字重庆建设进程中的一项重要成果：“媒体大脑”。该项目旨在通过集成人工智能技术，增强媒体机构的信息感知、管理和指挥调度能力，从而全面提升新闻生产的质量和效率，扩大传播声量。文章详细探讨了“媒体大脑”的架构设计、关键技术和应用场景，并分析了其在新闻生产流程中的实际影响。

关键词： 大数据分析   深度学习   智能监测   数字孪生  

摘要： 随着信息技术的迅猛发展，大数据与人工智能技术在公路施工领域的应用不断深化。通过建立工程数据采集体系，利用智能传感器、无人机、物联网等设备实时采集工程数据，结合人工智能算法对施工环节进行预测分析和智能决策，在机械设备调度、材料配比优化、路面压实检测等方面实现数据驱动和智能控制，可以提升工程施工效率。本研究表明，基于深度学习的图像识别技术可实现路面病害自动检测与评估，为施工过程监控提供技术支持；大数据分析方法可挖掘施工过程数据价值，发现施工规律，指导优化施工方案；人工智能与大数据的协同应用，正在推动公路施工向数字化、智能化方向转型升级。

关键词： 大数据分析   铁路设备   故障预测   健康管理   数据挖掘  

摘要： 文章基于大数据分析的铁路设备故障预测与健康管理研究，旨在通过对铁路设备运行数据的深入挖掘和分析，揭示设备潜在的故障规律，实现早期预警和健康管理。研究运用数据预处理、数据挖掘、机器学习和深度学习等技术，构建了数据驱动平台，以实时监控设备状态，优化维护策略。实验结果显示，深度学习模型在故障预测中表现优异，特征工程提高了模型性能，显著降低了维护成本。该研究为铁路设备安全管理提供了新途径，助力铁路运输行业智能化发展。

关键词： 工程监理   质量管控   大数据分析  

摘要： 文章聚焦建筑工程监理质量管控，当前传统模式虽贯穿工程各阶段，但问题突出。信息收集依赖人工，存在遗漏且整合共享困难；质量评估主观性强，缺乏科学体系；巡检抽查难以全面实时监控；参与方信息沟通不畅。大数据分析技术的兴起带来转机，它通过多渠道采集整合数据，运用多种分析方法，构建数据驱动决策机制，在工程各阶段助力监理工作，提升管控水平。

摘要： 随着信息技术的飞速发展，大数据分析技术为医保基金风险评估与防控提供了新的有力手段。通过对医保数据的深度挖掘和分析，可以更精准地识别风险，及时采取有效的防控措施，保障医保基金的安全。

关键词： 大数据分析   风险预警   机器学习   区块链技术  

摘要： 随着金融科技的快速发展，担保行业面临着新的机遇与挑战，将大数据技术应用于担保公司风险控制系统中，能够有效提升风险识别和预警能力，通过对担保业务数据进行深度挖掘和分析构建多维度风险评估模型，实现对企业信用状况的精准画像。研究发现，基于机器学习算法的风险预测模型准确率显著提升，可实现对违约风险的提前预警，利用区块链技术建立智能合约机制，促进业务流程自动化和标准化，最终建立起覆盖贷前、贷中、贷后全流程的智能化风险控制体系，为担保公司提供科学决策支持。