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关键词： 大数据分析   安防系统   行为识别  

摘要： 针对现行智能安防系统在处理海量监控数据、精准识别潜在威胁及实时响应等方面的局限性,文章从数据采集与集成处理、异常行为识别与分析等多个方面,深入探讨了如何有效利用大数据分析技术提升智能安防系统的整体性能与运行效率。旨在为构建更智能化、精确化、高效的安防体系提供理论支持与技术解决方案。

关键词： 大数据分析   信息系统的数据安全   数据访问控制协议  

摘要： 阐述大数据分析在医疗信息安全应用中的特点,提出有效应对挑战的对策,包括引入先进技术提高医疗信息系统安全性、强化安全措施落实数据访问控制协议、构建信息系统的数据安全防护体系。

关键词： 物流信息系统   大数据分析   实时计算框架  

摘要： 阐述基于大数据的物流信息平台设计。介绍大数据实时计算框架及原理,对比实时计算框架之间的特点,并分析物流信息的数据类型、数据量、实时性的特征,给出具体解决平台建设的思路。

关键词： 大数据分析   大气污染   污染源识别   治理优化  

摘要： 大气污染已成为全球性环境问题,严重威胁着人类健康与生态环境。本文基于大数据分析方法,对大气污染源进行识别,并针对主要污染源提出优化治理措施。研究收集了大量环境监测数据和污染源排放数据,运用数据挖掘、机器学习等技术,建立了污染源识别模型。结果表明,工业生产、机动车尾气和燃煤排放是主要污染来源。在此基础上,本文提出了优化产业结构、推广清洁能源、提升车辆排放标准等治理措施。

关键词： 模型单体化   工业用地   决策分析   GIS   大数据分析  

摘要： 以工业用地相关企业位置、用地图斑等空间数据和税收、GDP、用电、用水等经济数据为基础,集成影像、DEM以及土地利用、土地规划等专题数据形成工业用地效能与决策分析数据库,利用GIS、三维模型单体化、大数据分析等技术研发工业用地效能与决策分析三维平台。以三维城市模型、图表统计分析等方式直观展示全市的土地利用现状与规划、建设用地、工业用地、用地企业等数据情况,并从纳税、用地面积、亩均税收等方面开展绩效分析,辅助管理部门开展工业用地提效能决策分析,为积极推进土地管理制度改革、提高土地利用效率、深入贯彻落实耕地保护和节约用地理念提供科学保障。

关键词： 科技形象   社交媒体   关联因素   大数据分析  

摘要： 科技形象不仅是构成国家形象的重要组成部分,亦具有政治与经济等层面的显著溢出效应。目前关于中国科技形象的实证研究仍显不足,特别是以公众舆论为核心对中国科技形象发生机制的探讨。基于2013至2022年间全球50个国家在推特平台中与中国科技相关的627431条数据,在本质主义与建构主义理论观照下,应用大模型技术以及面板回归分析方法,对中国科技形象的全球呈现与关联因素展开探索。研究结果显示,社交媒体平台中各国公众对中国科技的关注度和美誉度存在显著差异。在关联因素方面,中国科技水平的提升与关注度显著正相关;传统的国家距离因素影响较弱,仅地理距离对关注度和美誉度有显著影响;而科技距离、科研合作、专利合作以及科技出口等科技语境因素较为显著地影响了社交媒体公众对中国科技的关注度和美誉度。

关键词： 智能故障诊断   水电施工   智能传感器   大数据分析   算法优化  

摘要： 本文探讨了城市更新中水电施工的智能故障诊断技术,旨在提高水电设备的可靠性和安全性。通过分析智能传感器应用、故障诊断算法发展和大数据分析与挖掘的现状,揭示了技术应用的局限性、故障诊断准确率的挑战以及故障预警和响应机制的问题。提出了算法优化与集成、智能传感器技术的创新以及数据分析与处理技术的创新等解决方案。实证分析表明,智能故障诊断技术显著提升了水电施工设备的诊断准确率、预警时间和故障定位精度,降低了误报率和漏报率。研究结果对促进城市更新中的水电施工技术进步具有重要意义。

关键词： 沥青混凝土路面   试验检测   质量控制   大数据分析  

摘要： 本文从系统化理论构建和创新技术应用出发,深入探究沥青混凝土路面施工的试验检测和质量控制要点。结合全球前沿研究成果与国内实际案例,运用大数据分析,揭示质量控制关键因素。研究表明,智能化检测可降低42%的质量缺陷率,基于全生命周期的PDCA循环管理能延长路面寿命30%以上,为道路工程质量管理优化提供理论支撑。

关键词： 大数据分析   物流仓储   运作模型   效率提升  

摘要： 随着大数据技术的快速发展,物流仓储运作模式也面临着新的机遇和挑战。本文分析了大数据在物流仓储领域的应用现状,构建了基于大数据分析的物流仓储运作模型框架,并对模型的关键技术进行了详细阐述,且通过案例分析验证了模型的有效性和可行性。研究结果表明,基于大数据分析的物流仓储运作模型能够有效提升仓储运作效率,降低运营成本,为物流企业的决策提供数据支持。

关键词： 地质异常   矿产勘查   信息提取   机器学习   大数据分析  

摘要： 矿产勘查中地质异常信息的提取与分析是提升勘查精度和效率的关键。综合应用遥感、地球物理、地球化学等多源数据融合技术,探讨了多维数据在识别和定位地质异常中的作用。通过引入机器学习算法,对地质异常信息的自动提取和分类进行了分析,显著提升了矿产资源的识别准确性和勘查效率。此外还提出了一种基于大数据分析的矿化区预测模型,展示了该方法在矿区实际应用中的潜在优势。研究表明结合多源数据融合与智能化技术,将显著提升未来矿产资源勘查的效能与准确性。