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关键词： 大数据分析   地图处理   智能选择系统   决策支持   案例验证  

摘要： 该研究主要集中在地基处理方案智能选择上,目的是克服常规地基处理决策支持系统主观性大和效率低的局限性。通过对土木工程领域中大数据技术的潜在应用价值进行深入剖析,本次研究以大数据分析为基础,建设地基处理方案智能选择系统。系统将数据采集,预处理,智能分析及应用反馈模块集成在一起,以实现海量地质勘察数据高效集成和智能化分析。研究结果表明:该体系可显著增强地基处理方案筛选的科学性与准确性,可为工程实践提供有力决策支持。同时通过案例验证,表明该体系在复杂地质条件下所具有的优势,从而证明该体系在实践中是有效、可靠的。

关键词： 大数据分析   智能消防   灭火救援   系统优化   火灾预警   机器学习  

摘要： 随着城市化进程的加快和城市规模的扩大,火灾事件频发,对消防灭火救援系统提出了更高的要求。文中基于大数据分析技术,对智能消防灭火救援系统进行了优化研究。通过收集和分析火灾数据,结合机器学习和预测模型,提高了火灾预警的准确性和响应速度。经研究,优化后的系统能显著提升灭火救援的效率和效果,减少火灾损失。

关键词： 机电设备维护   智能监控系统   物联网(IoT)   大数据分析   人工智能(AI)  

摘要： 本文着眼于以新技术为基石的设备安装维护以及管理方法。物联网(IoT)、人工智能(AI),以及大数据分析,如三位一体般的新兴科技资源,使得智能监控和维护系统的建设得以实现。通过研究,验证了这套系统能显著提升设备监控的准确性以及实时性,有力的压缩了设备故障的检测与修复的时间。通过从系统中分析收集到的数据,设备的管理者可以拿到确切的信息用以构造一个科学而合理的设备维护计划和预算。此研究为机电设备的高效管理提供了新的视角和技术支持,具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

关键词： 建筑工程管理   创新技术   BIM技术   大数据分析   工程效率   建筑工程管理中的创新   建筑工程管理中的创新技术应用与实践  

摘要： 建筑工程管理是建筑行业不可或缺的一环,其科学性和规范性对于提升行业效率至关重要。本文首先概述了建筑工程管理的核心概念与流程,并强调了创新技术在其中的关键作用。通过深入研究BIM技术、大数据分析及云计算等创新技术在建筑工程管理中的应用,揭示了这些技术如何大幅提升管理效率、优化工作流程,并确保项目高质量、按时完成。实践证明,这些创新技术不仅改进了工程管理方式,还有效降低了成本,显著提升了经济效益。同时,通过实地考察和实例分析,论文证实了通过创新技术提升建筑工程管理效率的可行性和有效性,给出了实践策略和具体应用方法。最后,研究还指出,尽管目前在应用创新技术进行建筑工程管理中已经取得了显著成效,但还需要针对技术引用问题进行进一步深入研究,以实现科学、高效的建筑工程管理。

关键词： 全面预算管理   国有企业   大数据分析  

摘要： 为了提升国有企业的预算管理效率,文章分析了全面预算管理的重要性及存在的问题,并探讨了基于大数据的优化路径。结果表明,通过大数据分析,可以精准制定和执行预算,增强预算考核的系统性,从而有效提升资源配置的科学性和财务风险的控制,促进企业的持续健康发展。

关键词： 大数据分析   临床数据   大数据时代   医疗工作者   临床医疗   体检结果   影像资料   现代医学  

摘要： 大数据时代,数据已成为新的研究领域,通过大数据分析,能挖掘出“小”数据无法提取的有价值信息,将给临床医疗及科研领域带来革命性影响。临床数据已成为现代医学不可或缺的重要资源,它们不仅是医生诊断疾病的依据,更是优化治疗方案、提升治疗效果的关键。临床数据蕴含着丰富的信息,从患者的病史、体检结果,到实验室检查、影像资料,每一项数据都是医生制定个性化治疗方案的宝贵财富。然而,如何高效地收集、整理、分析并利用这些临床数据,以优化治疗方案,提高患者的生活质量,是摆在每一位医疗工作者面前的重要课题。

关键词： 新商科   大数据分析   教学过程   教学资源  

摘要： 大数据背景下,能够运用大数据分析技术进行商务数据分析,成为新商科人才培养的必备新技能。然而,面对商科学生数学基础和数据思维能力较弱的现实以及专业课程体系建设的问题,直接影响到人才培养的成效。论文以教学过程中如何提升学生的大数据分析的能力,培养新时代的商科人才为目标。首先,基于OBE理念以及依据新商科人才能力画像,分析如何培养学生的问题求解与大数据思维。其次转变教学理念,完善建设教学资源库等;最后,针对教学过程建立一套科学可操作的大数据分析的教学过程考核制度。通过建立一套有效教育教学的方法和资源,为提高学生处理海量数据和分析问题、解决问题的能力提供重要支持。

关键词： 大数据分析   机械制造企业   安全管理   策略分析   预测性维护  

摘要： 大数据分析为安全管理带来新的机遇,通过整合多源数据,企业可以全面把握安全风险,实现从被动应对到主动预防的转变。基于大数据分析,文章提出了五大核心安全管理策略:整合安全生产事故数据、挖掘作业环境数据、分析历史安全监督数据、构建预测性维护体系和优化安全培训体系。这些策略旨在实现安全管理的精准化、智能化和前瞻性,有效降低安全风险,提升企业整体安全管理水平。

关键词： 大数据分析   可视化   SQOOP技术   大数据集群   生产工艺  

摘要： 该文探究一种面向生产制造的大数据分析平台的设计要点及其功能实现方式。该平台可以与分析数据库、企业数据库之间实现数据共享,通过收集、分析企业数据,在产品质量监督和生产工艺改进等方面发挥重要作用。在数据导入模块应用SQOOP技术,提高数据导入导出速率;数据分析模块应用KNN分布式并行算法,通过批量化计算提高数据处理效率;基于Spark功能栈开发大数据集群功能模块,基于Spring框架和MCV技术构建平台可视化模块。通过数据快速分析和结果可视化呈现,为用户加强生成制造管理提供帮助。

关键词： 化工事故   应急处理   智能决策   大数据分析   机器学习  

摘要： 本论文着眼于化工事故应急处理这一复杂问题,以建设高效的智能决策支持系统为目标。该系统集成大数据分析、机器学习算法和专家系统等技术,实现化工事故快速辨识、精准风险评估和智能应急方案推荐等。通过对事故案例的深度挖掘和特征数据库的构建,利用机器学习的方法对事故的类型及后果进行了预测。结合专家知识库设计了一个智能化的决策支持框架以帮助应急管理人员开展实时和科学地决策。研究证明,本系统可显著提高应急处理效率和准确性,有效降低事故损失和确保人员安全,可为化工行业安全生产和应急管理提供强有力的技术支撑。