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关键词： 大数据   国有企业   人才流失   人力资源管理   预警模型  

摘要： 在目前大数据时代背景下,国有企业正面临人才流失这一严峻挑战。本文旨在探讨如何通过大数据分析技术构建国有企业人才流失预警模型,以提高人力资源管理的创新性和有效性。首先对国有企业人才流失的背景和人才流失对国有企业的影响进行分析,明确了有企业人才流失预警的必要性与紧迫性;并提出了当前存在的挑战;在此基础上,构建了数据驱动人才流失预警模型,并讨论了该模型的应用情况。研究发现,该模型能够准确预测国有企业员工的离职倾向,为人力资源管理提供了重要的决策支持。

关键词： 数字经济   人力资源管理   数字化转型模式   大数据分析   管理效能提升  

摘要： 随着数字经济的发展,人力资源管理(HRM)也正面临着数字化的挑战和机遇。本文首先对数字经济时代人力资源管理的发展背景进行了探讨,指出数字化技术如人工智能与大数据分析,正对人力资源领域产生了重大影响。接着,采用相关理论与模型,提出了一个人力资源管理数字化转型模式,主要包括数字化战略制定,数字化能力培养,数字化体系架构设计和数字化管理流程优化四个关键步骤。研究发现,通过这种逐步转型,HRM部门不仅能有效提升其运营效率,同时还能更深度的洞察员工需求,从而提升员工满意度及企业整体竞争力。最后,论文探讨了此种数字化转型模式的研究意义,认为它不仅为企业HR部门提供了具体实施的指导,还能期望推动HRM领域的数字化创新,并最大化地利用数字经济带来的潜力和机遇,最终实现人力资源的优化配置和管理效能的提升。

关键词： 大数据分析   数字化转型   定期巡视   智能操作   图像识别   变电站建设   本质安全   江苏电力  

摘要： 国网江苏电力常州供电分公司以“本质安全、先进实用、面向一线、运检高效”为目标,运用智能传感、图像识别、大数据分析三项核心技术,打造滆湖智慧变电站,集全面监控、一键顺控、智能巡视、综合防误、免少维护五大功能于一体,推动运检模式的“四个转变”(从被动监控到主动监控、从人工操作到智能操作、从定期巡视到智能化巡视、从繁杂维护到精简维护),全面提升变电站建设、运检和安全运行水平,助力变电设备管理数字化转型。

关键词： 信息技术   体育精神   评价指标体系   智能化教学   大数据分析  

摘要： 本文基于信息技术视角,探究青少年体育精神评价指标体系的设计与实践路径。通过系统梳理体育精神内涵,构建“目标层-准则层-指标层”的评价框架,并利用层次分析法确定指标权重。在实践应用中,将评价指标体系嵌入智能化体育教学系统,运用大数据分析、虚拟现实等技术,实现评价过程的自动化、智能化和情境化。研究表明,信息技术与评价指标体系的深度融合,有效提升了青少年体育精神评价的科学性、精准性和实效性,为新时代体育人才培养提供了新思路和新方法。

关键词： 电气设备识别   故障预警   机器学习   深度学习   强化学习   数据挖掘  

摘要： 阐述基于机器学习和大数据技术的电气设备识别及故障预警系统的设计与应用。探讨机器学习算法、深度学习算法和强化学习算法在电气设备识别中的应用,以及数据挖掘、数据分析和数据预处理技术在故障预警中的作用。

关键词： 电力信息通信   数据智能运维   大数据分析   人工智能   网络监控  

摘要： 随着电力系统的不断发展,电力信息通信网络规模日益扩大,数据量激增,对运维工作提出更高的要求。电力信息通信数据智能运维技术作为一种新兴的运维技术,通过集成先进的传感器技术、大数据分析、人工智能算法等,实时监控电力信息通信网络。文章阐述了电力信息通信数据智能运维技术概念,探讨了该技术在电力信息通信网络中的应用实践。通过文章研究,以期能为电力信息通信网络智能化运维提供主要依据,提高电力系统的稳定性。

关键词： 大数据分析   数据驱动   供应链优化   电子电器  

摘要： 阐述数据驱动的电子电器供应链优化方法,包括大数据分析在需求预测、人工智能技术在库存管理、物联网技术在物流配送中的应用。分析数据驱动供应链优化对企业利润的影响,介绍应用案例。

关键词： 情报服务   加速跑   高校图书馆   信息科学   大数据分析   知识整合   人工智能   战略发展方向  

摘要： 现分析了高校图书馆决策情报服务在学科建设中的作用及理论框架。通过深入探讨信息科学与决策理论,定义了决策情报服务的关键概念,并讨论了这些服务如何通过战略决策支持、有效的信息收集与分析、知识整合等方式促进学科的系统性发展。此外,还分析了支持这些服务的技术工具和平台,以及处理和保护数据时面临的挑战。同时,预测了新兴技术,如人工智能和大数据分析,将如何影响情报服务的未来趋势,探讨了这些服务未来的战略发展方向。

关键词： 大数据分析   市政道路桥梁施工   质量控制。  

摘要： 随着我国基础设施建设的不断推进,市政道路桥梁工程数量日益增多,质量问题也日益突出。如何通过科技手段以提高施工质量成为了行业亟需解决的问题。在这样的背景下,本文基于大数据分析进行了市政道路桥梁施工质量控制研究。依托大数据技术,系统收集了近年来全国市政道路桥梁施工质量的相关数据,并通过大数据平台的数据分析模块,针对可能出现的质量问题进行预测。通过数据挖掘技术分析了市政道路桥梁工程的施工质量影响因素,并建立了质量预警模型,以及针对性的质量控制策略。研究结果显示,大数据分析能够有效的预测和控制市政道路桥梁施工的质量问题。质量预警模型的准确率达到了89.7%,对常见问题的预测准确度高达96.5%。在质量控制策略方面,通过对比实验,发现该策略能够有效减小质量问题的发生概率,对提高工程施工质量和效率具有重要意义。研究结论指出,基于大数据分析的市政道路桥梁施工质量控制策略有效,且具有很高的实用性和推广价值。对于未来市政道路桥梁施工过程中的难题和难点,都能通过大数据分析找到解决方案,可为当前市政道路桥梁施工界的质量管理提供有力的技术支撑。

关键词： 医院医保管理   大数据   管理实践   体会  

摘要： 医院医保管理属于医院管理的重要内容,随着大数据时代的发展,医院医保管理也应紧跟时代发展的潮流,优化医保管理模式,提高医保管理的水平,为患者提供更优质的医保服务。但基于医院医保管理在技术、人才、资金等方面的限制,所以医院医保管理的信息化水平还有待提升。因此,如何在大数据时代下发挥技术、人才等资源优势促进医院医保管理改革成为医院关注的重点内容。基于此,本文旨在介绍大数据技术应用于医院医保管理的意义,分析大数据时代下医院医保管理的原则以及面临的挑战,并提出了提高医院医保管理水平的策略。