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关键词： 负荷预测   大数据分析   长短期记忆模型   Dropout方法  

摘要： 结合长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和Dropout正则化技术,本研究提出了一种基于大数据分析的电网负荷预测方法。首先,介绍了电力负荷预测的背景和意义,阐述了利用大数据分析技术进行电力负荷预测的重要性。其次,详细介绍了LSTM模型的基本原理以及Dropout正则化方法的优化原理。最后,使用UCI(university of california,irvine)电力负荷数据集对传统LSTM和基于Dropout的LSTM方法进行了对比实验,并对实验结果进行了分析和讨论。实验结果表明:相较于传统LSTM方法,提出的基于Dropout的LSTM方法在电力负荷预测任务上表现出显著的优势,能够取得更高的预测准确性和稳定性。

关键词： 高分辨率   影像解译   大数据分析技术   可见光遥感卫星影像   能力评估  

摘要： 高分辨率可见光遥感卫星影像应用范围的不断扩大,对其解译能力提出了更高的要求。为了能够选取最佳的遥感卫星影像解译技术,需要对解译能力进行精准的评估与判断。本文结合海量影像数据,进行基于大数据分析的高分辨率可见光遥感卫星影像解译能力评估研究。深入分析遥感卫星影像解译能力影响因素,以此为基础,联合遥感卫星影像解译实际情况,选取适当的解译能力评估指标,应用大数据分析技术—模糊C均值(FCM)聚类算法对指标数据进行分类处理及其分析,基于熵权法计算解译能力评估指标的权重系数,结合当前解译能力评估指标数值,采用加权求和方法计算遥感卫星影像解译能力综合评估数值,从而实现了遥感卫星影像解译能力的有效评估。实验结果显示:应用该方法获得的遥感卫星影像解译能力评估时间最小值为16 s,解译能力评估结果与实际结果保持一致,充分证实了该方法解译能力评估性能较佳。

关键词： 大数据分析   电子商务   个性化推荐   市场营销  

摘要： 随着电子商务的蓬勃发展,消费者需求日益个性化和多样化,传统的营销方式已难以满足用户在多平台、多设备上的个性化需求,因此,电子商务企业开始逐步引入大数据分析与推荐系统,通过精准推送提升用户满意度与转化率。首先,结合电子商务和市场营销理论,阐明了个性化推荐在提高用户体验和企业市场竞争力方面的作用;其次,设计了基于大数据分析的电子商务个性化推荐系统的总体架构,探讨了大数据的采集、处理及个性化推荐模型的开发;最后,详细分析了人工智能算法、移动端优化、区块链安全保障及社交电商等系统关键技术与应用场景,以期为电子商务企业提供精准的营销方案参考。

关键词： 大数据分析   大气污染防治   污染监测   排放清单   区域协同  

摘要： 随着工业化和城市化的快速发展,大气污染已成为全球性的环境问题。通过分析污染物种类与分布特征、区域性大气污染特点及主要成因,本研究提出一系列基于大数据技术的防治策略,旨在优化污染监测网络、建立高分辨率排放清单、开发实时空气质量管理系统、应用多源数据融合与智能分析技术,以及制定与优化区域协同控制策略。研究表明,大数据技术的应用能显著提高大气污染治理的效率和科学性,为政策制定和执行提供有力支撑。

关键词： 生态环境   污染防治   大数据分析   信息化技术   执法效能   卫星遥感   有效运用   执法方式  

摘要： “十四五”以来,广西围绕“优化执法方式,提高执法效能”主线,加快推动生态环境执法装备标准化建设,积极探索执法监管的新手段新方法,充分利用卫星遥感、无人机巡航、走航监测等现代装备,有效运用大数据分析等信息化技术,不断提升精准快速发现问题能力,强化科技赋能执法监管,持续深入打好污染防治攻坚战。

关键词： 金融科技创新   银行业务   人工智能   大数据分析  

摘要： 随着金融科技的快速发展,在政策性金融业务中引入了许多创新和变革。金融科技创新对政策性金融业务产生了深远的影响,并带来了机遇和挑战。本文旨在研究金融科技创新对政策性金融业务的影响,并提出相应的应对策略。首先,本文概述了金融科技的定义、范围和发展趋势。探讨了金融科技对政策性金融业务的多个方面的影响。针对这些影响,提出了政策性金融业务的应对策略。这些策略包括技术投资和内部创新,与金融科技初创公司的合作和合作,业务模型和流程的重新设计,以及加强数据安全和隐私保护。通过采取这些策略,政策性金融业务可以更好地适应金融科技创新和市场变化,提高业务效率和客户体验。然而,金融科技创新也带来了一些挑战,包括技术和数据安全风险、法规和合规挑战以及组织文化转变的挑战。因此,适应金融科技创新的成功并不容易,需要银行业务充分认识这些挑战,并采取相应的措施。金融科技创新对政策性金融业务具有深远的影响。商业银行需要积极应对这些变化,通过技术投资、建立合作伙伴关系和业务流程优化,使自身更具竞争力,并满足客户不断变化的需求和期望。适应金融科技创新将为政策性金融业务带来更广阔的发展空间。

关键词： 物联网   5G通讯   大数据分析   状态感知   应急响应  

摘要： 阐述一种基于电力物联网的输变电智能监测和运维系统,通过集成多数据源和利用云服务,系统能有效地处理和分析海量、异构、多时序和多维度的设备运行数据,实现电力设备的故障预警和处理。

关键词： 财务决策   人工智能技术   决策效率   财经管理   财务数据   大数据分析   机器学习   技术创新  

摘要： 在人工智能技术飞速发展的今天,其在企业管理中的应用日益广泛,特别是在财经管理领域,展现出了巨大的潜力和价值。本文深入探讨了人工智能如何优化企业的财经管理流程,提高决策效率和精确度。通过利用大数据分析、机器学习等技术,企业能够实现对财务数据的深度挖掘与分析,从而做出更加科学、合理的财务决策。此外,人工智能还能助力企业有效控制成本、预测市场趋势,以及加强风险管理,显著提升企业的竞争力和盈利能力。本文的研究强调,在人工智能时代,企业应积极拥抱技术创新,将人工智能技术与财经管理紧密结合,以实现管理的现代化和智能化,为企业的可持续发展提供强有力的支撑。

关键词： 大数据分析   近50年   国内疾病史  

摘要： 分析大数据背景下近50年国内疾病史的相关文献,以明晰我国对疾病史研究的程度与特点,为未来的疾病防控研究提供方法学指导和数据支持。对中国知识资源总库、万方数据学术论文总库、维普中文科技期刊全文数据库、超星中文发现等数据库进行文献检索,以统计分类等方式获得了可视化数据,并对疾病研究领域、研究内容及研究热点等进行系统梳理,研究重点主要以传染病为主。北京、上海两大经济、医疗、文化发达城市是疾病史研究的主要地区,中国中医科学院及北京、上海的中医院校等教学科研机构是疾病史研究的主要力量。通过发掘相关文献大数据背后的规律性和相关性,可以更好地了解和分析50年来我国疾病流行的趋势和发病原因,便于制定更加精准和科学的疾病防控措施。

关键词： 仓储物流   副总裁   汽车工厂   大数据分析   智能科技   机器学习   融合应用   东杰  

摘要： 东杰智能作为汽车行业的深耕者,紧密围绕汽车工厂仓储物流系统需求的变化,持续进行创新,打造了覆盖存储、拣选、搬运、包装等各类场景的多样化的数智化解决方案,为汽车工厂仓储物流数智化变革提供了有力支持。未来,围绕汽车主机厂的仓储物流数智化技术深度将不断提升,AI、IoT、大数据分析、5G、机器学习等先进技术将被融合应用,以进一步优化仓储物流系统的数智化水平。