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关键词： “双碳”目标   新型能源系统   深度神经网络   人工智能   机器学习   大数据分析   大语言模型  

摘要： 在“双碳”目标的推动下,风能和光能等新能源迅速发展,但能源生产、消费和存储环节面临弃风弃光、资源浪费和低储存效率等挑战,为此,亟须发展更加智能的新型能源系统。深度神经网络(DNN)是新一代人工智能发展的一个重要方向,网络的深层结构使得其对复杂函数具有强大的拟合能力,解决了传统机器学习算法在进行大数据建模分析时由于模型自身学习能力局限而无法提取数据最具表征力特征的问题。重点对DNN在新型能源系统的应用进行研究,主要从DNN概述,新能源系统对DNN的需求以及DNN在新型能源系统建模仿真、规划优化、运行维护、运行控制和系统管理中的应用等层面进行综述分析,对DNN在新型能源系统应用面临的挑战进行了总结展望,旨在为相关行业工作者提供参考。

关键词： 大数据分析   城市公交   线路优化  

摘要： 随着城市化进程的加速,城市公交作为公共交通体系的重要组成部分,其运行效率和服务质量已不仅仅满足便捷出行的需求,更成为衡量城市居民生活品质的重要标志。然而,面对日益动态且复杂的交通环境,传统依赖经验的公交线路规划方法逐渐显现出局限性。这种模式不仅对数据资源利用不足,也难以灵活适应乘客需求变化与流量分布的不确定性,从而阻碍了公交系统服务能力的进一步提升。本研究基于大数据分析理论,从基础概念到实际应用进行了全面探讨,以期为城市公交线路优化提供系统性的指导思路。

关键词： 大数据分析   智能电网   电能量计量   误差辨析   三相智能电能表  

摘要： 由于智能电网电能量计量误差特征提取不完整,导致电能量计量比差拟合曲线波动较大,因此,设计了一种基于大数据分析的智能电网电能量计量误差辨析方法。基于大数据分析技术,了解电网信息,确定传感器的最佳安装位置,获取智能电网的运行数据;提取电能量计量的误差特征,识别潜在的误差源;对各个误差组成部分的时间序列数据进行稳定性评估,确定数据统计特性,找出造成计量误差的具体原因。结果表明,该设计方法能够精准地检测三相智能电能表的电能量计量比差拟合曲线,并且波动较小,证明该方法更适用于实际应用。

关键词： Python   大数据   可视化   教育应用  

摘要： 随着大数据时代的到来,教育领域产生了海量的数据,如何有效地分析和利用这些数据成为教育管理者和研究者关注的热点问题。Python是一种功能强大、通俗易懂的编程语言,在大数据分析可视化领域中有着重要应用。文章介绍了Python在大数据分析可视化中的优势,对比分析了Matplotlib、Seaborn、Plotly和Altair等常用可视化库的特点,并结合学生学业表现可视化分析、教学质量评估可视化和教育资源配置优化可视化等案例,探讨了Python在教育大数据分析可视化中的应用。

关键词： 大数据分析   飞行区   人工智能   信息技术   场道   物联网   工程项目   工程流程  

摘要： 引言。飞行区场道类项目的建设和管理涉及复杂的工程流程和严格的安全要求,因此需要高效的工地管理方法来确保项目顺利进行并达到预期的质量和安全标准。随着信息技术的快速发展,智慧工地管理技术在工程项目中的应用日益成熟[1-2]。智慧工地管理结合了BIM、物联网、大数据分析、人工智能等技术,为工程管理提供了全新的解决方案,更好地应对飞行区场道类项目的建设[3-7]。

关键词： 编目业务   智慧图书馆   编目人员   拓展服务   大数据分析   创新服务模式   转型发展   优化流程  

摘要： 智慧图书馆是图书馆事业发展的新阶段,对编目业务提出了新要求。编目业务面临资源载体多元化、用户需求个性化、语义网技术发展等挑战。转型方向包括从资源提供到知识服务、从以著录为主到以主题分析为主、从平面化到语义化、从本地化到网络化协作、从被动服务到主动推送。发展策略有构建语义网编目平台、加强编目人员知识服务能力培养、创新服务模式、深化多馆协作、利用大数据分析优化流程、拓展服务内容。编目业务转型发展对提升智慧图书馆的服务能力具有重要意义。

关键词： 大数据分析   购买行为   数据挖掘   图数据结构   多源数据融合  

摘要： 传统的购买行为分析方法多局限于单一数据源,难以全面反映消费者行为的复杂性和多样性。针对此问题,文章提出了一种基于多源数据融合与图数据结构的消费者购买行为挖掘系统,通过整合电商平台、社交媒体和移动设备的多维度数据,实现对消费者购买行为的精确建模与预测。研究内容主要涵盖数据融合、消费者行为图的构建以及图卷积网络(GCN)的应用。通过融合多种来源信息,系统能够捕捉消费者之间的复杂关联,并运用GCN进行深度学习建模,显著提升预测精度。实验结果表明,基于GCN的模型在预测准确率上优于传统方法,展现出较高的实际应用价值。该研究不仅深化了跨领域数据融合与图结构建模在消费者行为分析领域的研究,而且还为电商平台提供了更精准的营销策略支持,并为图神经网络在行为分析领域的应用提供了新视角。

关键词： 大数据分析   人才培养   复合型人才   教学改革  

摘要： 在大数据分析技术深刻影响社会各领域的背景下,针对社会对具备大数据分析素养的复合型人才的需求,分析了当前高校作为人才培养主阵地所面临的挑战,探讨了“大数据分析”课程的教学改革方法。以北京航空航天大学计算机学院的“大数据分析”课程为例,阐述了其教学设计与实践过程。

关键词： 初中地理   自适应学习   学习成效   减负增效   大数据分析   四环节   信息化手段   政策背景  

摘要： “双减”政策背景下,引导学生开展大数据支持下的自适应学习,已成为减负增效的有效手段之一。本文介绍了如何从智慧环境搭建中挖掘赋能自适应教学的软硬件支撑,并构建了“前测-课堂-作业-评价”四环节融合的自适应学习路径。同时提出了“四环七步”自适应学习的模型,该模型显著提升学生学习成效与自主学习能力,对初中地理教学改革具有一定意义。现阶段,教师借助信息化手段,通过大数据分析、云端教学等方式,引导学生开展大数据支持下的自适应学习,这已成为减负增效的有效手段之一。

关键词： 智慧化运维   水处理设备   大数据分析   自动化控制  

摘要： 随着科技的飞速发展,智慧化运维模式在水处理设备领域逐渐崭露头角,成为提升水质、降低运营成本、提高运维效率并实现可持续发展目标的重要途径。本文深入探讨了智慧化运维模式的优势、核心技术与方法,以及在水处理设备中的具体应用,旨在为水处理行业的智能化转型提供有力参考。