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关键词： 大数据分析   开放实验室   综合管理系统   C/S   B/S   数据库  

摘要： 针对现行开放实验室综合管理系统存在数据丢失和信息上传速率低的问题,提出基于大数据分析的开放实验室综合管理系统研究。采用客户机/服务器模式(client/server,C/S)与浏览器/服务器架构(browser/server architecture,B/S)混合体系构建系统架构,设计系统管理、实验教学管理、学生实验管理、实验室管理以及数据输出五个模块,系统硬件方面对数据采集器进行了选型与设计;系统软件方面采用大数据分析技术对实验室数据信息倾斜处理,通过设计数据库对实验室数字化管理,完成基于大数据分析的开放实验室综合管理系统设计。经实验证明,设计系统数据丢失率不超过1%,信息上传速率可以达到7 Gbit/s,在开放实验室综合管理方面具有良好的应用前景。

关键词： 大数据分析   电网调控   运行优化策略  

摘要： 本文旨在解决现代电网系统中因数据量激增和运行复杂度提高而面临的调控优化问题。在大规模可再生能源接入和电力市场快速变化的背景下,传统电网调控方法在数据处理和实时决策方面显得力不从心。针对这一问题,本文提出了一种基于大数据分析的电网调控运行优化策略。通过整合并分析来自电网的大量数据,包括实时负荷、发电量和用户消费行为,本文开发了一系列高效的数据处理和分析模型。这些模型能够精确预测电网负荷变化,有效识别潜在的运行风险,从而提升电网调控的响应速度和准确性。实验结果表明,所提策略在提高电网运行效率、降低运行成本及增强系统稳定性方面均取得显著成效,展示了大数据技术在现代电网管理中的巨大潜力和应用价值。

关键词： 大数据分析   电能计量   电力市场  

摘要： 本研究旨在探讨大数据分析技术在电能计量领域的应用,尤其是在电力市场的需求预测、资源分配优化和异常用电监测方面。本文通过集成先进的大数据分析工具,提出了一种增强的电能计量框架。在需求预测方面,利用回归模型和神经网络算法分析历史用电数据。此外,通过模式识别和异常检测技术,有效识别和减少了电力市场中的异常用电行为,如窃电等。最后,研究还利用优化算法来改进电网的能源分配,以提高整体能效和可靠性。研究结果显示,这一基于大数据的方法能显著提升电能计量的准确性和电网运行的效率,对于电力市场的稳定运营具有重要意义。

关键词： 大数据分析   智能采购   决策支持系统  

摘要： 在数字化时代的背景下,企业采购活动面临着日益复杂多变的市场环境和竞争压力。基于此,本文探讨了大数据技术在采购决策中的应用,分析了现有采购系统存在的问题,如数据处理能力不足、供应商评估主观局限、监控预警能力缺失等,提出了基于大数据的智能采购决策支持系统的技术实现路径,包括构建数据管理平台、运用先进技术深度分析、建立供应商智能评估模型等。实践效果表明,该系统能显著提高采购决策准确性与效率,优化供应商管理。

关键词： 大数据分析   数据通信   网络流量预测   应用  

摘要： 大数据分析在数据通信网络流量预测中的应用日益广泛,为网络优化与智能化管理提供了有力支持。本文首先介绍了大数据的定义与特点,探讨了数据挖掘、机器学习和统计分析等分析方法。然后分析了传统流量预测方法的局限性,以及大数据环境下流量预测面临的挑战。最后详细阐述了大数据分析在流量预测中的具体应用,包括数据采集与处理、大数据分析技术的运用、预测模型的构建与验证,以及预测结果在网络资源优化、性能提升、故障预警等方面的应用实践。

关键词： 大数据分析   精准教学   个性化推荐  

摘要： 随着大数据技术的飞速发展,教育领域逐渐向个性化和智能化方向转型。个性化教学依赖于对海量学生行为数据的分析,为学生提供定制化的学习资源和路径优化。本研究提出了一种基于大数据分析的精准教学算法,集成了协同过滤的个性化推荐模块和强化学习的路径优化模块。该系统结合学生的学习历史、行为数据和实时反馈,动态调整学习内容,以确保学生获得最适合其个体需求的学习体验。在数学、物理和英语三个学科中进行算法应用,结果显示学生的学习效率显著提高,学习时长缩短,任务完成率提高,测试成绩和互动次数均有明显改善。研究表明,该算法为个性化教育提供了有效的技术支持,具有广阔的应用前景。

关键词： 大数据分析   小微企业   影响因素   DOI模型   PLS-SEM  

摘要： 随着大数据分析在实践和理论方面越来越受到关注,越来越多的人开始认识到大数据分析所带来的挑战和机遇。在新兴经济体中,大数据分析被认为是非常重要的,尽管其采用面临着各种障碍。因此,本研究的主要目的是探讨国内大数据分析的驱动因素。该研究采用PLS-SEM分析技术因素对国内小微企业大数据应用的影响。实证结果表明,相对优势、复杂性、安全性对大数据的应用产生了影响,而兼容性似乎对采用没有显著影响。这些发现为企业管理和数据分析的战略使用提供了指导,同时也为关注国内大数据采用的研究人员提供了帮助。

关键词： 数控机床   刀具寿命预测   支持向量机   随机森林   长短期记忆网络  

摘要： 数控机床刀具寿命预测是提高加工效率、降低生产成本、保证加工质量的重要环节。该文结合机器学习算法,收集刀具使用过程中切削力、振动信号、温度、转速等参数,采用数据预处理技术对原始数据进行清洗、降噪和标准化处理,确保数据的质量和一致性。在此基础上构建支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)和长短期记忆网络(LSTM)刀具寿命预测模型。研究结果表明,LSTM模型能够更准确地捕捉刀具寿命的非线性变化趋势,并有效处理时间序列数据中的复杂关系。基于大数据分析的刀具寿命预测方法不仅显著提高了预测精度,还可以为实际生产中的刀具更换决策提供可靠支持。研究结果旨在为未来的刀具寿命预测研究提供技术参考。

关键词： 移动通信网络   大数据分析   性能优化   网络负载   故障诊断   资源管理  

摘要： 作为现代社会的重要基础设施之一,移动通信网络的性能优化对提高通信质量、降低通信成本具有重要意义.文中基于大数据分析技术,探讨了移动通信网络性能优化的策略与实现方法.首先,介绍了移动通信网络的架构特点、面临的性能问题和挑战、性能评价方法等.然后,讨论了大数据分析技术在通信网络优化中的应用,包括数据采集与处理、具体应用场景以及其对网络性能优化的影响.最后,提出了基于大数据分析的网络负载优化、故障诊断与恢复策略、网络资源管理与优化等性能优化策略,并阐述了具体的实现方法.通过研究,希望能为移动通信网络的性能优化提供参考和指导.

关键词： 智能教学系统   学习进度   技术融合   人工智能   大数据分析   虚拟现实   学习路径   定制化  

摘要： 在科技飞速发展的当下,人工智能、大数据、虚拟现实等前沿技术以前所未有的态势融入教育领域,深刻地改变着教育的形态。这种前所未有的融合,不仅为教育开拓了全新的机遇,同时也带来了严峻的挑战,迫使我们重新审视并构思未来教育的宏伟蓝图。技术融合促使教育理念焕然一新。过去,传统教育往往以教师为中心,“填鸭式”教学常常忽略学生的个体差异和需求。现今,技术融合推动教育将关注点聚焦于学生,着重培养他们的自主学习能力、创新思维以及实践能力。传统教育模式往往采用“一刀切”的教学方式,难以顾及每位学生的独特需求与兴趣。而技术融合则通过大数据分析、人工智能等先进技术,实现了对学生学习行为、能力水平、兴趣偏好的精准分析,从而提供定制化的学习路径和资源。这种个性化的学习模式,不仅提高了学习效率,更激发了学生的学习动力和创造力,让每个人都能在自己的节奏下茁壮成长。例如,在小学的数学课堂上,教师借助智能教学系统,依照每个学生的数学基础和学习进度,推送难度各异的练习题,使学生能够依照自身的节奏实现提升。