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关键词： 加油站   大数据分析   风控   管理  

摘要： 重点讨论了大数据分析引擎在加油站行业的应用价值与挑战,对于当下大模型在加油站行业的应用路径进行了分析。以风控领域为例,数据层和应用层是目前大数据分析引擎在风控领域较为可行的应用场景,大数据分析引擎的应用对于风险报告质量提升、风险预警监控的加强及风险图谱的分析优化都具有显著作用。基于此,建议在应用场景选择、技术应用及配套建设等几个方面做出重点考量,以推动大数据分析引擎技术在加油站行业的落地应用。

关键词： 智能建筑施工   质量管理   大数据分析   工程风险   实施策略  

摘要： 随着智能化建筑施工模式的兴起,其高效、环保、节能、安全的特点为建筑行业带来革新,但同时也对质量管理提出了新要求。本研究针对智能建筑施工模式下的质量管理展开探讨,分析了该模式的特点及其对质量管理的挑战。在此基础上,提出了结合大数据分析、云计算等现代信息技术的质量管理模型和方法,旨在通过精确监控、预测和诊断,预防质量问题的发生,从而提升施工质量。然后,以实例的方式,说明了该质量管理模型在实际智能建筑施工过程中的应用效果。研究结果表明,该质量管理模型能有效提升施工质量,降低工程风险,优化施工流程,节省成本,对于智能建筑施工的质量管理具有显著的推动意义。同时,我们也讨论了在实施过程中可能遇到的挑战和相应的应对策略。总体来说,本研究对于明了智能建筑施工的质量管理模式提供了新的理论支持,并有助于推动其在实践中的应用。

关键词： 大数据分析   通信行业   用户行为预测   个性化服务   机器学习  

摘要： 随着通信行业的快速发展,用户数据量的爆炸性增长为大数据分析提供了丰富的资源。首先概述了当前通信行业的发展现状,并指出了大数据分析技术的重要性。接着,详细分析了大数据在用户行为数据收集、处理、分析和预测等方面的应用方法,包括数据挖掘、机器学习等关键技术。通过这些技术,能更好地理解用户行为,为他们提供更个性化的服务。最后,探讨了大数据在未来通信行业中的可能发展方向和挑战。

关键词： 大数据分析   计算机系统   信息管理  

摘要： 阐述大数据环境下计算机应用技术和信息管理的整合特点,介绍计算机应用技术和信息管理整合技术,并探讨具体应用,包括信息收集渠道拓展、创建完善管理系统、提高信息质量和信息处理能力。

关键词： BOPPPS模型   混合式教学模式   财务大数据  

摘要： 在财务大数据分析课程教学中,基于财会专业理论知识,将大数据知识融入课程教学体系,调整实践内容并结合大数据相关项目案例,构建基于BOPPPS模型的“三阶六步”混合式教学模式(“三阶”即课前、课中、课后三个阶段,“六步”即导入、学习目标、前测、参与式学习、后测、总结六个步骤),结合线上学习和线下授课的混合模式,实现学生的“自主+合作+探究式”学习,达成知识、能力、素质培养目标。

关键词： 信息通信技术   大数据分析   人工智能   物联网   云计算   商业模式   互联网   优化策略  

摘要： 数字经济时代特征概述数字经济是指以数字技术为基础,通过互联网、信息通信技术和大数据等数字化手段,促进经济活动和价值创造的经济形态,它涵盖数字化产业、数字化商业模式、数字化金融和数字化市场等方面。它的核心是数字技术的广泛应用,包括人工智能、物联网、云计算、大数据分析等。

关键词： 大数据   农产品质量   安全检测实验室   质量控制体系  

摘要： 文章旨在基于大数据分析技术,优化农产品质量安全检测实验室的质量控制体系,提高质量控制的科学性、精准性和前瞻性。对此提出了建立农产品质量大数据平台,应用数据挖掘和分析算法、构建实时质量监控和预警机制等策略。研究表明,基于大数据分析技术对质量控制体系进行优化,能够全面深入地理解影响农产品质量的各种复杂因素及其内在规律,实现质量监控的实时化和智能化,为确保农产品质量安全提供了有力的技术支撑。

关键词： 电力营销   大数据分析   定价策略   电力企业   客户细分   电力需求   效率与质量   需求预测  

摘要： 大数据分析可以帮助电力企业更精准地预测需求,进行客户细分,制定定价策略,优化系统运营,进行故障诊断与预防,从而提高电力营销的效率与质量。一、大数据分析在电力营销中的应用1.需求预测。在电力营销中,需求预测是一项至关重要的环节。大数据分析在这里发挥着重要的作用,可以通过对历史数据的分析,预测未来的电力需求,从而为电力供应商提供决策依据,以实现更有效率的电力分配和优化资源利用。

关键词： 个人信用信息   社会公益   大数据分析   综合量化评价   人工智能   服务平台   信用   百姓生活  

摘要： 黑河市依托市信用一体化监管服务平台集纳个人信用信息数据,运用大数据分析、人工智能等技术,对个人遵纪守法、守信践诺、社会公益等方面的诚信监测状况进行综合量化评价,形成个人信用画像。

关键词： 长短期记忆网络   灰色系统   电能能耗   预测模型   电力市场营销   企业成本优化  

摘要： 为优化电力市场资源配置、降低运营成本,提出一种基于长短期记忆网络的电力市场电能能耗预测模型。使用长短期记忆网络作为公共建筑能耗特征提取器,在不断迭代的过程中保留有价值的能耗历史数据,通过自主学习与自组织调整不同时序的输出,并引入灰色系统,减少所需样本数据的数量和缩小误差。凭借最小二乘法计算输出权值,获得长短期记忆网络下预测值,将经反归一函数处理后的结果累减计算,得到建筑能耗短期预测值。最后通过调整不同种类生产设备的运行数量,来最小化总用电成本,能够为企业生产计划的优化安排提供技术支撑。通过实验结果证明:本文方法的电能能耗预测的皮尔逊相关系数R=0.9998,预测精度高;4月份优化后的用电成本相比优化前降低162.32万元。显著的降低额证明了本文方法在电力市场营销策略优化中的有效性,能帮助电力企业实现更加高效、经济、可持续的电力调度和定价策略。