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关键词： 大数据分析   IT应用   数据处理   系统优化  

摘要： 文章回顾了大数据技术的发展历程,包括其起源、演变及在IT领域的应用趋势,并详细分析了当前大数据技术面临的主要挑战。深入探讨了大数据分析在IT应用中的核心角色和作用,特别是在数据处理和系统优化方面的应用。文章着重于大数据技术的创新实践措施与策略分析,如技术创新、策略调整及与其他IT技术的融合,旨在通过对大数据技术在IT应用中的综合分析,为未来的技术发展和应用提供参考。

关键词： 大数据分析   诉求识别模型   资源配置   关联处理  

摘要： 阐述在大数据分析技术支持下,以客户需求为导向,以客户诉求识别模型为基础,在采集客户诉求信息的基础上,利用大数据分析技术进行关键信息提取、关键信息分类、敏感词汇关联的处理。

关键词： 专项审计调查   国有企业   抽样审计   审计成果   大数据技术   数据分析   效率与质量   降本增效  

摘要： 宜春市审计局在市本级5户国有企业降本增效情况专项审计调查中,践行“向大数据要效率、向信息化要资源”的理念,充分发挥大数据技术在分析挖掘审计疑点中的作用。针对5户国有企业资金进出数额较大、点多面广的特点,确定审计思路和方法,变账面梳理为数据分析,变抽样审计为全面摸排,提高审计覆盖面和精准度,实现审计成果最大化。

关键词： 大数据   新能源发电   数据分析   预测建模  

摘要： 新能源发电如风能和太阳能,因其可再生和清洁的特性而日益受到重视。然而,这些能源的生成受多种因素影响,如气候条件和地理位置,导致其发电量具有高度的不确定性和变化性。因此,大数据技术在这里发挥着至关重要的作用,可以处理海量的数据,识别模式,进行有效的数据分析和预测,优化新能源发电系统的性能和可靠性。本文首先分析新能源发电的数据特性,包括其复杂性、多变性和非线性特征,并构建一个新能源发电系统模型,旨在清洗和准备数据以供分析使用,而数据可视化和解释帮助理解数据背后的趋势和模式,以证明其在新能源发电数据分析和预测中的准确性。

关键词： 桥梁结构健康监测   关键截面   生命财产安全   智能传感器   大数据分析   数据挖掘   传感器技术   结构响应  

摘要： 引言随着科技的飞速发展,我国交通行业随之蓬勃发展,桥梁结构作为高速公路上的特殊构件,其稳定性和安全性关乎人民的生命财产安全,采用传感器技术和大数据分析模式对桥梁结构进行长期实时监测是“后高速”时代的趋势,在桥梁结构关键部位布设智能传感器测点,对其关键截面的环境、作用、结构响应、结构变化等指标进行实时采集,将采集的数据利用数据挖掘等技术进行分析,科学、准确反映桥梁结构状态,并进行评估,对未来判断桥梁结构整体状态,防范重大安全风险发生,保障国家和人民的生命财产安全具有重要意义。

关键词： 大数据分析   工程施工管理   招投标优化   项目管理  

摘要： 大数据分析在现代工程施工管理中的应用愈加广泛,招投标环节的优化显得尤为重要,文中通过大数据分析技术探讨如何优化工程施工项目的招投标管理从而提升项目的整体效率和效果,研究发现大数据分析能够在项目的前期准备、招标文件编制、投标评审以及合同管理等环节发挥关键作用,有效提升决策的科学性和管理的透明度,文中提出了一系列优化策略并通过实际案例分析,验证了这些策略在工程施工管理中的应用效果。

关键词： 宁波银行   司库   央企   大数据分析   人工智能   云计算   创新服务   合作厂商  

摘要： 潮平岸阔,击鼓催征。在国资委1号文的引导下,央企全面加快了司库建设的步伐。经过2023年和2024年的两轮验收,司库走向了财务数智化的新方向。同时,从央企开始,司库建设逐步下沉至各省市国企的趋势已成必然。为了助力央国企实现“看得见、管得住、调得动、用得好”的司库建设目标,宁波银行立足客户需求、立足市场趋势,依托大数据分析、云计算和人工智能等行业领先的数字化能力,组建行内资深专家司库班底,联合战略合作厂商,全新推出了鲲鹏司库服务方案,为企业全面提升资金管理精益化、集约化、智能化水平贡献金融力量。

关键词： 交通管理   实时流计算   flink   gaussDB   Kafka   Elasticsearch  

摘要： 本项目依托道路卡口、电子警察车辆数据,实现了基于过车数据的交通大数据分析系统。以Kafka作为数据总线、flink实时流计算、GaussDB为存储、Elasticsearch为搜索引擎,结合GIS等可视化展示方式,实现流量统计、实时路况、热力图、轨迹跟踪、流量平衡分析、在网车辆分析、最优路径分析、车辆落脚点、路线偏好分析等为交通管理提供了系列数据支撑。

关键词： 大数据   网络安全   态势感知  

摘要： 随着我国各项事务电子化发展,计算机网络中各种类型的业务系统快速增多,信息安全面临的挑战也不断提高。为了拥有安全的网络环境,防范各种非授权的数据操作,需要综合使用现有的大数据技术对网络中涉及安全的信息进行采集、聚合、挖掘、分析与管理,由此形成安全态势感知及预警功能,及时反馈给管理者、设备、业务、操作系统进行处理,提高网络安全防范能力。

关键词： 智能网联汽车   大数据   在线学习   深度学习   性能优化  

摘要： 随着智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicles,ICVs)的快速发展,车辆产生的数据量急剧增加,这为提升车辆智能化水平和驾驶安全性提供了新机遇。本文旨在探讨智能网联汽车的大数据分析技术,并结合在线学习算法,优化车辆的决策系统和行为模式。通过分析智能网联汽车的数据特点,提出了一个基于深度学习的在线学习框架,该框架能够实时处理和学习大规模车辆数据,进而不断优化智能网联汽车的性能。