教学课程资源库 更多>>

关键词： 云计算   数据分析   展示层  

摘要： 针对现行会计业务中数据量庞大、处理效率低下、信息孤岛现象严重以及对实时性、智能化需求日益增强等问题,本文从数据获取层、数据加工层和数据展示层3层架构出发,设计并构建了一个基于云计算技术的会计大数据分析平台。该平台旨在整合、优化与创新会计数据处理流程,实现数据资源的高效利用,提升决策支持能力,助力企业实现数字化、智能化财务管理。

关键词： 新媒体   高职院校   就业指导   服务模式   创新   大数据分析  

摘要： 文章探讨新媒体环境下高职院校学生就业指导与服务模式的创新,重点分析新媒体在就业指导中的应用和效果。研究范围包括社交媒体平台、在线职业规划与咨询服务、多媒体资源和虚拟现实技术、大数据分析与智能推荐系统等。文章采用理论研究方法。研究结果显示,社交媒体平台能够通过多样化的形式,快速发布就业信息并进行高效互动,增强学生的参与感,提高学生的信息获取效率。社交媒体平台能够使学生迅速接触多元化的职业信息,显著增强信息的可及性和实用性。在线职业规划与咨询服务能够突破传统模式的限制,提供灵活、个性化的职业指导。这种服务模式利用现代技术手段,使学生可以在任何时间和任何地点接受专业的职业指导,极大地提高服务的便捷性和效率。多媒体资源和虚拟现实技术结合,能为学生提供沉浸式的职业培训体验,提升其实际操作能力和职业素养。大数据分析与智能推荐系统通过深入分析学生和就业市场数据,能够提供精准的就业推荐和职业发展建议,使就业匹配度和成功率显著提高。研究还发现,新媒体环境下的就业指导与服务,不仅内容和形式发生了巨大变化,价值也得到了显著提升。新媒体的广泛应用,加快了就业信息的传播速度,扩大了就业信息的传播覆盖面,使获取信息的互动性和便捷性进一步增强,就业指导的效果和学生的满意度显著提高。文章旨在助力高职院校进一步优化就业指导与服务模式,提升学生的就业能力和市场竞争力。文章提出,未来高职院校应继续深化新媒体的应用,完善就业服务体系,为学生提供更加优质和高效的就业指导与服务。

关键词： 人工智能   绩效管理   医务人员   大数据分析   服务质量  

摘要： 随着人们对健康越来越重视,医疗机构发展迅速,但医院管理制度,特别是医务人员绩效管理制度建设较为滞后,严重影响医务人员工作效率,医疗服务质量无法得到有效保障,严重制约医疗机构平稳发展。本研究从医院长远发展的角度出发,发现医疗机构忽略了医务人员绩效管理的重要性,在绩效管理过程中存在理念误区、脱离现实、监控缺失以及反馈不及时等问题。传统医务人员绩效管理方法有限,效率不高,急需引入新的绩效管理方式。人工智能强大的数据运算能力,充分显示了其应用于绩效管理的可能性,医院员工绩效管理制度实施的各个环节中,采用人工智能可提高工作效率、及时客观收集数据、实时跟踪指导并反馈问题,精准制订对应措施,探索一套适用于医务人员的绩效评估指标和管理策略,将为医务人员绩效管理和人工智能在医疗领域的应用提供理论和实践支持。

关键词： 全媒体指挥中心   全媒体传播体系   信息分发流程   大数据分析   媒体资源共享  

摘要： 全媒体时代突破了信息的传播限制,媒体的融合发展成为了不可逆转的大趋势。全媒体指挥中心作为融合媒体的核心枢纽,在全媒体传播体系建设中发挥着极为重要的作用。基于此,本文针对全媒体指挥中心在全媒体传播体系建设中的应用进行深入探讨。通过案例分析方法,研究全媒体指挥中心如何有效地管理、设计和优化信息的分发流程,以及如何整合各种信息源,实现信息的有序流动和多渠道传播。结果显示,全媒体指挥中心不仅可以保证信息快速、准确传递,而且还能通过大数据分析工具实时研判舆情,提供决策依据,并通过智能调度系统保证传播效率。同时,全媒体指挥中心还可以通过构建覆盖全媒体平台的传播体系,实现媒体资源共享,推动整体传播效率的提升。该研究结果可以为进一步优化全媒体传播体系、提升信息传播效果,提供有力的理论支撑和实践指导。

关键词： 大数据分析   实时计算平台   融合发展  

摘要： 随着数据量的爆发式增长,传统的数据处理方式已无法满足现代企业对于实时分析和决策的需求。大数据分析平台与实时计算平台的结合,为企业提供了应对海量数据处理和实时响应能力的技术支持。本文介绍了大数据分析平台与实时计算平台的技术架构及其关键技术,并探讨了大数据分析平台和实时计算平台的融合发展策略,旨在通过数据共享和互操作以及对系统架构进行优化,来满足技术之间的融合发展。

关键词： 埃达克质岩   构造背景   判别图解   主、微量元素   大数据分析   机器学习  

摘要： 埃达克质岩具有重要的地球动力学和金属成矿意义,其构造背景的准确识别为探讨区域构造-岩浆演化过程提供了重要依据。由于埃达克质岩源区、热源和岩浆产生机制的多样性,传统低维度地球化学手段在识别构造背景时存在局限性。随着地学数据的指数增长和人工智能的发展,机器学习为解决该问题提供了新方法。因此,本文将机器学习与地质大数据相结合,构建高精度埃达克质岩构造背景判别模型和可视化图解。文中收集了1 075条全球埃达克质岩主、微量地球化学数据,使用主成分分析和t分布-随机近邻嵌入等无监督学习方法进行高维数据降维,采用随机森林、支持向量机、人工神经网络和K近邻等机器学习方法进行数据训练,得出准确率为98.5%的高斯核支持向量机埃达克质岩构造背景判别器,并提出Ba-Sr/Nd图解,为汇聚板块边缘、板内火山活动和太古宙克拉通(包括绿岩带)3种构造背景判别提供依据。这项工作将拓展机器学习在埃达克质岩构造背景研究中的应用,为构造-岩浆作用研究带来新的思路。

关键词： 闪锌矿   微量元素   机器学习   大数据分析   铅锌矿床  

摘要： 闪锌矿微量元素特征是识别铅锌矿床成因类型的重要指标。拟通过机器学习方法识别出判断铅锌矿床成因类型的关键控制元素,建立基于闪锌矿微量元素特征的广义铅锌矿成因类型判别图。系统收集了密西西比河谷型、火山块状硫化物型、喷流-沉积型、矽卡岩型4种成因类型铅锌矿床中3700条闪锌矿的12种微量元素数据(Cd,Mn,Ag,Cu,Pb,Sn,Ga,In,Sb,Co,Ge和Fe),使用支持向量机和随机森林2个机器学习分类模型对其进行分类,对这些特征元素重要性进行排序。基于闪锌矿微量元素特征,利用大数据和机器学习方法构建的铅锌矿床分类模型可以有效地区分不同成因类型的铅锌矿床,支持向量机和随机森林分类模型在测试集上的准确率分别为98.5%和96.9%。同时,通过主成分分析对12种元素特征进行统计分析和降维可视化,并结合随机森林模型特征元素重要性排序,识别出能区分铅锌矿床4种成因类型的关键化学元素。结果显示,闪锌矿的12种微量元素中,Mn,Ge,In,Co,Sb和Ga这6种元素用于区分铅锌矿床成因类型效果显著。新构建了4种成因类型铅锌矿床闪锌矿ln(Mn/Cd)-ln(Ge/Cd)-ln(Co/Cd)三元二维图,以及ln(Mn)-ln(Sb)、ln(Co)-ln(Ga)和ln(Mn)-ln(In/Ge)二元二维图,可用来有效区分密西西比河谷型、火山块状硫化物型、喷流-沉积型、矽卡岩型4种类型铅锌矿床。

关键词： 信息化技术   建筑工程管理   智能楼宇管理系统   大数据分析  

摘要： 信息技术高速发展,云计算、大数据分析、无人机及遥感技术等信息化手段给建筑工程管理带来革命性变革。本文分析了信息化技术在建筑工程管理中的重要性,阐述了信息化技术在建筑工程管理中的应用,并提出信息化技术助力建筑工程管理的具体措施。旨在促进管理效率与准确性的提高,为建筑工程可持续发展提供强有力的支撑作用。

关键词： 智能交通技术   道路与桥梁建设   传感器   大数据分析   无人驾驶技术  

摘要： 随着科技的发展,智能交通技术在道路与桥梁的建设中的应用越来越广泛,极大地提高了交通系统的效率和安全性,缓解了交通拥堵问题。本论文首先对当前智能交通技术的发展背景进行了概述,然后提出了在道路与桥梁建设中,如何结合使用传感器、大数据分析、无人驾驶技术等智能交通技术的具体应用方法,以提高道路与桥梁项目的建设质量和效率。通过大量实地调查和数据分析,论文结果表明,应用智能交通技术可以有效地提高道路与桥梁的建设效率,改造和升级传统交通系统,根据道路实时交通情况动态调整信号灯,实现实时监测桥梁的使用状态,以及提高交通行车的安全性。最后,论文探讨了智能交通技术在实际应用中的问题和挑战,以及未来的研究方向,为我国道路与桥梁建设中更好地应用智能交通技术提供了重要的理论依据和实践指导。

关键词： 智能客服系统   大数据分析   自然语言处理   MapReduce  

摘要： 探讨了基于大数据技术的人工智能客服系统的整体设计与实现方法。针对文本生成模型对于提示词敏感的问题,首先采用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络进行问题分类,并基于该分类结果进行更加精确的提示词(prompt)知识注入,通过Bloom模型实现回复文本生成。为实现定制化、智能化的客服服务,实时搜集当前问询数据和用户反馈实现Bloom模型的微调,进而为客户生成定制化回复生成模型,以期进一步提升客户服务体验。