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关键词： 并行处理   负载均衡   数学建模   算法设计   大数据分析  

摘要： 本文提出了一种创新的动态颗粒度控制算法,此算法融合了延迟进程生成与负载内联的特点,通过构建数学模型、优化算法,解决了传统负载均衡方法在动态环境下处理并行任务的难题。旨在最大化并行处理效率并削减不必要的开销。为大数据分析和并行处理提供了一种高效、灵活的负载均衡方案,对提升系统性能与降低成本有一定的参考价值。

关键词： 大数据分析   慢性非传染性疾病   病例跟踪与监测系统   公共卫生监测系统  

摘要： 基于大数据分析,探讨慢性非传染性疾病的风险因素识别与预防策略。通过挖掘庞大的健康数据,可以准确识别各种慢性疾病的风险因素,为疾病的早期干预和预防提供科学依据。通过病例跟踪与监测系统和公共卫生监测系统,可以实时跟踪慢性病患者的疾病状态、治疗效果和生活习惯等数据,为制定预防策略和干预措施提供科学依据。同时,大数据技术还可以应用于健康行为追踪与干预,提高慢性病的预防效果和管理效果。

关键词： 电力工程施工技术   智能电网建设   机器学习   大数据分析   工程项目管理模式  

摘要： 科技的脚步不断向前,迎来了智能电网在我国电力工程领域的广泛应用,而电力工程施工技术在其中起到重要作用,本篇论文就着手于研究电力工程施工技术在智能电网建设中的应用,调查,数据收集与分析是研究的主要手段,目标在于揭示当前智能电网建设中电力工程施工技术的应用情况,研究的发现是,先进的电力工程施工技术在构建智能电网中至关重要,机器学习、大数据分析等新技术的加入,大幅度提升了智能电网的建设效率与质量。在智能电网操作管理、维护维修以及应急抢修等方面,电力工程施工技术起到了关键的作用。通过对比分析发现,在工程施工管理模式方面,新型工程项目管理模式能够更有效地解决复杂的电网建设问题,提高智能电网建设项目的成功率。研究结果不仅丰富了电力工程施工技术的理论研究,同时,为当今智能电网建设实践提供了科学依据和参考方向。

关键词： 短视频新闻   融媒体   智能算法   大数据分析   算法推送  

摘要： 在短视频新闻传播中,智能算法已经成为平台的技术底层逻辑,是确保信息精准分发和热点形成的基础。以大数据为核心的智能算法将信息过滤、流量叠加和去中心化等三种模式综合运用,实现了短视频平台的算法推送。媒体机构开展短视频新闻传播,既要从内容上深耕细作,更要掌握智能算法的逻辑及应用手段,为新闻传播在短视频环境中健康发展奠定基础,避免“劣币驱逐良币”的现象频繁发生,防范“信息茧房”对公众新闻知晓权的危害。本文结合短视频新闻传播转型中面临的现实问题,探索传统媒体应该如何运用智能算法推送,实现高质量的融媒体转型发展。

关键词： 用户投诉   问题分析   投诉预警   大数据分析   满意度提升  

摘要： 提出一种针对用户投诉的方法论体系。以网络类投诉处理为切入点,重点梳理了从一线客服到网络运营工作中诉前、诉中、诉后等环节的痛点和堵点问题,利用知识图谱、NLP、大数据等技术手段,实现用户投诉的前置预警和处理效率的大幅提升。

关键词： 智能技术   给排水系统   优化设计   大数据分析   运行稳定性  

摘要： 城市化进程的快速发展,使得排水系统的优化设计日益重要。此论文围绕智能科技对给排水系统进行优化设计的主题来研究。通过实践和深度研究,构造了了一个崭新的、智能化的给排水系统设计模型。人工智能、大数据、物联网和云计算这些智能技术均被采用。譬如,从给排水系运行中获取的海量数据,经过收集和分析,便实现了对于给排水系统运行状况的实时监听与预测;再根据实时的观察数据,微调给排水系统运行状态,方能保证其最佳状态。研究结果显示,该模型不仅可以显著提高给排水系统的运行效率,节省能源,减少维护成本,而且能够大大提高给排水系统的运行稳定性和水质等级,对于解决当前城市给排水系统面临的诸多繁杂问题具有重要的理论和实践意义。

关键词： 价格影响因素   多元线性回归   大数据分析方法   获奖论文   随机森林   集中采购   合理报价   采购策略  

摘要： 在集中规模采购活动中,合理制定采购策略对于引导供应商合理报价、控制建设成本和保证采购效率至关重要。本文利用大数据分析方法,如皮尔逊相关性分析法,识别了影响采购价格的关键因素。基于采购价格影响因素,构建了多元线性回归和随机森林预测模型,应用以上模型在价格预警和采购策略制定中显著提升了集中采购的效益,促进了市场的稳定性和可持续发展。

关键词： 大数据技术   物流管理   LDA主题模型   CiteSpace  

摘要： 随着人工智能时代的到来,大数据相关技术和方法在物流管理中的应用逐渐成为了研究热点。基于CiteSpace和LDA主题模型对Web of Science数据库中2010-2022年发表的与物流管理大数据相关的408篇文献进行了梳理和分析。研究发现,与物流管理中大数据相关的论文数量呈逐年增加的趋势。其中,供应链管理、人工智能、可预测分析、逆向物流等是目前物流管理大数据的研究热点;基于数据和物流的可持续性发展、基于技术和信息的数字化决策等研究在当前物流管理领域受到广泛关注。

关键词： 人工智能   人员定位   机器学习   大数据分析  

摘要： 基于人工智能的人员定位技术是近年来研究的热点领域,其应用前景十分广阔。通过将机器学习、大数据分析技术与人员定位技术结合,可以更加准确地获取人员的位置信息,并且不易受到环境干扰的影响。同时,随着数据的不断增加和模型的持续优化,人工智能定位的性能和精度也会不断提高。本文将介绍基于人工智能技术的人员定位的基本原理、模型、未来发展趋势。