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关键词： 大数据分析   运动训练   运动损伤   预防与治疗   个性化训练  

摘要： 目前,大数据分析在运动领域的应用正逐渐成为一项重要的研究课题。首先,文章详细介绍了大数据在运动训练中的应用,如数据的收集、处理以及个性化训练计划的制订。接下来,探讨了大数据在运动损伤预防与治疗中的应用,如运动损伤风险预测模型、实时监测与警报系统以及数据驱动的康复策略。最后得出结论:大数据分析为运动领域提供了重要的工具,它可以帮助优化运动表现,预防运动损伤,并优化康复过程。

关键词： 网络大数据   旅游   酒店   民宿   住宿体验  

摘要： 当前旅游研究对不同类型旅游住宿的体验差异和游客满意度影响因素方面的探究不足。借助大数据挖掘技术,对肇庆市旅游住宿展开调查,通过抓取酒店和民宿方面的游客在线评论数据,探讨游客对这两类旅游住宿的体验差异。研究发现,游客对酒店住宿体验侧重从住宿条件、周围环境、服务质量三个维度展开,而民宿体验侧重服务质量、个性化体验两个维度。此外,游客对两类旅游住宿体验的核心关注点都在服务和房间上,只是敏感点不同。在酒店住宿方面,游客在意的是酒店服务和房间的规范,而在民宿体验上,游客则对民宿服务的“温情”和房间布置的“特色体验”十分敏感。从酒店和民宿本质看,影响游客住宿体验的最主要因素是酒店规范化的服务,而在民宿中,影响游客住宿体验的最主要因素则是个性化体验。

关键词： 电磁频谱   光子学   太赫兹波   大数据分析   雷达探测   人工智能   太赫兹辐射源   太赫兹技术  

摘要： 太赫兹波由于其独特的电磁频谱特性,在物理学、化学、天文学、生物医学诊断、通信技术、安全检测、雷达探测及军事国防等领域具有重要的研究价值和应用前景。高性能太赫兹辐射源是太赫兹技术快速发展的重要基础,电子学、光子学等领域的多种技术为太赫兹辐射源的实验、研制与评估提供了丰富的新途径。同时,太赫兹应用技术的发展,以及大数据分析、人工智能等建模仿真新途径的出现,多学科交叉研究,为太赫兹波的多种应用研究注入了新的活力。

关键词： 课程体系   大数据分析   结构优化   决策树   随机森林   课赛衔接   ERP沙盘  

摘要： 课程体系建设作为培养人才素质与专业能力的核心环节,其整体结构优化急需多元化评价体系改革,尤其弥补大数据相关客观评价。本文以某高校ERP沙盘衔接的相关竞赛成绩和经管类课程成绩(含个人成绩和竞赛团队成绩)为线索,通过依托决策树算法和随机森林算法的大数据挖掘分析方法,探明经管类课程对竞赛成绩的影响,并结合专业教学大纲变革展开相关经管类课程体系的结构优化分析。研究结果既为经管类课程体系结构优化提供建议,又为宏观层次的课程体系结构优化提供立足大数据客观分析的优化范例,一种衔接更多形成性评价的范例。

关键词： USIM   大数据分析   网络优化  

摘要： 随着4G和5G网络的普及,用户对移动网络服务的依赖加深,但网络稳定性和可靠性面临挑战。研究探讨4G/5G网络下USIM卡故障的识别、分析和处理,以提升网络服务质量和用户体验。分析了USIM卡在高频率使用下的性能退化问题,讨论了网络参数优化的重要性,研究基于大数据的故障识别和处理策略,降低故障率并延长USIM卡的使用寿命,成功减少了用户投诉并改善了网络服务。

关键词： 数字化技术   港口安全管理   物联网   大数据分析   人工智能  

摘要： 本论文旨在深入探讨数字化技术在港口安全管理中的应用,分析其对提高港口安全性和运营效率的潜在影响。通过综合评估不同数字化技术的应用情况,从物联网、大数据分析、人工智能等角度深入研究其在港口安全领域的具体实践和成果。研究结果将为港口管理者提供有针对性的建议,以更好地利用数字化技术应对安全挑战,实现港口安全管理的创新与升级。

关键词： 食品检验   大数据分析   质量控制  

摘要： 大数据分析通过整合、处理和分析海量的数据,为食品检验提供了新的思路和解决方案。其不仅可以提高检测效率和准确性,还能够通过深度学习和机器学习技术实现对食品质量的预测和优化。本文旨在研究大数据分析在食品检验领域的应用,并探讨其在提升食品质量控制方面的潜在作用,期望可以为食品行业提供更先进、高效的质量控制手段,推动食品安全和质量管理迈向新的高度。

关键词： 大数据分析   高职计算机教学系统   数据采集   数据分析  

摘要： 本研究旨在设计并实现一套基于大数据分析的高职计算机教学系统,以改善教学效果和满足不断变化的教育需求。系统以学员学习行为和成果为核心数据,通过先进的数据分析方法、科学的模型建立以及灵活的系统功能设计,为高职计算机教育提供全面而智能的支持。

关键词： 大数据分析   智能用电   非侵入式负荷   负荷分解   分解模型  

摘要： 为准确从电网电流数据中分解出单独的负荷叠加信号,基于大数据分析构建一种新的智能用电非侵入式负荷分解模型。应用大数据分析技术建立时间序列数据集,确定时间区域断点均值,并在大数据内部提取非侵入式负荷信号,通过迭代计算提取智能用电设备运行状态。根据线性解码计算结果构建负荷分解数学模型,分析负荷电流信号独立性,检测电流信号和负荷电流信号的近似系数,实现分解操作。实验结果表明,所构建模型分解后的电流与负荷的电流信号之间的相关系数达到0.9999,加快了收敛速度,保证分解效果。

关键词： 网络安全事件检测   BP神经网络   支持向量机  

摘要： 文章探讨了在网络安全事件检测领域采用的创新方法,该方法将BP神经网络与支持向量机(SVM)相结合,以提高检测性能。文章使用了包含网络流量数据和安全日志数据的多样化实验数据集进行测试与对比分析。结果表明,相较于传统方法,BP-SVM模型在网络安全事件检测中展现了显著的优势。该模型在减少检测时间、提高正确率和降低误报率等方面取得了显著的成果,特别是在DoS攻击和R2L攻击检测中,其性能明显优于传统方法。