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关键词： 岗位分析   传统制造业   物流管理   物流过程   智能制造   大数据分析   机器学习   人工智能  

摘要： 智慧物流作为供应链管理的新兴范式,通过信息技术、大数据分析和物联网等手段,实现了物流过程的可视化、智能化和高效化。与此同时,智能制造以其自动化、数字化和智能化的特征,逐渐改变着传统制造业的面貌。两者的融合不仅为企业提供了更为高效的生产和物流管理方式,也为新型岗位的涌现创造了机会。在万物互联时代,岗位不再是简单的劳动分工,而是逐渐演变为高度智能化、复合型的工作职能。人工智能、机器学习和大数据分析等技术的广泛应用,催生了一系列全新的职业需求。从智能物流中的供应链分析师,到智能制造中的数字化工艺师,人们发现自己所处的职业领域正经历着翻天覆地的变革。

关键词： 大数据分析技术   移动通信   网络优化   应用  

摘要： 大数据时代背景下,移动通信网络的普及度越来越高,互联网开始渗透到人们生产生活当中。同时,通信网络在逐步优化和完善,通信网络系统除融合计算机系统外,同样将数据通信及相应的网络系统软件作为媒介。伴随着大数据分析技术的高速发展,如何实现移动通信网络的优化成为当前需要重点研究的课题。基于此,本文主要围绕大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用进行分析和探讨。

关键词： 信息化运管平台   人工智能   大数据分析   专家模型系统  

摘要： 合肥供水集团XX水厂信息化管理系统广泛运用现代信息技术、现代控制及自动化技术、工业生产管理理论和方法,使企业在生产、管理、经营、决策等方面实现全面信息化,达到实现生产的综合自动化、经营管理信息网络化、综合全景数据的可视化、辅助决策智能化。平台基于自主知识产权的开发平台,具备“一体化”、“多场景”、“高可靠”、“微应用”服务能力,基于数据中台、业务中台一体化运营理念,采用分布式架构,结合面向服务架构(SOA),利用工业互联网技术、大数据和人工智能等技术,结合企业级一体化安全移动运营服务组件库,控制和集成化管理企业的所有资源和生产经营活动中的所有信息,实现企业信息与业务之间完全融合、信息共享,降低能源消耗,规范生产管理,提高工作效率,生产质量和安全的目标。

关键词： 情报分析   非结构化数据   方法体系   大数据分析  

摘要： [目的/意义]大数据驱动的情报分析应充分挖掘海量、异构、动态的非结构化数据中蕴含的价值。通过完善面向非结构化数据的情报分析方法体系,促进新技术、新算法和新模型与情报分析相融合。[方法/过程]基于文献调查、对比分析、系统分析等方法,总结归纳非结构化数据给情报分析带来的挑战。在方法体系解构及要素分析基础上,梳理现有情报分析方法,提出了面向非结构化数据的情报分析方法体系框架,在产业技术情报分析中介绍了体系的应用方案。[结果/结论]基于流程说视角,完善和总结面向非结构化数据的情报分析方法体系框架,从文本数据、网络数据、图像数据和语音数据4类非结构化数据入手,从数据源、数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和可视化展示6个方面阐述了基于非结构化数据的情报分析思路和模式,推进情报分析领域多源异构数据的融合应用。

关键词： 大数据分析   告警关联规则   故障预测  

摘要： 文章提出了一种基于大数据技术的应用方式,通过挖掘告警强关联规则深入挖掘网络故障隐患,提升故障及隐患处理效率;通过构建季节性时间序列分析模型揭示历史数据中故障隐患发生、发展的规律,对故障隐患进行有效预警,将故障隐患从被动处理的传统模式革新到主动处理的预控层面上。

关键词： 历史大数据分析   电力负荷区间   组合预测   暂态负载   动态负载   Model终端  

摘要： 为避免电量信号过大导致电力负荷区间内电流暂态载流量出现频繁波动的情况,设计基于历史大数据分析的电力负荷区间组合预测系统。根据电力大数据样本集合定义条件,求解传输电流的暂态负载量与动态负载量,完成基于历史大数据分析的电力负荷统计。优化区域电路连接结构,借助大数据统计模块确定Model终端对于电量信号传输行为的预测能力,实现硬件运行环境搭建。测试结果表明,设计系统可将电流暂态载流量的最大值控制在30.3 A以下,可以解决电流信号频繁波动的问题,满足准确预测电力负荷区间内实时耗电量的应用需求。

关键词： 大数据分析   配电网   运行状态   监测  

摘要： 大数据分析是一种处理海量数据的方法,可帮助企业发现隐藏在数据中的模式、趋势和信息。在配电网运行状态监测中,大数据分析可发挥重要作用,贯穿数据采集、数据处理、实时监测、预测分析、优化调度等诸多环节,提高配电网的安全性、稳定性和经济性,为我国能源事业的发展提供有力支持。基于此,文章围绕基于大数据分析的配电网运行状态监测意义与原则,对具体的监测策略进行研究,以期为配电网运行状态监测提供参考。

关键词： 智能网联汽车   人工智能技术   汽车产业   语言模型   大数据分析   预训练   自动驾驶   生成式  

摘要： 智能网联汽车的普及和发展一直是汽车产业的热点和焦点,而人工智能技术和大数据分析则是推动其快速发展和提升的重要技术手段之一,很多国内外研究机构、企业均已在该领域开展了诸多深入而广泛的研究工作。ChatGPT自2022年年底推出以来,已经引发多个行业的技术变革,而智能网联汽车同样有望在生成式预训练语言模型技术加持下,于智能化车内生态和高级别自动驾驶两个领域实现突破。

关键词： 采矿设备   状态监测   维护管理   智能化   物联网   大数据分析  

摘要： 文章旨在研究采矿设备状态监测与维护管理的智能化方法。随着矿业行业的发展,采矿设备的状态监测和维护管理变得愈发关键。文章通过综合运用物联网技术、大数据分析以及人工智能算法,提出了智能化的解决方案,旨在实现采矿设备的实时监测、故障预测和维护计划的优化。通过将传感器网络部署于采矿设备中,能够实时收集设备运行数据,并通过大数据分析和机器学习算法进行数据挖掘,从而实现对设备状态的准确监测和故障预测。最终,文章将为采矿行业提供更加智能、高效的设备管理方案,有望降低维护成本、提高设备的可用性和生产效率。

关键词： 大数据   教学评价   动态数据   动态分析模型   数据挖掘   可视化   教学改革  

摘要： 在大数据和数字化转型的大背景下,文章分析、阐述了目前中医教学评价的困难以及如何将大数据技术应用在中医教学评价过程中,总结了大数据在中医教学评价过程中的应用方法。首先需要更加广泛地采集数据,包括静态数据、实时数据、非结构化数据等;然后通过系统化的数据标准体系构建,利用数据处理技术,建立全面的教学评价数据仓库;最后结合教学评价业务目标,构建动态数据分析模型,持续不断地以可视化方式直观输出评价结果,真正帮助教师、学生、教学管理者提高教学评价效率,为教学改革提供支撑。