教学课程资源库 更多>>

关键词： 大数据分析   电力工程   概预算策略   实践效果  

摘要： 本研究旨在探索大数据技术在电力工程概预算策略中的应用，并评估其实践效果。通过研究大数据分析的技术框架及其在电力工程的具体应用，结合对传统概预算方法的梳理，我们构建了一个基于大数据的电力工程预算模型。该模型涵盖数据采集、预处理、特征选择、工程成本估计和深度学习优化等环节。实验结果表明，与传统方法相比，该大数据预算策略在准确性和效率上都表现出色。

摘要： 随着新能源产业的迅猛崛起，前沿技术如5G、大数据、自动驾驶及人工智能等不断融入应用，人们的出行方式正经历深刻变革。以新能源为基石，绿色化、智能化、网联化、共享化成为跨界融合的新趋势，正有力推动新能源汽车科技创新与产业发展的加速前行。与此同时，我国也在积极构建现代综合交通运输体系，如今我国交通运输能力虽已达到世界领先水平，但还存在智能化程度不高、环保等问题。此外，

摘要： 数字化时代，大数据已成为驱动市场策略创新的关键因素之一，尤其是在竞争激烈的酒类市场中。传统的市场研究方法面临着数据收集和分析效率低下的挑战，而大数据技术的引入则为研究者提供了探索消费者行为的新途径。本文探讨在大数据分析技术的支撑下，将数据洞察转化为个性化的产品和服务设计，以及制定有效的个性化营销策略的形式，以期提高营销效率和消费者满意度，为酒类企业提供实际的指导意见。

关键词： 大数据分析   职业岗位画像   AdaBoost算法   随机森林  

摘要： 随着数据科学和人力资源管理的融合，精确分析大数据背景下的职业岗位特征愈显重要。本研究聚焦于探究大数据环境下各类职业岗位特性的客观画像，采用改进的AdaBoost算法，构建一套有效的职业岗位分析框架。在此框架下，本研究综合运用多种数据挖掘技术，对多源异构数据进行处理与分析，确保结果的准确性和多维度特征的全面性。实验结果表明，所提框架在大数据环境下对职业岗位特征的提取和分类性能表现优越，能够为人力资源管理提供更加精确的决策支持，为大数据背景下的职业岗位分析提供了新的视角和方法。

关键词： 人工智能   英语翻译教学   教育信息化   个性化学习   大数据分析  

摘要： 在“人工智能+教育信息3.0”时代背景下，探讨人工智能技术在英语翻译教学中的应用潜力具有极其重要的意义。人工智能技术(如自然语言处理、大语言模型和语音识别等)通过大数据分析与机器学习，提升了个性化学习、动态反馈及学习效率。文章分析了人工智能在翻译教学改革中的具体作用，包括个性化翻译能力评估、实时语音语法矫正、智能翻译评测及大数据分析等方面的优势，并结合翻译教学的实际需求提出了以项目为导向的智能化翻译教学创新模式和具体实施的策略建议，即构建翻译实战模拟环境、丰富大数据翻译资源、游戏化多元智能翻译体验、及时性反馈增强学习动机、情感计算增强翻译教学的情感支持等，以优化教学设计，增强教学效果，提升教学质量。研究结果表明，人工智能能够显著优化翻译教学手段，提高英语学习者的翻译实践能力。

关键词： 大数据分析   电力营销   FCM聚类算法   风险管控技术  

摘要： 在大数据时代电力企业营销风险陡增，主要表现为电费风险、电量风险、服务风险等多个方面，不仅给电力企业带来一定经济损失，还会影响用户的体验与电力企业的健康发展。因此电力企业必须重视大数据分析，将其运用到营销风险管控中，发挥大数据的优势，利用FCM聚类算法，建立起以用户为中心的电力营销风险管控体系，做好风险识别、判断及预测，提升风险管控能力，为用户提供更安全、可靠的电力，确保电力营销企业的可持续发展。

关键词： 大数据分析技术   房地产评估   市场比较法  

摘要： 近年来，我国房地产项目的规模与数量都有了较为明显的提升，社会各界也对房地产评估行业提出了更高要求。因此，房地产评估企业应直面机遇与挑战，不断完善评估技术和方法，全面提高房地产评估工作质量。随着信息技术的飞速发展，越来越多的房地产评估企业开始采用市场比较法，探究影响房地产价格的相关因素，从而高质量开展房地产评估工作。鉴于此，本文概述了二手房市场的发展情况，介绍了房地产评估的含义与原则，探讨了市场比较法的定义及分类，并分析了大数据分析视角下市场比较法在房地产评估中的具体应用情况，旨在为房地产评估企业提高房地产评估工作水平提供有益参考。

关键词： 云计算   计算机大数据   虚拟化  

摘要： 云计算作为当前热门的信息技术，在计算机大数据分析中发挥着重要作用，有助于提升计算机系统数据信息传播效率，实现知识挖掘。本文在研究云计算技术以及计算机大数据分析的基础上，详细探讨了云计算技术在计算机大数据分析中的功能，包括云计算虚拟化、安全扫描与模拟攻击等。从云计算技术视角出发，对计算机大数据技术的应用策略展开了研究，希望为相关工作提供一些参考。

关键词： 机械设备   故障预测   风险管理   大数据分析  

摘要： 机械设备的健康状态是企业生产效率和经济效益的关键影响因素，然而在复杂多变的工况条件下，设备故障问题日益凸显，亟需创新的解决方案。本文立足于大数据分析技术，探索机械设备故障预测与风险管理的新思路。首先，阐述大数据在设备故障预测中的应用现状；其次，详细介绍基于大数据的故障预测方法，包括数据采集与预处理、特征提取与选择、预测模型构建等关键环节；然后，提出一套多层次、全方位的设备风险管理策略，涵盖风险识别、评估、预控、溯源、优化等环节；最后，通过风电设备和起重机械的案例分析验证所提出方法的可行性和有效性。研究表明融合大数据分析技术的设备故障预测与风险管理，有望显著提升装备制造业的智能化水平和核心竞争力。