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关键词： 跨境电商   大数据分析   市场策略  

摘要： 随着全球经济一体化和互联网技术的快速发展，跨境电商已成为国际贸易的新引擎。本文探讨了大数据分析的关键技术，包括数据采集技术、数据处理与分析技术，分析了其在精准营销和供应链优化中的应用价值。同时，对大数据分析在跨境电商策略优化中的应用进行了探究，提出了个性化推荐和精准营销策略，以及平台运营和产品匹配优化方法，旨在帮助跨境电商企业依托大数据技术，精准把握消费者需求，制定个性化的营销策略，进而提升市场竞争力。

关键词： 大数据分析   优化策略   运营效率   策略研究   企业竞争力  

摘要： 本文首先阐述了大数据分析在现代仓储管理中的重要性,然后分析了当前仓储管理中存在的问题,接着探讨了基于大数据分析的现代仓储管理策略,包括数据采集与整合、库存优化、需求预测、仓库布局优化和运输管理优化等方面,最后对未来基于大数据分析的仓储管理发展趋势进行了展望。

关键词： 故障诊断   BP神经网络   粒子群算法   遗传算法   大数据  

摘要： 煤炭是我国最主要的能源之一,也是我国经济的重要组成部分。煤矿掘进机作为煤炭开采过程中最重要的工具,一旦出现异常状况将会严重影响煤矿企业生产过程,所以当掘进机工作状态出现异常时,需要快速判定产生故障的原因,及时采取对应的措施进行维修,以保证掘进机的正常工作。 传统的掘进机工作状态判定主要依靠人工检查,只能检测到一些简单的机械异常,但对于喷涌、截割头磨损、盾壳被卡的情况很难通过人工进行诊断。近年来,大数据技术被用于多种领域对数据进行分析,取得了良好的效果。因此本文针对传统人工检查存在的问题引入了大数据分析方法,利用不同的算法对掘进机的工作状态进行判断。本文主要研究内容包括: (1)针对掘进机的异常工作状态判定引入了BP神经网络,构建了一个基于BP神经网络的煤矿掘进机工作状态模型,该模型能够有效的判断掘进机的工作状态,但存在对初始参数敏感、容易陷入局部极小值的问题。 (2)针对前述判定掘进机工作状态模型存在的问题,引入了遗传算法和粒子群算法分别对基于原BP神经网络算法进行优化。通过对三种模型进行仿真对比研究,结果表明经过优化的BP神经网络模型效果更好,其中粒子群算法优化的BP神经网络模型的收敛速度和准确度更高,诊断效果更好。 (3)设计与实现煤矿掘进机工作状态诊断系统。该系统能够有效的诊断掘进机工作状态,为开采煤矿的工作人员提供了参考依据。

关键词： 以学生为中心   大数据分析工具与技术   课堂革新  

摘要： 文章以大数据分析工具与技术课程线上线下多元化教学实践为例，通过顶层设计、教学方法、教学过程和反馈设计等对课堂教学的多元化进行了探讨，以推动课堂革新。

关键词： 数字化时代   企业会计   云计算技术   大数据分析   区块链技术  

摘要： 在数字经济时代，企业会计面临着诸多挑战和变革压力。本文分析了数字化技术的迅速发展对传统会计模式的冲击与影响，提出了企业会计的创新路径和变革建议，旨在帮助企业会计适应数字经济时代的发展需求，提高会计工作的效率、准确性和透明度，促进企业会计的可持续发展。

关键词： 量子算法   量子机器学习   数据分析   数据预处理   降维   数据分类  

摘要： 在信息化时代的今天,经典数据分析算法在处理大数据时面临着巨大挑战.由于量子力学的叠加和纠缠等独特性质,量子计算在解决特定问题时展现出超越经典计算的潜力.近年来,借助量子计算的优越性,量子机器学习算法受到越来越多的关注,现已成为加速经典算法的主要研究热点之一.本论文针对若干个重要的数据分析算法,提出了相比对应经典算法具有加速优势的量子算法.具体来说,本论文主要工作包括以下四个方面: (1)在数据预处理阶段,基于量子振幅估计的思想,提出了样本协方差矩阵的量子态制备算法.在此基础上,通过量子相位估计和量子振幅放大算法提出了一种量子主成分分析线性降维算法.与对应的经典算法相比,在数据维数上具有多项式加速以及在数据量个数上具有指数级加速的效果.此外,该量子态还可以扩展到马氏距离计算中,并提供了相对经典算法的指数级加速. (2)针对非线性降维算法中的等度量映射算法,提出了一种量子等度量映射算法.该量子算法首先通过量子距离估计、量子比较器和寻找最小值电路等算法,设计了一种能够近似数据点之间测地距离的量子Dijkstra算法,进一步利用块编码框架下的块编码矩阵乘积和最优哈密顿量模拟技术,获得了降维后的低维表示量子态.与对应的经典算法相比,在数据维度上具有指数级加速以及在数据点个数上具有多项式加速的效果. (3)针对分类算法中的核逻辑回归,提出了一种基于牛顿迭代法的量子核逻辑回归算法.事实上,核逻辑回归算法的牛顿迭代过程可用矩阵向量乘积的形式表示.基于此,该量子算法主要采用块编码框架下的量子奇异值变换技术,通过多次迭代获得了算法的最佳模型参数.其基本思路利用量子内积估计和量子乘法加法器等量子算法制备迭代过程中的输入向量量子态,并结合量子受控旋转和偏迹运算等技巧构造了迭代过程中矩阵的块编码.与对应的经典算法相比,该量子算法具有指数级加速效果.此外,还探讨了量子多分类核逻辑回归以及量子极限逻辑回归算法的扩展方案. (4)针对分类算法中的孪生极限学习机,提出了一种量子孪生极限学习机算法.整个算法包括两个阶段:训练和预测.在训练阶段中,主要采用块编码框架下的最优哈密顿量模拟技术进行训练.其基本思路首先采用量子内积估计和量子振幅估计等算法给出了输入数据权重向量量子态的编码方式,随后构造该阶段矩阵中的块编码,并最终通过量子线性方程组算法获取最优拟合参数.在预测阶段中,通过量子交换测试来估计训练阶段中得到的最优参数和新数据点的距离,从而进行分类.与对应的经典算法相比,该量子算法具有指数级加速效果.此外,还探讨了量子半监督孪生极限学习机和基于优化方法的量子孪生极限学习机算法的实现方案. 本论文提出的量子算法将为解决数据分析算法复杂度过高的问题提供了新的思路和解决方法.

关键词： 大数据分析   电力负荷预测   优化控制   电力系统  

摘要： 随着社会经济的不断发展和人们对电力需求的增加，电力系统的负荷预测和控制显得尤为重要。传统的负荷预测方法往往存在预测精度不高、计算复杂度大、响应速度慢等问题，难以满足电力系统实时调度和运行的需求。基于此，本文利用大数据分析技术，针对电力系统中电力负荷的预测与优化控制问题展开研究，通过收集和分析大量历史数据，建立了电力负荷预测模型，用于预测未来一定时间段内的电力负荷情况。基于预测结果，提出了一种优化控制策略，旨在实现电力系统的高效运行和资源的合理分配，并以实际案例分析和仿真实验验证了所提出方法的有效性和实用性，为电力系统的运行和管理提供了重要参考依据。

关键词： NFT   注意力经济   LDA   情感分析   RoBERTa   Textblob  

摘要： 在中国,加密货币和区块链技术受到严格的监管,政府对其采取了相对保守的立场,这也影响了非同质化代币(NFT)的发展。相比之下,一些国外国家和地区如美国、欧盟等对NFT采取了更为开放的态度,鼓励创新和发展且交易制度更加完善。因此研究国外NFT市场对国内的相关产业发展具有较大意义。NFT是一种数字资产身份证,代表着对该数字资产的所有权。然而,由于缺乏可靠的定价基准,NFT市场经济正逐渐被公众注意力主导,并演变成了一种注意力经济。因此,以注意力经济为角度,挖掘公众注意力变化,可以深层次理解NFT市场的运行模式。本文创新性地以国内外NFT市场发展实际为出发点,通过梳理注意力经济、NFT数字资产运行模式以及用户生成内容信息挖掘等方面的研究,以NFT相关推特文本大数据为研究对象并结合主流交易平台Open Sea交易数据,对当前国外NFT市场发展进行了深入讨论。 首先,本文对所涉及的NFT及注意力经济等基本概念进行了阐述,并对研究涉及的主要理论基础进行了介绍,如行为主义交换理论及注意力分配理论等。之后本文统计了2018/03至2022/06年间n=3,775,805笔Open Sea交易数据,发现:(i)NFT的交易价格大多维持在1ETH以下。(ii)大多数NFT的流动性较低,流动性整体表现出T型分布。(iii)NFT交易的正回报率正在逐年下降。并结合注意力经济的相关理论分析了公众对NFT市场的注意力变化。 然后,为进一步研究公众注意力变化的特征,本文爬取了2020/01年至2022/10年的n=100,939推特数据,利用Python进行数据预处理后,使用LDA文本处理技术将推特内容分类并标注为Ownership、Market、Community、Game、Security、Liquidity和Price七个主题。并采用Text Blob技术对相关主题内容进行情绪分析。结果显示,公众对NFT市场交易方面的积极态度逐年变低,对NFT所有权和社区属性方面的积极态度逐年变高。 另外,本研究通过在预先标注的训练集上训练并比较相关模型,最终选择准确度为96%的Ro BERTa模型对推特文本集进行积极,中性和消极情感标注并统计分析,进一步分析验证了NFT相关的公众注意力变化。 结合本研究结果,发现公众对NFT的注意力正在发生变化。目前公众注意力分散、信息过载和递减注意力效应等因素可能共同作用于NFT市场,影响着市场的结构和发展趋势,使得公众对NFT交易积极性逐年降低。但公众一直积极对待NFT的社区属性和保证数字资产所有权属性,表明对NFT的产品设计持乐观态度。这项研究能更好地了解NFT中的担忧和不确定性的表达,以及与市场相关的社会注意力的变化。有助于注意力经济理论见解,而且可以作为制定NFT设计和政策干预措施的基础。

关键词： 既有建筑   结构快速评估   模糊分析   指标评价   分类管控  

摘要： 建筑安全在建筑行业中至关重要,政府和公众对此高度关注。尽管中国建筑行业持续扩张,建设速度迅速,但由于初始规划、设计和施工中的缺陷,以及后期维护不足和无序拆除,现有建筑中仍存在诸多安全问题。目前,对建筑的监管主要依赖于政府机构委派的检测机构进行手动检查,然后根据检查结果采取措施。因此,传统的检查方法和管理措施存在效率低下的问题。 本文首先从现有建筑的现状出发,通过文献和数据研究,探讨国内外建筑安全检查和管理的现状及研究方向。分析了危险建筑检测的现有标准和方法,研究了现有建筑安全管理理论的应用环境。根据系统的功能性需求,我们定义了各个模块的功能模块。借助物联网监测信息技术,利用Sobol指数法分析参数的影响。通过对初期大数据的处理,计算出建筑参数的区域影响系数,并根据重要性赋予权重。这有助于建立现有建筑的管理数据库。最终,通过Visual C#和VBA等编程语言实现部分算法,形成了对现有建筑的快速初步评估模块。该模块能在灾后快速准确地识别出存在安全问题的建筑。接着,基于最大隶属度原则,设计了一种以模糊聚类算法为基础的建筑分类管理功能。该功能以检查报告和实时数据为信息来源,标准化和参数化建筑位置、年代和结构类型等信息。根据规划控制、历史保护、环境影响、应急响应和灾害预防等因素,对建筑进行高效准确的分类,从而为建筑的综合管理提供有效的决策支持。最后,文章对比了该平台在建筑管理任务中的优势,并根据分析结果提出了建筑控制工作的建议和发展方向。

关键词： 大数据分析   采煤机械   故障预测   维护管理   实时监测  

摘要： 本文针对采煤机械故障预测与维护管理问题，提出了一种基于大数据分析的方法。通过对采煤机械故障数据的深入挖掘和分析，建立了故障预测模型，实现了对采煤机械故障的实时监测和预测。同时，根据故障预测结果，制定了预防性维护策略，以降低故障发生率，提高煤矿生产的可靠性和安全性。试验结果表明，本文提出的方法具有较高的预测准确率和实际应用价值。