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关键词： 大数据分析   轨道电路   故障定位  

摘要： 随着铁路运输行业的快速发展,传统的故障检测方法逐渐暴露出其局限性,如反应迟缓、准确率不高等,无法满足现代铁路系统对实时性和精准性的要求。大数据技术的引入为解决这些问题提供了新的方案。通过集成和分析来自轨道电路的海量数据,大数据技术能实现故障的实时监测、快速定位和有效诊断,极大地提升了故障处理的效率和精度。文中介绍了基于大数据分析的轨道电路故障定位系统的设计和实施,包括数据的采集、预处理、存储、管理以及故障检测和诊断算法的开发,展示了大数据技术在轨道电路故障定位中的具体应用及成效。

关键词： 大数据分析技术   公立医院   内部审计  

摘要： 在医疗信息化高速发展的背景下,公立医院在运行过程中积累了大量的数据,包含药品、诊疗等多个方面,以往的内部审计策略难以满足当前的需求。通过应用大数据分析技术,可实现对海量医疗数据的快速处理与深度挖掘,从而显著提升审计效率,同时强化风险识别能力并优化资源配置,促进公立医院的良好发展。本文首先对大数据分析技术和内部审计的概念进行阐述,同时对大数据分析技术和内部审计之间的关系进行探讨,进而分析公立医院内部审计应用大数据分析技术需要遵循的基本原则,最后对大数据分析技术在公立医院内部审计中的应用策略进行研究。希望通过本文的论述,能够为公立医院内部审计中大数据分析技术的合理应用带来一些参考和启发。

关键词： 电力设备监测   大数据分析   故障诊断   深度学习   知识图谱  

摘要： 随着智能电网的发展,电力设备状态监测数据的规模与复杂性显著增加。文章提出一种基于多源异构数据融合的电力设备故障诊断框架,结合深度学习和知识图谱技术实现设备状态的动态评估。通过引入改进的随机森林算法处理高维传感器数据,构建基于时间卷积网络(TCN)的故障预测模型,有效解决了传统方法在噪声抑制和时序特征提取方面的不足。实验结果表明,该方法在IEEE118节点系统中的故障识别准确率达到98.7%,误报率降低至1.2%,具有显著的工程应用价值。

关键词： 大数据分析   农业机械   性能优化   系统设计  

摘要： 在农业现代化发展背景下,农业机械使用愈加频繁,需要在大数据分析基础上设计农业机械性能优化系统,提升农业机械整体效率。基于此,文章阐述了基于大数据分析的农业机械性能优化系统的整体设计,剖析了设计的数据采集与预处理模块、大数据存储与管理模块、优化决策模块。应用结果表明,该系统能够实现实际农业数据的采集、处理以及决策,提升了农业机械效率,具有良好的应用前景。

关键词： 大数据   经济犯罪   鉴别预警  

摘要： 随着我国市场经济的发展和大数据时代的到来,经济犯罪呈高发态势,表现出智能性、复杂性和隐蔽性特征。经济犯罪案件的涉案数据包括财务会计数据和非财务会计数据,既有来自财务系统和各种资源库的结构化数据,也存在部分非结构化数据。传统侦查模式已经无法应对海量的数据系统,运用大数据技术可通过数据调取、预处理、存储、处理、应用等程序,对财务会计数据和非财务会计数据进行有效数据分析和数据挖掘,实现对经济犯罪行为的分析和鉴别预警。

关键词： 电子商务   人工智能   选品策略   机器学习   大数据分析  

摘要： 通过综述电商选品策略的研究现状,分析传统选品方法的局限性,探讨了人工智能技术在电商选品中的应用。进一步构建了基于人工智能的新电商选品策略,提出了需求导向、数据驱动、创新引领、品质优选和效果优化调整等基本原则,并详细阐述了自动化数据采集、数据化模型构建、精准化选品决策和持续化总结改进等方法。最后,对电商选品策略的未来发展进行了展望,强调了人工智能技术在提升选品精准度和效率、满足市场多样化需求中的关键作用,并指出了数据质量、系统稳定性等挑战。

关键词： 大数据分析   招标采购管理   电力企业   技术应用  

摘要： 本论文系统性解析大数据技术在破解供应商动态画像模糊、全生命周期成本失准及隐蔽性违规行为识别滞后等核心难题中的赋能路径,揭示传统管理模式因数据孤岛效应与动态响应迟滞引发的供应链脆弱性困局。研究创新构建基于量子化数据治理的智能决策中枢,通过多源异构数据超融合引擎实现供应商技术适配性、设备运行兼容性及市场波动传导性的协同建模,形成“工艺参数链-风险拓扑网-价值释放场”三位一体的闭环管理体系。深度耦合边缘智能计算与数字孪生验证平台,突破招标文件合规性实时校验、异常投标因果溯源及供应链中断风险预判等关键技术瓶颈,推动采购管理从经验驱动向熵值驱动调控的认知跃迁,为新型电力系统构建兼具敏捷响应能力与抗毁伤韧性的供应链基座提供方法论范式与工程实践锚点。

关键词： 大数据分析   混凝土施工   质量控制   预测模型   实时监控  

摘要： 大数据分析技术在混凝土施工质量控制中的应用日益广泛,为提高施工质量、降低成本和增强工程安全性提供了创新方法。通过分析海量施工数据,建立预测模型,实现对混凝土质量的实时监控和优化。大数据分析在混凝土配比优化、原材料管理、施工过程监控等方面发挥重要作用,显著提高了质量管理的精确度、效率和预见性。

关键词： 智能化技术   钻井设备维护   大数据分析   机器学习  

摘要： 钻井设备维护的高效与安全对石油行业的稳定生产至关重要。智能化技术的不断发展为钻井设备维护带来了新的机遇和挑战。本文通过案例分析,探讨了智能传感器技术、大数据分析、机器学习以及无人机与机器人技术在钻井设备维护中的应用与效益。智能传感器技术实现了对设备状态的实时监测,大数据分析提高了维护预测的准确性,机器学习算法实现了故障预测,无人机与机器人技术实现了维护作业的智能化和自动化。然而,智能化技术在钻井设备维护中还面临着数据质量、技术集成、人员培训等挑战。为了更好地推动智能化技术在钻井设备维护中的应用,我们建议加强数据管理、技术研发、人员培训和合作共享。通过共同努力,智能化技术将为钻井设备维护带来更大的效益,推动石油工业向着智能、高效和可持续的方向发展。