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关键词： 轨道巡检   三维测量   视觉检测   大数据分析   可视化处理  

摘要： 针对传统人工巡检缺乏实时性与准确性的缺点,设计一套基于视觉分析的智能化轨道巡检系统。在巡检梁的不同位置安装视觉组件,利用三维测量、视觉检测等技术对轨道及扣件进行实时图像采集;通过拼接多个位置视觉组件采集的视觉数据,得到采集区域的二维灰度数据和三维立体数据。将该数据与车辆速度、位置等信息相结合,通过深度学习、大数据分析等技术,实现对轨道病害空间上与时间上的准确定位。与传统的安装在巡检车辆上的巡检系统相比,所设计的车载轨道智能巡检系统可安装在运营车辆上,在车辆运营的同时实现对轨道病害的边检边报。结果表明:所设计的系统可实时、准确定位病害的位置与里程信息,轨道病害检出率可达到90%以上;该系统通过5G上传与数据云处理等技术,实现了数据在线与离线的可视化处理。

关键词： 高职院校   财务大数据分析课程   教学优化  

摘要： 财务大数据分析课程是针对于会计专业以及财务管理专业学生而开设的一门现代化课程。这一门课程内容是结合两个专业的主要教学内容,配合大数据技术而形成的一门课程,其对于提升会计专业以及财务管理专业学生的专业能力有着很好地帮助。但就就目前而言,很多高职院校在开展财务大数据分析课程时出现了一些问题,具体表现在课程教学策略不能够满足学生需求,影响到了学生们的专业成长。因此,高职院校财务大数据分析课程教师需要针对于现实情况来进行课程教学优化,以此来帮助更多的学生实现专业成长,发挥出财务大数据分析课程的真实教学效用。

关键词： 大数据分析   医学教育   精准思政   课程思政   教育教学改革  

摘要： 医学教育大数据挖掘技术以及信息推送等技术为医学基础课程教学及管理的优化带来了新机遇.通过大数据技术,可以对医学课程思政的教学内容、教学方式、教学效果进行数据分析和评估,进而优化和完善医学课程思政的教学模式.探究和推广大数据背景下医学课程思政的教学模式创新,是推动医学教育高质量的有效途径.通过大数据技术的应用,可以更好地推进医学课程思政的教学模式创新,培养更多具有高度人文关怀和社会责任感的医学人才,为医学教育和医疗服务的可持续发展做出积极贡献.

关键词： 大数据分析   实践教学   精准思政   实践能力  

摘要： 近年来,高校普遍开设实践课程,旨在培养学生实际应用能力和创新精神,实践课程是比理论课程面对学生更加集中且贴近的场景,针对课程思政的使用及融入,更加值得深思与讨论.文章以实践课程中的精准思政为研究对象,通过对大数据分析的方式,探究精准思政在实践教学中的应用和效果.首先,对精准思政的概念进行了阐述和解释,明确了其内涵和特点.其次,深入挖掘学生的学习行为和思想动态,构建了一套精准思政的实践教学模式,旨在提高学生的思政意识和实践能力.最后,对精准思政的实践效果进行了评估和分析,并提出了进一步完善和推广精准思政实践教学的策略和建议,以期为高校实践教学的改革和发展提供有益的参考和借鉴.

关键词： 计算机大数据分析   云计算网络技术   数据存储   虚拟化  

摘要： 在高速发展的网络信息技术背景下,计算机数据存储类型趋于多样化,存储量也明显增加,对数据存储及处理效能提出了更高需求。为发挥计算机大数据分析和云计算网络技术优势,提高数据分析处理效能。本文分析了计算机大数据分析技术、云计算网络技术的差异及联系,并就二者的融合运用路径展开了深入阐述。

关键词： 地铁车辆   全生命周期健康管理   维修策略   大数据分析  

摘要： 文章分析了地铁车辆全生命周期健康状态的维修策略,分析了其理论基础,探讨了实施方法。维修策略的实施和优化包括维修计划与调度、维修质量控制与验收以及维修策略的持续优化,实时的监测技术和大数据分析在维修策略的制订中起到了关键作用,通过对车辆全生命周期的健康管理可以实现对车辆性能、安全可靠性以及经济性的全面评估,在降低维修成本、提高维修效率的基础上,延长了车辆的使用寿命并降低了故障率,这些效益的实现有助于提升地铁系统的整体运营效率和可靠性。

关键词： 大数据分析技术   运行平台   效率指标   简要分析   运行效率   可视化   机场  

摘要： 简要分析大数据分析技术,重点强调机场运行数据分析,并以大数据分析技术为基础的机场运行效率展开研究,主要包括效率指标选择、设计运行平台以及运行效率可视化。

关键词： 铁路数据中心   智能运维   风险预测   风险防范与控制   大数据分析   数据服务平台   数据湖  

摘要： 基于海量运维数据的风险预测和风险防控是铁路数据中心实现智能运维的基础性工作。围绕铁路数据中心智能运维需求,研究智能分析方法,依托铁路数据服务平台的大数据存储和数据共享服务能力,使用平台提供的数据预处理及模型训练、模型部署等工具,建立容量趋势预测、基于日志分析的风险预测、运行异常预测、施工风险预测等不同运维场景风险预测模型,完成模型训练、调优和测试,最后将通过实验验证的模型进行发布和上线更新。建立基于海量运维数据的铁路数据中心风险预测与防控系统,可以通过运维经验积累来改进评估指标和预测模型,提高风险预测的准确性及风险处置的有效性,帮助运维人员快速聚焦主要问题,有利于保障铁路数据中心长期安全稳定运行,夯实铁路运输生产安全的基础。