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关键词： 大数据分析   农业经济   普查数据   应用效果   数据处理  

摘要： 大数据分析技术在农业经济普查中的应用为提升数据处理效率、增强预测能力及优化政策支持提供了新机遇。随着农业经济数据规模的不断扩大,传统数据处理方法的局限性逐渐显现。大数据技术不仅能高效处理海量数据,还能深度挖掘其中的潜在价值,从而为农业经济的发展提供科学依据。本文通过对大数据分析技术在农业经济普查中的应用效果进行评估,分析其对数据处理效率、信息整合能力、预测精准度等方面的影响,并结合实际案例探讨技术的应用效果及优化路径。评估结果为未来农业经济普查的技术改进和政策制定提供了参考。

关键词： 大数据分析   广播电视   发射网络   机器学习   网络优化  

摘要： 大数据技术在广播电视发射网络优化中的应用价值日益凸显。通过对发射网络海量运行数据的采集与深度分析,建立了网络性能多维度评估模型,实现了运行状态的精准评估与趋势预测。机器学习算法在发射网络动态配置中的应用,为信号覆盖范围,传输质量以及能源效率带来显著提升。并对包含超高清信号传输,5G网络融合,智能协同调度在内的关键技术进行了系统研究,形成了一套完整的网络优化技术体系。大数据分析驱动的网络优化方案在提升覆盖质量,降低传输延时,增强系统可靠性等方面均取得了积极成效,为发射网络的智能化运维开辟了新途径。

关键词： 公共服务   生态系统   公众诉求   时空演化   大数据  

摘要： 信息技术的发展改变了公众诉求的表达方式,也为公共服务的高质量发展带来了机遇与挑战。本文引入“公共服务生态系统”理论视角分析线上公众诉求的时空演化规律及其对公共服务质量提升的意义。研究基于人民网地方领导留言板大数据,解释宏观社会经济背景、中观政民互动以及微观个体认知情境下公众诉求的时空演化。通过面板数据分析发现,人口经济因素等宏观因素显著影响微观个体的公共服务诉求。中观层面的回归分析显示,时空因素对政府回应质量有显著影响,其中省份差异比时间因素影响更大。微观层面上,个体认知情境如诉求对象层级、文本长度和敬语使用对公众满意度有直接影响,而政府回应质量对满意度的影响相对有限。这一研究结果为优化公共服务资源配置、提升政府回应效率和质量提供了实证依据。

关键词： 煤矿安全监控   大数据分析   异常检测算法  

摘要： 随着煤矿工业的迅速发展,安全工作重要性大幅度提升。如何对煤矿的监控和监控资料进行高效的处理,是防止事故发生的重要环节。本论文针对煤矿安全监控系统中存在的问题,提出了一种新的煤矿监控系统。通过深入分析煤矿安全监控数据的特征,揭示煤矿安全监控系统在复杂环境中的特殊要求。对大数据在此方法中所起到的重要作用进行了深入的讨论,并从海量数据的深度挖掘和多源数据的融合等方面进行了深入的研究。提出了一种面向大数据的煤矿安全监控数据异常识别方法,包括数据预处理、特征提取和建模三个方面。本项目旨在通过高效的方法,提高煤矿安全监控中异常监控的精度和时效性,为保障煤矿的安全和稳定提供强有力的技术支持。

关键词： 柴油机汽车零部件   质量控制   自动化检测   大数据分析  

摘要： 当前的制造业正朝向自动化与智能化的方向发展,传统柴油机汽车零部件的制造过程也日益精密复杂。在这一背景下,零部件制造的质量控制变得更为关键。本文针对柴油机关键零部件的制造过程,分析了常见的质量问题,并从加工过程、组装过程以及最终检测与质量验收三个阶段提出了具体的质量控制措施。然后文章还探讨了应用自动化检测技术、大数据分析技术实现过程优化,以及提出建立现场质量问题的快速响应机制来提升柴油机汽车零部件制造效率和质量。

关键词： 大数据分析   飞机舱门   舱门运行   偏差识别   识别方法   识别对比  

摘要： 当前飞机舱门运行偏差识别特征提取一般是区域性的,识别的范围小,导致最终得出的误识率提高。为此提出对基于大数据分析的飞机舱门运行偏差识别方法的设计与分析。根据当前的识别需求,先进行合规数据采集和预处理,采用多点位的方式,提高识别的范围,进行飞机舱门的多点位提取,构建大数据飞机舱门运行偏差识别模型,采用交叉验证的方式来实现偏差识别处理。测试结果表明:对比于传统改进YOLOv5飞机舱门运行偏差识别方法、传统Sobel算子飞机舱门运行偏差识别方法,此次设计的大数据飞机舱门运行偏差识别方法最终得出的偏差误识率较低,这说明此次设计的识别结构高效、具体,实际应用效果更佳。

关键词： 数字孪生   工业互联网   三维地图   大数据分析   物联网技术  

摘要： 随着工业数字化和网络化发展,钢铁行业生产逐步进入智能化阶段。然而,大多数既有钢厂使用的传统二维地图缺少配套地图管理平台,缺乏地图信息迭代功能,造成工厂生产效率低,安全隐患大等缺陷。因此,该文基于数字孪生技术、物联网技术、无人机倾斜摄影技术等,构建全厂区三维地理信息模型、采集数据及整合各个独立系统的数据信息,实时展现全厂区内各分厂生产数据、视频监控画面能源消耗、物流等信息,实现可视化联动,打造钢厂基础数据底座,赋能钢厂实现全面智能制造。

关键词： 水产品   质量检测   预警模型   大数据分析  

摘要： 由于水产品质量检测的数据特征复杂,检测结果滞后,该文构建了基于大数据分析的质量检测预警模型。通过对水产品检测历史数据进行采集和分析,提取了理化指标、微生物指标、重金属含量等关键特征,运用深度学习算法建立了多层次的预警指标体系。实验采用50万条真实检测数据进行验证,通过数据清洗、特征提取、模型训练等环节,构建了具有早期预警功能的检测模型。结果表明,该模型能够提前识别潜在的质量安全风险,预警准确率达到92.3%,可为质量检测工作提供决策支持。

关键词： 大数据分析   动物育种学   教学改革   智能分析   数据驱动  

摘要： 随着大数据分析技术在教育教学领域应用的不断深化,动物育种学教学亟待改革。以动物育种学课程为研究对象,构建了基于大数据的教学支持体系。通过建立育种大数据平台,实现品种资源、系谱档案、性能记录等多源数据的智能管理;开发遗传评估、育种值预测、数据可视化等智能分析工具,支撑育种数据的深度挖掘与分析;设计数据驱动的教学模式,构建知识点重构、学习路径规划和实践教学优化体系。研究表明:基于大数据分析的育种学教学模式在知识传授、能力培养和实践创新等方面具有显著优势,为推进育种学课程教学改革提供了新思路。

关键词： 虚拟现实技术   大数据分析   算法模型  

摘要： 科技赋能体育,创新引领未来。人工智能(AI)技术的迅猛发展正以前所未有的力度重塑体育领域的生态格局。从智能穿戴设备对运动生理指标的实时监测,到虚拟现实技术构建的沉浸式训练场景;从算法模型对训练方案的动态优化,到大数据分析对运动损伤风险的精准预测,AI的应用已渗透至体育教育、运动训练及学校体育的各个环节。AI技术赋能不仅提升了体育实践的科学性与精准性,更推动了体育教育向个性化、智能化方向的转型,为体育强国建设和教育数字化战略提供了创新动能。然而,技术赋能的背后亦伴随着伦理风险、数据安全挑战及教育价值偏移等问题,亟须学界从理论建构到实践应用进行系统性探索。本期《体育学研究》聚焦“人工智能与体育”专题,刊登了3篇代表性研究成果,探讨AI在体育领域的应用场景、技术路径及其引发的伦理挑战,旨在揭示AI与体育深度融合的多维图景,并为未来发展方向提供理论参考。