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关键词： 智能抄表技术   电网线损   大数据分析   电力资源分配   再生能源利用  

摘要： 本研究着重探讨了运用智能抄表技术进行电能度量的方法,以此降低电网线损。采用了包括实地采集、大数据分析等一系列科研方法,通过智能抄表技术收集电能使用数据,精确计算并调配电力供需,有效降低无效电能消耗。结果 表明,智能抄表技术能显著降低电力线损,提高电力使用效率,有助于电网运营商实现经济与环保的双重效益。同时,智能抄表技术带来的实时性和精确性的提升,对于规范电网运营方的管理行为,优化电力资源分配,实现再生能源最大化利用均有着重大意义。本研究为电网运营管理提供了一定的技术支持和理论依据。

关键词： 大数据分析   质量检验   流程优化   智能化系统   效率提升  

摘要： 基于大数据分析的质量检验流程优化,借助数据挖掘、机器学习、物联网等技术,不仅能够提升质量控制的准确性,还能大幅提高生产效率。本文首先介绍了大数据分析在质量检验中的应用,通过分析当前质检流程中存在的主要问题,提出基于大数据技术的优化策略。接着,探讨了智能化质量检验系统的设计与实现,重点讨论了实时数据采集、自动化检测以及智能决策支持系统的搭建。最后,通过具体案例分析,本文总结了质量检验流程优化的实施步骤、面临的挑战及解决方案,并提供了实践中的经验与教训。研究表明,大数据技术的应用能够显著提升质量检验流程的效率与精确度,为制造业的智能化升级提供重要支持。

关键词： 智能传感   大数据分析   故障诊断  

摘要： 高速公路机电系统涵盖监控、通信、收费、供配电等多个子系统,其稳定运行对交通安全与管理效率至关重要。然而,长期运行环境复杂,传统故障诊断方法在实时性、准确性和智能化方面存在不足。本文基于现有研究,综述了智能传感技术和大数据分析在高速机电系统故障诊断中的应用,重点探讨了智能传感器的数据采集、多传感器融合技术、数据预处理与特征提取方法,以及机器学习和深度学习在故障诊断与预测中的作用。此外,本文还分析了故障预测与健康管理(PHM)方法,并探讨了智能故障诊断系统的架构。研究表明,基于智能传感与大数据的诊断策略可以提高故障检测精度,优化维护策略,并降低运营成本。未来,随着物联网、云计算和人工智能技术的发展,智能故障诊断系统将进一步完善,为高速公路机电系统的智能化运维提供支持。

关键词： 大数据   医院   财务预算   精细化  

摘要： 在大数据时代背景下,医院通过加强自身财务管理精细化水平,依照大数据分析结果发现潜在的风险和机会,有利于实现资金的科学化利用,增强医院的市场竞争力。基于此,文章围绕基于大数据分析的医院财务预算精细化管理相关的问题展开研究,首先分析当前大数据技术与医院财务预算管理融合现状,然后从多个角度探讨医院应如何依托大数据分析技术优势提高自身的财务预算精细化管理能力。

关键词： 计算机技术   节能灯光控制   大数据分析  

摘要： 随着全球对能源效率和可持续发展的日益关注,灯光节能控制方案的研究与实施已成为重要问题,而计算机技术的迅速发展为这一领域提供了新的解决方案与实施策略。本文探讨计算机技术在灯光节能控制方案中的实施策略,从物联网、大数据分析、人工智能等方面进行深入分析。将传感器与计算机系统结合,采用灯光节能控制方案实时监测环境光照、人员活动及温度变化,从而自动调整灯光亮度和开关状态,实现更高效的灯光管理。研究为实现照明可持续发展的目标提供了新的方向。

关键词： 数据抽取   数据清洗   大数据分析   分级诊疗   医疗资源共享   医疗资源调用  

摘要： 传统的医院分级诊疗系统对电子病历数据分析处理的时效性较差,且使用处理后的数据对病患进行转诊的准确性较差。为此,提出基于大数据分析的医院分级诊疗系统。优化医疗数据采集结果,并增加数据传感器。然后利用机器学习算法抽取分析原始的电子病历数据。针对分级诊疗要求,利用大数据分析技术构建医疗区块链,实现医疗资源查询。最后,采用数据挖掘技术优化转诊程序,实现病患的有效转诊。测试结果表明,该系统具有较高的安全性与应用效率,同时可进一步缩短电子病历处理时间,提升病患的转诊准确性。

关键词： 个性化推荐   大数据分析   深度学习   电商平台  

摘要： 为提升电商平台的个性化推荐能力,提高用户体验与转化率,采用大数据分析方法,构建了基于协同过滤(Collaborative Filtering,CF)、矩阵分解及深度学习的推荐系统。研究重点关注系统架构设计、数据采集与处理、推荐算法优化及系统评估,并通过实验验证不同算法的性能。结果表明,矩阵分解算法在准确率、覆盖率和多样性方面优于传统协同过滤方法,但计算复杂度较高。结合深度学习与强化学习优化推荐策略,该系统可有效提升推荐精准度与实时性,为电商平台提供高效、智能的个性化推荐方案。

关键词： 大数据分析   数字造价   成本控制   优化方法  

摘要： 在大数据背景下如何进行造价管理,节约企业的成本是当前造价管理的重要研究课题。因此,本文提出了基于大数据分析的数字造价成本控制优化方法。首先,详细分析了建筑工程造价成本控制管理概况,阐述了项目概述,总结了工程造价成本控制特点,以及大数据在工程造价管理中的适用性。其次,分析了各个阶段造价管理影响因素,包括投标阶段、施工阶段和竣工验收阶段。然后,构建了基于大数据分析的工程造价管理模型,并通过模糊综合分析法和层次分析法融合方法求解,熵权法确定目标偏好权重系数。最后,通过案例分析验证了该模型的可行性和有效性。结果表明,该成本控制优化方法对工程造价进行动态成本-进度控制,实际成本低于估算成本,有利于更好地进行造价管理工作。

关键词： 企业数字化转型   信息披露模式   大数据文本分析   动机研究  

摘要： 当前,企业数字化转型的信息披露成为热点话题,其中不乏通过策略性信息披露模式误导投资者的现象。研究发现:企业为了获得投资者的青睐,更倾向于“多言多行”的披露模式;企业业绩压力越大,越倾向于采用“寡言寡行”的数字化信息披露模式;当企业受到违规处罚后,倾向于选择“多言寡行”的策略性数字化信息披露模式;当管理者能力越大,越倾向于选择“寡言多行”的数字化信息披露模式。

关键词： 大数据分析   BPNN   工业经济   预测模型  

摘要： 工业经济的平稳增长能促进工业结构的优化升级,保障各产业链环节的稳定生产、供应。通过对工业经济发展预测的研究和分析,及时发现工业经济发展可能出现的问题和风险,并有针对性地采取措施,可以促进工业经济平稳增长。因此,提出了一种基于大数据分析与BPNN的工业经济发展预测方法。该研究首先对工业经济发展的数据进行分析,再基于BPNN构建工业经济发展预测模型。结果显示,研究采用的BPNN模型进行拟合时的平均相对误差、均方误差、解释方差、训练拟合度与其他方法进行对比,研究采用的BPNN模型的拟合效果最好,BPNN模型的相对误差都小于0.03。研究提出的方法训练预测结果较好,可以对全国工业总产值进行有效预测。