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关键词： 磨机   工业大数据   样本选择   预测模型   LightGBM  

摘要： 磨机的高电耗、高钢耗及效率低下问题长期以来一直困扰着广大的选矿企业和科研人员,随着近几年计算机和人工智能技术的快速发展,以大数据为驱动的磨机控制优化研究凸显了广阔的应用前景。本文将工业大数据、一段磨矿分级闭合回路作业流程、人工智能三个领域进行结合,通过工业大数据分析建立球磨机功率的离线预测模型,实现磨机控制优化目标,增强系统应对矿石性质变化的能力。为将工业大数据和一段磨矿分级闭合回路作业流程相结合,本文首先对一段磨矿分级闭合回路作业的工艺流程和参数进行分析,提出将时间粒度和TLCC相结合的数据选择方法。该方法结合工艺流程,通过对磨矿工业大数据粒度和时间滞后互相关的分析,选择与目标参数最具相关性的变量序列,为后续工作提供高质量的数据支撑。本文还提出基于扁平化输入的轻量级梯度提升机预测模型。该模型将高维数据进行扁平化处理,以窗口的方式输入,在保证数据结构完整和时间复杂度低的前提下,将长数据预测转变为单数据连续预测,能够有效提升模型的预测性能。为削弱矿石性质的动态复杂变化对球磨机状态产生的不利影响,提出通过提前预测和控制球磨机功率来稳定给矿量,相关的离线实验结果证明所提出的预测模型是有效的。

关键词： 华罗庚管理科学   大数据分析   人工智能   智能优化算法　　Hua Luogeng management science   big data analysis   artificial intelligence   intelligent optimization algorithm  

摘要： 本文简介了攀钢顾问华罗庚教授亲自指导完成的攀枝花钒钛资源综合利用中的国家重大攻关项目成果，以“国家科技进步一等奖”中的典型大数据分析案例为例，来论述华罗庚教授所创建的管理科学理论对钢铁工业大数据分析、智能优化算法和工艺智能制造上的指导作用。通过对具体案例和算法的介绍，能够帮助我们更深刻地理解华罗庚管理科学36字方针的丰富内涵。特别是在今天数字经济时代，如何应用华罗庚管理科学理论指导工业生产线智能制造技术的研发，具有普遍的指导意义。

关键词： RFID   Hadoop   大数据分析   电能计量装置管理   电力企业  

摘要： 电能计量装置管理系统(Electric energy metering device management system)是针对电力企业特种资产进行管理的具有便捷、多维度、易维护特性的程序。现有被广泛使用的类似管理系统代表性方案为传统的基于纸质文字资产标签的资产管理系统,采用条形码或二维码的改进型资产标签的管理系统。以上方案在当前时代背景下用于管理这种信息变化频繁的资产时都在自动化及智能化方面存在深刻的不足,其都无法感知计量装置的状态,因此无法及时应对计量装置的异常信息并及时进行更新。同时很大程度上依赖人工操作导致系统中存储的信息不一定符合真实情况,盘点时也完全依靠人工实地盘查。以及为解决适应现代化管理对数据的加工、梳理、应用的需求,系统也需要在大数据分析上面有一定侧重,并能通过数据运用于实际来解决问题。 为解决供电企业以及其基层单位面临的以上问题,需要在两各方面进行改进,首先是需要一个能够适应电能计量装置精细化管理需求的高效可靠的资产信息输入设备;其次是需要设计一套适应大数据处理平台的系统。通过部署新的电能计量装置管理系统,减少资产在分配、利用、转移过程中人工输入的部分。本文的创新点如下: (1).针对目前电能计量装置管理系统在大数据处理时出现的效率低,并且对于服务器性能利用率不佳,以及对于重复性问题处理速度低的现状。本文提出使用以MR(Map Reduce)技术为代表的并行计算技术应用到该系统里面。在系统处理并行计算数据的时候,利用Map阶段拆分数据以及流程步骤,在Reduce阶段统计、处理预定需要的数据,经过合理地程序设计可以大幅提升数据处理速度。实际部署运行后表明,本文使用的并行计算技术在通过开发人员合理的编程运用到系统以后,不仅在数据处理速度有所提升,而且大幅度降低服务器利用效率,运行稳定性也有所提升。 (2).系统数据通过人工输入时,无论是输入速度还是输入准确度对于现代资产管理系统来说都已经无法接受。但是现行的条形码扫描输入技术虽然可以保证数据数据准确性,但是其较慢的输入速度以及容易受到条形码污染的特性也使其变得不可接受。本文面对这种情况提出利用一种无线数据读取技术(Wireless Data Reading Technology)来代替现有条形码扫描技术,可以在设置允许的情况下批量读取数据。同时通过在限定的条件下与现有读取技术进行对比。实际部署运行结果表明,无线输入技术在保证数据可靠性的前提下可以大幅提升数据读取速度,同时其无线读取的特性也减少资产因为数据录入而产生的人力搬运时间。

关键词： 大数据   幼儿个性化学习   个性化社团  

摘要： 随着互联网、物联网技术的日趋成熟,教育领域越来越多地采用大数据技术。这种趋势成为更新教育理念、变革教育模式和提高教育质量的新动力,也为个性化学习的实现注入新的力量。现有研究中,大数据技术对个性化学习的价值、大数据支持下个性化学习模型的构建与应用等已经有了一定的探索。但在学前教育领域,大数据推动幼儿个性化学习的实现大多停留在理论探索阶段。根据心理学研究,三至六岁的幼儿时期是个性形成和发展的重要阶段。因此,探索如何利用大数据技术促进幼儿个性化学习,具有重要的意义。 本研究立足M幼儿园,运用实验研究法、观察法和访谈法,对大数据如何支持幼儿个性化学习开展了以下四方面研究:一是实地调查了M幼儿园大数据技术应用现状,包括信息化建设情况、大数据的关键技术以及利用大数据对幼儿兴趣倾向分析的准确性等,在本研究中具有奠基作用。二是制定了基于大数据分析的个性化社团教育方案。三是开展了为期三个月的教育实验,通过前测、后测数据分析来检验个性化社团教育方案的实施效果。四是在上述研究的基础上,提出一些教育建议,旨在帮助幼儿园及幼儿教师利用大数据实现幼儿个性化学习。 得出以下结论:一是制定出幼儿个性化社团教育方案,即以幼儿兴趣作为出发点,利用大数据技术对幼儿兴趣倾向进行分析;接着,按照不同幼儿的兴趣倾向,开展满足幼儿兴趣的多种类型的小社团活动;与此同时,进行指向幼儿发展的评价,贯穿整个教育过程。经检验,大数据支持的个性化社团教育能够促进幼儿个性和学习品质发展。二是探索出大数据技术对幼儿个性化学习的支持路径,即个性化学习前,利用大数据了解不同幼儿的兴趣倾向;个性化学习过程中,为教师教育决策、幼儿发展性评价提供数据基础和参考依据。 针对以上研究发现,研究者提出以下建议:一是与时俱进,树立技术革新理念;二是以幼儿兴趣作为出发点,关注并持续激发幼儿的兴趣;三是关注个别差异,制定个性化教育计划;四是创设个性化教育环境,给予幼儿多元发展空间;五是充分利用社团活动,促进幼儿个性发展;六是加强自身学习,自觉提高信息技术能力;七是与大数据协调配合,发展人机协同式教育;八是要有风险意识,谨慎使用技术。

关键词： 移动云计算   大数据分析   强化学习   深度学习  

摘要： 移动云计算随着移动设备算力的发展已经渗透到生活中的每一个行业,成为了各传统行业与互联网技术相结合的重要技术支撑;同时人工智能技术的迅猛发展为业界解决技术瓶颈问题提供了一种新的思路,如何将各个细分领域的前沿技术结合来解决实际生产环境中的问题,实现技术上的有效突破,正在迅速成为新的研究热点。移动云计算能够弱化终端硬件的限制,实现数据的增量存储,按各个终端实际需求提供服务。以移动云计算为基础,将深度强化学习算法引入来解决相应问题为我们提供了新的思考方向。区别于传统云计算的相关理念,移动云计算因其算力和存储性能的提升,以多元数据中心为核心设计思想,将计算中心下发到各移动端,实现了数据的即时处理以及对各个终端设备的信息共享。通过深度强化学习算法对数据进行分析处理,完成对模型的泛化训练。本文主要对领域内移动云计算相关问题进行研究,通过深度强化学习算法解决移动云计算背景下模型自进化问题。本文首先对研究内容的相关背景知识进行梳理,其次通过研究领域内的最新文献,了解国内外当前的研究情况。通过以上前期准备工作发现在传统移动云计算背景下深度学习算法的应用方法有待提高,即在当前移动云计算环境中,各移动设备仅承担数据收集功能,各移动端设备不能根据实时数据实现模型效果的提升,且强依赖于云计算中心提供算力以及存储服务的支持。本文将研究重点放在了移动云计算背景下智能自进化问题的研究,提出了一种框架级智能自进化(FLOM)方法,该方法首先解决云计算中心数据定向分发的问题,通过对原始矩阵的特征进行计算获得数据特征信息,针对模型优化过程中的数据使用广义分类特征萃取完成数据聚合过程并标记各数据类别,实现数据分配的目标;其次针对模型初始化阶段使用实验数据训练下发到各移动端的基准模型,并通过适当舍弃部分数据精度的方式以保证模型效果具有较好的兼容性。最后使用深度神经网络结合强化学习完成各移动云计算中心模型的更新,并将迭代后的数据返回到云计算中心,云计算中心使用各端返回的数据重新训练基准模型并再次下发,实现模型整体自进化的目标。FLOM旨在解决移动云计算中各端设备数据隔离的缺陷,通过云计算中心与各移动云计算中心的交互过程,构造数据经验池以及特征矩阵的方式,完成数据模型信息的共享,进而实现多端模型局部更新以及基准模型优化迭代的目标。实验结果表明,本文所提出的方法针对移动云计算环境下的模型自进化问题是切实有效的解决方案。

关键词： 慧心5G书屋   智慧工会   大数据分析   可视化  

摘要： 文章以服务为立足点,以员工实际需求为导向,打破传统工作形式束缚,在互联网5G时代背景下,探索工会智能化、智慧化建设可能性,并以职工书屋为着眼点,浅尝建设成果,提出未来展望,为智慧工会建设管理提供重要数据参考和典型示范。

摘要： 随着互联网技术的不断发展，网络营销已经成为企业推广和销售产品的重要手段之一。然而，如何评估网络营销效果，并不是一件容易的事情，需要从多个维度进行思考。本文基于大数据分析技术，探讨了网络营销效果评估方法和应用。具体来说，本文从数据采集、清洗、分析和可视化等步骤入手，对网络营销效果评估进行了探讨。结果显示，大数据分析技术可以帮助企业从多个角度和维度对网络营销效果进行分析，提取有价值的信息，优化营销策略，提高营销效果。未来，随着互联网技术的不断发展和监管政策的加强，网络营销效果评估将变得更加准确、可信、合规。

关键词： 宣传   政治传播   社交媒体   主流媒体   计算传播学  

摘要： 数字时代主流媒体向社交媒体场域的延伸与媒介形式的融合催生了宣传的迭代。基于2009至2023年全国94家主流媒体与政务新媒体的逾702万条微博数据的研究发现，过去十余年间主流媒体在新媒体场域呈现“软宣传”趋向。内容生产呈现亲民和服务属性的强化，正能量新闻比重稳步提升。宣传话语和形态发生迭代，情感动员、网络流行语和话题标签等传播方式形成了突出价值判断的政治话语。融合文字、图片和视频等媒介形式有助于更敏捷地传递主流价值观，形成传播力更强的新媒体宣传矩阵。亲民化报道显著提高了媒体与公众的互动，融媒体的使用提升了媒体的综合影响力，软宣传的传播效果存在异质性。基于社交媒体的“软宣传”在理念、话语和传播方式上与传统的“硬宣传”具有显著差别，体现出国家信息能力和濡化能力在数字时代的适应性提升。

关键词： 国家文化传播   中国美食视频   食物旅程叙事   大数据分析  

摘要： 近年来，在国际社交媒体上发布的大量中国美食视频获得一定关注，为国家文化传播提供了观察窗口。前人研究虽定性说明一国的美食能够成为该国文化传播的载体，但并无数据支持，也鲜见实证研究如何利用美食进行国家文化传播。如何选取视觉和听觉符号，通过独具特色的符号表征打造鲜明的文化特质，也是政府和个人面临的挑战。论文应用食物旅程叙事理论，建构食物旅程叙事策略分析框架。以YouTube平台上3434个中国美食视频的3382995条评论为研究对象，采用大数据分析技术与方法，验证食物旅程叙事承载国家文化传播的可行性，发现引发受众对食物本身、食物烹饪相关人物和食物来源背景国关注的食物旅程叙事策略及其组合。论文不仅基于食物旅程叙事的路径深化了国家文化传播，而且将食物旅程叙事理论拓展到非商业应用领域。通过精准设计食物旅程叙事的策略组合，展现美食视频中的视觉和听觉符号，用文化符号提升国际受众对视频中的食物、民众和国家文化的关注。研究结论既可以满足国家“文化传播”的诉求，又能实实在在解决当前美食视频制作中，凭借经验主义“摸石头过河”的营销传播的痛点。

关键词： 高级持续性威胁   图神经网络   集成学习   异常检测  

摘要： 近年来,高级持续性威胁(APT)作为一种新型的计算机网络攻击方式频繁地出现在政府通信、企业生产以及设备运行的过程中,造成了信息泄露、财产损失、设备损坏等一系列严重且影响重大的后果。与此同时,APT还具有隐匿性强、持续性长久、针对性明显等特点,这也在一定程度上增加了检测的难度。如何精确地对APT进行检测与发现并迅速做出响应已经逐渐成为计算机科学、数据科学、国家安全等多个领域所重点关注的热门问题。在对APT进行检测的过程中,基于计算机系统日志所构成的溯源图由于具备强大的语义表示能力和事件重构能力而经常被作为分析对象。与此同时,由于近年来兴起的图神经网络具备较强的图表示与学习能力以及预测能力,本次研究尝试利用基于关系型数据的图卷积神经网络(RGCN)模型并且以Boosting的集成学习方式来构建检测模型,最终实现对APT检测与发现。此外,还将该模型与其他常用经典模型在多个场景下的应用效果进行了归纳与对比。经过建模、检测和效果评估,发现本次研究提出的模型的检测效果在多数场景下都存在较为明显的提升,提升主要体现在检测召回率的上升以及假阳性率的下降。上述结果意味着基于RGCN与集成学习方法的检测模型能够非常有效地应用于实际场景中,在提升检测精度的同时也减少了人工复核的工作量,可以作为APT检测的一种新思路和方法。