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关键词： 大数据分析   QHSE管理   化工管理  

摘要： 在QHSE管理中,应用大数据分析技术,可以为管理工作决策提供更多支持,提高管理效果。基于此,文章从QHSE管理的应用优势、基于大数据分析的QHSE管理效能优化原则展开论述,提出了建立全面数据收集系统、增强数据分析能力、优化QHSE管理流程、加强决策支持这几项基于大数据分析的QHSE管理效能优化措施,希望能够为QHSE管理工作的开展提供参考。

关键词： 建筑工程管理   创新模式   数字化技术   大数据分析   项目控制  

摘要： 在当今激烈的市场角逐中,建筑工程管理模式创新成为企业提升核心竞争力的关键。文章深入剖析传统管理模式的瓶颈,如流程冗长、信息闭塞及效率低下等,进而提出一种融合数字化与大数据分析的全新管理模式。该模式以信息高速流通、项目精准调控及科学决策为基石,不仅优化了资源配置,还极大提升了管理效能。通过实证案例分析,其在进度、成本及质量控制上的卓越表现,充分验证了其相较于传统模式的显著优势。展望未来,该创新模式将持续引领建筑工程管理向现代化、智能化、精细化迈进。为促进其健康发展,建议加强技术融合、人才培养及政策引导,共同构建更加高效、透明的建筑工程管理体系。

关键词： 数智化质控   临床试验   人工智能   大数据分析   云计算  

摘要： 目的探索数智化质控在药物临床试验中的应用设计思路,以提升药物临床试验的质量和效率。方法根据广东省某医院过往的远程监察稽查系统使用经验,针对药物临床试验质控特点,分析了数智化质控框架在药物临床试验全流程中的相关需求,总结了数据框架及功能模块需要纳入的设计考量,并归纳了系统性能及安全维度的评价指标,设计了集成人工智能、大数据分析和云计算等技术的的数智化质控框架。结果数智化质控系统可显著提高临床试验的数据准确性和完整性,提升药物临床试验效率,增强对临床试验的实时监控能力,确保试验的合规性和安全性。此外,该框架可优化资源分配,缩短试验周期,降低整体成本。结论数智化为药物临床试验的质控提供了新的视角和方法论,对推动生物医药产业的数智化转型具有重要意义。

关键词： 人工智能   大数据分析   竞技体育   文献计量学:VOSviewer  

摘要： 本研究旨在提供竞技体育人工智能研究的全球趋势和发展图景,并为竞技体育未来发展和决策提供方向。方法利用Web of Science数据库对2001—2023年竞技体育领域人工智能应用研究进行检索,共检索到论文673篇,运用文献计量学、探索性因子和潜在Dirichlet分配相结合的分析方法,揭示了新兴的研究领域和主题。结果竞技体育人工智能研究的主题主要分为运动预测建模、运动能力提升、运动损伤预防和智能装备升级四个类团。未来研究更加侧重人工智能技术可穿戴装备、开发人工智能新算法、虚拟现实技术应用等方面。结论人工智能技术的应用促进了竞技体育更高、更快、更强发展,挑战人类极限,但应用中仍存在一定的问题,亟待完善。

关键词： 大数据分析   情报信息   信息清洗   堆栈降噪自编码器模型   信息多重加密  

摘要： 针对当前情报信息多重加密方法未考虑密钥身份认证,导致情报信息加密能耗较高、加密效率较低,造成加密后信息安全性较差的问题,提出基于大数据分析的情报信息多重加密方法。结合随机梯度下降和自适应性矩阵估计的大数据分析方法,调整堆栈降噪自编码器模型参数,利用堆栈降噪自编码器模型,提取情报信息的隐层特征,根据提取特征清洗情报信息。采用AES加密算法计算加密时间大小,结合RSA加密算法进行密钥协商和通信双方身份认证,利用CPRS混沌伪随机序列,循环更新密钥,对清洗后的信息进行多重加密,实现情报信息多重加密。实验结果表明,所提方法的加密能耗较低、加密时间较短,能够有效提高加密效率和信息安全性。

关键词： “双碳”目标   新型能源系统   深度神经网络   人工智能   机器学习   大数据分析   大语言模型  

摘要： 在“双碳”目标的推动下,风能和光能等新能源迅速发展,但能源生产、消费和存储环节面临弃风弃光、资源浪费和低储存效率等挑战,为此,亟须发展更加智能的新型能源系统。深度神经网络(DNN)是新一代人工智能发展的一个重要方向,网络的深层结构使得其对复杂函数具有强大的拟合能力,解决了传统机器学习算法在进行大数据建模分析时由于模型自身学习能力局限而无法提取数据最具表征力特征的问题。重点对DNN在新型能源系统的应用进行研究,主要从DNN概述,新能源系统对DNN的需求以及DNN在新型能源系统建模仿真、规划优化、运行维护、运行控制和系统管理中的应用等层面进行综述分析,对DNN在新型能源系统应用面临的挑战进行了总结展望,旨在为相关行业工作者提供参考。

关键词： 大数据分析   城市公交   线路优化  

摘要： 随着城市化进程的加速,城市公交作为公共交通体系的重要组成部分,其运行效率和服务质量已不仅仅满足便捷出行的需求,更成为衡量城市居民生活品质的重要标志。然而,面对日益动态且复杂的交通环境,传统依赖经验的公交线路规划方法逐渐显现出局限性。这种模式不仅对数据资源利用不足,也难以灵活适应乘客需求变化与流量分布的不确定性,从而阻碍了公交系统服务能力的进一步提升。本研究基于大数据分析理论,从基础概念到实际应用进行了全面探讨,以期为城市公交线路优化提供系统性的指导思路。

关键词： 大数据分析   智能电网   电能量计量   误差辨析   三相智能电能表  

摘要： 由于智能电网电能量计量误差特征提取不完整,导致电能量计量比差拟合曲线波动较大,因此,设计了一种基于大数据分析的智能电网电能量计量误差辨析方法。基于大数据分析技术,了解电网信息,确定传感器的最佳安装位置,获取智能电网的运行数据;提取电能量计量的误差特征,识别潜在的误差源;对各个误差组成部分的时间序列数据进行稳定性评估,确定数据统计特性,找出造成计量误差的具体原因。结果表明,该设计方法能够精准地检测三相智能电能表的电能量计量比差拟合曲线,并且波动较小,证明该方法更适用于实际应用。

关键词： 大数据分析   飞行区   人工智能   信息技术   场道   物联网   工程项目   工程流程  

摘要： 引言。飞行区场道类项目的建设和管理涉及复杂的工程流程和严格的安全要求,因此需要高效的工地管理方法来确保项目顺利进行并达到预期的质量和安全标准。随着信息技术的快速发展,智慧工地管理技术在工程项目中的应用日益成熟[1-2]。智慧工地管理结合了BIM、物联网、大数据分析、人工智能等技术,为工程管理提供了全新的解决方案,更好地应对飞行区场道类项目的建设[3-7]。

关键词： Python   大数据   可视化   教育应用  

摘要： 随着大数据时代的到来,教育领域产生了海量的数据,如何有效地分析和利用这些数据成为教育管理者和研究者关注的热点问题。Python是一种功能强大、通俗易懂的编程语言,在大数据分析可视化领域中有着重要应用。文章介绍了Python在大数据分析可视化中的优势,对比分析了Matplotlib、Seaborn、Plotly和Altair等常用可视化库的特点,并结合学生学业表现可视化分析、教学质量评估可视化和教育资源配置优化可视化等案例,探讨了Python在教育大数据分析可视化中的应用。