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关键词： 云计算   智能推荐系统   大数据分析  

摘要： 为了提升云计算平台的个性化推荐服务,文章采用了大数据分析与智能推荐算法相结合的方法,分析了云计算平台智能推荐系统的设计与实现。通过深度挖掘用户行为数据与兴趣偏好,优化推荐算法,结合分布式计算与存储架构,能够实现高效的个性化推荐。结果表明,该系统能够在实时数据处理与精准推荐方面取得显著效果,极大提升平台用户体验与粘性,为后续技术创新提供可行路径。

关键词： 人工智能系统   定制化   物联网技术   生猪养殖   大数据分析   养殖实践   家庭式   感知系统  

摘要： 在智慧生猪养殖系统中,特别是物联网技术与传统养殖实践的深度融合。随着家庭式养殖模式的减少,中国生猪养殖正转向集约化、规模化和设施化,采用更先进的技术手段和管理策略,以提高养殖效率和确保生猪健康,起到了极其重要的作用。一、系统功能分析(一)人工智能系统在生猪的智慧养殖中,人工智能系统可以实现下面的4个功能:1.精准饲喂:基于大数据分析,AI系统根据猪只的不同生长阶段和品种特性,实现自动精准饲喂。例如,通过集成无线射频识别(RFID)技术和采食行为感知系统,可为每头猪只提供定制化的饲喂方案,从而提高进食效率,减少饲料浪费。

摘要： 随着建筑行业技术的不断发展,传统工程造价管理面临诸多挑战,如成本控制不精准和风险评估困难.为提高精确度和效率,BIM(建筑信息模型)和大数据分析技术逐渐成为行业焦点.

关键词： 大数据分析   水电站自动化运行   维护   故障诊断  

摘要： 为了提高水电站运行效率和故障诊断能力,文章基于大数据分析,设计了水电站自动化运行维护与故障诊断系统。分析了水电站的主要数据来源,并设计了高效的数据采集与预处理方案。通过选择合适的数据分析框架和挖掘算法,构建了运行状态预测模型,并开发了多种故障诊断算法。系统在水电站中的应用表明,其可有效提升运行效率和故障诊断精度。

关键词： 计量资产   全寿命周期   大数据技术  

摘要： 现代电力工程事业的快速发展,对计量资产全寿命周期质量管理提出了更高要求,有必要融合运用系统完善的大数据技术方法,全面提升计量资产管理综合质效。本文基于全寿命周期质量管理中的大数据特点,以及大数据的计量资产全寿命周期管理框架进行分析。在探讨MDS大数据分析平台构建与应用的基础上,结合相关实践经验,分别从多维度检定误差分析等方面,研究了基于大数据的检定分析优化应用。

关键词： 大数据分析   语文教学   人类智能   学习路径   精准识别   量身定制   迭代速度   AI  

摘要： AI正以惊人的自我迭代速度,全面超越人类智能。AI赋能,必将全面变革语文教学,而这样的变革也必将是惊人的。比如,AI通过大数据分析学生的学习行为、成绩变化等信息,能精准识别每位学生的语文学习特点和需求,从而为其量身定制个性化的语文学习路径。

关键词： 房地产市场风险   大数据分析   风险预测模型   数据预处理  

摘要： 通过聚焦房地产市场风险预测技术,剖析其风险特点与分类,涵盖宏观经济、政策调控、供需关系等引发的市场、信贷、投资回报风险,详细阐述基于大数据的预测数据来源,如政府公开数据、企业运营公开的数据、互联网数据,以及数据预处理流程.对比传统与大数据预测模型,介绍模型构建步骤及结果分析方法,旨在为房地产市场风险预测提供科学依据与技术支撑,提升预测准确性和市场应对能力.

关键词： “双减”政策   课后服务   公共资源   校家社共育  

摘要： “双减”政策颁布以来,确立了课后服务立德树人的新价值取向,推动了课后服务体系的高质量发展,较大程度上满足了人民群众对优质教育的诉求。基于4次跟踪调查687615份问卷的大数据分析发现:课后服务存在管理举措不力、课程内容不丰、资源供给不佳、师资队伍不足、校家社协作不强等困境。提升课后服务质效,需要坚持立德树人,实现课后服务管理举措系统化;关注个性差异,实现课后服务内容开发课程化;引进公共资源,实现课后服务队伍建设多元化;完善制度保障,实现课后服务资源供给规范化;凝聚社会力量,实现课后服务校家社共育一体化。

关键词： 数字化测量技术   给水工程   GPS   自动化测量   大数据分析  

摘要： 传统给水工程竣工验收测量方法有精度欠佳、效率不高且易受人为因素干扰等弊病,本文引入数字化测量技术,涵盖 GPS、GIS、三维建模、自动化数据处理与大数据分析等内容。其在地形、水流测量、自动化测量体系及数据存储处理等多方面的应用,大幅提升了测量精度,定位误差缩至厘米级,还提升了工作效率,达成实时数据分析与精准预测,有力支撑沈阳等地给水工程验收与后续运营管理。

关键词： 大数据分析   水资源管理   应用研究  

摘要： 探讨了大数据分析在水资源管理中具体的应用实践,涵盖了从实时水质监测系统构建到基于大数据的降雨径流预测模型,再到地下水动态模拟与干旱预警系统的开发等多个方面,还讨论了如何通过数据驱动的方法进行水资源需求预测与供给规划,并介绍了多目标决策支持系统(DSS)在促进区域水资源智能配置上的作用。最后,强调了大数据技术在评估水政策实施效果和支持科学决策制定过程中的重要性,研究成果表明,利用大数据技术可以显著提高水资源管理工作的精确度、响应速度和整体效率,为实现可持续发展目标提供强有力的技术支撑。