教学课程资源库 更多>>

关键词： 光伏电站工程建设   项目管理   实地调查   大数据分析   精细化管理  

摘要： 光伏电站的建设项目管理是推动光伏电站工程项目的关键环节。基于此,本研究对光伏电站工程建设项目的管理方法进行了深入探讨。研究采用实地调查、大数据分析等方法,通过系统性地分析资料和实际数据,对定位精准及跨阶段的管理方法进行了深度探讨。研究结果表明,全过程精细化管理与动态风险监控体系的建立,能有效地提高项目的管理效率和效益,降低工程投资风险,保证电站的正常、安全、高效运行。此研究对光伏电站工程建设项目的管理提供了理论依据和实践参考,对推动光伏电站建设有积极的推动作用。

关键词： 地名   文化景观   文化遗产保护  

摘要： 地名承载了一个地区特有的历史,具有鲜明的文化特征。地名的生成既有地域自然条件的影响,又有地域历史文化的作用;既是地域文化的载体,又是特殊的文化符号。利用地理信息系统(GIS)对宁波市地名数据进行分析,是研究地名文化景观分布特征与成因的有效方式。地名文化景观体现了与地理空间特征、人类生产生活特征、历史演进特征、文化习俗特征相匹配的特征。本文即以宁波市为例,基于大数据分析浙江地名文化景观分布特征及成因。

关键词： 高职教育   课证融通   财务大数据分析   1+X证书   教学创新  

摘要： 随着“1+X”证书政策的推进,高职院校“课证融通”建设成为当前教育改革的重要议题。本文以财务大数据分析为例,探讨了高职院校在“课证融通”方面存在的问题与挑战,并提出了相应的建设路径。通过对课程内容与证书要求的对接、跨学科融合与课程创新、师资队伍建设与专业培训以及实践与就业导向的课程设置等方面的探讨,旨在为高职院校促进“课证融通”机制的顺利实施提供参考。

关键词： 数据环境分析法   内控审计   信息技术   大数据分析  

摘要： 文章探讨了数据环境分析法在内控审计中的重要作用、应用方法以及面临的挑战,通过回顾相关文献,梳理了国内外关于数据环境分析法的研究现状、内控审计理论与实践的发展及数据环境分析法的理论基础,解读了内控审计的基本内容与要求及数据环境分析法在内控审计中的应用,针对数据环境分析法在内控审计中面临的技术、组织适应性、数据质量与安全、合法合规等挑战提出了对策。

关键词： 云计算   大数据分析   物联网(IoT)   人工智能(AI)   机器学习(ML)  

摘要： 云计算、大数据分析、物联网(IoT)、人工智能(AI)、机器学习(ML)和数字孪生等技术的兴起和快速发展,为核电站等重要基础设施的数字化转型提供了强大的技术支持和广阔的应用前景。本文旨在探讨核电站数字化现状、数字化升级与转型的关键技术及关键问题,为迎接数字化转型浪潮提供参考。

关键词： 网络游戏   大数据分析   用户行为模式   数据挖掘  

摘要： 随着网络游戏产业的蓬勃发展,网络游戏公司积累了海量的用户行为数据。有效分析这些数据并挖掘用户行为模式,对于优化网络游戏设计和提供个性化服务具有重要意义。本文梳理了网络游戏用户行为数据分析的相关研究现状,重点介绍了几种常用的用户行为模式挖掘方法。这些方法包括基于关联规则的挖掘方法(如Apriori算法和FP-Growth算法)、基于聚类分析的挖掘方法(如K-Means算法)、基于序列模式的挖掘方法(如PrefixSpan算法),以及基于深度学习的挖掘方法(如RNN和CNN)。此外,本文介绍了网络游戏用户行为数据的采集、存储和预处理技术,以及用户行为特征工程的相关内容。通过系统性地探讨网络游戏用户行为分析和模式挖掘的各个环节,以期为深入理解网络游戏用户行为、提升网络游戏运营水平提供参考。

关键词： 事业单位   财务管理   大数据技术   内部控制   风险管理  

摘要： 为了探讨如何以大数据优化事业单位会计内部控制,通过理论研究和文献回顾,梳理了会计内部控制的理论框架、大数据技术的理论背景、大数据与会计内部控制的交叉理论,探讨大数据如何在理论上支持会计内部控制的效率和有效性。结合关于会计内部控制及大数据应用的主要研究成果,提出大数据在事业单位会计内部控制中的作用机制:大数据如何改进数据采集过程和提升数据质量、如何识别和评估潜在风险、如何进行内部控制措施的设计和实时调整。并根据事业单位特定需求,提出大数据技术在内部控制实施中应对困难的具体策略,优化内部控制体系,支持单位的高质量发展。

关键词： 企业项目管理   生物医药产业   ERP系统   大数据分析   业务质量   CRO   应用策略   研发效率  

摘要： 随着全球生物医药产业的快速发展和市场竞争的日益激烈,合同研究组织(以下简称“CRO企业”)应运而生。CRO企业可以有效提高药物研发效率,降低研发成本并缩短新药上市的时间,而其项目管理能力会直接影响业务质量和客户满意度。在大数据分析、人工智能等数字化技术迅速发展的背景下,加强ERP(企业资源计划)系统在项目管理中的应用,对提高CRO企业的项目管理水平至关重要。因此,本文介绍了CRO企业项目管理的主要内容,强调了ERP系统对CRO企业项目管理的重要性,分析了CRO企业在应用ERP系统进行项目管理时面临的主要问题,并提出了有针对性的应用策略,旨在为相关企业提供理论参考。

关键词： 烟气脱硝   大数据分析   故障树法   置信度   电力大数据   选择性催化还原  

摘要： 火电厂选择性催化还原(SCR)脱硝系统的可靠性评价分析,对脱硝系统安全运行具有现实意义。对脱硝系统故障原因进行归类后,建立以氨氮摩尔比异常为主要指标的故障树(FTA)法,采用布尔代数运算法,对故障指示器进行FTA径集分析,共得到11个最小割集,5个最小径集。分析各基本事件对顶事件产生影响的组合模式和传播路径,提出根据置信度判断对系统安全性危害的评价方法。基于某300 MW机组锅炉脱硝系统的运行大数据,对反应器内部某一具体故障进行故障概率分析,得到最小割集K7的置信度与可靠性评价方法的置信度的相对误差仅为0.694%的结论,另取20次故障事件,发现相对误差均在1%之内。结果表明,通过最小割集置信度的评价方法准确可行。

关键词： 埃达克质岩   构造背景   判别图解   主、微量元素   大数据分析   机器学习  

摘要： 埃达克质岩具有重要的地球动力学和金属成矿意义,其构造背景的准确识别为探讨区域构造-岩浆演化过程提供了重要依据。由于埃达克质岩源区、热源和岩浆产生机制的多样性,传统低维度地球化学手段在识别构造背景时存在局限性。随着地学数据的指数增长和人工智能的发展,机器学习为解决该问题提供了新方法。因此,本文将机器学习与地质大数据相结合,构建高精度埃达克质岩构造背景判别模型和可视化图解。文中收集了1 075条全球埃达克质岩主、微量地球化学数据,使用主成分分析和t分布-随机近邻嵌入等无监督学习方法进行高维数据降维,采用随机森林、支持向量机、人工神经网络和K近邻等机器学习方法进行数据训练,得出准确率为98.5%的高斯核支持向量机埃达克质岩构造背景判别器,并提出Ba-Sr/Nd图解,为汇聚板块边缘、板内火山活动和太古宙克拉通(包括绿岩带)3种构造背景判别提供依据。这项工作将拓展机器学习在埃达克质岩构造背景研究中的应用,为构造-岩浆作用研究带来新的思路。