关键词： 大数据分析   广播电视   智慧运维   数据处理  

摘要： 随着广播电视行业的数字化转型,智慧运维通过利用大数据分析提升设备管理、网络优化及用户体验的效率,已经成为该领域发展的显著趋势。对此,探讨大数据分析在广播电视智慧运维中的应用,具体分析设备故障预测、用户行为分析、网络流量监控及多渠道数据融合等关键技术实现路径,从而揭示大数据分析对于优化广播电视运维流程的重要作用。

关键词： 大数据侦查   数据权利   场景理论   利益平衡   数字正义  

摘要： 大数据侦查模式存在算法暗箱、算法歧视和允许不精确的算法理念等问题,致使大数据侦查模式的技术正义存疑;大数据侦查模式的犯罪预测与实时监控功能潜在地前移了侦查程序启动的时间节点,疏离了程序正义;广泛运用大数据侦查模式增加了侵犯公民隐私权的风险,产生实质正义的隐忧。为走出大数据侦查模式面临的正义困境,可以场景理论平衡利益冲突、以比例原则厘清权力边界、以制度规范实现社会正义,从而更加接近并实现数字正义。

关键词： 大数据时代   传统媒体   新媒体   融合发展  

摘要： 信息技术和智能技术等与媒体技术的融合打造了全新的媒体发展格局,新媒体技术应运而生。当前,我国已经步入新媒体与传统媒体融合发展的新时期,二者各具发展优势,且形成了竞争关系。但在融媒体发展的环境下,传统媒体与新媒体如果继续各自发展则很难保障媒体事业的健康发展,因此提出了融合发展的理念。现阶段,如何促进新媒体与传统媒体的融合已经成为业界广泛关注的课题。为此,本文在探究二者的融合趋势和融合过程中需要考虑的关键内容,然后探索有效的融合路径,以期加快二者的融合速度。

关键词： 大数据技术   企业   业财融合  

摘要： 大数据技术给企业业财融合带来一定的机遇,因此,负责人要对大数据技术的重要性有正确认识,发挥出大数据技术的价值。本文先阐述大数据在企业业财融合中的运用价值,然后分析大数据环境下企业业财融合存在的问题,最后从完善业财融合管理制度及财务监管机制、加速财务管理的数字化进程、增强预算管理意识等方面,对大数据技术在企业业财融合中的运用策略进行探讨。

关键词： 大数据分析   数字孪生   微波炉智能检测  

摘要： 为了更加智能化地提高微波炉的检测效率,文章提出了基于大数据分析和数字孪生的微波炉智能检测方法,通过将微波炉的历史运行数据传输到大数据分析平台,计算数据的互信息,选择出主要的特征变量,然后计算特征变量的特征权重、耗损阈值和总耗损阈值,完成初步的数据分析;根据微波炉的实时运行数据,构建数字孪生体模型,大数据分析平台筛选出主要的特征变量并计算每个变量的耗损值和总耗损值,通过与指标进行比较,可以判断出微波炉的故障部位和微波炉是否达到寿命期限,以方便人工维修更换。

关键词： 人口流动   社会网络分析   手机信令数据   QAP回归   武汉城市圈  

摘要： 【目的】人口流动是各类要素流动的重要载体,从区县尺度探讨武汉城市圈人口流动的微观格局和内在机理,对于推动区域一体化、实现地区高质量发展具有重要意义。【方法】基于手机信令大数据、高德地图POI数据和社会经济数据,采用社会网络分析方法和QAP回归模型,分析区县尺度下2020年武汉城市圈日常人口流动的时空特征,系统剖析人口流动网络的结构特征及影响因素。【结果】(1)从时空特征来看,武汉城市圈在工作日的区县间人口流动比周末更为频繁和活跃。日常人口流动主要集中于同一地级市内部的区县之间,同时也形成多个跨市区县的小规模流动循环;(2)武汉城市圈中东部区县频繁参与跨区域的人口流动和社会互动,对人口流动网络的发展和运作起着核心支撑作用;(3)行政边界对日常人口流动的制约效应最为显著,这与不同区县间在行政管理制度和文化差异上的壁垒密切相关。区县之间人均GDP、教育资源和医疗服务水平的差异是驱动人口流动的关键因素。【结论】各区县应结合自身的经济发展特征和资源禀赋,通过打破行政壁垒、完善教育和医疗基础设施、激发经济活力等措施,优化城市圈资源配置,加快一体化进程,缓解“极化”现象,推动区域高质量发展。

关键词： 税收风险管理   大数据   数据准确性   税务风险控制   税务部门   数据隐私   实践运用   税收信息  

摘要： 文章深入分析了大数据科技在税务风险控制领域的运用,并讨论了该过程中遭遇的种种难题。利用大数据技术对庞大税收信息进行深入分析与加工,有效提升税务部门在风险识别与管理上的作业效率,进而增强其征税管理能力。然而,在实践运用时,面临数据隐私维护、数据准确性和技术实施等难题。因此,文章通过分析大数据在税收风险管理领域的实际应用事例,提出了针对这些挑战的应对策略与建议,旨在为税收风险管理领域的创新发展提供理论依据和实践参考。

关键词： 大数据技术   围标串标识别   招投标   关联分析  

摘要： 近年来,大数据技术显著提升了招投标中的串标识别效率,优化了市场环境。传统人工审查难以应对复杂的围标串标行为和海量数据,而大数据通过智能化手段提供了解决方案。本文分析了大数据技术在数据整合、异常投标行为识别及社交网络分析中的应用,并展示了其在识别精度与效率上的优势。通过实际案例分析验证了其有效性,同时探讨了数据源完整性、算法优化等未来研究方向。

关键词： 云计算   集成方案   变电站自动化   频谱分析   实时监控   信号处理   构建框架   提升系统  

摘要： 云计算平台为变电站运维管理提供了更多技术支持,分析其自动化数据集成方案,分析这一平台构建框架,基于云计算的变电站自动化数据集成与处理平台展现了强大的信号处理和频谱分析能力。通过性能测试,确认平台在处理复杂信号和大数据量时的稳健性和效率。从信号处理到频谱分析,平台展现了高度的精确度和可靠性,为实时监控和故障诊断提供了坚实支持。未来的优化将进一步提升系统的智能化水平,以应对变电站管理日益复杂的需求。

关键词： 烧结矿   FeO   大数据   机器学习   深度学习  

摘要： 烧结矿FeO含量是衡量烧结矿还原性的重要指标。为了全面而系统地概述各种烧结矿FeO含量的预测方法,本文从机理模型和机器学习算法(包括经典单一学习算法模型、协同优化算法模型、深度神经网络算法模型及集成学习算法模型)两大预测模型出发,分别从基于工艺流程参数,机尾图像识别预测,以及基于图像-参数协同预测进行三个方面探讨,总结了烧结矿FeO含量预测方法的发展脉络;并对近年来新兴的算法预测模型进行全面概括与深入分析,阐述了每种算法在烧结矿FeO含量预测模型的优点和局限;同时展望了未来烧结矿FeO含量预测领域的研究方向,以期为该领域的研究与实践提供有益的参考。