关键词： 大数据   风景园林工程   园林设计  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,大数据的应用领域不断拓宽,现已深入到城市景观布局与园林建设的多个层面。在城市架构中,园林景观建设占据着不可或缺的地位。大数据技术的融入,不仅改变了传统的建设模式,也刷新了传统的研究路径。依靠其卓越的数据处理实力和精准的预测功能,大数据算法为园林景观设计带来了全新的视角与无限可能。本篇文章的目的,是深入分析大数据算法在园林景观设计领域的实际应用,以期为同行提供借鉴与参考。

关键词： 大数据   《生物化学检验》   思政元素  

摘要： 大数据时代改变了高职医学院校《生物化学检验》课程的教学模式,为医学教育提供了丰富资源和创新途径。课程不仅要传授专业知识,还要培养学生的价值观和职业道德。本文探讨了大数据技术在教学中的应用、个性化教学的提升效果,以及思政元素融入课程的重要性、目标与原则,并提出了整合课程内容、创新教学手段、构建实践平台和建立评价体系等具体策略,旨在提升医学教育质量,培养高素质医学人才。

关键词： 大数据应用开发   思政教育   课程设计   实践探索   教学评估  

摘要： 文章探讨了如何在大数据应用开发课程中融入思政教育,旨在通过多维度的方法提升学生的思想素质与职业道德素养。当前的思政融入多集中于宏观指导,如何在具体课程教学中有效实现思政与专业知识的结合成为新的挑战。文章从思政目标的明确性、课程内容设计与实施策略、评估反馈等方面展开讨论,提出了一系列切实可行的方法与实践案例,旨在增强学生的社会责任感、创新意识和团队合作精神,为大数据应用开发课程及其他专业课的思政教育提供借鉴与参考。

关键词： 数据分析   包络分析   一致性分析   机电产品   质量管控  

摘要： 产品质量检验对企业和用户而言是一项非常重要的工作,关系到产品的质量,以及映射到企业产品研制、生产过程中问题的发现和处理。为提高产品质量与检验工作效率,对企业在长期生产交付实践中积累的数据进行了分析与挖掘,提出了包含符合性评价、成功数据包络分析和一致性分析等的机电产品质量管控方法,以准确识别检验业务流程中的稳定项目和风险项目、为质量管控的精细化管理提供科学决策,达到动态优化检验项目、降低检验成本和损失,加快批生产进度的目标。

关键词： 同步开发   应急管理系统   风险隐患   知识提取   创先争优   事故案例   大数据   监测预警  

摘要： 湖北省“云哨兵”:以大数据为翼 破安全治理难题。2月6日,湖北省应急管理系统召开新春“创先争优”动员会,提出以数字化改革和基层能力提升为引擎,聚力打造“智慧应急”场景化应用,全省已完成省市县三级风险隐患监测预警中心组建,并同步开发建设全国首个风险隐患监测预警平台。湖北省应急管理部门梳理上万份各行业法律法规、标准规范和事故案例,经过知识提取、标注、训练,建设了90亿参数级别的风险研判大模型。通过分析事故灾害演化链,分析可能造成事故的各种诱因,可能造成的事故后果,形成红色、橙色、黄色、蓝色等4个风险事件评估级别,并精准推送处置方案,有效解决基层风险研判专业能力不足的问题。

关键词： 安全生产技术   化学品安全   产学研用   安全应急   人工智能   安全生产风险   信息化技术   大数据  

摘要： 1月10日,安全应急新技术新装备应用大会在武汉举办。此次大会由湖北省应急救援协会、湖北省安全生产技术协会、湖北省化学品安全协会及湖北省机械工业安全技术协会联合主办。大会围绕安全应急领域新技术、新产品、新装备的发展与应用,深入探讨发展新质生产力科技赋能安全应急的相关课题,重点解决安全生产风险监控技术手段、应急通信保障、大数据、人工智能及信息化技术在安全应急领域的应用场景,推动安全应急领域产学研用等环节间的合作,推动安全应急技术与装备的发展。在本次大会上,武汉国际安全应急博览会组委会举行了世界大安全博览会暨第五届武汉国际安全应急博览会发布会。

关键词： 大数据时代   公路工程   造价管理  

摘要： 在全球化和信息化的背景下,公路工程的建设规模和复杂程度不断提高,传统的造价管理模式难以适应现代工程项目的需求。大数据技术以其强大的数据处理能力和分析能力,为公路工程造价管理注入了新的活力。如何充分利用大数据技术,提高造价管理的效率和精准度,是当前行业亟待解决的问题。基于此,本文对大数据时代公路工程造价管理的影响、面临的问题及策略与建议进行了总结和分析,旨在更好提高公路工程造价管理水平。

关键词： Python   大数据   政策落实跟踪   审计  

摘要： 随着大数据技术的发展,社会进步,人们生活水平提升,审计行业也被推动着前进。传统审计技术与方法已无法满足当下对审计效果的需求,审计人员急需探寻新方法,在保障质量的同时提升效率。大数据技术在政府审计方面的应用尚处于不断完善、逐步探索创新的阶段,旨在解决审计范围受限、资源不足等问题。本文以政策落实跟踪审计为背景,探讨Python这一大数据技术在其中不同阶段的应用场景,期望提升审计效率与质量。

关键词： 随机优化算法   机器学习   高维数据   计算成本   大数据   可扩展性   学习算法   数学建模  

摘要： 引言。数学建模是机器学习的理论基础,有助于更准确地刻画和求解实际问题。通过构建适当的数学模型,可以更好地理解数据的内在结构和规律,设计更高效的学习算法。随机优化算法在处理大数据和高维数据时表现出显著优势,能够在较低的计算成本下找到近似的最优解,从而提高算法的可扩展性。