关键词： 大数据背景   高校学生管理   信息化  

摘要： 本文探讨了大数据背景下高校学生管理信息化的实施策略和应用,强调了大数据技术在教育领域的深远影响,概述了大数据背景下学生信息管理的新模式,详细介绍了高校学生信息管理系统的架构与功能,突出了学生档案管理、学习进度跟踪、健康与心理状态监测等关键功能。此外,还讨论了数据安全与隐私保护的重要性及实施策略。最后,提出了高效实施学生管理信息化的策略,旨在提升高校管理效率和教育质量,同时保障数据安全和隐私。

关键词： 大数据   结构化查询   数据分析  

摘要： 随着互联网和物联网应用的迅猛发展,数据量急剧增长。传统的关系型数据库在存储和查询时的实时性要求面临挑战,同时数据结构的多样化,不同类型的数据库相互交织,数据流转和整合处理变得更加复杂,成本也在上升。为满足企业数字化转型的需求,需要构建一个规模宏大的异构数据处理平台,实现资源统一调配,兼容不同的数据格式。同时实现存储和计算的并行处理,统一用户开发接口,以满足数据流转和整合处理的需求,提高业务的实时性和安全性。针对海量数据,设计了一套数据处理系统,该系统能够满足数据收集、处理和存储的需求,并具有出色的拓展性、高度可靠性和强大的实时性。这个系统非常适合处理大规模数据,有很好的性能,以提高数据分析和挖掘的效率。

关键词： 大数据时代   档案管理   创新路径  

摘要： 随着大数据技术的快速发展,档案管理面临着前所未有的挑战和机遇。大数据时代的到来,使得信息的生成、存储、管理和利用呈现出前所未有的规模和复杂性,传统的档案管理模式已逐渐无法适应这种变化,迫切需要创新的管理路径,以更好地应对信息爆炸和智能化转型带来的影响。基于此,本文以医院为例,简要分析了大数据时代对医院档案创新管理的意义,并从大数据时代背景下档案管理的困境出发,提出了促进医院档案管理规范化、智能化发展的创新路径。

关键词： 高炉   炉缸活性   大数据   评价   预测  

摘要： 传统高炉炉缸活性分析存在依赖经验系数、涉及参数过少等弊端,没有挖掘炉缸活性与原燃料、高炉操作间的内在关联。为此,采集某高炉生产数据,运用机器学习方法对燃料比、出铁次数、理论燃烧温度、焦比、鼓风动能等生产数据,进行数据清理和数据挖掘,结合炼铁机理与传统炉缸活性评价机理模型,建立高炉炉缸活性评价模型,预测未来一段时间内的炉缸活性指数。采用K-Means算法将炉缸活性划分为4个等级,根据线性回归预测得到的炉缸活性指数预测值与真实值基本重合,预测准确率达到88.2%。

关键词： 煤矿安全生产   大数据   预警系统  

摘要： 阐述大数据特点和煤矿安全的重要性,分析煤矿安全生产预警系统需求,分析基于大数据的煤矿安全生产预警模块设计,以及大数据在提高煤矿安全性中的应用,以期进一步提高煤矿生产安全性。

关键词： 制造业   转移   跨国并购   绿地投资  

摘要： 随着全球产业链分工加速重构,中国制造业面临产业体系完整性和产业链安全、稳定性的挑战。基于全球多源产业大数据,通过构建中国制造业转移指数,对2015年以来中国制造业转移的态势及去向国进行分析。在此基础上,从“主动转移”和“被动转移”的角度进一步挖掘我国制造业转移的模式。结果显示:中国制造业呈现持续转移态势,其中劳动密集型企业依然面临较严重的转移风险,东南亚以及墨西哥等美国“近岸”及“友岸”国家在很大程度上承接了中国的制造业转移,转移方式既包括主动转移也包括被动转移。

关键词： 财务档案管理   财务部门   财务室   大数据时代   传统档案管理   财务会计档案管理   档案管理工作   新的挑战  

摘要： 在大数据环境下改进档案工作,是新阶段调整财务档案工作的关键点之一,借助新技术构建新的财务档案管理模式,有助于摆脱传统档案管理工作的困境,持续提升财务部门的档案管理工作成效,因此该项工作的科学实施应当引起重视。大数据时代的到来,对财务室档案工作的优化提供了契机,但同样产生了新的挑战。

关键词： 大数据   民事检察   数据基础   模型应用  

摘要： 大数据赋能民事检察监督有利于推动民事检察监督高质量发展,提升民事检察在社会治理领域的参与度。目前大数据赋能民事检察监督存在数据归集共享不到位,系统研发与实际办案需求不匹配,模型复用性、可推广性不强,数据安全风险突出等实践困境。有必要从打牢数据基础、优化平台建设与应用、完善数字办案配套体制机制三个方面发力,优化大数据赋能民事检察监督的实践路径,推动新时代民事检察工作提质增效、创新发展。

关键词： 大数据技术   电力调度   负荷预测   故障诊断   数据处理  

摘要： 旨在探讨大数据挖掘与分析技术在电力调度中的应用及其改造效果。以西部某电力调度中心为例,设计并实施了基于大数据挖掘与分析的电力调度系统。研究结果显示,改造后系统日均数据处理量增至1.5 TB,处理时间缩短至2 h,负荷预测误差率降至2.5%,预测时间缩短至10 min,故障检测时间缩短至5 min,故障处理时间缩短至1 h,预警准确率达到85%,用户需求预测准确率提升至90%,响应时间缩短至15 min,系统稳定运行率达到99.9%,系统整体运营效率和可靠性显著提升。

关键词： 大数据技术   污水处理效能   指标体系   模糊层次分析法  

摘要： 以获取污水处理过中的不足之处,进而提出具有针对性的优化策略,提升污水处理效能为目的,研究大数据技术在污水处理效能评估与优化中的应用方法。该方法先构建污水处理效能评估指标体系,再定量指标和定性指标给出其计量方法,最后运用大数据技术中的模糊层次分析法,依据污水处理效能评估指标体系获得污水处理效能评估结果,然后就污水处理效能评估结果提出改进厌氧发酵池、改善污水处理池内微环境、引进先进技术等污水处理效能优化策略。研究结果表明:该方法可有效获得污水处理效能评估结果,并利用其效能优化策略可有效提升污水处理中的氨氮去除率。