关键词： 大数据   数据素养   在职民警培训  

摘要： 大数据时代,在职民警培训强化数据素养提升具有重要意义。目前,在职民警培训存在对数据素养认识不足,培训课程固化无法满足实战需求,数据素养教育的专业性门槛较高,以及师资力量不足等问题。在职民警培训工作应当及时转变培训组织者和学习者的数据理念,丰富、完善数据素养提升课程设置,以线上与线下相结合的形式开设培训课程,充实数据素养提升师资力量。

关键词： 电力大数据   异常检测   PFCM算法   SSA算法  

摘要： 为提高电网数据异常检测可靠性,针对已有的PFCM算法存在的聚类中心难以选择的问题,提出了一种将PFCM算法和SSA相结合的电力大数据异常检测方法。其中,SSA算法被用来优化PFCM算法的初始中心。仿真验证表明改进后算法与传统算法相比具有优越性。

关键词： 太湖水环境   云计算平台   预测预警   高效管理  

摘要： 研究结合太湖水环境异质性和实地调研结果,设计了基于云计算平台的太湖蓝藻水华预警监测系统,分析了无锡市太湖周围区域的33个监测点的数据,发现太湖北区蓝藻水华多发生在6—9月,其中以7月和8月最为严重;太湖西区的蓝藻水华发生时间在5—10月,持续时间较长。该平台可以利用大数据分析和人工智能算法,对数据进行处理和分析,生成多种形式的数据报告和监测图表,为防治蓝藻水华提供科学依据和参考。

关键词： 高职学生   “双向三段六环”   教学模式  

摘要： 校企联合下的“双向三段六环”混合式教学模式的研究与实践,不仅对于教育理论与实践的创新具有重要意义,而且对于推动产业融合、人才培养以及学生个人发展也具有深远影响。本文旨在全面探索高职院校学生的学习特性,结合大数据与会计专业的发展趋势,详细阐述该专业学生在校企合作的背景下,如何实施“双向三段六环”混合式教学模式的研究与实践。通过这一模式的深入研究和实践应用,我们期待培养出更多具备高志向、高技能、高素质的复合型会计人才,为社会经济发展提供有力支撑。

关键词： 大数据   数据分析   Python数据分析   案例   案例库  

摘要： 目前《Python数据分析》课程在培养实践和应用能力等方面存在不足,而案例教学促进提升学生数据分析技术技能与数据素养。文章结合案例库建设和应用的校本实践,从案例的素材来源、选用原则、构成要素三方面阐述案例库建设的流程;从Python第三方库应用和基础、模块、综合三大案例类别两个维度出发,列举课程教学案例库的建设内容;最后,介绍案例库的应用成效,包括推进“三教”改革、催生“混合式”教学新样态,以及在毕业设计、创新创业、技能竞赛等方面的拓展应用。

关键词： 大数据   融媒体   内容创新   内容推荐   内容生产   内容分发  

摘要： 随着网络信息技术的不断发展,大数据已经成为融媒体内容创新中的重要驱动力之一。本文探讨了大数据在融媒体内容创新中的应用,分析了其在内容推荐、内容生产和内容分发等方面的实践应用。通过对相关案例的分析,发现大数据在融媒体内容创新中发挥着重要作用,能够帮助新闻媒体更好地理解受众需求、优化内容生产和分发、提高用户体验等。

关键词： 独立储能电站   大数据技术   云边协同   工程示范项目  

摘要： 随着我国独立储能电站日益增多及其建设容量不断增加,其投后管理问题也逐步成为电站运行人员亟须解决的重要问题。为提高大型独立储能电站的投后管理水平,提出了由边缘数据系统(DMS)与云网系统(CMS)组成的储能大数据管理系统,通过分析其功能,探讨DMS独立部署、CMS直连部署、DMS+CMS云边协同部署3种方式,并分析储能大数据管理系统在示范工程项目中的应用,为大型独立储能电站数字化建设提供参考。

关键词： 水利工程   智能化   信息化   智能感知   大数据  

摘要： 借助智能化与信息化技术,水利工程设计能够实现更高效、精确和可靠的成果展示,为水利领域带来了前所未有的变革。文章探讨了智能化与信息化技术的特点,以及在水利工程设计中的应用,包括智能感知、数据集成、自动控制和大数据分析等技术,通过对这些技术的特点和具体应用进行详细分析,为水利工程的高效设计和管理提供了技术支持。

关键词： 大数据   成本核算   高校   财务管理  

摘要： 随着社会的数字化发展,大规模的数据信息处理逐渐影响到财务管理工作的开展。高校财务管理作为高校内部管理的重要内容,涉及高校教学任务与科研工作,运用大数据成本核算方法,可以大幅减轻财会人员的工作压力,提升财务管理的质量,推动高校的可持续发展。基于此,文章展开了一系列的分析与讨论,提出了大数据成本核算背景下高校财务管理的有效策略,以供参考。

关键词： 大数据分析   燃料消耗效率   评估   优化策略   可持续发展  

摘要： 随着全球能源需求的不断增长和可再生能源的发展,电力行业正面临着日益严峻的挑战,其中之一就是如何提高电力燃料的消耗效率以降低能源成本并减少环境影响。本研究旨在利用大数据分析技术,对电力燃料消耗效率进行评估,并提出相应的优化策略,以实现电力行业的可持续发展。