关键词： 金融统计   金融从业人员   金融服务   金融市场   大数据环境   大数据技术   大数据时代   智能化技术  

摘要： 一、前言金融服务的现代化改革和发展需要金融统计的加持和帮助,尤其是在现阶段大数据技术不断优化和普及的环境下,金融统计工作也迎来一定的机遇和挑战。为切实顺应大数据时代高速发展的需求变化,相关的金融从业人员就要着眼于金融统计存在的不足之处和问题,创新金融统计的方法和模式,为金融市场的改革和发展打下坚实的基础。同时,也要充分发挥大数据现代化、智能化技术优势,使金融统计的思维和视野得到进一步的拓展,从而推动金融工作的有序开展。

关键词： 大数据技术   单元制配电网   电网故障   故障定位  

摘要： 为减少配电网故障定位的时间,提出基于大数据技术的单元制配电网故障定位方法。首先,利用大数据技术采集配电网故障信息,并与历史数据中的故障特征进行对比;其次,通过拓扑信息初步定位故障点,并利用差分进化法优化模型完成配电网的故障定位;最后,进行实验分析。实验结果表明,该方法定位故障点需要2.7 min,优于对照组,能够节省时间。

关键词： 计算机工程   大数据技术   传输协议   加密算法  

摘要： 阐述大数据技术的特点,探讨计算机工程中的大数据技术应用方法,包括数据处理技术、数据处理系统的设计、数据安全中的传输协议和加密算法、数据备份和恢复。

关键词： 大数据技术   内部审计   风险防控   战略转型期   职能定位   新兴技术   质量探讨   发展过程中  

摘要： 存在的问题(一)忽视内部审计服务职能。当前企业正处于高质量发展的重要战略转型期,尤其是受到大数据等新兴技术的冲击,企业对于发展过程中的风险防控有了更高要求。作为企业重要的监督力量,内部审计也需要在职能定位上作出相应的调整。但是当前我国多数企业内部审计职能定位的重点仍放在监督上.

关键词： 学科竞赛   实践教学   数据科学与大数据技术  

摘要： 数据科学与大数据技术专业是新增的本科专业,也是一门实践性很强的计算机类专业。目前,专业实践教学中存在着教学内容不够丰富、知识点孤立、考核方式单一等问题。本研究根据课题组所在高校学生实际情况,阐述了如何将学科竞赛相关内容融入到基础实验课程以及综合实践课程中,进行有效的设计、实施及保障,最终提高学生的实践操作能力、创新应用能力、团队协作能力以及学生就业率等,为其他院校实践教学的改革提供一定的借鉴意义。

关键词： 大数据技术   高校思政教育   “麦穗计划”  

摘要： 以大数据技术为首的新一轮信息技术革命浪潮正不断影响着人们的工作生活,其中高校思政教育作为国家教育领域的重要组成部分,正面临着大数据时代所带来的机遇与挑战。在大数据时代背景下,义乌工商职业技术学院以先进科学的大数据技术为抓手,出台“麦穗计划”,实现思政教育精准供给以及科学决策,对学生开展全方位思政教育,创新高校思政教育模式,为高校思政教育高质量发展提供宝贵经验。

关键词： 大数据技术   船用柴油发动机   零件检测  

摘要： 为了提高柴油发动机零部件的故障诊断效果,提出基于大数据技术的船用柴油发动机零部件故障智能诊断方法。依据实际的测定需求及标准,进行故障信号的标定及分解;设计多层级的智能诊断节点部署形式,扩大实际的诊断范围;设计大数据融合诊断结构,构建大数据故障智能诊断模型,建立故障诊断特征识别矩阵,采用分类优化修正实现智能诊断。测试结果表明:此次所设计的诊断方法故障诊断残差控制在1.5以下,故障诊断效果较好,具有实际的应用价值。

关键词： 大数据技术   高校   内部控制工作   建设   优化策略  

摘要： 中国在经济发展过程中,所获得的成就是非常显著的。从宏观经济的发展情况来看,长期都处于稳定增长的状态,通过调整结构,推进改革继续。处于这样的大环境下,高校提高了合作意识,与企业建立了人才培养合作关系,实现了多元化发展。对内部控制结构予以优化,不断提高控制效率,由此加大了管理力度,使得各项资源得到有效配置。随着内部控制工作的有效展开,高校的各方面管理工作得以优化,虽然在资金以及资源方面都存在优势,但是风险也是存在的。因此要强化内部控制工作,实施风险管理,就要将相应的体系构建起来。文章着重于研究大数据视域下高校实施内部控制建设过程中所采用的优化策略。

关键词： 智慧校园   大数据   应用  

摘要： 随着信息时代的到来,大数据技术在我们的工作和生活中得到了广泛的应用。在中小学智慧校园建设中使用大数据技术,能够有效地提升中小学教育教学和管理过程中的效率。本文通过对智慧校园和大数据技术在中小学校的应用和发展现状研究,提出了进一步完善的思考和应用对策。

关键词： 大数据技术   数据集合   价值密度   数据类型   数据采集层   物联网   数据需求   数据存储层  

摘要： 大数据是指规模庞大、增长迅速、类型复杂、价值密度低、时效性强的数据集合,具有数据量大、数据类型多、处理速度快的特点。随着互联网、物联网、移动互联网等技术的快速发展,数据量呈现出指数级增长,传统的数据处理和分析手段已经难以满足日益增长的数据需求,这就催生了大数据技术的出现。大数据架构通常分为四个层次,即数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层.