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关键词： PSO-BP模型   故障识别   预防性维护   K近邻模型   支持向量机   极端梯度提升   高通量数据  

摘要： 目的提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型的呼吸机故障识别与预防性维护策略,旨在提高呼吸机设备管理、维修水平,为呼吸机预防性维护提供参考。方法选取2017—2023年我院使用的呼吸机日常质量控制数据、临床使用数据、环境数据等多模态数据为研究对象,介绍PSO算法,建立粒子群优化-反向传播(PSO-BP)模型,同时引入K近邻(K-Nearest Neighbor Classification,KNN)模型、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型以及极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)模型作为对比模型,并选择准确度(Accuracy,ACC)、精准度(Precision,PRE)、召回率、F1得分以及曲线下面积(Area Under Curve,AUC)对模型进行评价。结果训练后的PSO-BP模型ACC、PRE、召回率、F1得分及AUC值分别为90.05%、91.00%、89.30%、0.90以及0.88;相对于KNN、SVM、XGBoost以及BP模型,PSO-BP模型识别ACC分别提高了6.64%、4.50%、3.32%、7.35%;召回率、F1得分及AUC值在一定程度上也得到了提高。模型最优阈值为0.6768,呼吸机安全区、稳定区、危险区以及高危区区间分别为[0,0.3384]、(0.3384,0.6768]、(0.6768,0.8384]、(0.8384,1.0000]。结论通过高通量医疗大数据建立的PSO-BP模型可有效识别呼吸机故障,并可使用定量数据为呼吸机预防性维护提供参考,具有一定的理论和实际应用意义。

关键词： 精准思政   党建工作   大数据  

摘要： 数据赋能精准思政是高校思想政治教育提质增效的重要手段,精准思政融合高校党建工作协同发展,既是激发党建工作与思想政治教育主观能动性的有效手段,也是全面贯彻党的教育方针的创新路径,二者相互补充、相互促进。当前,高校在精准思政引领下实现党建工作高质量发展,但在意识、技术、路径等维度还存在一些问题,为解决这些问题,应充分利用大数据技术,实施思想动态精准识别、党员群体精准画像和方法路径精准研判三大精准策略,推动新时代高校思想政治教育和党建工作双融双促,落实落细立德树人根本任务。

关键词： 会计   大数据   管理创新   公立医院  

摘要： 本文探讨了大数据驱动下公立医院财务会计管理的必要性及其创新路径。在大数据时代背景下,公立医院面临财务管理效率低、资源浪费和财务风险等挑战。大数据技术的引入,能够提升财务数据处理的精确度与效率,优化成本控制和资源配置,强化财务风险预警和决策支持。本文进一步分析了公立医院财务会计管理模式的创新路径,包括实现数据一体化管理、构建动态会计管理模式和建立多机构信息共享平台。数据一体化可以有效整合医院各部门的数据,提升信息共享和决策支持能力;动态会计管理能够提高医院对财务变动的响应速度,优化资源分配;信息共享平台的构建促进了医院与外部机构之间的数据交换,提升了财务管理效率和准确性。最后,本文强调,公立医院应通过科学合理的会计管理模式,提升资源利用率和风险控制能力,推动医院在新时代下实现高质量、可持续发展,为公众提供优质的医疗服务。

关键词： 大数据   事业单位   财务管理  

摘要： 随着经济社会的快速发展,传统的财务管理模式已经不能满足事业单位的发展需求,大数据的出现给事业单位财务管理工作转型带来了有利契机。本文首先介绍大数据对事业单位财务管理工作的影响,其次梳理大数据背景下事业单位财务管理工作需要遵循的基本原则,再次论述当前事业单位财务管理的不足之处,最后有针对性地提出事业单位提升财务管理能力的实践路径,包括提升信息化建设水平、科学开展预算管理工作、增设数据加密和访问权限、完善财务管理人才队伍等,希望可以为事业单位财务管理工作的高效开展提供参考。

关键词： 大数据   钢铁制造企业   内部审计  

摘要： 在钢铁制造企业内部管理中,内部审计属于重要的工作内容。通过科学开展内部审计工作,钢铁制造企业能够更好地实现企业战略发展目标。大数据背景下,钢铁制造企业以往选择的内部审计模式已无法很好地满足企业发展的实际需求,急需借助有效的措施不断提升内部审计水平。文章对大数据背景下钢铁制造企业内部审计的特征进行分析,阐述大数据背景下钢铁制造企业内部审计存在的问题,提出大数据背景下钢铁制造企业内部审计的对策,以期帮助钢铁制造企业提升内部审计水平。

关键词： 云计算   电力系统   变电一次设备   状态检修  

摘要： 本文针对电力系统变电一次设备状态检修中存在的问题,设计了一套融合云计算技术的智能检修系统。该系统采用“边缘采集-云端存储”的数据处理架构和微服务计算模型,实现了海量设备状态数据的实时分析和故障诊断。系统测试结果表明,在高并发、大流量场景下,系统的处理时延控制在20ms以内,故障诊断准确率达95%以上,资源利用率保持在70%以上,验证了云计算技术在提升电力系统状态检修效率和可靠性方面的优势。

关键词： 农业大数据技术   边缘计算   计算机视觉图像识别   数据隐私保护   农业生产现代化  

摘要： 文章深入探讨了农业大数据技术在实践中的创新与应用,主要聚焦于边缘计算的综合优势以及计算机视觉图像识别的试验结果。首先,通过物联网、遥感和人工智能的综合应用,实现了对农业环境的全面监测和智能决策,为农民提供了科学的决策支持。其次,计算机视觉图像识别在病虫害检测中展现出较高的准确率和实时性,对农作物健康的早期问题发现起到关键作用。试验结果显示,模型在测试集上的病虫害检测准确率达到90%,并通过优化提升至95%,同时边缘计算技术在提供实时反馈的同时保持了较高的决策准确性。边缘计算通过减少对云端资源的依赖,提高了资源利用效率,并在数据隐私保护方面取得积极成果。该研究的综合分析表明,边缘计算技术为农业提供了全面、高效的支持,促进了农业生产的现代化和可持续发展。这一系列试验结果和数据分析为农业大数据技术的进一步发展提供了有力的参考和指导。

关键词： 锂离子电池   被动均衡   主动均衡   均衡拓扑结构   电池均衡管理技术  

摘要： 高效的电池均衡管理技术是提升锂离子电池性能、保障安全的关键。本文全面阐述了锂离子电池组均衡拓扑结构的研究进程。深入解析了电阻式、电容式、电感式、变压器式以及变换器式等均衡拓扑结构的基本工作原理,重点分析各类拓扑结构的优劣及工况影响,并指出未来优化方向,为锂离子电池组均衡管理技术持续发展提供价值参考。

关键词： 短视频新闻   传播效果影响因素   央视新闻   抖音   大数据  

摘要： 短视频传播时代,如何精准把握影响传播效果的关键变量成为媒体转型升级的焦点。现依托叙事学的视角,深入剖析“央视新闻”抖音号的8705个短视频新闻数据,从实证层面进行探析。通过“大数据+人工分析”的混合研究方法,构建了以内容要素和技术要素为自变量,以传播效果为因变量的多元线性回归模型。研究表明,在内容要素中,叙事主题、叙事场景、叙事结构对短视频新闻传播效果产生显著影响,其中叙事主题影响力高于其他要素;在技术要素中,视频时长、封面制作、有无特效、发布时间对短视频新闻传播效果产生显著影响,其中视频时长的影响力高于其他要素。据此构建了叙事学视角下短视频新闻传播效果的影响因素模型,并探讨短视频传播时代主流媒体的转型升级策略,为我国进一步讲好中国故事提供参考。

关键词： 大数据技术   高校   人力资源   优化配置   教育发展  

摘要： 在大数据时代背景下,高校人力资源管理面临信息化与数字化转型的挑战。本文从培养教师的大数据思维、突破传统管理观念、建立人力资源数据库以及完善绩效考核机制四个方面,探讨了大数据技术在高校人力资源管理中的应用路径。研究发现,通过大数据技术的引入,高校可以实现人力资源管理的精准化与高效化,有效推动教学质量的提升和信息化管理水平的提高。利用数据分析与预测技术,高校不仅能够优化人才招聘和绩效管理,还能为教学管理决策提供数据支持。同时,数据驱动的绩效考核机制有助于激发教职工的积极性和创新能力,提高高校的整体办学水平。本文为高校人力资源管理的现代化发展提供了理论依据和实践参考。