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关键词： 准环对称仿星器   线圈形变   误差场   磁位形  

摘要： 仿星器线圈的构形形变在制造和装配过程中是不可避免的,这些形变会导致误差场的产生,仿星器的磁场位形对误差场非常敏感,严重制约等离子体的约束性能.因此,评估线圈形变对仿星器磁拓扑结构的影响是非常重要的研究课题.本文研究了中国首台准环对称仿星器(CFQS)上非平面模块化线圈(MC)形变对真空场下磁拓扑结构的影响.利用磁岛宽度变化来衡量线圈形变造成的误差场,采用3种旋转变换(ι=2/4,2/5和2/6)的磁岛位形,分别考虑了每个模块化线圈的面内扰动和面外扰动.结果表明,同一线圈的形变会产生不同的共振误差场,且这些误差场的幅度各不相同;共振误差场对每个线圈形变的敏感度不同,最复杂线圈的面内扰动可能对磁拓扑结构的影响并不明显;共振误差场对线圈面外扰动的灵敏度高于面内扰动的灵敏度.

关键词： 煤矿   智能开采   大数据   人工智能  

摘要： 随着煤矿智能化发展,我国煤矿开采技术得到极大提升,智能制造技术和大数据技术的广泛应用,带动煤矿向数字化、自动化和智能化方向发展。本文在对煤矿智能化开采技术现状进行研究的基础上,提出煤矿智能化开采技术创新与发展趋势。

关键词： 数字技术   算法   学校劳动教育   大数据  

摘要： 数字技术赋能学校劳动教育不仅是劳动教育自身发展的必然要求,而且是响应国家全方位育人号召的现实需要。当前,党和国家顶层设计的持续完善与数字技术本身不断走向成熟为其赋能学校劳动教育创造了多种有利条件。但是,在这一进程中也面临技术应用失范、教师技能滞后、学校基建不足等多种挑战,极大地限制了数字技术在学校劳动教育中育人性的有效发挥。针对以上问题,需要从筑牢学校劳动教育数字安全屏障、提升学校劳动教育教师数字胜任力、强化学校劳动教育数字支持系统等方面来逐步克服数字技术赋能学校劳动教育过程中的问题,从而建立良好的数字劳动教育生态。

关键词： 物联网   数据流   粒子群算法   SOM聚类   数据特征   数据信息  

摘要： 针对物联网大数据中有效信息挖掘困难的问题,对其根源进行分析,该问题主要是数据资源分配不清晰导致的。因此提出结合粒子群算法对SOM聚类进行改进的物联网大数据有效信息挖掘系统。通过粒子群算法对SOM聚类的权值进行优化,并结合自回归模型对数据特征作出估计,同时对集群进行动态分配。经过实验验证,结果表明改进后的算法的资源利用率更高,对数据特征的预测更加准确,有效信息的挖掘效率更高,整体上的执行延迟在0.2 ms左右。

关键词： 农业机械   大数据技术   融合运用  

摘要： 随着我国农业经济的高速发展,农业机械作为提高农业生产质量和效率的重要途径,具有发展农业的作用。而大数据技术作为现代化信息技术的一种,其在农业机械中也具有重要作用,可促进农业机械的自动化、智能化发展。为此,相关部门应当对大数据技术在农业机械中的运用策略进行分析和研究,加速农业机械的发展。本文将从大数据技术的概念和特点、农业机械中大数据技术的运用价值、农业机械中大数据技术的运用方向以及农业机械中大数据技术的运用实践案例四个方面进行分析和论述。

关键词： 高速公路   中央绿化带   智能滴灌系统   云计算技术  

摘要： 针对高速公路中央绿化养护中的灌溉效率低、维护成本高等问题,文中介绍了一种基于云计算技术的智能滴灌系统方案。该系统涵盖传感器数据采集、云计算平台深度数据分析、节能恒压灌溉系统、水溶性肥料施用功能设计,以及用户友好的远程监控管理模块。借助云计算平台的即时数据处理能力,实现了中央分隔带灌溉与施肥的精准化算法控制。此方案不仅大幅削减了维护开支与人工参与成本,还加速了绿化养护向智能化、自动化、数字化转型的步伐,显著提高了灌溉作业的效率并增强了水资源节约能力。

关键词： 人工智能   大数据   癌症诊断   精准治疗   鼻咽癌  

摘要： 近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)和大数据(big data)技术在癌症诊断、个体化精准治疗、智能放射治疗和癌症研究中得到了广泛应用。大量研究表明以深度学习为代表的AI技术与大数据对于提高癌症诊疗的质量和效率具有重要作用,并有助于临床医生实现癌症的个体化精准治疗。在鼻咽癌诊疗中,大数据、AI辅助靶区和危及器官勾画、AI辅助放疗计划设计和AI驱动的在线自适应放疗等都进一步革新了精准放疗和个体化全身治疗决策。然而,伦理问题、技术瓶颈及在实际应用中的困难仍亟待解决。该文总结了AI在肿瘤学领域的巨大进展,并深入探讨了大数据、AI辅助技术如何改变鼻咽癌治疗的临床决策。最后,该文分析了AI和大数据驱动的癌症治疗的局限性和挑战,并展望了它们对未来临床实践的潜在影响。

关键词： 物联网技术   云计算平台   空调节能管控  

摘要： 建筑能耗在现代城市能源消耗中占据重要比重,其中空调系统作为主要耗能单元具有显著节能潜力。融合物联网感知与云计算处理技术构建空调节能管控平台,通过实时监测、智能分析与动态调控形成闭环管理体系,有效提升能效管理水平。系统架构覆盖设备感知、数据传输、云端处理与人机交互全流程,创新性整合边缘计算与深度学习算法,实现空调运行模式与建筑热环境的动态适配。

关键词： 大数据   连锁零售   物流需求预测   时间序列分析   机器学习  

摘要： 随着大数据技术的飞速发展,为连锁零售企业带来机遇与挑战。其中,物流需求预测的准确性对企业运营效率与成本控制至关重要。本文探讨了基于大数据背景下的连锁零售物流需求预测模型,整合多渠道大数据资源构建高效精准模型。概述大数据应用背景,阐述预处理、特征选择、模型构建等技术路径,重点介绍时间序列分析、机器学习及深度学习等预测方法,并对比优缺点。实证研究验证模型有效性与可靠性,显著提高预测精度,支持企业决策。最后总结研究成果,展望未来研究方向。

关键词： 生成式人工智能   大数据与财务管理   PBL教学改革  

摘要： 目前高职的大数据与财务管理专业课程存在学生不会灵活运用课程教学的知识,没有真正地对接企业实际工作;课程教学的内容不能满足我国实际的财务工作需要;传统的教学方式,不能很好地激发学生学习源动力等问题,导致学生毕业后不能很好地满足财务岗位的需求。针对此背景,文章探讨数智化背景下,如何利用生成式人工智能工具,对高职大数据与财务管理专业的课程进行教学改革,提出生成式探究学习的教学方式。叙述生成式探究学习的教学方式给教师和学生带来的变化。从而让教师利用人工智能工具丰富教学内容和形式,学生利用人工智能工具完成相应的课程学习,巩固知识,并能从中锻炼学生解决企业实际问题的能力。