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关键词： 煤矿井   防爆   电气设备   管理  

摘要： 为了使煤矿生产能够平稳运行,防止因为可燃气体和电气设备引起爆炸,采用了防爆电气设备。但是对于矿井下电气设备的管理,仍然存在着不合规范的生产现象,导致安全事故频发。为此,提出了煤矿井下防爆电气设备管理的措施,进一步提升企业对防爆电气的管理水平。

关键词： PDCA循环法   腔镜设备   手术室   医院管理  

摘要： 目的:探讨PDCA管理在手术室腔镜设备管理中的应用效果。方法:医院于2019年3月将PDCA循环法应用于手术室腔镜设备的管理中,2019年3~8月为实施后,2018年9月~2019年2月为实施前,实施前后各随机选择100例使用腔镜设备进行手术操作患者为研究对象,比较实施前后的腔镜设备管理情况、医务人员满意度。结果:实施后设备维修率明显降低,器械清洗消毒合格率明显提高,医务人员满意度明显升高,与实施前的数据比较差异显著(P<0.05)。结论:PDCA循环法有助于提升手术室腔镜管理质量。

关键词： 矿山冶金   设备管理   点巡检   信息化  

摘要： 针对矿山设备种类繁多,工况复杂,服役环境恶劣,工作数据难以监控和采集,点巡检标准优化缺乏有效数据支撑,设备点巡检流程的组织实施和规范化管控难以开展等问题,以马钢矿业资源集团下属矿山的信息化管理流程优化为例,分析了点巡检体系的特征,提出了点巡检管理流程的优化方法。结果表明:优化后的点巡检管理流程有效地提升了点巡检效率,降低了设备故障率,可为类似矿山的设备点巡检制度建设提供参考。

关键词： 分布式系统   Ceph   数据放置   负载均衡   异构性  

摘要： 本文首先探讨了Ceph架构与读写流程,包括节点计算能力与网络宽带在内的异构性,研究分布式计算框架Map Reduce,对Ceph架构进行改进,分析异构集群环境下确定初始数据的分配,选制定优化后的数据放置对策。

关键词： 医疗设备管理   精细化管理   差错事件   投诉率   满意度   效果  

摘要： 分析医院医疗设备管理中精细化管理的应用效果。方法:选取我院透析患者178例,将2019年7月-12月作为精细化管理实施前,分析此期间医疗设备管理差错事件,并制定相应的解决对策,运用于2020年1月以后,同时将2020年1月-12月作为精细化管理实施后,对比管理前后医院医疗设备管理差错事件发生率、患者投诉率及满意度。结果:精细化管理实施后医疗设备管理差错事件发生率、患者投诉率均低于精细化管理实施前,且患者满意度高于精细化管理实施前,组间数据对比差异明显(P<0.05)。结论:精细化管理可降低医院医疗设备管理差错事件发生率,确保设备管理高效运行,提高患者满意度,有利于增加医院医疗服务质量。

关键词： 铁路机械   设备管理   有偿使用  

摘要： 为了更好地研究铁路机械设备的管理模式,分析其存在的问题,提升铁路机械设备的管理水平和效率,文章通过理论分析的方式,阐述铁路机械设备管理中存在的问题,分析铁路机械设备管理的现有模式,提出铁路机械设备管理水平提升的保障措施,为相关项目提供参考。

关键词： 机械设备   设备管理   桥梁施工  

摘要： 机械设备管理工作对顺利推进公路桥梁施工进程尤为重要。文章阐述了在选择施工机械时需遵循的原则,分析了机械设备管理中存在的主要问题,提出相应管理策略,可为相关管理人员参考。

关键词： 分布式系统   Zookeeper   一致性  

摘要： 在传统的分布式系统中,修改数据后,通过数据同步复制的方式可以使多个节点保持数据的访问一致性,同时对主节点加锁,可以保证数据的写入一致性。但数据同步的方式会造成达到访问一致性的时间长、数据写入性能低。本文提出了一种基于数据状态同步的一致性策略,能够加快同步时间,提升写入性能。通过结合Zookeeper分布式协调服务设计了一种仅同步数据信息,完成对过期数据块的注销,从而保证数据的访问一致性,同时设计了分布式锁来确保数据写入的一致性。实验表明本文方法具有较低的同步时长,且并发写入性能更强。

关键词： 物联网技术   智能化技术   我国信息技术   信息化   管理与维护   专业技能   华为   设备  

摘要： 目前,随着我国信息技术的快速发展,使得信息化、智能化技术与国民日常的生产生活有着密切地联系。而在此过程中,各项设备也逐步走进各家各户中,为国民的生产生活带来了翻天覆地的变化。但是,若对所有设备进行管理与维护不仅消耗时间长、可能对于人员专业技能也有着一定的要求。在这种情况下,基于华为云与物联网技术的设备管理云平台的开发显得非常重要。对此,本文则希望通过对基于华为云与物联网技术的设备管理云平台的开发情况进行探讨及分析,进一步了解到设备管理云平台。

关键词： 数据仓库   Hive   数据处理   数据分析   数据可视化  

摘要： 论文首先介绍了数据仓库的基本概念,作为基于Hadoop的数据仓库工具,Hive将结构化的数据文件映射为一张数据表,通过类SQL查询功能的HiveQL语言可以对数据表进行查询操作,本质是将HiveQL语句转换为MapReduce任务进行并行计算,而不用在进行编程实现查询功能。其次,对Hive数据仓库与结构化数据库系统的不同进行了对比以及转换为MapRedue的过程。最后,进行实践操作,表明数据仓库工具Hive操作优越性并将数据导出进行可视化呈现。