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关键词： 大数据时代   基层农业统计   方法策略  

摘要： 在大数据时代,信息技术的飞速发展正在深刻改变各行各业的工作方式和管理模式。基层农业统计工作作为农业管理和决策的重要组成部分,也迎来了前所未有的机遇与挑战。大数据技术的应用,使得基层农业统计工作能够更加精准、全面地反映农业生产的实际情况,有助于提高农业生产力和资源配置效率。然而,随着数据量的急剧增长和数据处理复杂度的提升,如何有效利用大数据优化基层农业统计工作成为一个亟待解决的问题。本文介绍了大数据时代基层农业统计工作的重要性,分析了当前基层农业统计工作中存在的问题,并提出了大数据时代进行基层农业统计工作的方法和策略,以期推动农业统计工作顺利进行,进而促进我国农业经济健康发展。

关键词： 行业转型   三线城市   信息技术发展   文本挖掘技术   大数据   精准把握   优化资源配置   市场需求  

摘要： 随着信息技术发展,大数据与文本挖掘技术成为推动各行业转型的关键。在旅游产业中,这些技术为精准把握市场需求、优化资源配置提供了新路径。南充作为四川三线城市,通过大力发展文旅成功吸引大量游客,旅游产业蓬勃发展。然而,南充旅游亦面临景区发展不均衡、淡旺季差异大等问题。

关键词： 基层治理   网格化社会治理   数字治理  

摘要： 在新时代背景下,近年来各地基层社会治理创新的实践举措多样,这对于我国治理能力的现代化具有重要意义。江苏省各地基层社区发挥网格化社会治理机制的优势,充分运用大数据技术,积极创新探索出了“大数据+网格化+铁脚板”的新型社会治理模式。本文通过分析该模式在江苏省基层社会治理中所形成的数字赋能、结构赋能、组织赋能三重基本模式架构以及存在的现实制约,提炼出完善基层社会治理的对策构想,转变治理理念实现资源的高效联动,提升数字赋能水平并加强队伍建设,以此实现基层治理的精细化与现代化,为我国新时期的基层社会治理模式创新提供本土实践基础。

关键词： 大数据   手机   大庆油田   卧铺   通知单  

摘要： “大数据”有多大?反正是够大的。10月15日启程,从大庆油田去成都游玩,虽然76岁,但参加组团还没被禁令限制。手机响了,一看是乘车通知单,时间、卧铺位置-目了然。手机又响了,是24日的返程信息,从重庆北站,几点的车,哪个车厢几号卧铺,告诉得明明白白。这“大数据”赶上服务的丫鬟了,周到无比,够神的。

关键词： 机电制造   自动化控制   智能制造   系统集成   优化策略  

摘要： 自动化控制技术在现代生产体系中起着至关重要的作用,推动了生产效率的提升和资源优化配置。通过采用传感器技术、PLC控制和机器人自动化等手段,自动化管控显著减少了人为干预,提高了生产流程的稳定性和精确度。尤其在智能制造领域,自动化技术的应用不仅提升了生产线的运作效率,还促进了系统智能化和灵活性的发展。在机电制造行业,通过优化自动化控制设计,能够提升系统的整体性能,确保生产过程更加高效、安全,推动制造业向智能化、柔性化方向发展。

关键词： 大数据   企业管理   内部控制   风险  

摘要： 对于企业的可持续发展而言,科技为其提供了强大支持,大数据作为科技领域的创新工具,已经彻底改变了企业内部的管理和控制方式并带来了卓越的功能效益,在降低运营成本、提高管理效率以及为决策过程提供科学支持方面发挥了作用。在利用大数据技术时,企业若未能遵循适当协议进行财务内部控制活动,在运营和管理中容易引发风险隐患。因此,有必要全面了解大数据环境下企业内部控制系统所面临的风险因素,并采取针对性的预防措施,以进一步提升企业信息处理效率,促进内部控制建设科学化发展。

关键词： 电气设计   消防系统   强电施工   工业建筑   系统集成  

摘要： 本文以江苏省南通市一大型工业企业新建项目为例,探讨了电气消防与强电专业设计施工的融合应用。本文详细分析了配电系统、照明系统、消防系统的设计与施工中的创新方案和技术挑战,特别强调了在高低压配电、照明与消防安全设施的优化配置中整合先进电气与消防技术的重要性。研究显示,系统的集成设计不仅提升了工程效率,还增强了建筑的安全性和功能性。

关键词： 供应链   数字化时代   人工智能   智能决策   大数据   用户体验   物联网   创新模式  

摘要： 智慧供应链是数字化时代的一种创新模式,它结合了物联网、大数据和人工智能等技术,以实现供应链的智能化、自动化和优化。智慧供应链通过综合集成系统,以市场和消费者需求为导向,对选品、定价、库存、销售、物流、配送等环节进行精准化管控,形成智能决策、智能运营和智能营销,以实现成本、效益和用户体验的优化。它注重资源的优化配置和绿色环保,力图实现可持续发展。智慧供应链的目标是提高供应链的效率、降低成本、提升企业的竞争力,同时满足消费者日益个性化的需求。

关键词： 深度学习   电子信息网络   网络安全检测  

摘要： 为应对日益严峻的电子信息网络安全威胁,本文提出了一种基于深度学习的网络安全检测方法(deep learning-based electronic information network security detection method,DL-EINSD)。该方法综合利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、对抗生成网络(generative adversarial network,GAN)及基于强化学习(reinforcement learning,RL)技术,实现了恶意代码特征的自动提取、网络流量异常的实时检测、仿真攻击样本的生成以及检测策略的动态优化。实验结果表明:DL-EINSD在多项指标上表现出色,准确率高达99.24%,F_(1)分数超过98%,展现出良好的检测性能和泛化能力。

关键词： 集成方法   数据挖掘   文档聚类   模糊逻辑  

摘要： 聚类是无监督机器学习中广泛使用的技术,但是由于通常数据标签的不可用,因此对于其结果的质量评估是一个棘手的问题。尽管之前有许多方法可以验证聚类质量,但单一的度量指标无法做到全面的评估。此外,大数据中通常包含相当比例的噪声,此时聚类时需要进行额外的改进。基于这些痛点,论文在文档聚类时,首先进行包括词元化、停用词消除、词干提取与向量空间转换等数据集预处理,然后使用基于模糊逻辑的改进K均值和K中心方法对文档大数据进行了聚类,最后基于集成方法使用七个不同的有效性度量指标并基于绝对共识和多数共识对结果进行评估,以确定模糊聚类的最优质量。此外,还使用了不同的簇数对标准文档数据集进行聚类,并证明了论文方法可以确定最佳的聚类数量。