简介：摘要：随着互联网和信息技术的发展，人类迈入了大数据时代。大数据已渗透到各行各业，正深刻地改变着人们的思维、生产和生活方式，也给企业的经营带来了前所未有的机遇和挑战。在大数据时代的背景下，企业获取、存储、处理、分析数据变得越来越快捷，但如何从海量的数据中找到有价值的情报依然是关键。

简介：摘要：计算机是高校的重要教学活动，其教学跟踪直接影响计算机的专业教育。因此，如何提高计算机课程的成绩至关重要。计算机课程的有效性至关重要，教师作为计算机教师的成功是学校管理的重要标准。本文阐述了计算机培训的数据驱动评价模型。

简介：摘要：本文针对基于角色的功能权限管理模型RBAC控制粒度粗，不足以满足现代MIS系统复杂、精细的数据权限管理需求，而参考其设计思想设计出一种基于组织架构的权限管理模型策略OBAC(Organization-Based Access Control)。该策略创新性地引入组织架构数据信息，配合传统RBAC权限管理策略，实现了功能权限加数据权限的双重管理和过滤，达到了数据精细化管理要求，能够满足复杂环境下企业对敏感信息数据权限的管理要求，能够提高系统数据的安全性和灵活性。本文给出了该模型的设计和实现方法，对于具有多层次数据权限管理需求的系统软件权限管理的设计和开发具有参考价值。

简介：

简介：摘要：目前，随着时代的快速发展，计算机网络技术也正面临着巨大的变革，而云计算就是当前新兴计算机网络技术的研究方向之一。云计算网络技术是一种将数据和应用托管起来，从而为广大网络用户提供大量IT资源的技术系统，它给人们的生活和研究带来了巨大的便利。但由于目前云计算系统具有透明化的特点，有时会出现数据管理失控的现象，这给云计算的数据安全存储问题带来了巨大的挑战。鉴于此，本文将针对云计算环境下的数据安全问题，介绍基于云计算的数据安全存储和加密模型的设计，以期为当前云计算系统的研究方向提供一些新的思路。

简介：摘要：区别于传统的基于单车历史数据的时间序列预测模型，本文创新性的引入了高德地图POI数据，将共享单车运营数据与POI数据通过真实地理坐标关联起来，并使用了机器学习方法，搭建并训练了多层神经网络模型来对POI数据与单车数据进行学习，挖掘二者之间的潜在关系，用于进行区域单车出发量和到达量的预测。使用了相关系数R2和均分误差MSE来对模型预测结果进行评价，模型在测试集上R2可达0.8，而在训练集上可达0.95，充分证明模型有效性。

简介：摘要：随着电力建设的迅速发展，输电线路巡检工作逐步采用无人机开展实施，提高了巡检效率，产生了大量非 结构化数据，导致不能快速实现多源海量数据的融合、可视化展示。针对传统电力 GIS 系统无法对非结构化数据融合、 展示不足的问题，本文从输电线路监测数据可视化模型 论述了系统架构及系统功能设计，以期为相关人员提供参考。

简介：摘要：随着经济的快速发展，我国配备交通工具的家庭越来越多，部分家庭配备了两台车，导致我国各个城市车辆出行需求加大。而城市的道路基础设施趋于饱和，如何在有限的道路设施资源条件下，缓解车辆拥堵问题，成为了当前重点研究问题。目前，车联网是科研人员关注度比较高的课题，希望借助该系统，采集车辆信息，对交通路况进行准确预测，为人们出行给予更为可靠的指导，避免部分路段过于拥堵。由于该课题提出的时间比较短，尚未形成较为完善的交通路况预测方案。因此，需要加强基于车联网大数据的交通路况信息系统的开发，完善交通路况预测方案。

简介：摘要：本文基于西南铜业生产调度数据管理的现状，以西南铜业分公司铜冶炼生产管理模型数据平台的开发建设为背景，介绍了数据平台的总体架构、主要功能模块及关键技术，为西南铜业分公司生产调度数据管理提供了可行的解决方案。

简介：摘 要：为更精确高效地实现沥青混合料劈裂强度值的有效预测，本研究综合考虑沥青混合料劈裂强度的影响因素，以集料的碱性指标，油石比指标，孔隙率指标以及饱和度指标四项关键指标为基础，以机器学习框架下的卷积神经网络算法为数值手段，建立了大数据驱动模式下的沥青混合料劈裂强度的预测模型，并利用该模型对不同控制指标条件下的沥青混合料劈裂强度进行了有效预测。利用所建立的预测模型对不同指标组合条件下的沥青混合料劈裂强度指标进行预测，其预测结果和实际测试结果十分接近，相对误差均低于0.05，表明所提出模型不仅具有较高的精度特征，且可有效地识别并耦合各输出变量之间的交互作用。该预测模型可为沥青混合料配比设计以及其力学性能的优化提供一定的理论和技术手段支撑。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于大数据技术的智慧化招标采购模型，通过对招标采购过程中的数据分析和应用，实现采购流程的优化和效率的提升。本文基于大数据技术，结合智慧化招标采购模型的研究，提出了一种新的方法来解决传统招标采购中存在的问题，为企业提供更加高效和智能的采购决策。

简介：摘要：随着信息技术的快速发展，大数据、人工智能等技术逐渐渗透到各个行业中。大模型作为人工智能领域的关键技术之一，对于数据的处理和分析具有极高的价值。而数据治理则是确保数据质量、安全性和合规性的重要手段。本文旨在探讨大模型与数据治理的关键技术，并分析二者之间的相互作用和影响。

简介：摘要：本文针对签派决策在航空运输领域的重要性，提出了基于数据驱动的签派决策模型，并对其进行研究与实践。首先，介绍了航空签派决策的背景和意义，以及目前常见的签派决策方法。其次，阐述了基于数据驱动的签派决策模型的设计原理和构建过程，包括数据收集、特征提取、模型训练等步骤。然后，通过实际案例分析，验证了该模型的有效性和实用性。最后，总结了研究结果并展望了未来的发展方向。

简介：摘要：随着科技的发展和互联网的普及，大数据技术已经成为了企业和组织在市场竞争中的重要工具。在大数据环境下，加油气站面临着巨大的市场压力和竞争挑战，需要通过精准营销来提高客户满意度和忠诚度，提升市场份额和盈利能力。然而，传统的营销方式往往缺乏对客户需求的精准把握和个性化策略的制定，导致营销效果不佳和资源浪费。因此，构建一个基于大数据的加油气站精准营销模型具有重要的现实意义和应用价值。

简介：大数据时代,在学会对大数据分析研究之前,即中学阶段,学会对有限的数据统计分析,特别是建立对数据的敏感性是非常有必要的,因此新课程教学目标中把'数据分析'列入学生数学学习的核心素养之一.

简介：道路的空间关联性对交通流量有重要影响。为提高交通流量预测的准确性，运用空间分析方法，基于贵阳市中心城区交通流量等数据，构建不同的空间权重矩阵，通过MoranI指数判断交通流量的空间自相关性，运用核密度估计法对不同时段交通流量的空间分布趋势面进行研究，通过空间自回归模型（Spatialauto-regressionmodelSAR）将平均车速、车道占有率对交通流量的贡献率进行分析，并与经典线性回归模型进行比较。此研究有助于探索城市路网中交通流的热点和冷点区域，了解整个城市交通系统的运行状态，并对动态交通管理和长期城市交通规划提供决策支持。

简介：摘要：首先构建多用户反窃电甄别的约束参量模型，结合稳态增益调度的方法进行多用户反窃电甄别过程中的信息融合然后进行多用户反窃电的动态响应控制和大数据混合驱动，提高多用户反窃电甄别和自适应调度能力。本文主要分析基于大数据混合数据驱动模型的多用户反窃电甄别研究

简介：摘要三维模型作为一种新型的空间数据,有着更为复杂与多样性的数据内容,因而在数据采集、数据库的建立、可视化表现与应用等方面具有自身的复杂性与特殊性。本文结合实际的“数字奎屯”建设项目,浅谈一下基于数字摄影测量方式的三维建模过程中的数据质量分析与质量控制方法。

简介：经过30多年的发展，国际上对潮汐的研究不断深入。目前，已形成一套新的潮汐系统和模型。我国现行大地测量规范和细则中，一直沿用旧的潮汐系统和模型，已不再适应新的形势。因此，对1983年汉堡（Hamburg）IAG会议决议的潮汐系统和IERS（2003）潮汐模型及对大地测量数据处理的影响进行了介绍。

简介：2015年12月29日，中国铁路BIM联盟（以下简称“联盟”）在北京召开了2015年第三次理事会，会议应到理事单位8家，实到8家。经理事单位审议和表决，大会通过以下决议：