Henan Big Dates

Big dates abound in Henan Province. Henan big dates are of big size, thick flesh, fine texture and sweet taste. They are renowned at home and abroad, and are an exported dry fruit variety of Henan Province. Big dates have abundant nourishment, their fruit contains protein, sugar, organic acid, various kinds of vitamins and such trace elements as calcium,

基于GIS技术分析的气味景观分布与情绪评价研究——以淮安市城市核心区为例

以淮安市中心城区的核心区为研究对象,基于GIS技术分析,从城市气味景观角度出发,研究和分析淮安市中心城区城市气味的影响范围和分布浓度;在此基础上结合调查问卷和社交类文本数据,通过ROST CM6软件词频分析以及语义分析,获取不同城市气味景观中人们的情绪分布信息,以此区分淮安市中心城区气味优劣区域。研究表明淮安市中心城区的气味主要集中在商业中心地块,而周边其他地区的气味较为单一且影响范围远小于商业中心的气味影响范围;在情绪评价中,文本数据的72.2%的好感评价和34.4%反感评价都集中于淮海商业中心附近。本文将GIS分析技术与问卷调查相结合,相较于传统的气味调查方法,克服了数据量不足、实验范围小以及耗费精力多等缺点;获取的空间连续的气味分布结果对城市规划设计和研究也可提供一定的建议和参考。

基于大数据的电梯安全风险监管模式研究

电梯作为日常生活中使用频率最高的一种“交通工具”,近年来发生的多起电梯安全事故引发了全社会的重点关注,特种设备安全监察人员对电梯监管模式提出了新的要求,也对行业提出了新的命题。本文考虑大数据发展的优势,结合风险评价的方式,建立基于大数据的电梯风险监管模式。根据监管工作需求,划定风险等级,并制定相应的风险消除措施,提高监察工作的效率和精准度。

大数据驱动教育数字化转型:关键应用与实践路径

当今信息社会已经进入大数据时代,教育信息化开始迈入以教育大数据为核心的教育数字化转型新时期,教育大数据因此成为驱动教育数字化转型的关键。教育大数据的开发与应用主要包括数据的采集、导入和预处理、分析和计算、可视化及其应用等全流程。在生成式人工智能等新兴技术的助推下,教育大数据的开发与应用将更加科学合理,从而有助于实现教育数字化的完美转型。基于教育大数据的教育数字化转型,可以实现个性化人才培养新模式,促进工业社会形成的补短教育向信息社会所需要的扬长教育转型;可以优化教学过程,改善师生教与学行为,提高教学效果;可以丰富教育评估方式,促进过程性评价与终结性评价相结合;可以提高教育管理水平,促成管理模式由以经验为主向以数据为依据的新模式转型;可以实现优质教学资源的共建、共享,促进教育的公平性,落实终身教育等。

人工智能背景下运动生物力学的研究进展与趋势

随着人们生活水平的不断提高,大数据技术和人工智能的迅猛发展,科学技术发展日新月异,各领域均实现了重大的进步和创新。在大数据和人工智能的背景下,运动生物力学的研究也实现了新的发展和进步。本文研究了人工智能背景下运动生物力学的进展与趋势,希望能够为鞋类及相关行业运动生物力学方面的应用提供一定的参考和借鉴。

基于生产信息化实时大数据计算油井动液面在NH201区块应用

基于油井基础数据、生产动态数据以及现场实时采集功图、电参、温压等实时数据,通过XGBoost大数据方法建立动液面计算模型。在大数据模型建立过程中,首先对影响动液面的因素进行相关性敏感性分析,最终选取24个相关参数;其次应用机器学习及深度学习算法,建立动液面计算模型,通过实测数据对模型计算结果进行验证,并对模型不断迭代优化,最终形成高精度动液面计算模型。

涞源县露地大日期结球甘蓝栽培技术

涞源县气候冷凉,昼夜温差大,蔬菜种植病虫危害轻,利于露地大日期结球甘蓝栽培。且该县交通便利,当地周边地区居民有秋季腌菜的饮食习惯,具有广阔的甘蓝销售市场。文章阐述了从品种选择至采收各环节的关键栽培技术,以期为涞源县种植露地大日期结球甘蓝提供理论基础,进一步促进当地农民增产增收。

中国大数据实验室空间格局及影响因素研究

大数据实验室可以有效推动大数据相关产业发展,对于贯彻落实大数据战略具有重要意义.基于2020年中国337个大数据实验室点数据,运用最近邻指数、核密度估计、标准差椭圆、探索性数据分析、地理联系率等方法,对我国大数据实验室的空间分异格局进行定量测度.结果表明:(1)中国大数据实验室在空间上具有集聚化和非均衡分布特征,呈现“北(略偏东)—南(略偏西)”分布态势.(2)大数据实验室的空间分布表现出显著的区域差异性,东中西三大地带、南北地区、沿海和内陆地区分别形成“3∶1∶1”、“1∶1”和“2∶3”的比例关系.(3)大数据实验室空间密度不均匀,总体上呈现“东密西疏”的空间密度格局,中高密度核心区主要位于京津冀、长三角、珠三角及成渝地区.(4)大数据实验室存在显著的空间正向自相关关系,HH区和LL区分别分布于苏沪地区和新藏蒙地区.(5)地区经济发展水平、人力资本、科研支撑机构及信息化水平是大数据实验室空间分布的主要影响因素.

大数据环境下企业技术创新知识管理模式研究

大数据为企业技术创新创造了条件,为企业的发展带来了新机遇。通过研究大数据和知识管理对企业技术创新产生的影响,构建了以市场需求为导向、以大数据技术为依托、以大数据资源深层开发为基础、以网络化协同创新为手段的企业技术创新的知识管理模式,并提出实施策略。

管理控制视角下云审计平台的建设与运行研究

随着大智移云技术的发展,传统审计逐步向人工智能审计演变,推进云审计平台建设势在必行。云审计横跨计算机科学、审计学、大数据科学等领域,对云审计平台进行建设是一项复杂的工程,且如何控制平台运行风险已成为该领域的关键问题。在梳理文献基础上,汲取管理控制理念,从质量管理、层级模块、终端界面等维度阐释云审计平台的体系架构,选取虚拟化技术、Hadoop技术、软件开发技术等内容分析云审计平台的建设方法,并基于安全风险、控制规范、控制策略等视角探索云审计平台的安全控制机制,旨在为云审计平台的建设与运行实践提供理论支持。

用于大数据分类的KNN算法研究

针对KNN算法在处理大数据时的两个不足对其进行了研究,提出多层差分KNN算法。算法对已知样本根据类域进行分层,既避免了传统改进算法中剪辑样本带来的判别误差,又大大降低了无效的计算量;同时在最后一层采用差分的方法进行决策,而不是直接根据最近邻进行分类,大大提高了分类的准确性。实验结果表明,该算法在对样本容量大、涉及邻域多的大数据样本进行分类时能取得较好的分类效果。

基于大数据的人力资源审计管理平台构建研究

大数据时代,人力资源审计的动因、方法与程序发生深层次变革,审计主体有必要借助大数据关键技术完善组织中人力资源工作的评价取证,依托大数据审计管理平台促进管理层高效规划与控制人力资源的运用。在梳理文献基础上,从应用框架以及采集存储、清洗过滤、压缩装载、知识发现与可视呈现等维度阐释人力资源审计管理平台的技术架构,通过战略适应度、管理专业度、人才满足度与业务成熟度等内容划分,分析人力资源审计管理平台的模块运行,并基于思想观念、生态系统与隐私安全等视角提出优化策略,旨在加速推进人力资源审计的平台化建设与智能化发展。

大数据给图书馆带来的机遇与挑战

本文首先分析了"大数据"的概念和特征,然后分析了在大数据时代,图书馆在数字资源建设和各项服务方面将会迎来新的发展机遇,但大数据也会对图书馆的基础设施、馆员素质、读者服务、版权保护、信息安全等方面的发展提出挑战。最后,图书馆必须顺应时代发展潮流,提前制定大数据战略,加大人才的培养和引进力度,更加关注特色资源的建设,引进或者研发数据挖掘和分析的工具,加强用户研究与交互数据的利用,以便让图书馆在新的历史阶段焕发光彩。

“互联网+”时代我国高校本科会计教育的困境与变革

"互联网+"给当今会计教育带来创新与挑战。高校本科会计教育者需要及时把握"互联网+"发展的脉搏,持续推进传统会计教育的理念创新、目标优化与模式变革,积极顺应本科会计教育时代发展趋势。基于当前高校本科会计教育理论研究的现状与展望,首先分析"互联网+"对我国高校本科会计教育的冲击,其次探究"互联网+"时代高校本科会计教育的现实困境,并以此为基础,研究"互联网+"时代我国高校本科会计教育的变革之路,以进一步推动我国本科会计教育理论的发展。

电网大数据时代调控管理应对策略研究

针对电网大数据对调控一体化管理模式产生的冲击和影响,提出了提高调控数据信息全面共享程度、加强大数据处理和可视化技术、提升调控技能和风险管控能力等应对策略,开拓了大数据时代进一步优化电网运行方式、开展精细化调控思路,能推动调控对电网运行信息管理的重新定位,进而全面提升调控管理水平。

基于多阶段数据生成的自循环文本智能识别

在复杂多样场景下,极少存在同时对英文和中文都具有较优识别效果的大数据标注方法.因此文中提出针对复杂多样文本识别场景的数据生成和多阶段自循环训练算法.按照定义的生成数据参数随机生成文本数据,免去数据标注过程.在卷积循环神经网络的基础上,进行多阶段自循环训练,在循环过程中通过控制数据生成策略不断提升样本的识别精度.实验表明,文中算法在多个公开英文数据集及中文特定的复杂文本场景下都具有良好的识别性能.

基于公众偏好大数据分析的重大突发事件应急决策方案动态调整方法

针对在重大突发事件应急过程中如何根据与其相关的公众偏好大数据信息来对事件进行划分以及确定事件风险大小等问题,提出了一种基于公众偏好大数据分析的两阶段聚类算法,将事件现场公众在社交媒体上发布的偏好大数据信息进行聚类分析,识别出多个与事件相关的子事件,并得出每个子事件的客观风险级别。然后,结合专家经验判断,综合得出每个子事件的风险级别,进而选择相对应的方案。在此基础上,根据实际突发事件多阶段演变特点,描述了应急决策中多事件多方案的动态调整过程,考虑方案之间的相关性和不同子事件调整方案对各风险级别子事件的应急处置效果、应对损失以及不同方案之间的转化成本等因素,得出不同情境下的最佳调整方案。通过案例分析说明了该方法的可行性和有效性。

大数据背景下的高校图书馆档案管理策略研究

在大数据时代,档案管理需要创新的管理理念及手段,杜绝因技术缺失而造成电子档案数据丢失。高校图书馆在提供档案元数据服务时,通过数据仓库技术提供大量利用档案产生的数据日志有效管理档案利用数据;档案管理通过共享机制、绩效机制及二次存档应用为大数据分析挖掘提供多元价值档案服务;通过档案管理策略的研究,使档案管理为高校图书馆与兄弟单位的馆际之间业务交流提供更好的环境,为高校图书馆发展提供强大推动力。

云物流和大数据对物流模式的变革

大数据为企业营销提供科学的、快捷的、可靠的数据分析与建议,依据大数据技术发展云物流,可以高效整合物流资源、降低供应链各节点企业的物流成本、提升物流企业的增值服务水平。在云物流和大数据引领下,一些新型物流模式如物流企业联盟、虚拟无水港、供应链物流一体化等被推广应用。在这个过程中,物流企业在云物流环境下发生着变革、转型和升级。

基于电子商务平台的农产品云物流发展

基于农产品的特殊性和电子商务现状,云和大数据进入农产品物流成为必然。云物流是农产品商流与物流的纽带,是基于电子商务现有四大子系统而形成的第五大子系统。以云平台为界,电子商务领域的农产品云物流由虚拟资源和实体资源构成,从功能角度来看,则由信息平台和管理平台构成。农产品云物流有利于降低农产品损耗率,满足消费者多样化需求,创建新型就业平台。推进农产品云物流发展,应加快农产品信息系统建设,加大政府支持力度,培养现代化物流人才,加速物流专业化进程。