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  • 基于大数据下的课程精准教学模式研究——以《食品理化检测技术》为例

    来源:吉林农业 发布日期:2019-12-08

    在大数据背景下,通过数据收集、数据分析等技术,运用信息化手段,结合大数据技术来实现个性化精准教学,处在不同学习阶段的学生结合自身在特定的教学环境中有效开展学习。构建兼顾个性化的科学教学学习路径,并运用大数据分析技术开展教学诊断,提高教学质量,优化教学效果。
  • 人工智能助力中国服装企业产业升级——定位新中产的“个性化、定制化、私人化”消费

    来源:智库时代 发布日期:2019-12-06

    "中国制造2025""工业4.0"中国智能制造时代已经来临,VR和数码科技的交融发展,打破了众多传统行业的界限,通过互联网络,更是不断衍生出新锐的商业模式。中山职业技术学院教师工作室通过与国际专业技术领先水平的科技企业合作,以大数据和VR为中核依托,最终目标是利用AI(人工智能)技术、智能化制造模式解决传统服装企业在生产和销售上所面临的问题,形成真正AI科技综合服务的地域性综合数据平台。通过智能化
  • 浅析大数据背景下中石化科技档案的管理与创新

    来源:中国管理信息化 发布日期:2019-12-01

    当今社会是一个大数据的时代,数据是各个生产生活部门极为重要的一大因素,企业发展的趋势是现代化和科技化。对档案的有效管理,并在此基础上对档案管理工作进行一系列的创新是一大热点问题。目前大数据研究逐渐深入到各个企业,数据挖掘和分析是企业决策的重要因素,企业的档案数据为决策提供了基础。在此背景下,大数据在中石化科技档案的管理创新方面的作用越来越大。
  • 城建档案信息化管理浅谈

    来源:城建档案 发布日期:2019-11-25

    随着经济社会的飞速发展,城建档案管理工作面临着很多挑战,传统的管理模式已无法适应当今的需求,信息化管理则成为"互联网+"时代的必然选择。然而,在我国城建档案信息化管理过程中存在很多急需解决的问题。本文以城建档案信息化管理现状为切入点,对城建档案信息化管理的发展路径进行探究。
  • 工业场景中基于云计算的远程运维技术研究

    来源:自动化仪表 发布日期:2019-11-20

    远程运维技术是智能制造的重要组成部分。针对目前我国智能制造技术发展现状和工业场景实际使用情况,对基于云平台的远程运维技术进行了研究。对该技术在高端大型重装备、钢铁行业、数控机床、风力发电等工业场景下的应用分析,给出了基于云平台的远程运维系统的基本架构以及架构中每一层级的功能和作用。总结了对象层、边缘层、传输层、云端四个层级下在不同行业中对应的工业场景,给出了在这些场景中遇到的问题和解决思路。分析了
  • 街边小吃的食品安全问题研究

    发布日期:2019-11-13

    时间流转,岁月更替,街边小吃却依旧有着自己独特魅力与活力,但与此同时街边食品安全隐患仍令人担忧。其中,街边售卖小吃原材料的采购、处理、烹调、储藏、食品接触材料安全,以及寄生虫感染或致病性真菌或细菌污染而发生的食源性疾病和食物中毒事件,都是街边小吃现下存在的严重问题。此外,由于街边小吃本身发展的特点——时间空间分散性、形式复杂性、人群聚集性及非规范统一性等,易导致食品卫生监管时效性差、监管难度大等问
  • 浅谈大数据在新能源汽车领域的应用

    来源:计算机产品与流通 发布日期:2019-11-09

    物联网产业的爆发式增长带来的是互联网平台聚集的数据量以惊人的速度激增。新能源汽车特别是纯电动汽车是国家推动的重点发展产业,大数据技术是未来新能源汽车的核心关键技术之一。本文对大数据技术应用进行简要介绍的基础上,对大数据技术在新能源汽车领域的应用做了简要介绍。
  • 人工智能在石化企业的应用和展望

    来源:中国管理信息化 发布日期:2019-11-01

    人工智能在计算机、互联网、大数据、云计算等技术的不断发展推动,迎来了新的发展阶段。人工智能已经在各个领域得到应用,在石化行业也进行了初步的应用和探索,人工智能应用在石化企业将是石化行业的重大变革。人工智能共有两个重要的发展历程,新一代人工智能技术是在积累前两阶段的经验,并站在强大的硬件和软件发展基础之上的新的飞跃。人工智能能够为科学生产管理、经营决策管理、安全辅助管理提供相应智能解决办法,如何有效
  • 互联网+及大数据时代背景下的电子商务在钢铁企业的应用

    来源:科学技术创新 发布日期:2019-10-25

    以互联网+和大数据时代为背景,分析目前钢铁企业开展电子商务的必要性,介绍电子商务应用的3个要点,并且从创新交流模式与产品营销途径、创新与引进双管齐下、优化营销管理模式、完善现有产业信息系统4个方面提出建议,创建结构完善的电子商务系统,为行业发展贡献绵薄之力。
  • 基于机器学习的新能源汽车残值评估方法

    来源:湖北工业大学学报 发布日期:2019-10-15

    针对现有汽车残值评估方法信息使用较少、严重依赖人工检测、误差大和无法解决新能源汽车残值评估的问题,基于梯度提升回归树模型,使用行驶里程、使用时间、功率、过户次数等多维特征数据,训练模型对残值进行预测。从选取惩罚项、树的深度、基学习器类型以及提取特征重要性方面优化模型。最后,使用Stacking模型集成算法对二阶多项式、XGBoost、LightGBM模型进行集成。实验结果表明,使用Stacking
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