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  • 大数据背景下电子信息档案管理的问题与对策

    来源:黑河学院学报 发布日期:2019-03-25

    现阶段,电子信息档案对我国的重要性越来越大,不仅能够保障每个人的利益,而且还能够促进我国各个行业的发展,但传统的电子信息档案存在许多问题,传统电子信息档案应适应信息技术的发展,应用大数据加强档案管理队伍建设。
  • 探究大数据时代中如何利用电子网络开展医疗保险报销工作

    来源:纳税 发布日期:2019-03-15

    当前正处于经济转方式调结构的关键时期,经济社会的发展带来了科技的进步,大数据时代的到来,对于医疗保险行业而言,也带来了不少的影响,借助电子信息平台,公众可以突破时空的限制,及时获得所需要的信息,并结合自己的实际针对性进行处理。本文对大数据时代的影响以及医疗电子网络系统数据特征进行了分析,着重探讨了如何借助电子网络开展医疗保险报销,以供参考。
  • 基于大数据挖掘的新能源汽车主要指标及现状研究

    来源:苏州市职业大学学报 发布日期:2019-03-15

    基于大数据挖掘技术,实时挖掘300多种当今在线销售新能源汽车的16个相关技术数据与市场数据,分析新能源汽车主要技术指标和社会效益指标,了解当今在线销售新能源汽车的现状,提出新能源汽车未来发展存在问题,给出相应的新能源汽车未来发展对策。通过研究得到:目前实时销售的新能源汽车的主要技术指标的平均值、最大值和最小值数据。如新能源汽车纯电续航平均值达到210.3 km(续航最高可达613 km),快充时间
  • 大数据时代食品监管模式的创新

    来源:现代食品 发布日期:2019-03-15

    将大数据作为时代背景,科学研究食品监管制度,从而创造性的制定出企业监管模式,将是未来食品监管工作发展的主流方向。大数据技术是一种对大量数据展开分析处理的技术手段,在食品监管工作中运用大数据技术,能够对食品企业的数据进行科学化的收集与挖掘,从而制定出个性化的监管模式,以不断优化监管资源的配置模式,全面提升食品监管的实际效能。
  • 浅析标准化在汽车制造中对品质把控和提升

    来源:汽车与驾驶维修(维修版) 发布日期:2019-03-15

    随着我国经济的飞速发展,我国汽车行业经历了从无到有的艰辛历程,曾经大街小巷到处可见的进口汽车和合资汽车,正在逐步被我国自主汽车品牌取代。但是自主品牌汽车在使用过程中也出现了较多的质量问题,这对我国汽车工业的可持续发展是非常不利的。本文以在汽车工程实际研究过程中发现的问题为例,选取了内饰系统为研究对象,通过应用"互联网+"大数据的思维,对标准化在自主品牌汽车生产制造过程中的应用进行简要分析,并提出了
  • 无人驾驶汽车大数据伦理风险探析

    来源:科技风 发布日期:2019-03-10

    在全球先进技术的支持和推动下,无人驾驶汽车发展迅速,其面临道德风险越来越多。生命在遇到危险时无人驾驶汽车如何取舍,如何选择,如何决策。
  • 浅析大数据时代的机械设计发展趋势

    来源:山东工业技术 发布日期:2019-03-08

    随着信息技术的发展,大数据驱动的制造业时代即将到来。本文综述了国内外基于高新技术发展的机械设计的主流方法,简述了四类机械设计发展状况,主要有与人工智能结合发展的机械设计、基于大数据技术的模块化机械设计、基于增材制造技术的机械设计和基于数字孪生应用发展的机械设计。文章最后展示了机械设计的远期愿景。
  • 纺织服装智能工厂系统与平台

    来源:纺织导报 发布日期:2019-03-08

    《中国制造2025》制定了在2025年使我国进入制造强国行列的战略目标,以制造业的繁荣和强大,打造中国经济升级版。结合物联网、智能制造、大数据、增材制造和"互联网+"等新兴技术,将引领纺织行业"十三五"转型升级。文章对纺织智能制造云服务平台建设内容进行了详细的阐述,包括纺纱装备工业数据采集、工业大数据数据库的建立、装备的协同设计以及纺织机械理论研究等。
  • 基于大数据视角的食品安全监管研究

    来源:河北经贸大学 发布日期:2019-03-01

    近年来我国的食品安全问题频频出现,使得公众对于食品安全的讨论热度不断上升,并且期待参与食品安全协同监管的热情不断升温。我国出现食品安全问题的原因在于单一政府的监管体系,造成了监管的不全面和不充分。因此,多元主体参与的协同治理是食品安全监管的大势所趋,也是根治我国食品安全问题的一剂“良药”。大数据的发展被誉为“第四次工业革命”,大数据和互联网技术的发展,使得诸多领域的监管取得了跨越式的进步。在大数据
  • 无人驾驶汽车的数据与计算模型研究

    来源:电子制作 发布日期:2019-02-28

    为了探讨无人驾驶的运行模式,文章结合现阶段的无人驾驶技术,以及计算机领域的大数据、云计算、边缘计算、车联网等前沿科技,总结了无人驾驶汽车的数据与计算模型。对于无人驾驶的数据采集与计算,提出分为车辆本身数据、环境感知数据、远环境数据、历史数据四个部分,这些数据经过计算处理可以用于汽车驾驶操控、智能交通的车辆调度等。同时,现阶段无人驾驶在数据与计算领域还存在一定问题,如数据传输、实时计算、数据隐私等。
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