关键词： 大数据技术   社区嵌入式养老   智慧养老   运行机制  

摘要： 随着我国人口老龄化程度不断加深,传统养老服务模式在资源整合、服务精准度及响应效率等方面的局限性日益凸显,社区嵌入式养老因贴近老年人生活场景、便于提供便捷服务而成为重要发展方向。然而,当前社区嵌入式养老服务普遍存在供需匹配失衡、服务流程不规范、数据价值挖掘不足等问题,难以满足老年人多元化、个性化的养老需求。在此背景下,大数据技术凭借其海量数据采集、深度分析挖掘及精准预测能力,为社区嵌入式智慧养老服务平台的构建提供关键技术支撑。

关键词： 数据质量   大数据   企业内部控制   数字化浪潮  

摘要： 在当今数字化浪潮席卷的时代,大数据改变了企业的运营模式与管理方式。德阳威旭锂电科技有限责任公司同样置身于大数据构建的新商业生态之中,企业内部控制管理作为保障企业稳健运营、实现战略目标的关键环节,在大数据背景下既迎来了前所未有的机遇,也面临着诸多严峻挑战。大数据为内部控制提供了更丰富的信息来源,但数据质量参差不齐、信息安全隐患重重、技术适配困难、专业人才短缺及组织文化变革阻力等问题,也给企业内部控制管理带来了巨大压力。针对上述挑战,本文提出构建数据治理体系、推进技术升级与人才培育、培育数据驱动文化等优化策略,旨在有效应对大数据背景下的内控挑战,提升企业内部控制管理水平。

关键词： 继续教育   土木工程   AI   新质生产力   大数据   平台建设  

摘要： 随着数字化与智能化进程的推进,土木工程行业的技术体系正经历深刻的变革。高等学历继续教育是在职工程技术人员更新知识储备及提升能力的有效途径。然而,土木工程专业继续教育课程模式还未及时跟进人工智能、新质生产力和大数据等新动能,存在平台发展滞后、内容更新缓慢等问题。本文从人工智能、新质生产力与大数据技术在土木工程领域的影响出发,揭示了新动能对土木工程行业的发展驱动,明确了继续教育课程融合新技术的必要性。同时,本文提出了模块化、阶梯化课程体系重构与基于工程案例的创新教学模式构建,以及依托继续教育平台的“产—学—研—用—反馈”闭环体系构建,形成了继续教育平台迭代发展的良性机制。研究成果为高等学历继续教育的改革提供了理论支持与实践方向,对提升土木工程人才培养质量、推动行业转型升级具有重要参考价值。

关键词： 大数据技术   建筑工程   造价预结算审核  

摘要： 大数据技术在建筑工程造价预结算审核工作中的应用,能够有效解决传统审核模式中存在的效率低下、人为误差、信息不对称等问题,实现对施工材料价格波动、工程量变更等数据的动态化采集与分析,有助于为造价预测提供支持,及时发现造价超支等风险问题,保障建筑工程项目建设的效益。本文分析了基于大数据技术的建筑工程造价预结算审核价值与具体应用,探讨了应用过程中面临的问题,并提出了具体的解决建议,旨在提升建筑工程造价预结算审核水平。

关键词： 财务管理   规范管理   大数据时代   资金安全  

摘要： 企业的稳定发展离不开规范的管理手段。财务内控管理作为财务管理中的重要环节,对规范企业日常业务活动、保证资金安全、防范财务风险发挥着积极的作用。随着近几年信息技术的飞速发展,大数据时代已然来临,大数据技术不仅可以提升企业财务内控管理的效率,还能为企业提供更加科学、全面的风险管理手段。在大数据时代,企业传统的财务内控管理模式要不断地进行创新和优化,从而为企业高质量与可持续发展保驾护航。本文阐述财务内控管理的内涵,系统分析大数据时代加强企业财务内控管理的意义,并提出企业财务内控管理的优化策略,旨在为企业提升财务内控水平、增强风险抵御能力、实现可持续发展提供切实可行的路径参考。

关键词： 基坑工程   监测数据   大数据   数据质量   评价框架   AHP法  

摘要： 随着我国基坑工程规模的扩大,监测数据呈现多源异构与大数据化特征,其质量直接影响安全评估与智能建造。现有评价标准针对性不足,难以满足动态性与实时性需求。本文基于大数据质量控制技术,融合基坑监测的动态性、多源异构性、实时性及临时性等特点,构建包含准确性、可靠性、完整性、一致性、及时性、可追溯性6维度的评价框架,细化质量元素并设计度量指标(如标准不确定度、缺失率、冗余度)。通过AHP法赋权,验证框架在提升数据质量、支持安全预警与优化设计中的适用性。本文可为基坑监测数据管理提供理论依据与实践指导,有助于推动智能监测发展。

关键词： 大数据分析系统   中职学校   网络教学   教学评价  

摘要： 为解决中职网络教学评价中数据分散、分析深度不足等问题,研究设计并实现了一套基于大数据技术的网络教学评价系统。该系统以多源异构教学数据为输入,通过分布式存储、实时计算与机器学习建模,完成教学质量多维度量化分析。文章重点阐述了系统的需求分析、分层架构设计、关键技术实现和应用验证。实践表明,该系统可有效提升评价效率与客观性,为中职网络教学优化提供数据驱动支撑。

关键词： 交通运输   大数据技术   教学目标   教学内容   思政要素   教学方法  

摘要： 交通运输大数据技术人才的培养对于推动交通强国建设背景下开展智能运输系统建设与技术研发工作具有重要意义。针对目前教学中存在的大数据技术与交通运输专业问题耦合性差的问题,通过分析交通运输发展背景,文章提出交通运输专业《大数据技术与实践》课程教学目标体系,按照数据采集-存储-分析流程进行谱系化的教学内容设计,提炼出课程思政要素。结合交通运输专业问题,文章提出线上线下混合式、理论实践协同式以及课程考核定量化的课程教学方法。

关键词： 医疗网络信息安全   K-means   神经网络   贝叶斯网络   注意力模块  

摘要： 在数字化时代的背景下,医疗体系逐渐向智能化、信息化、网络化发展,智慧医疗模式下的网络信息不可避免会存在各种安全隐患。为提升医疗系统中网络数据的安全管理水平,本文提出了一种融合改进K-means算法与神经网络的医疗网络信息安全系统。系统整体包括前端应用层,兼容客户端与PC端。核心数据处理层首先采用优化后的K-means算法对医疗网络流量数据进行聚类分析,利用聚类结果训练具备监督学习能力的神经网络模型。其次基于贝叶斯网络反向传播模型提高对复杂网络攻击的检测准确率,同时设计注意力模块增强网络对异常流量的敏感度和识别精度,为网络信息安全提供了一种有效的异常检测与机制。最后开展仿真实验,验证本文系统在网络交互中的安全性。

关键词： 医药   医疗   医保   大数据   基础设施建设   三医联动  

摘要： “人工智能(AI)的发展,数据是关键的语料。健康数据的汇聚和治理,为AI时代的发展提供重要基础。”海南省卫生健康委规划发展与信息化处处长王存库在人工智能助力健康产业高质量发展会议上表示。从2020年至今,海南省在“三医联动一张网”的建设上,已经走过了整整六年。六年来,海南省不断推动医疗、医保、医药三部门数据融合,围绕数据治理、基础设施建设、场景应用和产业生态展开系统布局,形成了以数据驱动“三医”联动改革、以AI赋能健康产业发展的“海南路径”。