关键词： 医疗大数据   经济效益评价   医院管理   随机前沿分析   层次分析法  

摘要： 本文以医疗大数据技术为基础,建立科学的、系统的医院效益评估方法,为医院的精细化管理提供定量的科学依据。研究将财务、经营效率、质量安全、病人满意度等多个指标融合,利用AHP法计算各指标的加权系数,并利用DEA与SFA等技术对医院科室进行效益评估。本文以某三甲综合医院三年的实际运行数据为基础,对该方法进行了应用研究,发现该方法可以对各科室的经营缺陷进行诊断,并对其未来的发展方向进行预测,为合理分配医疗资源奠定基础。

关键词： 互联网   智慧公路   大数据   养护管理   物联网  

摘要： 本文分析了互联网+时代智慧公路养护管理的重要性,详细探讨了智慧公路养护管理的关键技术,并提出了提升养护管理技术水平的具体措施.在互联网技术快速发展的背景下,智慧公路的概念日益普及,智慧公路养护管理对于提升公路使用舒适性、安全性及整体质量具有重要意义.通过有效应用大数据、云计算、物联网等先进技术,可以显著提升公路养护的智能化、高效化与精细化水平.

关键词： 大数据技术   电力工程   项目成本   精细化管理   数据挖掘  

摘要： 在时代改革背景下，电力工程项目作为国家经济发展的核心内容，面对日益加剧的资源供给矛盾，如何基于电力工程建设管理要求提出科学的管理策略，改善传统管理模式带来的弊端，已成为新时期电力行业关注的焦点。在进入大数据时代后，电力工程项目管理逐步向智能化和自动化方向发展，注重提高线路的容错率和负载能力，以更好地满足市场的多元化需求。因此，本文基于大数据对电力工程建设成本管理现实意义的分析，针对当前电力工程建设项目成本管理中存在的问题，明确了大数据驱动下电力工程建设项目成本精细化管理模式及相应措施，以期促进我国电力工程行业的稳步发展。

关键词： 人工智能   大数据   化工"三废"处理   过程优化   参数控制   研究进展  

摘要： 人工智能与大数据技术凭借其强大的数据挖掘、非线性拟合、实时预测及自主决策能力,为化工"三废"处理过程的优化升级提供了全新技术路径.文章从人工智能与大数据在化工"三废"处理过程优化与控制中的重要性出发,阐述了人工智能与大数据在化工"三废"处理过程优化与控制中的研究新进展,系统分析当前人工智能与大数据在化工"三废"处理过程中存在的问题,并提出针对性的优化措施,希望能够为推动人工智能与大数据技术在化工"三废"处理领域的深度融合与规模化应用提供参考与借鉴.

关键词： 大数据政策   新质生产力   双重差分模型   国家级大数据综合试验区   区域发展  

摘要： 新质生产力是企业突破传统增长模式、实现生产力优化升级的根本动力,数据要素的有效应用则是其重要支撑。一些企业对大数据开发利用能力不足,已成为制约其发展的关键问题。本文以大数据政策为切入点,利用国家级大数据综合试验区开展准自然实验,采用双重差分模型(DID)实证检验其影响效应。实证结果显示:大数据政策对企业新质生产力发展具有显著的正向推动作用;在异质性分析中,非国有企业政策响应更敏捷,政策在欠发达地区边际效应更强,结论经稳健性检验后可靠。据此,本文建议加大对大数据综合试验区的支持力度,强化对非国有企业及欠发达地区的政策倾斜。

关键词： 大数据   多源信息融合   市场信息统计   异构数据集成   业务本体建模  

摘要： 大数据环境下,市场信息呈现多源异构、海量实时等特征,传统统计分析方法面临数据孤岛、标准缺失等问题.多源市场信息统计分析方法通过构建统一语义框架、建立多层级融合机制,为经营主体决策提供了精准的数据支撑.本研究基于五维业务本体建模思想,从政务服务平台、互联网舆情等渠道获取异构数据,通过LDA主题识别、熵权双基点法(TOPSIS)评价等技术实现数据整合.本文以区域营商环境评价为例开展实证研究,结果表明多源融合方法使评价指数标准差从6.91降至4.87,标准差较统计数据方法降低 57.5%,数据处理效率提升 60%以上.

关键词： 智能化技术   电力设备安装   智能监测   无人机   大数据  

摘要： 在"双碳"目标引领下,我国新型电力系统建设加速,电力基建呈现规模化、复杂化特征,特高压工程等重点项目对施工精度与安全提出严格要求,传统安装施工模式已难以适配行业发展诉求.智能化技术为破解行业难点提供了有效路径,通过智能化调度系统、智能监测与检测、无人机与机器人应用、大数据与人工智能辅助决策及智能化安全管理等多维度实践,实现施工流程的自动化、精准化与协同化,显著提升施工效率、质量与安全水平,同时契合绿色施工与数字化转型趋势.

关键词： 业财一体化   大数据驱动   国有企业   模式创新  

摘要： 在数字经济时代,大数据技术迅猛发展。为提升管理效能与核心竞争力,国有企业正积极推进业财一体化转型进程。在此背景下,本文分析了大数据驱动的国有企业业财一体化面临的数据分散、技术整合难度较大、跨部门协作成本较高等问题,提出了建立统一数据治理结构、运用混合云部署与数据中台战略、重新设计管理机制、完善数据责任划分与合规体系等实施路径,强调关键技术选择需聚焦业务价值,借助ADKAR变革模型推进改革,并建立风险预警机制等关键控制点,旨在为国有企业实现财务与业务一体化转型提供参考。

摘要： 在数字经济深化发展与国有企业改革持续推进的背景下,业务和财务相融合变成了国有企业增强核心竞争能力、让国有资产保持价值并实现增值的重要途径.大数据技术为业务和财务的融合提供了全新的技术支持.目前,国有企业虽然在积极进行相关实践探索,但还面临着很多实际存在的阻碍,迫切需要对实践途径进行系统地整理,对面临的困难进行分析,并提出打破困局的办法.

关键词： 大数据分析   变电站   主变压器   故障预警   系统设计  

摘要： 随着电力系统向智能化、规模化发展,主变压器运行过程中产生的监测数据呈现海量增长态势,传统故障预警方法难以实现对海量数据的高效处理和故障隐患的精准识别,易导致故障漏判、误判,影响电力系统正常运行。本文基于大数据分析技术,结合主变压器运行特性,开展变电站主变压器故障预警系统研究。首先分析主变压器常见故障类型及现有预警方法的不足,阐述大数据技术在故障预警中的应用优势;其次构建系统整体架构,明确各模块功能及数据处理流程;然后重点研究大数据预处理、特征提取及故障预警模型的设计与实现;最后对系统的可行性和实用性进行分析,为变电站主变压器故障预警提供技术支撑,降低故障发生率,保障电力系统安全稳定运行。