摘要： 当前，新一轮科技革命与产业变革深入推进，人工智能正以前所未有的广度与深度赋能各行各业。在教育领域，如何将人工智能技术有机融入教学全过程，推动教育理念、教学模式与评价方式系统性变革，已成为建设教育强国的重要课题。在这场深刻的变革中，有一家企业从一间实验室起步，历经十余年深耕，逐步成长为国内领先的K12阶段大数据精准教学服务平台。它，就是晨计。回望其从萌芽、破局到融入国家教育数字化战略的演进之路，一幅以科技之力重塑教与学的生动画卷徐徐展开。

关键词： 大数据   用户画像   数据安全风险评估   模糊综合评价法   层次分析法  

摘要： 随着《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法规相继出台，数据安全与个人隐私保护已成为国家和社会关注焦点。数字经济背景下，用户画像作为大数据核心应用技术，既为企业提供精准的用户描述与行为预测支持，也带来显著数据安全风险。本文以抖音平台为案例，采用层次分析法与模糊综合评价法，提出隐私保护技术强化、偏差矫正机制完善等针对性管理策略，以有效降低风险、保障用户权益，同时提升企业合规性与核心竞争力。

关键词： 大数据分析   数据仓库   电网稳定模型  

摘要： 阐述大数据技术在电网建设中的应用特点，包括数据仓库、集成管理及数据分析等关键技术。进一步探讨如何利用大数据技术构建更加科学的电网稳定模型，以提升电网运行的可靠性与智能化水平。

关键词： 高中物理   大数据背景   精准教学   实践研究  

摘要： 在新课程改革向“素养为本”深化转型的背景下，高中物理教学对个性化、科学化的要求日益迫切。大数据技术以其海量数据处理、精准趋势研判的核心优势，成为破解传统教学痛点、落实物理核心素养的关键支撑。依托大数据实现教学起点定位、内容优化、过程调控与评价升级，能有效串联碎片化的物理知识，促进学生自主探究能力与科学思维的发展。教师从数据采集、模型构建、个性化指导、评价优化四大维度探索实践策略，有助于精准把握学情，满足学生学习需求，提升课堂教学成效。

关键词： 小球运动垂直服务平台   大数据技术   法律规制   个人信息保护   侵权责任  

摘要： 在体育产业数字化转型的大潮中，依靠大数据技术创建起来的小球运动垂直服务平台蓬勃发展，其智能匹配机制及废弃器材循环再造体系，在满足用户需求的同时实现了体育资源的集约利用。但是平台运营中多元主体的利益交织、业务链条的延伸，使其陷入数据权益保障缺位、废物处置流程失范、侵权责任归属不明的法律困境。本文以云端某汇平台为实证研究对象，主要从个人信息保护、业务合规运营、侵权责任配置三个方面入手，依据《个人信息保护法》《民法典》《中华人民共和国固体废物污染环境防治法》等法律法规，探究数据安全防护、业务全链条合规、责任分担规则清晰的法律规制路径，旨在为体育服务平台的规范化发展提供理论支持和实践指导。

摘要： 引言市政道路工程作为城市基础设施中关键的构成部分,其建设质量以及建设效率会直接对城市运行效能以及居民生活品质产生影响。伴随智能化技术以极快的速度不断更新换代,大数据技术依靠其在海量数据处理以及精准分析预测方面具备的优势,给市政道路工程的智能化建设开拓了崭新的途径。本文基于大数据技术核心特点,对其在市政道路工程从设计、施工到运维整个流程中的应用实践展开探究,目的是为提高市政道路工程的智能化程度、促进城市基础设施实现高质量发展提供可供实践参考的依据。

关键词： 高职院校   产教融合   大数据与会计   数字化转型  

摘要： 随着以人工智能为主导的现代数字技术的深入发展，教育领域的数字化转型已成为时代赋予职业院校的重要课题。高职院校大数据与会计专业在推进教育数字化进程中，面临人才培养定位不清晰、课程体系设置不完善、教师数字素养薄弱、实训基地配套不健全、新形态教材建设滞后、人才质量评价存在“数据孤岛”问题等现实阻碍。基于此，本研究通过确立数字化转型的逻辑起点、目标、主线、路径，提出明确人才培养目标定位、重构数字化课程体系、提升教师数字素养与能力、升级产教融合实训基地、开发新形态数字教材、建立数字化人才评价系统等措施，以期加快形成产教良性互动、校企优势互补的新发展格局，持续优化人力资源供给结构，为全面建设社会主义现代化国家提供强大的人力资源支撑。

关键词： 大数据   行政事业单位   固定资产管理   策略  

摘要： 大数据时代的到来，为行政事业单位固定资产管理工作带来了重大机遇和严峻挑战。大数据技术可实现资产信息的实时采集、存储与分析，打破传统人工管理的局限。因此，文章首先概述了行政事业单位固定资产管理工作，其次分析了大数据技术对行政事业单位固定资产管理的影响，最后探讨了大数据技术应用于行政事业单位固定资产管理的策略。研究旨在为大数据时代行政事业单位实现固定资产管理的科学化、规范化、精细化和高效化提供有益的理论参考与实践指导，确保国有资产的安全与完整。

关键词： 大数据分析   煤矿   瓦斯浓度   预测  

摘要： 煤矿瓦斯浓度是煤矿安全生产中的重要监测指标，其浓度的异常波动可能引发瓦斯爆炸等重大事故，威胁矿井作业的安全性和稳定性。本文以煤矿瓦斯浓度为研究对象，结合大数据分析技术，提出了基于LSTM模型的瓦斯浓度预测方法。首先分析了瓦斯浓度的主要影响因素，包括煤层赋存条件、通风系统参数及外部环境变量等；其次构建了单变量和多变量LSTM预测模型；然后采用实验验证模型性能，对单变量与多变量模型的预测结果进行分析比较，结果表明多变量LSTM模型具有更高的预测精度与鲁棒性。