关键词： 大数据技术   物流运输企业   战略管理  

摘要： 大数据时代，物流运输行业正经历深刻的数字化变革。大数据技术以强大的数据采集、处理、分析能力，为物流运输企业的战略管理带来前所未有的机遇与挑战。本文阐述了大数据技术对物流运输企业战略管理的意义，在大数据视角下剖析了物流运输企业战略管理存在的问题，针对问题提出相应策略，包括树立数据化战略管理意识、提升大数据在物流业务中的应用水平、利用大数据加强信息安全系统建设等，旨在为物流运输企业借助大数据技术优化战略管理提供理论支持、实践指导，助力企业实现可持续发展。

关键词： 大数据技术   档案信息检索系统   系统架构设计  

摘要： 阐述一种基于大数据的档案信息检索系统设计。该设计包括数据采集、分布式存储、智能索引及语义检索等功能模块，以实现档案数据的高效管理与精准检索。在架构设计、功能划分与性能优化等方面进行了深入探讨，并引入机器学习与可视化技术，以提升用户体验与数据利用价值。

关键词： 大数据时代   事业单位   财务审计   创新路径  

摘要： 大数据时代下，信息技术的快速发展对事业单位财务审计工作产生了深远影响。文章围绕大数据时代对事业单位财务审计产生的提升审计效率、强化审计准确性、创新审计方式方法等积极影响进行深入探究，同时对其存在的数据安全和隐私保护困境、审计人员专业能力欠缺、数据质量和融合问题、审计技术和手段落后等方面的挑战进行了剖析，并提出加强数据安全保障体系建设、提高审计人员专业素养、优化数据管理和整合流程及引进先进审计技术和手段的创新路径，其目的是为大数据时代事业单位财务审计实现创新发展提供一些有益借鉴。

关键词： 智能经济   数字政府建设   大数据管理机构改革   制度性交易成本   营商环境  

摘要： 数字政府建设作为数字中国的基础性工程，能够深度影响全社会营商环境和资源配置方式，为智能经济发展提供有效支撑。基于2014—2023年283个地级及以上城市面板数据，将大数据管理机构改革作为一项准自然实验，采用双重差分模型实证分析数字政府建设对智能经济的影响。研究结果表明：数字政府建设能够显著促进智能经济发展。机制检验发现，数字政府建设可通过降低制度性交易成本、优化营商环境驱动智能经济发展。异质性分析表明，在东部地区、有行政审批中心城市，数字政府建设对智能经济的驱动作用更强；相较于智能经济其他维度，数字政府建设对智能基础设施的作用更强。为此，提出全面释放数字政府建设红利、着力减轻智能经济主体负担、差异化设计智能经济高质量发展战略的政策建议。

摘要： 工程招标大数据应用正处于电子化向数智化转型的过渡阶段，存在应用深度不足、数据壁垒尚未破除等突出问题，市场开发面临数据价值转化效率低下、市场响应滞后等核心痛点。基于此，需构建数据采集整合、数据挖掘分析、市场洞察与机会识别、策略制定与动态优化、效果评估与反馈迭代五大机制，通过市场细分定位、差异化竞争、精准营销与客户关系管理、市场拓展与风险防控四大策略，推动市场开发从经验主导模式向数据主导模式转型，提升决策科学性与市场核心竞争力。

关键词： 高校   网络舆情   监测与应对  

摘要： 随着大数据时代的发展，社会逐渐进入信息呈爆炸式扩散的新阶段。文章基于大数据时代下高校网络舆情所体现的去中心化、传播速度快、叙事片段化以及信息集中化等特性，剖析当前高校在监测与应对网络舆情的过程中存在的部分问题，如应对流程僵化、数据整合困难、技术人才稀缺等。对此，文章聚焦网络舆情的监测与应对，探索当前高校应如何科学合理地开展网络舆情监测与应对工作，提出构建智能监测体系、优化高校舆情管理机制、组建专业的舆情应对队伍以及建立高校网络话语空间等策略，希望为高校在大数据时代开展网络舆情监测与应对工作提供参考性实践范例。

关键词： 大数据   事业单位   财务核算   信息化升级   智能核算  

摘要： 在大数据技术与数字政府建设深度融合的背景下，事业单位财务核算面临从人工记账向智能核算、从数据割裂向数据融通的转型需求。传统财务核算模式存在数据处理效率低、业财数据脱节等痛点，难以适配新时代事业单位精细化管理与风险防控的要求。文章结合大数据技术赋能优势，从多个方面探索事业单位财务核算信息化升级的具体路径，以期提升公共资源配置效率与使用效益。

关键词： 发电企业   成本管理   财务共享   大数据  

摘要： 静态、分散的传统成本管控模式已无法充分满足新时期成本管控的实时化、全程化、精准化需求，“财务共享+大数据”在发电企业成本管控中的应用，为更好地实现成本管控目标提供了全新路径。分析“财务共享+大数据”在发电企业成本动态管控中的应用逻辑，根据具体应用中所面临的挑战提出对策，如构建全流程数据治理体系、推动财务与业务深度融合、深化大数据技术应用、打造复合型人才队伍、健全管控机制等，以期为发电企业提高成本管理工作水平提供一定理论借鉴与实践指导。

关键词： 人工智能   大数据   黄河文化遗产   智慧化保护   沉浸式传播  

摘要： 随着黄河流域生态保护和高质量发展战略的深入推进，黄河文化遗产的保护传承与活化利用面临新的机遇与挑战。本文聚焦人工智能（AI）与大数据在郑州黄河文化带的应用，在梳理当地资源禀赋与现状后，构建“数据采集—智能分析—创新应用—协同治理”的智慧化保护与传播技术框架，阐述了多模态数字化存档、人工智能病害识别与风险评估、沉浸式文旅产品开发等关键技术路径，并提出“文化遗产+旅游+科技”的融合模式。

关键词： Big data  

摘要： Active ingredients in functional foods often fail to exert their intended efficacy due to poor stability, low solubility, inadequate bioavailability, and limited health effects. Shelf-stable and efficacy-enhanced delivery systems (SSEEDS) have emerged as a pivotal strategy to address these challenges by enabling precise delivery with high loading capacity, stability, and potency through various approaches, including dispersion and solubilization, stabilization and encapsulation, targeted release control, absorption enhancement, and synergistic formulation. However, traditional construction methods, relying on empirical trial-and-error, suffer from low efficiency and poor predictability. This review summarizes recent advances in the application of big data and machine learning (ML) for the intelligent construction of SSEEDS. It systematically explores their roles in functional component screening, carrier structure design, release behavior prediction, and multiobjective process optimization. Special emphasis is placed on case studies involving ML modeling for SSEEDS, prediction of release kinetics, and process regulation via Bayesian optimization. The advantages of ML in improving encapsulation efficiency, prolonging stability, and enhancing bioaccessibility are elucidated. Finally, this paper identifies prevailing challenges including data fragmentation, limited model generalizability, empirical dependence, and the complexity of cross-scale coupling, it also proposes integrating federated learning, transfer learning with few-shot enhancement, explainable AI, and digital twin technologies to address these challenges. This review aims to provide valuable technical insights and methodological guidance for the intelligent construction of SSEEDS for functional foods. © 2026, Chinese Chamber of Commerce. All rights reserved.