关键词： 社会计算   三角对话   大数据   生成式人工智能  

摘要： 自“计算社会科学”概念提出以来，大数据与人工智能算法同社会科学研究相结合，催生出以“理论—数据—模型”互动为核心的社会计算方法论。从演进路径来看，社会计算大体经历了从经验统计、机制建模到计算模拟的发展，当下正在从“以大数据挖掘与描述性模型为主”逐步转向“理论驱动下探索与验证并重”的反绎性研究范式。社会计算的关键在于通过理论、数据挖掘与预测模型之间的三角对话，形成可反驳、可迭代的研究闭环，并在优化抽样与可解释算法等的支持下不断校准与修正理论。随着生成式人工智能尤其是大语言模型的出现，三角对话的三个“角”嵌入可控的“人工社会”之中，数据从现实记录扩展至生成数据空间，模型从被动拟合转向前瞻实验平台，理论检验从经验世界延伸至反事实与跨情境的高频检验，实现了从经验解释到预演“尚未发生”之世界的方法论跃升。但理论始终是社会计算的基石，大数据与人工智能算法则为理论的精细化、动态化与可计算化提供了前所未有的支撑，推动社会科学在复杂系统视角下实现理论创新与预测精准化的双重突破。

摘要： 国家“健康中国”发展战略不断落实，人们的体育健康意识不断增强，越来越追求科学监测自身健康状况。传统的体育健康监测方式以定期人工检测为主，方式单一，无法及时、全面地记录数据，缺乏针对性，难以满足人们日趋个性化的健康需求。大数据凭借强大的数据存储功能、多样化的数据收集渠道以及深层次的数据分析能力，能够有效解决以上问题，为体育健康监测的创新发展提供技术支持。本文分析大数据在体育健康监测中的作用，剖析大数据推动体育健康监测发展的机制，并探索其具体运作路径，目的是更好地推动科学化、高效化的体育健康监测系统的建立，以此提升全民健身健康水平，推进体育行业的转型升级。

关键词： 路桥施工   企业财务   精细化管理   大数据   策略  

摘要： 大数据技术的发展推动着各行各业管理模式的变革，对于路桥施工企业而言，大数据的应用能够有效推动财务管理模式的精细化、数字化转型，切实提升管理效能。文章结合大数据特征剖析了企业财务精细化管理的内涵特征，并提出了构建数据平台、优化预算管理、强化成本管控等财务精细化管理措施，以期提升路桥施工企业的财务管理水平，用财务管理效能支撑企业高质量发展。

关键词： 大数据   设备故障   预测性   维护技术  

摘要： 随着工业智能化发展进程加速，设备运行的稳定性与可靠性成为企业核心竞争力的重要构成。在煤炭生产等复杂工业场景中，设备突发故障会导致生产中断、成本激增，甚至可能引发严重安全事故。基于此，首先介绍了大数据驱动的设备故障预测性维护技术的意义，其次分析了设备故障预测性维护技术面临的关键问题，最后针对性地提出了大数据驱动的设备故障预测性维护技术优化路径，旨在提升设备故障预测的准确性与维护的智能化水平，为工业领域的可持续发展提供技术支撑。

摘要： 企业传统的成本控制模式多以事后核算为主，存在数据滞后、核算粗放、管控被动等弊端，已难以适应新时代企业发展的需求。随着大数据、人工智能等数字技术的兴起，企业经营过程中产生的各类数据呈现爆发式增长。这些数据蕴含着巨大的价值，若能合理利用将为企业带来更多经济效益。具体而言，将大数据技术应用到成本管控，能够实现对海量数据的快速采集、整理、分析与挖掘，为企业成本控制提供精准的数据支撑。这不仅有助于企业发现成本管控中的薄弱环节，提前预判成本变动趋势，还能推动企业从“被动应对”向“主动管控”、从“粗放管理”向“精细管控”转变。成本控制是企业提升资金利用效率，实现降本增效的有效手段。

摘要： 在数字经济与新型工业化融合的背景下，地质大数据作为“资源—数据—价值”转换的核心载体，为矿业治理现代化和产业结构升级提供了新路径。资源型城市是典型的矿业开发基地，也是地区发展的重要支柱。资源型城市通常指以本地区矿产、森林、石油等自然资源开采和加工为主导产业的城市，包括地级市、县级行政区等，它们在国民经济中扮演关键角色，提供能源资源保障并支撑着工业化进程。国务院《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》中，规划了262个资源型城市，它们历史上为国家贡献了大量煤炭、铁矿石和天然气等资源。以贵州省安顺市为例，其位于省中部地区，是典型的资源型城市和重要的矿业开发基地。

摘要： 引言在现代工业中,压力容器与压力管道安全至关重要,但传统检测模式存在效率低、数据孤岛等问题。本文提出构建大数据驱动的容器管道检测报告智能分析体系,通过多源异构数据整合、检测数据标准化模型构建,结合人工智能技术实现缺陷智能识别与风险分析。该体系在石化企业应用中,缩短检修工期20%～25%,创造显著经济效益,为设备安全运行提供保障。一、管道检测智能体系建设的背景（一）多源异构数据的挑战与整合容器管道全生命周期管理数据类型多、来源广，具有多源异构特征，含设备设计制造安装记录、检测数据及运行环境监测数据等，构成复杂“数据生态系统”。

关键词： 高炉出铁   铁量预测   AdaBoost模型   机器学习   大数据  

摘要： 针对高炉铁水量预测对铁水包调度与生产效率提升的重要性，以及传统机理模型预测精度不足的问题，本文提出一种基于机器学习的铁水量预测方法。研究以某钢厂2024年1月至2025年3月的高炉生产数据为基础，通过缺失值填补、异常值处理与Z-Score标准化构建高质量数据集，结合皮尔逊相关性分析与随机森林特征重要性评估，筛选出软水压力、煤气利用率、煤量等19项关键参数，并对AdaBoost、随机森林、支持向量机、神经网络与线性回归等模型性能进行了对比。结果表明，AdaBoost模型在铁水量预测中表现最优，其拟合优度（R2）达0.78,均方误差（MSE）为13.59,预测精度在±10 t范围内达87.2%,±15 t范围内达94.1%,采用Stacking集成框架后的模型预测精度±15 t范围内达100%,能够有效支撑实际生产调度需求。该方法为高炉铁水量的精准预测提供了可行的数据驱动解决方案。

摘要： 档案是事业单位记录历史、支持决策的重要信息载体，其管理水平直接影响事业单位内部的协作效率和公共文化服务的质量。随着事业单位改革的不断深入，传统的档案管理模式已无法满足档案信息快速流转、深度挖掘和广泛共享的需求。大数据技术凭借其在海量数据处理、深度关联分析等方面的优势，为事业单位档案信息资源的整合与共享开辟了新的技术路径，成为推动档案管理现代化转型的关键力量。当前，尽管事业单位在档案管理数字化建设方面已经取得了一定进展，但仍普遍面临资源分散、信息共享不畅等问题，影响档案价值的有效发挥。基于此，本文细致分析大数据背景下事业单位档案信息资源整合与共享面临的主要问题，探讨兼具理论价值与实践意义的优化策略，旨在为实现事业单位档案信息资源价值最大化提供有力支撑。

关键词： 大数据   高校   智慧消防   管理平台  

摘要： 高校人员高度密集，消防管控的关键节点数量众多，传统消防管理模式的滞后性日益凸显。大数据技术的发展为智慧消防管控提供了有力的技术支撑。本文基于高校消防管理的现状，深入分析智慧消防管理平台建设的必要性与核心难点，系统探讨该平台的架构设计、功能模块及实施路径，并提出配套的保障机制，以期提升高校消防管理的智能化与精细化水平，进一步筑牢校园消防安全防护屏障。