关键词： 大数据时代   信息中心   档案管理   电子化   数据安全  

摘要： 随着大数据时代的到来,信息中心档案管理面临前所未有的机遇与挑战。电子化档案管理成为提高效率、保障数据安全的关键路径。统一数据标准化系统的建立是确保档案可用性和一致性的基础,而采用先进的数据存储技术则是保障档案安全稳定的核心。文章分析大数据时代电子化档案管理的现状,并提出优化策略,希望对当前的电子化档案管理提供有价值的参考。

关键词： 煤层气   钻井作业   大数据技术   数据分析   实时监测  

摘要： 煤层气作为重要的非常规油气资源,在全球能源结构中占据了不可忽视的地位。钻井作业是煤层气开发的关键步骤之一,其效率和安全性直接影响资源的开采成本及开发速度。近年来,大数据技术的快速发展为传统能源行业带来了革命性的变革,特别是在煤层气钻井作业中的应用,展现出极大的优化潜力和价值。本文综合分析了大数据技术在煤层气钻井作业中的具体应用,包括数据采集、实时监测、数据分析与决策优化、可视化技术及智能管理等方面,旨在为行业提供科学的决策支持和优化操作方案。

关键词： 大数据审计   财政审计   预算执行审计   本级预算  

摘要： 作为财政监督的重要手段,财政审计不仅关系到财政资金的合理使用和效益最大化,更是保障政府财政健康、稳定运行的基石。为了深入探讨财政资金使用效益的提升路径,本文以A区2022年度本级预算执行和其他财政收支审计为具体案例,借助大数据审计的技术方法,揭示当前财政资金使用中存在的问题,提出针对性的改进策略和建议,推动财政资金使用效益的持续提升,进而促进财政体制机制的高质量发展。

关键词： 人工智能   互联网时代   价格战   原因及影响   商业路径   产业界   模型  

摘要： 近期,以互联网“老兵”为主的人工智能大模型企业连番掀起“价格战”,希望复刻互联网时代的成功商业路径,引发产业界普遍关注。本文将对人工智能大模型“价格战”的原因及影响进行分析。

关键词： 人工智能   高职教育   高质量  

摘要： 新人工智能时代,新技术、新产业、新业态、新模式等新经济对技术和专业技能提出了新的要求,迫切需要能够适应智能时代的创新型、复合型人才。审视当下的高职教育,尽管人工智能技术已得到一定的推广和应用,但其作用并未得到充分发挥,教师的教学技能没有显着提高,没有为高职职业教育的可持续发展创造条件。本文着眼于人工智能背景下的高职教育,简述人工智能技术在高职教育中的作用和重要性,并对存在的一些问题进行系统分析,提出了当下高职教育高质量发展的解决方案。

关键词： 生成式人工智能   非线性学习   智能体模型   个性化学习   教育信息化  

摘要： 该研究探讨了生成式人工智能(AIGC)赋能的非线性学习智能体模型建构,分析了非线性学习的特点,并预设了自学、混合和协作三种学习场境。基于这些场境推导出智能体模型的功能需求,进而抽象出模型的核心能力。该文界定了非线性学习智能体的含义、数学表达式及核心算法,并阐述智能体模型的核心是一个改进的马尔可夫决策过程,旨在能够为学习者提供个性化、动态优化的学习支持,有效提升非线性学习的效率,为AIGC在教育领域的应用提供了新的模型构建方法,对推动教育信息化和个性化学习具有重要意义。

关键词： 大数据技术   电子信息工程   故障诊断   维护  

摘要： 在现代电子信息工程中,设备的故障诊断与维护对于保证系统的稳定运行具有重要意义。随着大数据技术的迅猛发展,其在故障诊断与维护中的应用日益广泛。本文首先介绍了大数据技术的基本概念及其在电子信息工程中的重要性。接着,分析了当前电子信息工程中常见的故障类型及其诊断难点,并阐述了基于大数据技术的故障诊断流程和维护策略,以供参考。

关键词： 建筑工程   质量控制   技术创新   大数据   人工智能  

摘要： 为探究建筑工程项目质量控制技术的现状及所面临的挑战,提出了一种以大数据和人工智能为核心的建筑工程项目质量管控创新方法。通过对当前质量控制技术存在的局限和问题进行深入剖析,该研究运用跨学科融合研究手段,对智能化监控及检测技术进行探索,并对质量控制技术进行创新性应用。研究结果表明:技术创新能够显著提高工程质量控制全面性与准确性并有效防范质量问题。另外技术创新也推动建筑行业可持续发展和工程项目整体质量水平的提升。

关键词： 智能化技术   市政工程   施工管理   物联网   大数据  

摘要： 本文结合市政工程施工管理的现状与问题,揭示了传统管理法在信息整合、资源调配与进程控制等层面的局限,随后详述了智能化科技如物联网(IoT)、大数据、云计算与人工智能(AI)等在市政工程中的应用实践,通过实例分析,展示了智能技术如何优化施工流程、提升资源效用、削减建造成本及增强工程品质。研究结果表明,智能化技术不仅可以实现施工过程的实时监控和管理,还能通过数据分析和预测,优化施工方案,提高决策的科学性和准确性。此外,本文提出了一些优化策略,如构建统一的智能管理平台、加强技术培训和人才培养、促进智能技术与施工管理的深度融合等,以进一步提升市政工程施工管理的智能化水平。

关键词： 踝关节   人工智能   压缩感知   磁共振成像   图像质量  

摘要： 目的 探讨人工智能压缩感知(ACS)技术在踝关节MRI中应用的可行性。资料与方法 前瞻性收集2023年9—10月在首都医科大学附属北京友谊医院行踝关节扫描的32例健康志愿者,应用3.0T MR进行基于ACS及并行成像(PI)技术的踝关节MRI,采集矢状位质子密度加权成像(PDWI)、冠状位PDWI、横轴位PDWI及矢状位T1WI,并将其分为ACS组和PI组,ACS组ACS综合加速倍数为3.05(ACS 5.0),PI组PI加速倍数为2(PI 2.0)。测量距骨、跟腱及软骨的信号强度以及拇长屈肌的信号强度及标准差,以拇长屈肌为背景噪声计算信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR);对两组成像客观评估及主观评估进行统计学分析,各序列图像质量以PI 2.0为标准参考。结果 ACS组SNR和CNR较PI组更高,两组在矢状位PDWI序列各解剖结构比较,差异均有统计学意义(t=-2.937、-1.981、-4.058、-3.879,P<0.05);在冠状位PDWI序列上软骨SNR、距骨CNR差异有统计学意义(t=-3.310、-3.567;P=0.002,P<0.001);在轴位PDWI序列上ACS组与PI组距骨CNR、软骨CNR差异均有统计学意义(t=-4.270、-4.382,P<0.05)。主观评价2位影像诊断医师对两组图像质量评分观察者间一致性强(Kappa=0.977,P=0.009);两组图像质量评分差异均无统计学意义(Z=-0.248、-0.747,<0.001、-0.071,P>0.05)。ACS组与PI组采集总时间分别为337 s及610 s,与PI组相比,ACS组扫描总时间缩短44.8%。结论 基于ACS技术的踝关节MRI不仅能有效缩短扫描时间,还进一步改善图像质量,具有可行性。