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数字化技术在化纤纺织生产中的应用研究
来源:化纤与纺织技术 发布日期:2024-10-15
随着信息技术的飞速发展，数字化技术已逐渐渗透到化纤纺织行业中，极大地推动了该行业的转型升级。文章旨在探讨数字化技术在化纤纺织生产中的应用现状、挑战与前景，重点分析了智能制造、物联网、大数据分析等技术在化纤纺织生产中的具体应用，并提出了相应的优化策略。
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基于AI大数据分析的食品科学与工程专业人才培养提升研究
来源:农产品加工 发布日期:2024-10-15
随着人工智能（Artificial intelligence,AI）大数据的发展，食品科学与工程专业的人才培养模式在食品行业变化的大环境下也受到了影响。通过论述AI大数据分析的优势、基本思路和原理，从毕业生素养（通识能力）、专业知识与技能、课程培养方面、工作满意度、工作稳定性等方面解读AI分析报告；同时，分析AI大数据背景下食品科学与工程专业人才培养提升的建议和措施，为提升我国食品工程领域的人才培
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基于云计算的食品大数据分析平台设计与实现
来源:食品安全导刊 发布日期:2024-10-15
通过全面、深入的数据分析，发现基于云计算的食品大数据分析平台的设计有助于加强食品安全监管、优化生产流程、分析市场需求等。平台依托云计算的弹性资源和大数据技术，可实现多源异构数据的实时采集、高效存储、深入分析及可视化展示，为食品行业提供全方位的数据支持。本研究旨在通过全面、深入的数据分析，提升食品行业的整体运营效率和竞争力。
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基于云计算的食品大数据分析平台设计与实现
来源:食品安全导刊 发布日期:2024-10-15
通过全面、深入的数据分析，发现基于云计算的食品大数据分析平台的设计有助于加强食品安全监管、优化生产流程、分析市场需求等。平台依托云计算的弹性资源和大数据技术，可实现多源异构数据的实时采集、高效存储、深入分析及可视化展示，为食品行业提供全方位的数据支持。本研究旨在通过全面、深入的数据分析，提升食品行业的整体运营效率和竞争力。
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数字化技术在化纤纺织生产中的应用研究
来源:化纤与纺织技术 发布日期:2024-10-15
随着信息技术的飞速发展，数字化技术已逐渐渗透到化纤纺织行业中，极大地推动了该行业的转型升级。文章旨在探讨数字化技术在化纤纺织生产中的应用现状、挑战与前景，重点分析了智能制造、物联网、大数据分析等技术在化纤纺织生产中的具体应用，并提出了相应的优化策略。
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基于AI大数据分析的食品科学与工程专业人才培养提升研究
来源:农产品加工 发布日期:2024-10-15
随着人工智能（Artificial intelligence,AI）大数据的发展，食品科学与工程专业的人才培养模式在食品行业变化的大环境下也受到了影响。通过论述AI大数据分析的优势、基本思路和原理，从毕业生素养（通识能力）、专业知识与技能、课程培养方面、工作满意度、工作稳定性等方面解读AI分析报告；同时，分析AI大数据背景下食品科学与工程专业人才培养提升的建议和措施，为提升我国食品工程领域的人才培
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食品工程中的食品安全与供应链管理
来源:食品安全导刊 发布日期:2024-10-05
食品安全是食品工程的核心问题，而日益复杂的供应链给食品安全管理带来严峻的考验。传统的食品安全管理模式难以全面识别和有效控制供应链风险，因此需要运用创新策略。本文在分析食品安全与供应链管理关键因素的基础上，提出全面识别和评估风险、实施预防性措施、建立快速响应追溯机制等风险管理策略。同时，展望区块链、物联网等创新技术在食品安全监管和供应链优化中的应用前景。通过技术赋能与管理创新双轮驱动，筑牢食品安全防
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基于大数据分析的石油仪表设备自动化维修决策支持系统研究
来源:中国石油和化工标准与质量 发布日期:2024-09-30
石油仪表设备作为石油生产过程中的关键组成部分，其稳定运行对于生产效率和安全至关重要。为了保障石油仪表设备的平稳运行，就需要进行维修工作。传统的人工维修管理方式已经无法满足当前石油仪表设备的维修要求，这就需要引入大数据分析，构建自动化维修决策支持系统。本文对石油仪表设备进行了一定论述，明确了其作用和当前维修方法的局限性，并在此基础上，分别从系统架构设计、数据采集与处理以及维修决策算法设计等方面探讨了
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基于大数据的食品电商平台优化策略
来源:现代食品 发布日期:2024-09-28
在大数据技术不断发展的背景下，食品电商平台逐渐实现了精准营销、高效库存管理以及优质客户服务。但目前食品电商平台的大数据应用存在着数据质量不高、数据分析能力不强以及数据安全等问题。本文提出了以大数据为核心的食品电商平台优化策略，主要包括强化数据采集及整合、提高数据分析能力、优化个性化推荐系统以及强化数据安全管理等。
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基于大数据的机械建材检测数据分析与处理方法探讨
来源:产品可靠性报告 发布日期:2024-09-28
随着工程技术的发展和建筑材料种类的增多，机械建材的质量检测成为确保工程安全和材料性能的关键。本文深入研究了基于大数据的机械建材检测数据分析与处理方法，旨在通过先进的数据处理技术提高检测的效率和准确性。首先，本文探讨了机械建材检测数据的获取与预处理；其次，分别从数据挖掘技术、机器学习算法及深度学习方法等方面论述了机械建材检测数据分析与处理方法，以期推动大数据技术在机械建材检测中应用的不断深入。
027-87841330