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浅谈大数据在新能源汽车领域的应用
来源:计算机产品与流通 发布日期:2019-11-09
物联网产业的爆发式增长带来的是互联网平台聚集的数据量以惊人的速度激增。新能源汽车特别是纯电动汽车是国家推动的重点发展产业,大数据技术是未来新能源汽车的核心关键技术之一。本文对大数据技术应用进行简要介绍的基础上,对大数据技术在新能源汽车领域的应用做了简要介绍。
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人工智能在石化企业的应用和展望
来源:中国管理信息化 发布日期:2019-11-01
人工智能在计算机、互联网、大数据、云计算等技术的不断发展推动,迎来了新的发展阶段。人工智能已经在各个领域得到应用,在石化行业也进行了初步的应用和探索,人工智能应用在石化企业将是石化行业的重大变革。人工智能共有两个重要的发展历程,新一代人工智能技术是在积累前两阶段的经验,并站在强大的硬件和软件发展基础之上的新的飞跃。人工智能能够为科学生产管理、经营决策管理、安全辅助管理提供相应智能解决办法,如何有效
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互联网+及大数据时代背景下的电子商务在钢铁企业的应用
来源:科学技术创新 发布日期:2019-10-25
以互联网+和大数据时代为背景,分析目前钢铁企业开展电子商务的必要性,介绍电子商务应用的3个要点,并且从创新交流模式与产品营销途径、创新与引进双管齐下、优化营销管理模式、完善现有产业信息系统4个方面提出建议,创建结构完善的电子商务系统,为行业发展贡献绵薄之力。
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大数据时代电子数据相关问题研究
来源:网络安全技术与应用 发布日期:2019-10-15
近年来随着我国经济科技的高速发展,电子信息领域内发生了翻天覆地变化,给人们生活带来前所未有的变化。但科技的进步就像一把双刃剑,一方面电子科技的发展给人们的生活带来便利,另一方面又成为很多犯罪的新型方式。因此对电子数据在大数据时代所呈现的特点以及日常司法实践存在的问题进行分析,并提出相关完善途径就显得尤为重要,同时也可以对我国电子数据进行更好的规制。本文进行了大数据时代电子数据相关问题研究,供相关读
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基于机器学习的新能源汽车残值评估方法
来源:湖北工业大学学报 发布日期:2019-10-15
针对现有汽车残值评估方法信息使用较少、严重依赖人工检测、误差大和无法解决新能源汽车残值评估的问题,基于梯度提升回归树模型,使用行驶里程、使用时间、功率、过户次数等多维特征数据,训练模型对残值进行预测。从选取惩罚项、树的深度、基学习器类型以及提取特征重要性方面优化模型。最后,使用Stacking模型集成算法对二阶多项式、XGBoost、LightGBM模型进行集成。实验结果表明,使用Stacking
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基于大数据的纯电动汽车系统故障规律研究
来源:济宁学院学报 发布日期:2019-10-15
以纯电动汽车为研究对象,对接电动汽车维修服务企业的售后维修大数据,详细分析了纯电动汽车电源系统、电机系统、传动行驶系统以及其他辅助系统的里程故障分布。根据故障等级,引入了当量故障系数,建立了当量故障方程,更准确地分析了各系统故障对整车可靠性的影响,对比评价了四个系统在整车使用过程中的可靠性表现。研究结论为纯电动汽车技术上的进一步优化提供了参考方向,为纯电动汽车维修服务企业在经营过程中的备件决策提供
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基于大数据的中职电子信息技术课程优化——以《电子线路CAD应用》课程为例
来源:中国新通信 发布日期:2019-10-05
本文基于笔者的教学实践和相关交流,首先就当前中职电子信息技术课程教学现状与大数据背景进行了阐述,然后以《电子线路CAD应用》课程为例,对基于大数据的中职电子信息技术课程优化进行了研究。
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大数据背景下机械智能故障诊断研究
来源:内燃机与配件 发布日期:2019-09-30
大数据为机械智能故障诊断的全面使用和更深分析构建了全新的机会。文章全面研究了机械智能故障诊断的国外、国内发展现状和动态分析;明确解读了在大数据时期机械智能故障诊断的方式和理论挑战;分析了全面解决该挑战的发展趋势和解决途径。
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大数据时代汽车零部件企业成本管理研究
来源:财会学习 发布日期:2019-09-25
随着汽车行业取消外资股比限制等开放政策的逐步实施,市场竞争必将进一步加剧,汽车零部件企业面临着更大的挑战。大数据时代的到来,为汽车零部件企业带来了新的发展机遇,要想使企业得到更大的发展,就要利用好大数据对研发、采购、生产、销售等环节做出精准的把控,最大限度的做好企业成本管理。本文在对大数据的内涵及特点进行探究的基础上,分析大数据时代如何进行成本管理,以期能为汽车零部企业更好的发展提供一些参考价值。
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传统食品智能化监测体系模型初步构想——传统食品领域智能化监测体系研究初探之三
来源:中国标准化 发布日期:2019-09-25
传统食品最大的监管难点在于传统食品工艺的特点鲜明、成分复杂,产品多元,不具有统一性。而大数据最核心的基础就是大量数据的智能化筛选,数据成为智能化最大的内核。要建立传统食品智能化监测体系的核心就是运用智能化的科学手段,将广泛的数据进行采集,并将不同系统采集的数据进行对接,从而形成传统食品领域完整的数据库体系,并以此构建智能化监测体系模型。
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