简介：摘要：随着电子通信技术的快速发展，电信诈骗案件呈现出数量和复杂度的增加趋势，给社会安全和个人财产造成了严重威胁。本研究旨在提出一种基于电子数据勘查的电信诈骗案件分析模型，通过整合电信数据、网络数据和金融数据等多源数据，对电信诈骗案件进行深入分析和溯源，以便为执法部门提供有力的证据和支持。实验证明，该模型能够有效地辅助诈骗案件调查和打击，提高电信诈骗的防范和应对能力。

简介：摘要：随着数据量的日益增长，如何高效地从海量数据中提取有价值的信息成为一个亟待解决的问题。 为了解决这一难题，降维技术作为数据挖掘中的重要工具之一被广泛应用于多个领域，如医学、生物化学等。本文首先介绍了降维技术与模型优化在大数据分析中应用的意义，然后分别探讨了在大数据分析中模型构建与与降维技术应用的难点，最后给出了基于这些问题的优化策略。

简介：摘要：环境监测在当今社会发展中具有极其重要的地位，其数据处理和模型建立方法的选择直接关系到环境保护和治理的效果。本文旨在比较分析不同的数据处理和模型建立方法，以揭示其优缺点并探讨其在环境科学研究中的应用前景。通过对环境监测数据处理与模型建立方法的比较分析，本文旨在为环境保护工作提供科学依据，促进环境监测技术的进步和环境保护工作的提高。

简介：摘要：对于我国而言，在数字化、智慧化城市建设项目的持续推进过程当中，传统模式下所采取的二维测绘技术及其数据系统无法满足城市建设规划的发展需求。尤其是对于建设规模持续扩大的大中型城市而言，实景三维模型的建设要求更为严格与具体。我们尝试基于城市建设过程中实景三维模型的建设需求，搭载对一系列技术手段的综合应用，以满足不同场景条件下三维模型的应用需求。在文章相关分析中，针对城市实景三维模型建设要求，采用无人机倾斜摄影技术、三维激光扫描技术等，建立城市实景大区域三维场景，并结合城市建设实际情况，对建筑物三维模型精度进行提升，基于多维度需求采取相应测量方法与技术方案，以最大限度满足不同场景的三维模型应用需求。

简介：摘要：在煤矿安全生产领域，隐患数据的分析与挖掘对于预防事故、保障矿工安全具有至关重要的作用。随着大数据和人工智能技术的发展，深度学习模型因其强大的特征提取和模式识别能力，在数据挖掘领域展现出巨大潜力。通过对大量历史隐患数据的深入分析，深度学习模型能够识别出事故发生前的预警信号，从而帮助煤矿企业及时采取措施，避免安全事故的发生。基于此，以下对基于深度学习模型的煤矿安全隐患数据主题挖掘进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：为了探讨智能交通系统中大数据分析与优化模型的应用与发展趋势，本文采用文献综述和理论分析方法，分析了大数据在优化交通流量、提升交通效率和改善用户体验中的关键作用。研究发现，大数据技术能够通过实时数据分析和优化模型，有效预测交通流量、优化路网设计和路径规划，并提供个性化的交通推荐服务。此外，文章讨论了当前智能交通系统面临的挑战和需求，并提出了未来发展的方向和创新点，包括数据安全、算法创新和跨界合作的重要性。通过深入分析和讨论，本研究为智能交通技术的进一步发展提供了理论支持和实践指导，有助于推动城市交通管理向智慧化和可持续发展方向迈进。

简介：摘要：在现代工业生产中，设备的稳定运行对于保证生产效率和产品质量至关重要。然而，设备故障往往具有突发性和不可预测性，可能导致生产中断，甚至造成重大损失。因此，研发一种能够提前预测设备故障的方法显得尤为迫切。为此，下文将对基于大数据分析的阻焊设备故障预测模型构建策略展开详细的分析。

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简介：摘要：本文通过深入分析旅游住宿方式选择的现有数据，构建了一个预测模型，旨在预测旅游者的未来住宿偏好。研究识别了影响旅游者选择的关键因素以及利用机器学习技术对这些因素进行了量化分析。通过模型的建立和验证，本文不仅揭示了旅游者偏好的动态变化，还为旅游住宿业提供了基于数据的决策支持。本研究的结果对于理解旅游者行为、优化住宿服务和促进旅游业发展具有重要意义。

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简介：摘要：本文针对模型驱动系统工程（MBSE）中需求管理平台与模型构建工具集成时面临的数据交互和同步困难问题，提出了通过有效的数据接口设计实现集成的方案。以IBM DOORS和Cameo Systems Modeler为例，探讨了数据同步、格式转换、实时更新和版本管理等关键技术，旨在提升系统工程效率，并确保需求与模型设计之间的紧密关联和追溯性。

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简介：摘要：目前我国软件工程标准化的建设仍面临较多挑战，应在国家的引导 下各类机构加大对此领域的投入，这样方能缩短我国与其它国家之间距 离，最终提升我国信息技术水平。

简介：十年前一个仲夏，我从绥芬河出境赴俄罗斯海参崴考察。坐在列车上，我不时地眺望窗外：重叠的山峦，翠绿的松柏，令人心旷神怡。然而，铁道两侧随处可见的垃圾却大煞风景。过了一个个涵洞后，我们终于出关并转乘到俄罗斯列车上。这是一辆破旧的列车，远不如我们的先进。看来，前苏联老大哥的经济已今非昔比。

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简介：摘要：随着大数据时代的到来，交通运输行业的数据量呈爆炸式增长，为交通运输综合行政执法提供了丰富的数据资源。本文针对大数据时代交通运输综合行政执法数据统计与风险预警模型进行研究，首先分析了交通运输综合行政执法数据的特点和需求，然后提出了基于大数据的交通运输综合行政执法数据统计与风险预警模型，并对模型的应用进行了探讨。

简介：摘要：油藏动态变化的研究和预测对于油田开发和管理至关重要。采油测试数据是了解油藏动态变化的重要信息源，通过对采油测试数据的分析可以揭示油藏的运动规律和储量分布，为决策制定和优化提供科学依据。本文旨在基于采油测试数据，构建油藏动态变化的研究与预测模型，从而实现对油藏变化的深入理解和准确预测。

简介：摘要：依托AIoT多维数据融合技术，在纵向精准挖掘各类目标活动规律，提出基于AIoT多维数据融合的特定目标分析模型的应用与探索，实现特定目标及各类关联事件的事前预警基础上，横向延伸挖掘方向，基于大数据架构体系，通过对各类业务数据深度融合，从同轨、同行等角度，挖掘更多潜在关系，并通过时空关系建立大数据模型，扩大社会治安防控层面影响力。

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