简介：摘要：市政工程建设是我国政府基于服务百姓的重要责任而为居民改善日常生活所作出的努力的重要组成部分，是国家惠予百姓的重要民生工程，包括公路设施、给水排水管道等多种组成部分，从乡村到城市都有它们的身影，都对人们的生产生活产生着至关重要的作用与影响，对市政工程的高质量要求是当下经济社会高度发展的必然要求，也是政府的责任所系。对市政工程档案资料的管理指的就是管理施工单位在整个工程系统建设、安装与调试过程所产生的资料。市政工程资料的采集与管理涉及工程项目建设的全过程，具有随机性、分散性与复杂性的特点。科学的市政工程资料采集与工程档案过程管理有利于促进建设市政工程的社会效益与经济效益的双重实现，是市政工程建设的基础性工作，为工程项目建设的监管、验收与审计等工作提供了可靠性依据。资料与档案的管理对优化市政施工建设的整体质量，推动市政建设预期效益的实现具有重大意义。但是目前我国市政工程档案的采集管理存在多种短板，需要及时予以解决措施。因此市政工程档案管理的革新是推动市政工程建设适应新形势需要的必要途径。

简介：摘要：在电力行业不断向前发展过程中，电力营销工作的开展必不可少，其是为满足社会各界对电力产品和服务的需求而进行的一种市场推广和销售活动。随着社会的不断发展和电力行业的不断变革，电力营销已经成为电力企业必须关注的一个重要领域。在这个领域中，用电信息采集系统是电力企业不可或缺的一个工具，其可以为企业提供实时的用电信息，并帮助企业更好地进行电力营销。

简介：摘要：电力企业在经过长期发展已经实现了稳定持久的电力供应，并且在现阶段我国电力企业逐渐增多，电力市场也最开始的卖方市场，逐渐转变成了卖方市场，为保证电力企业能具有良好的发展前景以及发展规模，也就需要电力企业能通过有效的方式做好市场营销。而在目前的电力市场之中还存在着较多的问题影响着电力企业的营销效果。针对电力市场随机性、多变量和时变性的特点导致电力客户服务需求预测值不准确的问题，提出了一种基于大数据分析的电力客户服务需求预测方法。该方法依托于贵州地区的智能电网大数据，从区域商业价值和区域宏观经济角度来采集数据并通过挖掘其中的关联信息，建立了电力客户的细分模型;并在客户细分模型的基础上，使用BP神经网络算法建立了电力客户的需求预测模型。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，我国正在迈向大数据时代，这一时期的背景使得数据中心的运维管理工作取得了长足的进步。大数据技术的广泛应用，为各行各业的生产和管理提供了极大的便利。在这种新的信息技术发展趋势下，如何充分利用自动化运维技术的优势，制定出适当的管理策略，将会对数据中心的未来发展起到至关重要的作用。本文旨在探讨数据中心建设，特别是在大数据技术下的数据中心建设以及其应用。

简介：摘要：电力企业工作人员可以通过用电信息采集系统建立企业与用电客户之间的联系，及时了解用户反馈的信息以及实时采集用户的用电数据，有效提高传统人工抄表的效率，采用远程自动抄表技术，解决好电力企业与电力用户之间因为电量使用的经济问题，提升电力用户的体验，运用电力信息采集系统，优化企业服务体系。

简介：摘要：随着国家社会经济发展，特别是党的十九大提出了建设交通强国的宏伟目标，预示着交通建设投资体量将不断增大，而材料价格信息是为市场经济条件下工程造价计价依据的重中之重，其及时性和准确性直接影响着公路建设各阶段造价管理与投资控制的质量和效果，因此价格数据调查收集、科学测定并及时发布材料指导价格信息，为公路建设行业提供了一个科学、精准的材料价格信息参照。本文就公路工程材料价格信息采集与发布提出一些浅显的方法，供同行借鉴参考。

简介：摘要：在长期运行过程中，供电系统会一定程度上受损，这是诸多方面因素的影响，比如说供电网的结构状况是否是安全的、电网的供电方式是不是合理、供电网系统的参数高低是否合理、供电网导线截面大小是否科学的这些因素都会使供电线路受损。因此我们在实际操作过程中，要特别的注意这些方面。尤其是在日常工作中，具体施工人员要结合参考数据，依据具体情况制定长期合理的施工方案，寻找最合适的施工路线，来确保线路防损方案。

简介：摘要：由于数据中心动环设备的参与规模相对较多，同时通信协议之间也存在不统一的实际问题，因此设备之间的通信和采集问题越来越引起了设备技术人员的广泛关注和热烈讨论。本文针对动环智能设备通讯和采集异常问题进行了研究和讨论，希望能够帮助相关技术人员在进行数据中心系统的运行维护过程中引发更多的思考，从而在整体上为提升动环智能设备的运行效率和质量稳定性起到深远的铺垫作用。

简介：摘要：随着智能电能表的普及，其信息采集成功率忽高忽低成为困扰供电企业的一大难题。为解决这一难题，对相关材料进行分析和总结，归纳了影响信息采集成功率的各种因素，

简介：摘要：水库水文监测是水利工程管理的重要组成部分，对于保障水资源的有效利用和管理具有重要意义。水雨情自动采集系统是一种基于现代化信息技术的水文监测设备，能够实现对水库水文数据的自动采集、传输、处理和分析，为水利工程的管理提供准确、全面、实时的数据支持。本文主要介绍了水雨情自动采集系统在水库水文监测中的应用，以期为水利工程管理提供了可靠的技术支持。

简介：摘要：铁路运输设备信息自动化采集方法的研究，旨在提高铁路运输的效率、安全性和可靠性，为铁路运输行业的发展提供有力支持。随着物联网、大数据和人工智能等技术的不断发展，铁路运输设备信息自动化采集已经成为可能。这些技术的发展为铁路运输设备信息自动化采集提供了技术支持和实现方案，使得铁路运输行业可以更好地应对市场的变化和需求。

简介：摘要：在建筑施工项目中，资料采集、整理与存档的规范化是确保项目的成功实施和后期管理的关键环节。准确、完整地收集和整理资料，合理地进行存档，对于项目的进展和后期的维护具有重要意义。通过对资料采集、整理与存档规范的研究，可以为建筑施工项目的管理提供科学、规范的指导，确保项目的顺利进行和后期的运维管理。基于此，本文对建筑施工项目中的资料采集、整理与存档规范进行研究，以供参考。

简介：摘要：近年来，全国各地水利工程信息化建设正在如火如荼的建设当中，本文结合我国水利部提出的信息化建设要求及各地水利工程信息化建设具体情况，分析了水利安全生产信息化建设相关问题，以期为相关行业从业人员提供指导和帮助。

简介：摘要：大数据时代已到来，数据量大且种类繁多，而信息相对匮乏。面对爆发式增长的数据，人们的理解能力远远跟不上数据增长的步伐，如果没有强有力的工具支撑，将很难发现数据中蕴含的信息。因此，我们采用数据挖掘和数据分析技术的目的就是为了实现数据到价值的转换。

简介：[摘要]随着我国现代科技水平的不断提高，互联网技术在日常生活中受到越来越广泛的应用，网络运维作为网络技术正常运行的保障，是互联网平稳运行的基础。而网络运维数据分析就是数据挖掘的过程，将数据挖掘技术与网络运维数据分析进行充分融合应用，可以从一定程度上提高数据分析的有效性与准确性。本文通过总结数据挖掘技术与网络运维的相关知识点，从多个方面提出网络运维数据分析中的数据挖掘应用，为专业人员提供参考。

简介：摘要：随着科学技术的不断进步，世界迎来了大数据时代，而大数据时代的发展，使得社会当中的数据信息量激增，对这些数据信息进行有效收集，并对其中有价值的数据加以获取和应用，能够使其产生较高的经济价值或社会价值，这对于相关行业乃至现代社会的发展有着非常重要的意义。但想要使各种数据信息的综合价值充分发挥出来，还需要有数据挖掘技术作为支撑，只有通过对数据挖掘技术的有效应用，才能更好地应用海量数据。

简介：摘要：在大数据环境下，数据挖掘算法的优化变得至关重要。随着数据量的爆炸性增长，传统的数据挖掘算法面临着效率和性能的挑战。同时，云计算提供了弹性扩展的计算资源，为数据挖掘算法提供了强大的支撑。此外，内存优化和存储策略，如使用列存储和数据压缩，可以在不牺牲性能的前提下降低数据处理的内存需求。然而，大数据挖掘算法优化也面临着一系列挑战。数据安全和隐私保护是首要问题，尤其是在医疗或金融领域，数据的敏感性要求在算法设计时必须考虑数据加密和匿名化技术。同时，随着AI的普及，算法的可解释性和透明度受到关注，如使用可解释的机器学习模型以增强用户对预测结果的理解和信任。面对这些挑战，研究者和实践者需要探索新的算法结构和理论，以适应大数据环境并满足社会的期望。总结来说，大数据环境下的数据挖掘算法优化是一个持续演进的领域，需要综合考虑计算效率、数据安全、模型解释性等多个维度。只有这样，我们才能充分利用大数据的潜力，推动科学、商业和社会的持续创新。

简介：摘要：在大数据环境下，数据挖掘算法的优化变得至关重要。随着数据量的爆炸性增长，传统的数据挖掘算法面临着效率和性能的挑战。同时，云计算提供了弹性扩展的计算资源，为数据挖掘算法提供了强大的支撑。此外，内存优化和存储策略，如使用列存储和数据压缩，可以在不牺牲性能的前提下降低数据处理的内存需求。然而，大数据挖掘算法优化也面临着一系列挑战。数据安全和隐私保护是首要问题，尤其是在医疗或金融领域，数据的敏感性要求在算法设计时必须考虑数据加密和匿名化技术。同时，随着AI的普及，算法的可解释性和透明度受到关注，如使用可解释的机器学习模型以增强用户对预测结果的理解和信任。面对这些挑战，研究者和实践者需要探索新的算法结构和理论，以适应大数据环境并满足社会的期望。总结来说，大数据环境下的数据挖掘算法优化是一个持续演进的领域，需要综合考虑计算效率、数据安全、模型解释性等多个维度。只有这样，我们才能充分利用大数据的潜力，推动科学、商业和社会的持续创新。

简介：摘要：在大数据环境下，数据挖掘算法的优化与应用愈发重要。本文探讨了并行计算、分布式存储和算法剪枝等优化策略，强调了这些方法在提升算法效率和准确性方面的作用。此外，分析了数据挖掘技术在推荐系统、金融风控及医疗健康等领域的实际应用，揭示了数据挖掘在决策支持与风险管理中的巨大潜力。通过综合优化与实际应用的探讨，旨在进一步提升数据挖掘技术的效能与适用性。

简介：摘要：智慧化的电力系统是现代社会发展的核心动力之一，伴随着经济发展和城市建设，我国电网进入了跨越式发展的新阶段[1]。高级计量架构（Advanced Metering Infrastructure,AMI）是“智能电网”的核心和基础[2]，而基于AMI的电能信息采集与管理系统则在AMI体系中具有核心作用，电能信息采集与管理系统涵盖电能生产、电能销售与购买、电能传输、电能使用、电费回收等环节，因此其必须能够做到智能、及时、准确地获取电力生产、售电量、线损等数据，并对数据进行有效分析，从而为用户和电网的双向全面互动提供平台和技术支持。