基于大数据的智慧物流信息化支撑技术

大数据技术也称为巨量信息技术,它使得人们认识世界的思维和方法发生了变革。在大数据背景下物流行业的发展,被称之为智慧物流。与大数据充分结合的物流信息技术也得到了新的发展,这些信息化的支撑将促进智慧物流的更好发展。     

探讨如何制造智能化生产及两线制温度变送器的使用

大数据现在是制造业智能化的基础,数据化能够帮助制造业企业提高营销的针对性,降低物流成本和库存的成本,从而减少生产资源投入的风险.     

农业大数据在农业经济管理中的应用

农业是我国的基础性产业,大数据技术在农业中的应用可有效提升农业资源利用效率,提高农业经济效益,促进农业经济高质量发展。就目前来看,我国在农业经济管理中还存在对农业大数据的价值认识不足、数据价值挖掘不够等问题。为此,笔者通过阐述新时期农业大数据和农业经济管理的内涵,分析农业大数据在农业经济管理的重要意义,论述具体应用场景,提出加强农业大数据应用人才的培养、强化农业大数据关键技术研究、构建农业大数据平台、保护农业大数据的安全性等应用策略。结果表明,农业大数据提升了农业经济管理的信息化水平,促进了农业规模化发展,提升了企业核心竞争力,极大地提高了农业经济管理水平。     

大数据时代下农机装备制造业物联网技术研究

为了提高农机装备制造的效率和水平,实现产业结构的调整,提升企业的竞争力,在大数据时代背景下,将物联网技术引入到了农机装配制造系统的设计上,采用神经网络分析算法加快了数据的分析,提高了零件制造信息的查询能力,并在生产监控、质量溯源、仓储管理和物流追踪等方面对其作用进行了论证。以变速箱体的设计生产为例,对物联网在农机制造装配系统中的作用进行了验证,结果表明:大数据物联网可以实现变速箱体的协同设计,并可完成在线检测、仓储和物流管理等功能,有效缩短了设计周期,降低了制造成本。     

我国农业大数据技术的应用探析

大数据时代的到来,被应用于各行各业,其在农业方面的应用对农业的发展起着积极的作用。文章对大数据在农业方面的应用进行了研究,首先分析了农业大数据的数据基础,之后详细分析了农业大数据的技术应用。     

大数据背景下企业的市场营销工作

大数据分析方法已经开始成为社会经济生活中的一种主要分析方法.大数据在企业营销中的作用也越来越大,并且对传统的企业营销方法提出了新的挑战.通过分析这种挑战,企业在大数据背景下的市场营销策略:应该针对大数据需要开发有效的分析工具,同时充分利用大数据为制定营销策略提供支持.     

大数据对企业管理决策影响分析

随着社会的发展和科学技术的进步,越来越多的互联网技术应运而生,不断融入人们的日常生活中,这表明了人类社会正式进入了大数据时代。大数据时代的到临,为企业带来了更多的机遇,同时也使企业面临着巨大的挑战。企业要提高管理层的决策效率,更好地适应社会的发展需求,必须深刻理解大数据,并运用到日常的运营中。文章基于大数据的概念,分析大数据是怎样影响企业决策的,供参考。     

大数据与网络信息安全管理分析

大数据技术已经逐渐走进我们的生活,但是网络信息安全的问题时有发生,数据的泄密与损坏给很多企业带来了严重的影响,因此,在大数据时代做好数据保护与信息管理是极为重要的。文章对大数据技术中存在的安全隐患进行探讨,对其防护手段进行了分析,为其进一步发展指明了方向。     

大数据与企业内部审计转型发展的思考

不管是在现代还是古代,数据在国家的管理中都起着非常重要的作用。如今,全世界逐渐步入信息化时代,科学技术越来越发达,在这一高科技时代背景下,大数据得以产生。对一些传统行业而言,要使其在竞争越来越激烈的市场上生存下来,学会如何使用大数据是非常关键的一步。如今大数据应用越来越广泛,人们对企业内部审计提出了更多要求,我国企业内部审计机构需要以大数据为基础,改变管理技术与方法,使企业内部审计机构的转型顺利进行。基于此,文章从大数据所产生的影响等方面进行了分析,供相关人士参考。     

面向水产农业的大数据技术应用分析与对策

伴随“农业4.0”概念的出现,新兴的大数据、互联网、云计算等技术成为迈向“农业4.0”的核心。水产农业是农业的重要组成部分,水产农业+大数据已被众多专家和企业认可为水产农业升级的必由之路。基于此,本文对相关问题进行了总结和探讨,并提出了水产农业经营的新模式。     

基于“大数据”思维的企业财务信息化建设分析

基于大数据技术的不断发展,利用大数据技术构建企业财务信息化体系是实现财务信息资源高效整合、提升财务工作效率的重要手段。随着财务信息化建设的实践要求,企业必须要树立大数据思维意识,以充分实现数据资源共享作为手段,构建完善的信息化管理体系。     

浅谈大数据时代对农业信息化的影响

伴随着物联网、云计算、移动互联网等信息技术的飞速发展,农业数据呈爆发趋势,开启了农业大数据时代。宏观层面上,大数据对国家政策调控具有重要意义;微观层面,大数据资产也是农商企业的核心能力,是农产品企业和商户在农业信息化的大环境下,取得市场成功的因素。本文通过对大数据时代将给农业信息化带来的影响进行深入分析,对大数据时代下农业信息化的改革进行探索。     

云南电网公司电力大数据助力企业复工复产分析决策

云南电网公司结合用电指标这项企业复工复产的重要标志,通过设计开发云南省企业复工电力指数系统,用电力大数据客观及时地反映企业复工复产的情况。该系统自2月20日正式上线以来,为疫情防控和复工复产决策提供了辅助,云南省企业复工电力指数系统通过运用云平台汇聚云南省内各地的电力数据,使用大数据技术对海量用户日电量进行整合挖掘.     

大数据时代下企业管理模式创新研究

随着信息时代的来临和迅猛发展,大数据也随之诞生,对现代企业来说这既是良好的发展机遇,同时更是一个不小的挑战。通过大数据,企业能够清晰的认识和了解现今社会发展所需的技术环境,继而做出相应的调整,做到与时俱进取得良好的市场竞争力,在市场当中占据有利位置可持续发展。文章针对现阶段大数据环境背景下对企业管理模式的创新进行了分析和讨论。     

大数据时代下的市场营销机遇与挑战

近年来,随着全球经济体系的不断发展与改变,人们需求方式不断增加,奠定了大数据时代的到来。大数据逐渐渗透到各行各业,使企业更高效的获取有效信息,使人们更方便的获取所需,而大数据时代下的市场营销也不例外,它可以从大数据中筛选获取有效客户信息,进行实施高效的营销方式方法,提高作业效率,减少作业难度。本文简单阐述市场营销在大数据时代背景下新的机遇与挑战,从中获取养分,让数据更好的为市场营销服务。     

基于政企联动的智慧能源大数据服务研究

本文阐述了智慧能源大数据服务平台在政企联动的背景下,打破能源系统普遍存在的信息孤岛问题,如何搭建能源大数据的基础设施,如何与市场需求相结合,进一步挖掘数据价值。平台辅助政府决策和服务城市治理数字化智慧化,服务企业数字化转型和提质增效,提升国家治理现代化水平,充分释放数据资产价值,推动能源经济发展,彰显国有企业的社会担当。     

论民事诉讼中电子数据的应用

随着科学技术的发展,互联网被广泛应用,现在已进入大数据时代。人们不用面对面就可以进行商务往来,电子合同、电子签名、网上转账已经在生活中运用。2012年,《民事诉讼法》将“电子数据”规定为新的证据类型。2015年,《最高人民法院关于适用<中华人民共和国民事诉讼法>的解释》(以下简称《民事诉讼法司法解释》)明确了电子数据的具体类别。虽然因此产生了一些相关规定,但在司法实践中,由于电子数据的易修改性、技术性等特征也产生诸多问题。本文先论述了电子数据特征,从而分析电子数据在民事诉讼中可能产生的问题,并提出解决建议。     

大数据时代农业信息服务的技术创新

随着农业领域不断的发展进步,农业数据的重要性也逐渐的被显露出来,而农业数据又属于最典型的大数据。因此将大数据技术应用到农业信息服务领域中,可以在很大程度上促进我国农业信息服务技术的发展进步,还能在很大程度上推动我国农业领域的整体发展进程。而根据相关大数据时代农业信息服务的技术中总结出来的资料显示:农业大数据是需要农业信息服务技术不断的进行创新与探索。基于背景,文章主要根据从以下几个方向来进行分析:1农业大数据中的智能化处理技术的应用分析;2农业信息服务实现人机相互替换的技术分析。     

电力企业服务渠道数据整合技术

随着大数据新一代信息技术的迅猛发展,电力企业各业务系统的数据量越来越大,未来数据中心面临的重大挑战是如何将海量散的服务渠道数据进行整合从而使资源共享的难题。文章主要分析电力企业服务渠道数据现状,并基于大数据存储技术,提出了一种将数据抽取、数据复制、程序接口等相结合的服务渠道数据整合解决方案,实现多源渠道数据高效整合,支撑全渠道运营情况分析、渠道引流策略等渠道运营相关工作的开展。     

农业机械作业大数据清洗方法与试验优化

针对农业机械大数据平台中,已有数据清洗算法不适用于大规模、多源异构、高维度和强时空相关实时数据的问题,分析了复杂田间环境下农机作业数据异常来源及特征,研究了异常数据检测及修正技术,提出一种基于滑动窗口机制的农机作业数据在线清洗方法。该方法基于方差约束原则识别异常数据,基于最小变动原则生成候选修正数据,基于数据时间相关性通过AR、ARX模型迭代优化得到最终修复值,依托Flink分布式计算平台,从而适应农机数据吞吐量大、并发度高的特点。基于某省农机作业数据对算法进行了有效性验证,结果表明,在数据规模达到1×105条、数据异常率为5%的情况下,算法异常识别率达到0.94,且与已有清洗算法相比均方根误差更小。基于Box-Behnken方法设计试验,通过响应面分析得到回归模型,分析算法参数对均方根误差和运行时间的影响。基于二进制编码的混合遗传算法对参数进行优化,优化后的参数组合可使算法均方根误差达到0.16、运行时间达到0.13s。该数据清洗方法能够为农机大数据平台的实时处理提供高质量数据支撑。