摘要： 檢索數(shù)據(jù)庫:中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。檢索時(shí)間:2022-05-26。1檢索文獻(xiàn)時(shí)間范圍及檢索結(jié)果檢索2019-01-01/2022-05-26《中國組織工程研究》雜志TOP100高被引文章進(jìn)行分析(按被引次數(shù)排列)。表格見網(wǎng)址:https://www.cjter.com/CN/news/news31460.shtml 2數(shù)據(jù)解析《中國組織工程研究》雜志研究原著被引次數(shù)最高的文章是2019年的“山茱萸總甙干預(yù)骨質(zhì)疏松模型大鼠骨代謝:TRPV6、TRPV5通路的變化”,被引53次;綜述被引次數(shù)最高的文章是2020年的“抗菌肽抗菌機(jī)制及研究熱點(diǎn)”,被引35次;系統(tǒng)綜述被引次數(shù)最高的文章是2019年的“有氧運(yùn)動(dòng)干預(yù)老年輕度認(rèn)知功能障礙的Meta分析”,被引30次;大數(shù)據(jù)分析被引次數(shù)最高的文章是2020年的“‘乳香沒藥’治療膝骨關(guān)節(jié)炎網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)分析”,被引26次。

摘要： 1檢索文獻(xiàn)時(shí)間范圍及檢索結(jié)果檢索2019-01-01/2022-05-26《中國組織工程研究》雜志TOP100高被引文章進(jìn)行分析(按被引次數(shù)排列)。表格見網(wǎng)址:https://www.cjter.com/CN/news/news31460.shtml 2數(shù)據(jù)解析《中國組織工程研究》雜志研究原著被引次數(shù)最高的文章是2019年的“山茱萸總甙干預(yù)骨質(zhì)疏松模型大鼠骨代謝:TRPV6、TRPV5通路的變化”,被引53次;綜述被引次數(shù)最高的文章是2020年的“抗菌肽抗菌機(jī)制及研究熱點(diǎn)”,被引35次;系統(tǒng)綜述被引次數(shù)最高的文章是2019年的“有氧運(yùn)動(dòng)干預(yù)老年輕度認(rèn)知功能障礙的Meta分析”,被引30次;大數(shù)據(jù)分析被引次數(shù)最高的文章是2020年的“‘乳香沒藥’治療膝骨關(guān)節(jié)炎網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)分析”,被引26次。

摘要： 檢索數(shù)據(jù)庫:中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。檢索時(shí)間:2022-05-26。1檢索文獻(xiàn)時(shí)間范圍及檢索結(jié)果檢索2019-01-01/2022-05-26《中國組織工程研究》雜志高下載量文章TOP50進(jìn)行分析(按被引次數(shù)排列)。表格見網(wǎng)址:https://www.cjter.com/CN/news/news31914.shtml 2數(shù)據(jù)分析綜述下載量最高的文章是2021年的“高分子材料在3D打印生物骨骼及支架中的應(yīng)用與價(jià)值”,共下載2924次;系統(tǒng)綜述下載量最高的文章是2021年的“不同針刺方法治療腰椎間盤突出癥的網(wǎng)狀Meta分析”,共下載2255次;研究原著下載量最高的文章是2019年的“瓊脂糖-明膠-透明質(zhì)酸-細(xì)胞外基質(zhì)水凝膠的制備與性能表征”,共下載1964次;大數(shù)據(jù)分析下載量最高的文章是2021年的“網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)結(jié)合分子對接技術(shù)揭示桂枝芍藥知母湯治療痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎的潛在分子機(jī)制”,共下載1768次。

摘要： 基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù),構(gòu)建了礦山安全隱患多維度分析模型,分析了隱患在時(shí)間和空間兩個(gè)維度上的分布規(guī)律;利用主題挖掘模型將眾多隱患信息歸類,得到了13個(gè)隱患主題;利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型探究了不同隱患之間的內(nèi)在聯(lián)系,并利用R編程語言對上述結(jié)果進(jìn)行可視化展示.通過對安全隱患的分析研究不僅充分利用了礦山隱患數(shù)據(jù),避免了數(shù)據(jù)資源的浪費(fèi),同時(shí)也對礦山井下事故預(yù)防有一定的指導(dǎo)價(jià)值.

摘要： 具備特定區(qū)域人口熱力洞察監(jiān)測的能力是智慧應(yīng)急發(fā)展的必然要求,也是應(yīng)急管理體系現(xiàn)代化的重要組成部分。H省地質(zhì)災(zāi)害種類多,各類事故較為頻發(fā),亟需快速掌握特定區(qū)域的人員數(shù)量、流動(dòng)趨勢及人員基本屬性等資訊,以便精準(zhǔn)發(fā)布預(yù)警預(yù)報(bào)、精確實(shí)施應(yīng)急救援。文章結(jié)合手機(jī)信令大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),從前端應(yīng)用、后端數(shù)據(jù)處理等方面,對城市應(yīng)急指揮救援開展了應(yīng)用研究,并在H省內(nèi)進(jìn)行了相關(guān)應(yīng)用實(shí)踐。

摘要： 數(shù)字陣列天線的應(yīng)用是未來軍用相控陣?yán)走_(dá)最主要的發(fā)展方向,數(shù)字化的設(shè)計(jì)帶來了更高的系統(tǒng)集成度、更遠(yuǎn)的作用距離、更豐富的自定義功能等優(yōu)勢的同時(shí),在測試技術(shù)層面也帶來了諸多改變。本文從數(shù)字陣列天線遠(yuǎn)場測試的角度介紹幅相測試的方法、系統(tǒng)測試設(shè)計(jì)原理,并針對實(shí)際工程應(yīng)用提供具體實(shí)現(xiàn)方式。實(shí)際測試結(jié)果表明這些方法和實(shí)現(xiàn)方式有效,對于數(shù)字陣列天線遠(yuǎn)場的測試評估具有廣泛的工程應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)得益于數(shù)字化測試的特征,測試過程會形成大量有價(jià)值的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),能夠?yàn)閲?font color="red">大數(shù)據(jù)分析提供龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),為測試的智能化拓展提供機(jī)器學(xué)習(xí)資源。

摘要： 針對當(dāng)前教學(xué)視頻資源的海量性現(xiàn)象,設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)分析的海量教學(xué)視頻資源管理系統(tǒng)。將系統(tǒng)劃分為應(yīng)用表現(xiàn)層、服務(wù)中間層、云存儲層以及采集層。利用教學(xué)視頻采集模塊采集教學(xué)視頻資源,并存儲于云存儲層內(nèi);對教學(xué)視頻資源實(shí)施視頻切割,視頻幀提取等預(yù)處理,并將預(yù)處理后所得數(shù)據(jù)傳輸至Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS中完成視頻管理,采用教學(xué)視頻推薦算法根據(jù)用戶實(shí)際情況向用戶推薦可用的教學(xué)視頻,通過應(yīng)用表現(xiàn)層呈現(xiàn)視頻推薦結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該系統(tǒng)可同時(shí)處理大量命令,具有較高的吞吐量,且具有較好的教學(xué)視頻資源推薦性能。

摘要： 大數(shù)據(jù)背景下廈門銀行審計(jì)系統(tǒng)平臺的構(gòu)建廈門銀行從2019年啟動(dòng)審計(jì)系統(tǒng)平臺(以下簡稱審計(jì)平臺)建設(shè),目前已初步建成。從功能上劃分為審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市、現(xiàn)場審計(jì)與非現(xiàn)場審計(jì)。(如圖所示)。

摘要： 基于我國主要儲糧生態(tài)區(qū)中相關(guān)糧食儲存庫點(diǎn)歷年質(zhì)量品質(zhì)數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)分析方法對各生態(tài)區(qū)稻谷的品質(zhì)指標(biāo)水平、年度差值以及與質(zhì)量指標(biāo)和其他指標(biāo)的相關(guān)性等角度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,從不同品種、不同生態(tài)區(qū)域、不同儲糧條件、不同儲存年限的儲存品質(zhì)和質(zhì)量品質(zhì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,掌握稻谷關(guān)鍵品質(zhì)指標(biāo)———脂肪酸值的變化規(guī)律,從而探索不同地區(qū)的稻谷質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)及合理輪換周期,為不同儲糧生態(tài)區(qū)稻谷保質(zhì)技術(shù)措施的提出提供理論依據(jù)。

摘要： 為了獲取最佳的空氣污染抑制效果,引入大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究風(fēng)景空間布局對空氣污染的抑制效果。依據(jù)既定原則選取植物特征因子,分析不同風(fēng)景空間布局對風(fēng)環(huán)境的影響,并確定風(fēng)環(huán)境與空氣污染物質(zhì)濃度之間的關(guān)系。應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)——ENVI-met(三維微氣候模擬軟件)構(gòu)建空氣污染物擴(kuò)散模型,獲取空氣污染抑制比例,從而實(shí)現(xiàn)了風(fēng)景空間布局對空氣污染抑制效果的計(jì)算與分析。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果顯示應(yīng)用提出方法后,空氣污染濃度得到了有效的抑制,并與實(shí)際測量數(shù)據(jù)保持一致,充分證實(shí)了提出方法具備較好的應(yīng)用性能。

摘要： 安全是實(shí)現(xiàn)"以人為本、以數(shù)據(jù)為核心、以技術(shù)為支撐"的一種能力,智慧園區(qū)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全管理平臺的建設(shè)正是要打造智慧園區(qū)安全能力的中心,平臺基于安全基礎(chǔ)設(shè)備,通過集中收集園區(qū)安全數(shù)據(jù)、全面的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)以及資產(chǎn)和系統(tǒng)的統(tǒng)一安全管理,提供全面的園區(qū)安全態(tài)勢監(jiān)測和預(yù)警.平臺覆蓋從物理設(shè)施到網(wǎng)絡(luò)通信,直至業(yè)務(wù)平臺的各個(gè)層面的安全需求,保障園區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展更具安全性、科學(xué)性和穩(wěn)定性,智慧園區(qū)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全管理平臺解決方案的主要目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)大數(shù)據(jù)安全管理中心,并在智慧園區(qū)進(jìn)行示范應(yīng)用,解決智慧園區(qū)在設(shè)施、建設(shè)、運(yùn)行、服務(wù)、管理等全業(yè)務(wù)周期的安全風(fēng)險(xiǎn)問題,實(shí)現(xiàn)智慧園區(qū)的安全運(yùn)營.

摘要： 在中央及地方政府的大力推廣下,EPC總承包模式逐漸發(fā)展成為工程建設(shè)領(lǐng)域的主流建設(shè)模式,在信息化大數(shù)據(jù)高速發(fā)展的環(huán)境中,傳統(tǒng)的EPC總承包模式已不能滿足市場需求,同模式不同數(shù)量級的EPC總承包需求如雨后春筍般開辟新的市場.但這種總承包模式存在信息采集多樣化、管理溯源復(fù)雜多向、數(shù)據(jù)實(shí)效性不足、可信度不高等問題.本文通過介紹使用5G-EPC-PDM計(jì)算機(jī)軟件在集合式EPC總承包項(xiàng)目管理中的應(yīng)用,有效解決上述問題、達(dá)到預(yù)期效果并為日后類似項(xiàng)目管理的發(fā)展奠定基礎(chǔ).

摘要： 近年來,隨著大城市積極開展軌道交通建設(shè),軌道出行已成為百姓日常出行的主要交通方式.但軌道交通效能的充分發(fā)揮與其他交通方式密切相關(guān),如何構(gòu)建高效率高品質(zhì)的軌道交通接駁系統(tǒng),定量客觀地評估各接駁設(shè)施運(yùn)行情況,科學(xué)合理的配置各接駁設(shè)施規(guī)模,已成為軌道交通改善服務(wù)的重點(diǎn)工作內(nèi)容.目前各類接駁設(shè)施運(yùn)行特征評估和規(guī)模確定,多依賴于主觀經(jīng)驗(yàn)判斷或宏觀定性的指導(dǎo)意見,造成實(shí)際需求與設(shè)施配置出現(xiàn)較大偏差.本文將依托于多元大數(shù)據(jù)分析技術(shù),以天津軌道交通車站為例,通過深入挖掘居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)、共享單車騎行數(shù)據(jù)、出租車GPS數(shù)據(jù)、交通事故數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)地圖POI數(shù)據(jù)等,定量評估各接駁系統(tǒng)運(yùn)行特征,構(gòu)建現(xiàn)狀軌道車站接駁環(huán)境評價(jià)體系,在此基礎(chǔ)上制定接駁設(shè)施合理規(guī)模和空間布局方案,為軌道車站規(guī)劃設(shè)計(jì)工作提供參考依據(jù),為城市更新治理工作提供新的思路.

摘要： 本文介紹的家寬流失預(yù)警識別模型是根據(jù)已流失寬帶客戶流失前后的行為變化,利用客戶網(wǎng)絡(luò)使用特征、營銷案情況、投訴故障告警等數(shù)據(jù),通過建模識別寬帶流失預(yù)警客戶,有針對性進(jìn)行客戶挽留.

摘要： 新華社遍布全球的分社從全球各地源源不斷的獲取海量內(nèi)容,這些內(nèi)容在幾分鐘內(nèi),可能有萬級的轉(zhuǎn)發(fā),百萬級的閱讀.海量的信息得到爆炸式的傳播,如何實(shí)時(shí)把握輿情并作出相應(yīng)處理是至關(guān)重要的.新的互聯(lián)網(wǎng)化場景也意味著傳統(tǒng)的輿情系統(tǒng)升級成為大數(shù)據(jù)輿情分析系統(tǒng)的必要性和必然性.

摘要： 新華社遍布全球的分社從全球各地源源不斷的獲取海量內(nèi)容,這些內(nèi)容在幾分鐘內(nèi),可能有萬級的轉(zhuǎn)發(fā),百萬級的閱讀.海量的信息得到爆炸式的傳播,如何實(shí)時(shí)把握輿情并作出相應(yīng)處理是至關(guān)重要的.新的互聯(lián)網(wǎng)化場景也意味著傳統(tǒng)的輿情系統(tǒng)升級成為大數(shù)據(jù)輿情分析系統(tǒng)的必要性和必然性.

摘要： 新華社遍布全球的分社從全球各地源源不斷的獲取海量內(nèi)容,這些內(nèi)容在幾分鐘內(nèi),可能有萬級的轉(zhuǎn)發(fā),百萬級的閱讀.海量的信息得到爆炸式的傳播,如何實(shí)時(shí)把握輿情并作出相應(yīng)處理是至關(guān)重要的.新的互聯(lián)網(wǎng)化場景也意味著傳統(tǒng)的輿情系統(tǒng)升級成為大數(shù)據(jù)輿情分析系統(tǒng)的必要性和必然性.

摘要： 本文在對警情數(shù)據(jù)進(jìn)行語義分析的基礎(chǔ)上,通過標(biāo)定警情類型、解析警情地理位置坐標(biāo),對警情進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì),并就如何進(jìn)行各管轄區(qū)域內(nèi)的警情黑點(diǎn)及警情量預(yù)測做了相關(guān)應(yīng)用介紹,從而為合理分布和動(dòng)態(tài)調(diào)配有限警力資源提供數(shù)據(jù)支撐,為城市管理提供應(yīng)用參考.

摘要： 本文在對警情數(shù)據(jù)進(jìn)行語義分析的基礎(chǔ)上,通過標(biāo)定警情類型、解析警情地理位置坐標(biāo),對警情進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì),并就如何進(jìn)行各管轄區(qū)域內(nèi)的警情黑點(diǎn)及警情量預(yù)測做了相關(guān)應(yīng)用介紹,從而為合理分布和動(dòng)態(tài)調(diào)配有限警力資源提供數(shù)據(jù)支撐,為城市管理提供應(yīng)用參考.

摘要： 本文在對警情數(shù)據(jù)進(jìn)行語義分析的基礎(chǔ)上,通過標(biāo)定警情類型、解析警情地理位置坐標(biāo),對警情進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì),并就如何進(jìn)行各管轄區(qū)域內(nèi)的警情黑點(diǎn)及警情量預(yù)測做了相關(guān)應(yīng)用介紹,從而為合理分布和動(dòng)態(tài)調(diào)配有限警力資源提供數(shù)據(jù)支撐,為城市管理提供應(yīng)用參考.

摘要： 本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于互聯(lián)網(wǎng)金融的支付大數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，通過對支付用戶聚類和支付業(yè)務(wù)聚類進(jìn)行數(shù)據(jù)分析挖掘，根據(jù)目標(biāo)支付用戶對應(yīng)的用戶畫像特征以及業(yè)務(wù)畫像特征分別在所述支付用戶聚類中獲取拓展支付用戶以拓展支付業(yè)務(wù)，然后計(jì)算所述目標(biāo)支付用戶與所述目標(biāo)支付業(yè)務(wù)序列中每個(gè)支付業(yè)務(wù)之間的匹配概率值，并根據(jù)所述匹配概率值在所述目標(biāo)支付業(yè)務(wù)序列中選擇與所述目標(biāo)支付用戶對應(yīng)的推薦支付業(yè)務(wù)，以用于對所述目標(biāo)支付用戶進(jìn)行支付業(yè)務(wù)的推薦。如此，可利于對目標(biāo)支付用戶進(jìn)行支付業(yè)務(wù)的推薦，并改善推薦效果，可以提升用戶在使用互聯(lián)網(wǎng)金融平臺時(shí)的使用體驗(yàn)。

摘要： 本發(fā)明公開了應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析的空間數(shù)據(jù)分析調(diào)度系統(tǒng)及方法，包括空間數(shù)據(jù)獲取模塊、數(shù)據(jù)接收模塊、空間數(shù)據(jù)分析模塊和結(jié)果反饋模塊；空間數(shù)據(jù)獲取模塊用于對實(shí)時(shí)的目標(biāo)對象的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，并將該目標(biāo)對象的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行拓?fù)涮幚淼玫酵負(fù)湎嚓P(guān)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)接收模塊用于接收空間數(shù)據(jù)獲取模塊的拓?fù)湎嚓P(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理得到加密空間信息；空間數(shù)據(jù)分析模塊用于將所述數(shù)據(jù)接收模塊傳輸?shù)募用芸臻g信息進(jìn)行分析和處理；結(jié)果反饋模塊用于將空間數(shù)據(jù)分析模塊分析的結(jié)果反饋給資源數(shù)據(jù)庫單元；該發(fā)明通過對空間數(shù)據(jù)的密度分析，將其進(jìn)行合理的調(diào)度使空間數(shù)據(jù)達(dá)到合適的存儲狀態(tài)和資源合理利用的目的。

摘要： 本申請的應(yīng)用于社群互動(dòng)的大數(shù)據(jù)分析方法及大數(shù)據(jù)分析服務(wù)器，根據(jù)本申請，能夠?qū)⒍鄠€(gè)歷史社群互動(dòng)數(shù)據(jù)傳入關(guān)鍵描述獲取網(wǎng)絡(luò)，分別得到每個(gè)歷史社群互動(dòng)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵描述信息，將每個(gè)歷史社群互動(dòng)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵描述信息分別傳入多個(gè)互動(dòng)狀態(tài)識別網(wǎng)絡(luò)，得到每個(gè)歷史社群互動(dòng)數(shù)據(jù)對應(yīng)的多種互動(dòng)狀態(tài)的識別信息，然后實(shí)現(xiàn)對關(guān)鍵描述獲取網(wǎng)絡(luò)和互動(dòng)狀態(tài)識別網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參量改進(jìn)，這樣，一個(gè)關(guān)鍵描述獲取網(wǎng)絡(luò)獲取出來的關(guān)鍵描述信息可以同時(shí)給多個(gè)互動(dòng)狀態(tài)識別網(wǎng)絡(luò)作為輸入，無需后續(xù)多次進(jìn)行關(guān)鍵描述獲取，進(jìn)而避免多次進(jìn)行關(guān)鍵描述獲取所帶來的額外耗時(shí)，如此，可以提高對社群互動(dòng)數(shù)據(jù)的互動(dòng)狀態(tài)的識別信息的分析效率，減少不必要的信息處理資源占用。

摘要： 本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于互聯(lián)網(wǎng)金融的支付大數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，通過對支付用戶聚類和支付業(yè)務(wù)聚類進(jìn)行數(shù)據(jù)分析挖掘，根據(jù)目標(biāo)支付用戶對應(yīng)的用戶畫像特征以及業(yè)務(wù)畫像特征分別在所述支付用戶聚類中獲取拓展支付用戶以拓展支付業(yè)務(wù)，然后計(jì)算所述目標(biāo)支付用戶與所述目標(biāo)支付業(yè)務(wù)序列中每個(gè)支付業(yè)務(wù)之間的匹配概率值，并根據(jù)所述匹配概率值在所述目標(biāo)支付業(yè)務(wù)序列中選擇與所述目標(biāo)支付用戶對應(yīng)的推薦支付業(yè)務(wù)，以用于對所述目標(biāo)支付用戶進(jìn)行支付業(yè)務(wù)的推薦。如此，可利于對目標(biāo)支付用戶進(jìn)行支付業(yè)務(wù)的推薦，并改善推薦效果，可以提升用戶在使用互聯(lián)網(wǎng)金融平臺時(shí)的使用體驗(yàn)。

摘要： 本發(fā)明公開了應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析的空間數(shù)據(jù)分析調(diào)度系統(tǒng)及方法，包括空間數(shù)據(jù)獲取模塊、數(shù)據(jù)接收模塊、空間數(shù)據(jù)分析模塊和結(jié)果反饋模塊；空間數(shù)據(jù)獲取模塊用于對實(shí)時(shí)的目標(biāo)對象的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，并將該目標(biāo)對象的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行拓?fù)涮幚淼玫酵負(fù)湎嚓P(guān)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)接收模塊用于接收空間數(shù)據(jù)獲取模塊的拓?fù)湎嚓P(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理得到加密空間信息；空間數(shù)據(jù)分析模塊用于將所述數(shù)據(jù)接收模塊傳輸?shù)募用芸臻g信息進(jìn)行分析和處理；結(jié)果反饋模塊用于將空間數(shù)據(jù)分析模塊分析的結(jié)果反饋給資源數(shù)據(jù)庫單元；該發(fā)明通過對空間數(shù)據(jù)的密度分析，將其進(jìn)行合理的調(diào)度使空間數(shù)據(jù)達(dá)到合適的存儲狀態(tài)和資源合理利用的目的。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于消費(fèi)大數(shù)據(jù)分析的營銷數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，包括客戶端、營銷平臺、終端服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫和推送模塊，客戶端與登錄模塊進(jìn)行信號連接，登錄模塊還與營銷平臺進(jìn)行信號連接，用于使客戶端在營銷平臺有專屬的賬號，從而方便根據(jù)其消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的推銷，營銷平臺還與反饋模塊進(jìn)行信號連接；本發(fā)明是通過設(shè)有信息采集模塊，能夠?qū)蛻舻南M(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的采集，并且使信息采集模塊與對比模塊進(jìn)行耦合連接，能夠?qū)⒖蛻糍徺I過的商品或加入購物車的商品以及收藏的商品進(jìn)行對比，當(dāng)這些商品出現(xiàn)降價(jià)或買二送一等一些促銷活動(dòng)時(shí)，能夠?qū)⒔祪r(jià)信息以及促銷信息推送給客戶，方便客戶能夠及時(shí)購入這些優(yōu)惠的產(chǎn)品。

摘要： 本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算的工程造價(jià)數(shù)據(jù)分析方法及平臺，根據(jù)每個(gè)歸類集合內(nèi)所包括的BIM子模塊對第一BIM模型進(jìn)行分割，得到相對應(yīng)的第二BIM模型；根據(jù)二維標(biāo)簽信息、相對應(yīng)的工程造價(jià)子信息進(jìn)行訓(xùn)練得到工程數(shù)據(jù)分析模型，將第三BIM模型以第二模式顯示生成第二BIM模型展示圖；工程數(shù)據(jù)分析模型確定正常的BIM子模塊、異常的BIM子模塊、正常的第三BIM模型、異常的第三BIM模型，將異常的BIM子模塊、異常的第三BIM模型以第三模式顯示生成第三BIM模型展示圖。

摘要： 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)分析經(jīng)濟(jì)管理數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，包括用戶端界面、大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)采集模塊、無線傳輸模塊、數(shù)據(jù)管理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、存儲服務(wù)器、顯示模塊和單片機(jī)模塊，大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)管理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊通過無線傳輸模塊將信息傳輸給單片機(jī)模塊，存儲服務(wù)器與大數(shù)據(jù)平臺之間電性連接，顯示模塊、存儲服務(wù)器、大數(shù)據(jù)平臺與單片機(jī)之間電性連接，本發(fā)明通過對產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)分析和經(jīng)濟(jì)管理數(shù)據(jù)的采集、分析、分類和處理，解決了傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)分析方法存在的缺點(diǎn)，具備效率高、成本低、準(zhǔn)確度高、節(jié)約了人力成本等多種優(yōu)點(diǎn)，適宜推廣使用。

摘要： 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的粉末冶金設(shè)備，包括機(jī)體，在所述機(jī)體頂蓋的上方設(shè)置有粉末操作器，且在所述機(jī)體的右側(cè)安裝有排料罩，在所述排料罩的下端內(nèi)壁設(shè)置有出料帶，所述機(jī)體的底部安裝有成品放置組件，該設(shè)備設(shè)置有粉末操作器，當(dāng)使用者朝粉末操作器內(nèi)投入原料后，其可打開電動(dòng)推桿使其輸出端頻繁上下滑動(dòng)，之后電動(dòng)推桿輸出端側(cè)壁的研磨塊便會與研磨球接觸，從而將大顆粒的粉末磨碎，使其排入粉末成型罩內(nèi)，料口壓塊在頻繁的活動(dòng)中可以使壓塊反復(fù)按壓粉末原料使其成塊，當(dāng)最后無法再按壓時(shí)，使用者便可得到成品的原胚，整個(gè)操作將研磨、送料和壓塊結(jié)合在一起，使得后續(xù)的操作時(shí)間大大降低，其提高了工人的工作效率。

摘要： 本實(shí)用新型公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的企業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺，包括安裝底座，所述安裝底座的頂部固定安裝有驅(qū)動(dòng)電機(jī)，所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)端固定安裝有多個(gè)扇葉，所述安裝底座的頂部固定安裝有控制電路板，所述安裝底座頂部的一側(cè)固定安裝有壓縮冷凝器，所述安裝底座頂部的兩側(cè)均固定安裝有固定外殼，兩個(gè)所述固定外殼相對的一側(cè)固定安裝有放置板，兩個(gè)所述固定外殼相對一側(cè)的頂部固定安裝有頂蓋。本實(shí)用新型中，通過壓縮冷凝器和大功率風(fēng)扇的安裝，解決了在多組服務(wù)器的溫度過高時(shí)，無法對多組服務(wù)器進(jìn)行有效的制冷降溫，使服務(wù)器的損耗提高的問題，使得可通過對服務(wù)器進(jìn)行高速降溫，從而降低服務(wù)器的損耗。