简介:摘要:本研究旨在探索基于考勤打卡数据的员工行为分析模型,以更好地理解员工的工作行为和提供决策支持。随着信息技术的不断发展,组织越来越依赖大数据分析来改进运营和管理。考勤数据作为一种可用性广泛且丰富的信息源,可以为企业提供有关员工出勤、工作时长和行为的重要见解。本论文通过分析考勤打卡数据,构建了一个员工行为分析模型,用于预测员工的出勤情况、工作时长和潜在的行为趋势。研究结果表明,该模型能够有效地帮助企业管理者更好地理解员工的工作行为,并采取相应的措施来提高工作效率和员工满意度。
简介:目的通过快速成型技术建立临床颅骨缺损数字模型,探讨其在组织工程骨治疗颅颌面骨缺损中的应用前景。方法选择10例临床颅骨缺损病例,均拟行组织工程骨修复颅骨缺损临床应用研究,全头颅螺旋CT连续薄层容积扫描,数据传至工作站后行三维重建,建立颅骨缺损数字模型,通过镜像复制原理及数据插补原理建立颅骨缺损的数字模型,并转换成stl文件格式,快速成型机制造骨缺损三维实体模型,结果10例临床颅骨缺损病例均建立颅骨缺损数字模型,可被快速成型设备数据读取并加工为个体化预制的修复体模型。结论采用快速成型技术对临床颅骨缺损建立数字模型,对未来以组织工程技术治疗复杂性颅颌面骨缺损具有重要的临床实用价值。
简介:摘要:本文针对基于角色的功能权限管理模型RBAC控制粒度粗,不足以满足现代MIS系统复杂、精细的数据权限管理需求,而参考其设计思想设计出一种基于组织架构的权限管理模型策略OBAC(Organization-Based Access Control)。该策略创新性地引入组织架构数据信息,配合传统RBAC权限管理策略,实现了功能权限加数据权限的双重管理和过滤,达到了数据精细化管理要求,能够满足复杂环境下企业对敏感信息数据权限的管理要求,能够提高系统数据的安全性和灵活性。本文给出了该模型的设计和实现方法,对于具有多层次数据权限管理需求的系统软件权限管理的设计和开发具有参考价值。
简介:摘要:区别于传统的基于单车历史数据的时间序列预测模型,本文创新性的引入了高德地图POI数据,将共享单车运营数据与POI数据通过真实地理坐标关联起来,并使用了机器学习方法,搭建并训练了多层神经网络模型来对POI数据与单车数据进行学习,挖掘二者之间的潜在关系,用于进行区域单车出发量和到达量的预测。使用了相关系数R2和均分误差MSE来对模型预测结果进行评价,模型在测试集上R2可达0.8,而在训练集上可达0.95,充分证明模型有效性。
简介:摘 要:为更精确高效地实现沥青混合料劈裂强度值的有效预测,本研究综合考虑沥青混合料劈裂强度的影响因素,以集料的碱性指标,油石比指标,孔隙率指标以及饱和度指标四项关键指标为基础,以机器学习框架下的卷积神经网络算法为数值手段,建立了大数据驱动模式下的沥青混合料劈裂强度的预测模型,并利用该模型对不同控制指标条件下的沥青混合料劈裂强度进行了有效预测。利用所建立的预测模型对不同指标组合条件下的沥青混合料劈裂强度指标进行预测,其预测结果和实际测试结果十分接近,相对误差均低于0.05,表明所提出模型不仅具有较高的精度特征,且可有效地识别并耦合各输出变量之间的交互作用。该预测模型可为沥青混合料配比设计以及其力学性能的优化提供一定的理论和技术手段支撑。
简介:摘要:随着信息技术的快速发展,大数据、人工智能等技术逐渐渗透到各个行业中。大模型作为人工智能领域的关键技术之一,对于数据的处理和分析具有极高的价值。而数据治理则是确保数据质量、安全性和合规性的重要手段。本文旨在探讨大模型与数据治理的关键技术,并分析二者之间的相互作用和影响。
简介:道路的空间关联性对交通流量有重要影响。为提高交通流量预测的准确性,运用空间分析方法,基于贵阳市中心城区交通流量等数据,构建不同的空间权重矩阵,通过MoranI指数判断交通流量的空间自相关性,运用核密度估计法对不同时段交通流量的空间分布趋势面进行研究,通过空间自回归模型(Spatialauto-regressionmodelSAR)将平均车速、车道占有率对交通流量的贡献率进行分析,并与经典线性回归模型进行比较。此研究有助于探索城市路网中交通流的热点和冷点区域,了解整个城市交通系统的运行状态,并对动态交通管理和长期城市交通规划提供决策支持。