简介：摘要：化工行业的安全评价与预测日益依赖于大数据技术。通过建立基于大数据的安全评价与预测模型，能够全面分析化工生产过程中的安全隐患，并实时预测潜在的安全风险。模型结合数据挖掘、机器学习和统计分析技术，提高了安全评价的准确性和预测能力，为化工企业提供了科学的决策支持和风险管理方案。

简介：摘要：高速铣削加工作为一种高效精密的制造技术，在工业生产中扮演着重要角色。然而，刀具磨损问题直接影响加工质量和效率。深入分析了高速铣削中刀具磨损的机理，探讨了磨粒磨损、粘着磨损、扩散磨损和氧化磨损等多种磨损类型。在此基础上，构建了基于数据驱动的刀具磨损预测模型，利用机器学习算法对铣削过程中的关键参数进行实时监测和预测。通过模型的应用与验证，实现了对刀具磨损状态的准确预测，为铣削加工的智能化和自动化提供了技术支撑。未来，随着技术的进一步发展，预测模型将更加精细化，为制造业的转型升级提供更有力的保障。

简介：摘要：ChatGPT作为人工智能领域的颠覆性技术，以其出色的语言理解和生成能力，在智能客服、教育培训、金融科技等领域得到广泛应用。本文拟在梳理ChatGPT技术应用领域的基础上，分析其技术演进路径，展望其发展前景，以期为ChatGPT技术的理论研究和产业化应用提供参考。

简介：摘要：本文旨在探讨基于大数据的网络安全风险评估与预测方法。文章介绍了网络安全面临的挑战，并讨论了传统方法在应对日益复杂的网络威胁时的局限性。本文详细阐述了基于大数据的网络安全风险评估模型，包括数据采集、数据分析和风险预测等关键步骤。通过案例研究，文章验证了该模型的有效性和可行性。本文总结了研究结果，并提出了未来研究的展望，以期为网络安全领域的实践提供有益的借鉴和参考。

简介：【摘要】 目的：观察分析预测性护理对重症医学科呼吸机相关性肺炎的改善效果和应用价值。方法：选择我院于2022年2月至2023年2月内就诊的60例重症医学科呼吸机治疗患者，随机分为对照组（30例，常规护理）和实验组（30例，预测性护理），收集分析护理效果。结果：呼吸机使用时间、住院时间更短，患者家属对护理人员的满意度评分更高，呼吸机相关性肺炎发生率更低，差异有统计学意义（P＜0.05）。结论：预测性护理可以有效减少重症医学科呼吸机治疗患者呼吸机相关性肺炎发生率，促进恢复，缩短住院时间，提高患者家属对护理人员的满意度，有较高应用价值。 

简介：摘要：随着物联网技术的迅猛发展，预测性维修成为了许多行业的热门话题。在工业领域中，设备的故障可能导致生产中断和额外的维修成本。因此，准确地预测设备可能发生故障的能力变得至关重要。而机器学习作为一种强大的数据分析工具，正逐渐成为预测性维修的主要支持技术。本文将探讨机器学习在预测性维修数据集中的应用，并深入研究其在提高设备效率和降低维修成本方面的潜力。

简介：摘要：随着科技的飞速发展和数字化技术的广泛应用，越来越多的行业开始寻求数字化转型以提升效率、优化决策和减少风险。在建筑工程领域，顶管施工是一项关键且复杂的工程活动，涉及到众多因素，如地质条件、设备性能、人员操作等。传统的顶管施工方法往往依赖于经验判断和人工操作，难以实现对施工过程的精确控制和预测。因此，构建顶管施工数字化预测模型具有重要的现实意义和应用价值。

简介：摘要：城市燃气短期负荷智能预测技术的研究是在当前数字化和智能化技术迅速发展的大背景下，针对城市燃气供应系统中存在的负荷预测精度不高、效率低下等问题而展开的重要研究方向。随着城市人口增长和工业发展，燃气需求量不断增加，而传统的负荷预测方法无法满足快速变化的城市燃气需求。基于此，本篇文章对城市燃气短期负荷的智能预测技术进行研究，以供参考。

简介：  摘要：随着电力市场供需格局日趋复杂，电气负荷呈现出更强的波动性和不确定性，这使得火力发电厂迫切需要解决一个核心挑战，即如何借助精密的电气负荷预测手段，来科学合理地调整锅炉与汽轮机的运行调度方案。本文聚焦于此，旨在借助先进的电气负荷预测技术，精心构建一套能够有效应对负荷变化的锅炉与汽轮机调度优化策略，旨在双管齐下，既降低成本支出，又提升发电设施的运行效能。

简介：摘要：我国经济快速发展，水产养殖业也在不断进步，养殖户数量持续上升，水产品供应源范围不断扩大，但市场需求有限，水产品经济效益的提升因此受到限制。养殖户需要实施有效的措施，创新流程，全面提高水产养殖经济效益。基于此，探究水产养殖现状，并针对存在的问题提出解决措施。

简介：摘要：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。

简介：【摘要】 目的 探讨全身麻醉患者复苏延迟危险因素，用列线图可视化构建预测模型。方法 选择浙江某三甲医院复苏室收治1201例全麻患者，按8:2的比例随机分为训练组和验证组。采用单因素分析、Logistic回归分析筛选出全麻患者复苏延迟独立危险因素，根据Logistic回归结果构建模型，采用列线图可视化展示结果。采用受试者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）下面积检验模型的预测效果，采用验证组数据进行验证。结果 患者年龄≥66岁，普胸外科手术、神经外科手术，麻醉时间≥120分钟为全麻患者复苏延迟独立危险因素。风险预测模型准确值为92.3%，霍斯默-莱梅肖检验P=0.783，受试者操作特征曲线下面积为0.835（95%CI：0.792-0.878）。验证组检验受试者操作特征曲线下面积为0.821（95%CI：0.737-0.909）。结论 本研究构建的预判模型的灵敏度与特异性表现良好，有助于预测全麻患者苏醒延迟的发生，为临床护理干预措施的制定与实施提供参考。

简介：摘要：随着全球对可再生能源的需求不断增长，光伏和风电作为重要的清洁能源形式得到了广泛关注。而准确预测光伏/风电功率的变化趋势对电力系统运行和规划至关重要。然而，由于光照、风速等因素的不稳定性和不确定性，传统方法在光伏/风电功率预测中存在一定局限性。因此，基于深度学习技术的光伏/风电功率预测研究备受关注。本论文旨在探讨并解决深度学习在光伏/风电功率预测中所面临的问题，以提高预测精度与可靠性，为可再生能源领域的发展做出贡献。

简介：摘要：随着航空业的不断发展，保障飞机安全运行和减少维修停机时间变得越来越重要。飞机维修数据分析与预测维护技术是一种有效的方法，可以通过对大量飞机维修数据的收集和分析，提前预测飞机故障和维修需求，并采取相应措施来避免可能导致事故和损失的维修延误。本论文旨在研究飞机维修数据分析与预测维护技术的理论和实践，探讨如何利用现代数据挖掘和机器学习技术来优化飞机维修计划，提高飞机维修效率，确保航空安全。

简介：摘要：当前新能源、新材料、新工艺迅速崛起，不断冲击传统能源市场。新时代中国经济社会的各个角落，高质量发展正成为鲜明底色。中国经济延续回升向好态势，新的消费场景和新业态不断涌现。未来传统油站发展前景站在了何去何从的交叉口。

简介：摘要：变电一次设备是电力系统安全稳定运行的核心。设备通过对变电一次设备进行故障预测与检修，能够保证电网稳定运行，确保电力企业的社会效益和经济效益显著提高。电力系统的稳定运行与电力企业的建设和发展息息相关，所以必须要保证变电一次设备的安全性。在平时的工作中，电力企业需做好故障的预测和检查工作，避免其带来不良影响，提高预测和检修的效率和效果。必须针对不同设备的特点采取特定的检测方式，提高故障检修的质量与水平，有效维护电力系统的安全稳定运行。

简介：摘要：现阶段，在对变电一次设备故障进行预测管控的过程中，工程师需要利用多元化的技术措施和手段，提高管理控制水平，同时也应当制定完善的检修流程，借助科学合理的技术手段，提高检修水平和效率。本文主要就变电一次设备故障预测及检修方法进行了分析，以供参考。

简介：摘要:

简介：摘要：随着煤炭工业的快速发展，煤矿供电系统的安全稳定运行显得尤为重要。本文首先分析了煤矿供电系统的作用与影响，指出了当前煤矿供电系统存在的问题，如供电可靠性不高、设备老化等。针对这些问题，本文提出了故障预测技术在煤矿供电系统中的应用，详细介绍了故障预测技术的概念、原理以及煤矿供电系统故障预测模型的构建方法。进一步地，本文探讨了智能维护管理系统的设计与实施，包括系统框架的搭建和煤矿供电系统智能维护管理的实践案例。最后，文章总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。

简介：摘要：库水位升降将影响库岸边坡坡体内地下水位的变化，进而造成库岸边坡稳定性变化。以某水库为例，研究地下水位变化时边坡的稳定性变化机制。库水位变化过程中浸润线变化高度与距库岸边坡坡面距离成反相关; 边坡稳定性系数随库水位上升先缓慢减小随后迅速增大直至结束，边坡稳定性系数随库水位下降先急速降低随后缓慢增大直至稳定。