简介：摘要：大数据已经成为人类发展的重要经济资产，然而海量的数据仍对挖掘、分析和计算技术提出更高要求。人工智能技术作为大数据分析的重要方式之一，其深度学习、机器学习等技术均有效满足了日益复杂的大数据分析。因此，为拓展大数据分析的应用范围，优化大数据分析任务，以人工智能为基础研究大数据分析方法并掌握其技术要点是必要的。

简介：摘 要：高校教育在大数据技术与理念的冲击下正在加速向数据驱动教学模式转型，数据驱动教学模式是教育领域中一种基于数据分析和评估的教学方法，强调使用数据来指导教学决策，以更好地满足学生的需求和提高学习效果。本文主要研究了数据驱动教学模式的作用，主体要素和功能，课堂大数据的采集和分析，以及大数据驱动教学模式特点，对提高高校教学效率和质量，推动教学模式创新，加强教学指导、评估和预测具有重要意义。

简介：摘要：当前，数字驱动正成为行业实现高质量发展的新引擎，将“赋能数字”作为主线之一，构建供应链数字化平台，加速制造业传统供应链向集成化协同化的数字供应链方向发展，将成为企业保持供应链竞争力的关键，对加快推进数据驱动型企业建设具有重要意义。本文开展供应商全流程改进，构建供应链数字化平台，实现数据贯通和共享，加速数据驱动式供应商管理提质换挡。

简介：摘要：随着汽车工业的快速发展，变速箱驱动桥作为汽车动力传动系统的核心组成部分，承担着转速变换和扭矩传递的重要功能。由于工作环境恶劣和工作强度大，变速箱驱动桥容易出现各种故障，给车辆安全和性能带来严重影响。对变速箱驱动桥的故障分析与诊断技术进行深入研究，提高诊断精度和效率，对于保障车辆运行安全、延长使用寿命具有重要意义。

简介：摘要：本研究旨在探讨中职数学应用任务驱动教学的策略，通过分析当前中职数学教学中存在的问题和挑战，提出了以任务驱动为核心的教学策略和方法，研究了任务驱动教学对中职数学教学的影响和作用，并提出了相应的教学策略和实践路径。研究发现，中职数学应用任务驱动教学能够激发学生学习兴趣，提升学习效果，培养学生的综合能力。因此，本研究对于推进中职数学教学的改革和发展具有重要的理论和实践意义。

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简介：摘要：颈动脉斑块的形成受多种因素影响，包括血管内皮损伤、脂质代谢紊乱等。超声检查技术在颈动脉斑块的诊断中具有重要作用，能够准确评估斑块的形态和特征。颈动脉斑块与脑卒中等心脑血管疾病的发生密切相关，具有重要的临床意义。针对颈动脉斑块的治疗手段包括药物治疗、介入治疗和手术治疗等多种方法，应根据患者的具体情况进行选择。本研究的结果对于临床诊断和治疗具有一定的指导意义，有助于降低心脑血管疾病的发病率和死亡率。

简介： 【摘要】：目的：分析FMEA在急救护理中的应用效果。方法：选取2023年1月-2023年12月112例急性冠状动脉综合征患者，根据入院先后顺后分组：1~6月入院的55例患者分为对照组，7~12月入院的57例患者分为观察组。对照组采取常规急救护理模式，观察组采取基于FMEA下的急救护理模式。比较两组各指标差异。结果：观察组各指标优于对照组，差异有意义（P＜0.05）。结论：FMEA在急救护理中的应用，可以减少护理风险事件发生，缩短急救时间，改善患者的预后情况，促使患者早期康复，可推广使用。

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简介：摘要：目的: 探讨一侧椎动脉优势（VAD）、基底动脉（BA）迂曲与后循环梗死(PCI)发生的相关性。方法: 根据影像检查结果，分为急性脑梗死组和非脑梗死组。结果：脑梗死迂曲组与非脑梗死迂曲组优势椎间直径差异比较有显著差异（p<0.05）。比较两组在PCI梗死发生率，其中PICA与BA区梗死发生率差异较明显（p<0.05）。结论：优势椎动脉间直径差异及基底动脉的迂曲程度是促进PCI发生的主要影响因素。

简介：摘要：随着煤矿工业自动化程度的提高，大型电机的性能直接影响到煤矿的生产效率与安全运行。本文提出了一个基于多源数据和先进信号处理技术的煤矿大型电机故障预警装置，旨在提高故障预警的准确性和实时性。首先，阐述了煤矿大型电机的工作原理及其在煤矿中的应用，接着简述了故障预警技术的发展现状及现有故障预警装置的局限性。针对这些局限性，

简介：摘要：牵引电机作为高速动车组传动系统中机电能量转换的核心动力部件，其可靠性直接影响高速动车组的运行性能。绕组绝缘是牵引电机最集中、最薄弱的部件，也是唯一能同时承受温度、电场、环境条件和机械应力的部件。一系列高速动车组配属的牵引电机在定子绝缘方面屡屡发生故障，其安全服役能力成为亟待解决的重要问题。

简介：摘要：本文分析了船舶应急发电机启动故障的主要类型及其预防措施。根据故障原因，将启动故障分为电气故障、机械故障和控制系统故障三大类。针对不同故障类型，提出了完善管理制度、提升操作人员技能水平以及加强安全监管与技术支持等多种预防措施。通过制定明确的操作规程、建立故障记录与分析制度、加强人员培训与演练、定期安全检查以及引入智能监控技术等，可以有效降低船舶应急发电机启动故障的发生概率，确保船舶电力供应的可靠性。

简介：摘要：本文介绍了一种基于旋转变压器与AD2S1210数字变换器相结合的转子位置检测方法。介绍了一种用于旋转变压器信号调理电路的改进建议，它具有减小信号畸变、抑制高频干扰、提高测量准确度等优点。该方法利用测童绕组的电压过零点和感应到的电流过零点之间的相位差来校正转子初位（初始位置）角度。通过试验，证明了调理电路的正确性，以及转子位置初始角标定的精确性。

简介：摘要：随着城市化进程的不断加快和人们对安全意识的提高，消防系统作为城市基础设施，其可靠性和效率越发受到重视，消防风机作为消防系统中重要的排烟、排气和通风设备，其性能直接影响到火灾现场的疏散、救援以及火势控制。在高温环境下，如火灾发生时，消防风机所配套的电机需要能够在恶劣条件下长时间稳定运行，以确保消防系统正常运行。本文分析了高温消防风机配套电机的功能需求，并从设计的角度分析了配套电机的实现方法，为消防风机工作效率的优化提供参考性意见。

简介：摘要：针对起动电机信息收集分析，对起动电机存在的问题以及从改进设计与机加工工艺入手，全面加强质量控制，提出了一系列改进措施，并进行了充分试验验证，提高了起动电机可靠性，满足了装备的需要。

简介：摘要:中国能源工业的发展应从能源结构的调整、清洁能源的开发和节能减排两个方面来进行。目前，在我国电力系统改革、“一带一路”等重大战略背景下，中国的风力发电行业正处于一个比较成熟的发展阶段，其发展前景十分广阔。随着风电装机规模的增长和机组的服役年限的增长，风电场业主越来越迫切地需要强化风电机组的维护决策，降低运营和维护费用。以及良好的工作环境。在现有风电机组状态监控技术中，风电机组多参量融合的故障诊断技术正快速发展。在上述背景下，研究了风力发电工程中存在的安全风险。

简介：摘要：在我国社会化不断发展的大背景下，智能故障诊断技术（Intelligent Fault Diagnosis，IFD）将深度学习理论应用于设备故障诊断，能够自动识别电机轴承的健康状态和故障类型，在设备故障诊断领域引起了广泛关注。驱动电机是电动车辆的动力来源，其功率、扭矩和响应速度等性能参数决定了电动车辆的加速性能、最高速度和操控性能。轴承作为电机的关键部件，任何微小的轴承故障都会对车辆的安全性和可靠性产生不利影响，因此对轴承进行故障诊断至关重要。

简介：摘要：本文介绍了一种基于旋转变压器与AD2S1210数字变换器相结合的转子位置检测方法。介绍了一种用于旋转变压器信号调理电路的改进建议，它具有减小信号畸变、抑制高频干扰、提高测量准确度等优点。该方法利用测童绕组的电压过零点和感应到的电流过零点之间的相位差来校正转子初位（初始位置）角度。通过试验，证明了调理电路的正确性，以及转子位置初始角标定的精确性。