简介：摘要：目的：探讨正畸托槽临床黏接强度的研究及其影响因素。方法：选取我院收治的40例正畸初诊患者为研究对象，均为2022年10月至2023年10月收治，其中20例患者采用自酸蚀黏接剂+光固化树脂，另外20例患者采用3M正畸釉质黏接剂黏接正畸托槽，观察并记录1个月内的脱落情况。结果：自酸蚀黏接剂剂+光固化树脂黏接托槽的脱落率与3M正畸釉质黏接剂的脱落率接近，（P>0.05）。结论：自酸蚀黏接剂对牙釉质蚀刻程度轻，但黏接强度足够，可作为一种正畸托槽的黏接方法。

简介：【摘要】目的：观察分析口腔正畸治疗中应用无托槽矫治技术治疗的效果。方法：选择62例口腔正畸治疗患者作为本次观察对象，入院就诊治疗时间2020年9月至2023年9月。以随机数字表法分组，分别是观察组和对照组，每组均为31例。对照组采取传统固定矫治手术；观察组采取无托槽矫治技术，对比分析两组患者治疗后PAR指数，包含有中线、覆盖、后牙排列以及前牙排列。结果：观察组患者治疗后PARS指数各指标均明显高于对照组，组间数据比较，P＜0.05。结论：在口腔正畸治疗中应有无托槽矫治技术，可显著改善患者牙齿排列情况，有利用价值。

简介：【摘要】目的 探究在牙颌畸形矫正中，采用自锁托槽矫治器联合口腔正畸的效果。方法 选取本院牙颌畸形矫正患者60例作为研究对象，患者收治时间为2022年8月-2023年8月，对患者进行随机分组，常规组30例，采用常规口腔正畸治疗，实验组30例，采用自锁托槽矫治器联合口腔正畸，对比两组患者的疗效。结果 实验组患者治疗后，相关指标优于常规组，差异明显（P＜0.05）。结论 在牙颌畸形矫正中，采用自锁托槽矫治器联合口腔正畸治疗，有助于改善患者牙龈指数，龈沟出血、菌斑指数以及疼痛情况，应用效果显著，值得推广。

简介：摘要：为加强医疗大数据中心数据的安全性，本文按照数据的重要性、数据易发生盗取和泄露的概率、数据的敏感程度等将数据进行分级安全管理。应用全生命周期数据安全管理的对策，渗透于不同级别数据采集、数据传输、数据储存等环节之中，起到提升数据安全管理效果和水平，帮助医院及时做好数据处理和应急防范的作用，全面助推医疗事业的可持续发展。

简介：摘要：在油田企业数据湖框架下，数据治理成为一项至关重要的任务。数据湖作为一个集成多样数据源的集中存储库，能够帮助油田企业更好地管理和分析海量数据。然而，数据湖中的数据量庞大、来源复杂，如果没有有效的数据治理机制，就很容易陷入混乱和无效的状态。

简介：摘要：在大数据的背景下，数据的收集质量、数量，以及数据处理的迅速性和精确度，都是确保产品全生命周期质量的核心要素。因此，在进行产品设计时，就要将这两方面作为重点内容加以考虑。在日常生活中，人们对于产品的可视化有着极高的期望，并且这种期望在很大程度上取决于直观感知。因此，在开发设计过程中要充分考虑到这一需求，将可视化技术应用于产品设计之中。因此，采用更高的质量和更科学的方法来处理数据可视化，将是未来产品开发和营销的不可避免的方向。

简介：摘要：数据挖掘与大数据分析方法的研究已成为信息技术领域的热点之一。本文首先介绍了数据挖掘的基础概念、预处理方法以及常用模型与算法，然后阐述了大数据的概念、处理技术和分析工具与平台。接着探讨了数据挖掘在大数据环境中的应用以及大数据技术对数据挖掘的支持，分析了两者之间的关系与互补性。最后，总结了数据挖掘与大数据分析方法的结合对决策制定和业务发展的重要意义，并提出了未来研究的方向和挑战。

简介：摘要：伴随着大数据技术的飞速进步，互联网已经渗透到各个行业中。大数据技术不仅能够显著提高数据的使用效率，还能为个人和企业的持续发展提供坚实的科学基础。目前在大数据时代下，人们已经意识到了数据分析与挖掘对整个行业的重要影响，并且将其作为未来的发展趋势之一。在大数据时代的背景下，分析和研究数据挖掘技术的应用变得尤为重要。这要求相关的工作人员不仅要掌握和熟练运用这项技术，还需要在提高工作效率的同时，减少工作所需的资金投入，从而为社会的持续和稳定发展奠定坚实的基础。

简介：摘要：在信息化社会的高速发展下，大数据、云计算、物联网等技术应运而生，海量的数据资源逐渐在人们的生产生活中高速地产生、积累，带动全社会迈入了大数据时代。这一时代背景下的数据信息，在规模与数量上相较过去都有了显著的扩充，在挖掘、应用上难度较大。因此，运用数据挖掘技术提升数据信息挖掘的便利性与准确性，具有重要的意义。

简介：摘要：随着信息技术发展速度日益加快，大数据应用领域逐渐扩展，数据的价值也在逐渐递增，但数据应用场景复杂、来源渠道多、数据体量大等现实情况存在，导致数据在安全方面越发需要重视。国家已正式发布了《中华人民共和国数据安全法》，将数据安全上升到了国家高度。本文将针对数据安全治理面临的挑战进行分析，对数据安全治理相关技术进行研究，提出了数据安全管控技术方案，以供参考。

简介：摘要：随着大数据时代的到来，数据资产成为了组织中不可或缺的宝贵资源。有效的数据治理不仅需要识别和管理数据资产，还需要对其进行准确评估，以指导管理决策和资源配置。本文探讨了数据资产评估的相关概念、主要评估模型（包括成本模型、市场模型和效益相关模型），以及这些模型在数据治理中的应用。通过建立评估体系、管理激励约束以及动态调整完善，本文提出了数据资产评估在数据治理中发挥作用的策略，旨在帮助组织更有效地管理和利用其数据资产。

简介：摘要：随着大数据技术的广泛应用，数据安全问题日益凸显。本文深入分析了大数据环境下数据安全面临的主要威胁，包括数据泄露、非法访问与数据篡改等。针对这些威胁，文章探讨了当前主流的数据安全策略与技术，如加密技术、访问控制及数据脱敏等。为进一步提升大数据安全性，文章还提出了强化法律法规建设、推动技术创新与应用、加强人才培养与教育等优化建议。这些策略与建议对于保障大数据的安全应用、促进信息社会的健康发展具有重要的理论与实践意义。

简介：摘要：信息技术特别是互联网的高速发展，促使人们以巨大规模相互交流．超大数量的网上应用极度频繁。由此产生的网上数据呈现指数级增长。各层次的计算领域需要花费大量的精力处理大规模、海量数据，对计算能力的需求远远超出了网络机构自身信息技术架构的计算能力。因此，需要一种新的计算模式来有效地解决海量数据处理问题。本文探讨了大数据的定义概述,分析了大数据时代数据信息管理流程,研究了大数据时代数据管理技术优化理念。

简介：摘要：本论文以大数据为背景，对城市智能交通进行了研究。首先，对大数据在智能交通建设中的重要性进行了综述，并对其在提高交通管理效率和优化交通资源分配上的应用前景进行了展望。在此基础上，对城市交通系统中的数据采集和处理技术进行了较为详尽的论述，包括数据的来源、采集方式和数据的处理过程。同时，研究基于大数据的交通流分析和预测方法，建立基于大数据的交通流预测模型，为交通管理部门的决策提供重要支撑。另外，本项目还将研究基于大数据的智能交通监测和调度方法，以提高道路的安全性和运行效率。本文还就大数据应用于城市智能交通领域所面临的挑战和问题进行了探讨，并对其今后的发展方向进行了预测。

简介：摘要：在企业运营发展的过程中，审计工作是重要的一环，通过审计工作能够使得企业的经济活动标准化与合法化，帮助企业稳定的发展。在当前新的时代下，随着信息技术的发展，大数据技术等新兴技术的出现，使得审计工作不断地优化，审计信息统计数据分析方法向着多元化的方向发展，提升了审计工作的效率与质量。因此在当前，企业以及相关部门应当积极地结合大数据技术对审计工作进行优化，探究大数据背景下有效地进行企业审计数据分析的方法。本文将对大数据背景下企业审计信息统计面临的机遇与挑战进行分析，探究大数据背景下企业审计数据分析工作的优化途径

简介：摘要：随着大数据时代的来临，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。数据挖掘技术通过对大量数据的分析处理，发现数据之间的潜在联系，为企业决策提供有力支持。本文重点介绍了数据挖掘技术在大数据时代的应用场景和所面临的挑战，包括数据安全、隐私保护和算法优化等方面。

简介：摘要：随着社会飞速发展，新型科技革命与产业变革不断深化，大数据技术已逐渐成为推动社会和谐稳定发展的新引擎。然而，在数据海量交互与信息技术迅猛进步的同时，信息安全问题日益凸显，成为大数据时代社会各界关注的焦点。人们在享受数据便捷与处理高效的同时，个人隐私安全、企业商业机密亦面临挑战。本文旨在探讨大数据技术在生活优化与传统行业转型中的关键作用，分析大数据时代信息安全所面临的潜在风险，并提出通过加强信息安全防范意识、完善信息安全法律法规及实施体系化安全防护等措施，构建坚实信息安全防线，为企业健康、持续、优质发展提供坚实保障。

简介：摘要：智能工厂作为制造业的新兴发展方向，依赖于大数据技术来提升生产效率和产品质量。数据分类在智能工厂中发挥着核心作用，通过监督学习、无监督学习和深度学习方法，实现对大量复杂数据的有效处理。监督学习如决策树和支持向量机等技术在有标签数据的分类中表现优异，而无监督学习的聚类分析和主成分分析在无标签数据中找出潜在模式。深度学习方法，特别是卷积神经网络，在图像识别和序列数据分析中具有显著优势。通过实际案例分析，展示了数据分类在智能工厂中的应用价值。

简介：摘要：大数据时代的到来，让社会发生较大变化，大数据统计理念被社会广泛认可。特别是在电力企业当中，运行数据庞大，处理起来相对复杂，对于庞大数据中的有效数据的收集工作，数据挖掘系统应重视处理数据的综合效率，制定针对性的解决方案。在我国电力企业工作发展的过程中，技术人员通过利用数据挖掘模式，为电力企业的数据统计提供强大的技术支持，并且在应用的过程中，对数据挖掘模式不断进行创新开发。基于此，本文对于数据挖掘模式的创新进行系统分析。

简介：摘要：近年来，信息呈现爆炸性增长趋势，实时数据监测系统逐渐成为一体化、综合性应用平台，其功能主要有数据管理与资产管理、数据库管理、可用性监控等。开发并运用实时数据监测系统，能够提高企业运营效率，增强企业服务质量，降低运营成本。