建筑工地是一个安全事故多发的场所。目前，工程建设规模不断扩大，工艺流程纷繁复杂，如何完善现场施工现场管理，控制事故发生频率，保障文明施工一直是施工企业、政府管理部门关注的焦点。尤其随着社会的不断进步和城市化进程的快速发展，政府越来越重视民生，安全生产的概念也已经深入人心，这对建设工程的质量、安全、文明施工的监管提出了更高的要求。

物流园区是物流业规模化和集约化发展的客观要求和必然产物，是为了实现物流运作的共同化，按照城市空间合理布局的要求，集中建设并由统一主体管理，为众多企业提供物流基础设施和公共服务的物流产业集聚区。物流园区作为重要的物流基础设施，具有功能集成、设施共享、用地节约的优势，促进物流园区健康有序发展，对于提高社会物流服务效率、促进产业结构调整、转变经济发展方式、提高国民经济竞争力具有重要意义。

进入 21 世纪后，随着云计算、大数据、人工智能、物联网 等新一代信息技术的发展和新思想的涌现，采用新技术、新材料、 新工艺的智能传感技术对传统信息获取方法的颠覆，进一步全面 思考泵站与新一代信息技术（特别是传感技术）深度融合的机制 和途径，对智能泵站的技术体系和过程应用进行深入研究和实践， 持续提升泵站运行管理的集约化和智能化水平已成当务之急。

设计类，基于python实现，论文。

在中国计算机学会的数字图书馆中“微众银行-刘洋-联邦学习的研究及应用”视频的ppt截图，由于网站中的视频不是很清晰，ppt也不能保证文字也特别清晰。 视频网址：https://dl.ccf.org.cn/audioVideo/detail.html?id=4360432544024576&_state=&_ack=1&_access_code=1c1ef48794b443bab9f74dddd16cd39b。 视频简介：联邦学习框架的优势到底是什么? 作为一个机器学习框架，联邦学习能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和建模。而在联邦学习的基础上，迁移学习的能力也可以被搭建出来，做到举一反三的效果。而根据孤岛数据具有不同分布的特点，我们提出了不同的联邦学习方案。在本次报告中，我们将全面介绍联邦学习的概念与应用，并将提供联邦学习开源项目FATE（https://github.com/webankfintech/fate）详解，FATE提供了一种基于数据隐私保护的安全计算框架，为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供强有力的安全计算支持。

关于数据挖掘的毕业设计，详细讲述了在餐饮行业中为什么要用数据挖掘，怎么用数据挖掘

蜘蛛丝和蚕丝一样是来自于自然界的动物丝,尽管蜘蛛不可能象蚕一样大量吐丝而实现工业化生产,但蜘蛛丝的优异力学性能和潜在的应用前景,引起了各国学者的关注。近年来材料学科的研究人员对蜘蛛丝的结构和性能已进行了比较系统的研究,在此基础上,通过与生物工程技术、纺丝技术的结合,在人造蜘蛛丝的研究方面也取得了很大的进展。本文介绍蜘蛛丝的结构、性能及其相互关系,分析了蜘蛛丝的形成机理,通过与蚕丝的比较,说明两者在成丝方式上的异同点。介绍人造蜘蛛丝的研究现状以及发展趋势,阐述了蜘蛛丝的应用前景。

采用DGMI系列直线式压下螺丝位移测量仪可以直接测量轧机的电动辊缝，为高精度的电动辊缝控制（EGC）提供了依据。通过对位置控制特征曲线的研究，分别给出了提高定位精度和定位速度的参数调整方法。该技术在河北敬业集团中厚板轧机上取得了良好的应用效果。

讨论了数据仓库的构建方法和数据挖掘技术的应用，介绍了使用分析服务器构建数据仓库及进行联机分析的方法，实现了一个利用决策树算法建立模型对顾客的信誉度进行分类的实例。

为定量化预测矿井巷道突(透)水的蔓延过程,科学地解释突(透)水在矿井巷道中的蔓延规律,提出了基于SWMM建立矿井巷道突(透)水蔓延模型并实现定量化计算的方法。对模拟方法、参数选取进行分析,构建适用于巷道计算的SWMM模型,并通过分析矿井充水条件、设置合理的边界条件,进行矿井巷道突(透)水蔓延过程的动态预测。以河北蔚县北阳庄矿井为例,实现了矿井巷道突(透)水蔓延过程的动态预测。结果表明:利用基于SWMM构建的突(透)水蔓延模型可以计算得到任意空间位置、任意时间的水深、流量数据,并实现巷道突(透)水蔓延过程的可视化。