基于“云—边—端”协同的智能数据处理系统设计

为了提高网络数据的并行处理能力,提升数据处理效率,本文开展了基于“云—边—端”协同的智能数据处理系统设计。选择Synology群晖NAS型号的存储器与国威时代程控电话交换机WS848(5)型交换机,作为系统的主要硬件设备,通过智能数据交互、建立智能数据协同处理工作体系,完善系统软件功能。将开发的系统与传统系统进行对比,证明设计的数据处理系统可以提高数据处理时长,实现对线路任务的同步处理,提升了数据处理的效率。

海洋地球物理数据处理现状及展望

本文详细介绍了青岛海洋地质研究所地球物理数据处理技术的发展历程、技术现状和展望。介绍了目前主流的多波束高精度成像及声学信息提取技术、重磁数据处理及解释技术、浅水高分辨率浅地层剖面/单道地震数据处理技术、低信噪比小道距多道地震成像技术、长排列多道地震数据处理技术、水合物三维地震数据处理技术和地球物理反演与目标体识别技术等关键处理技术的现状,并对今后数据处理技术发展方向进行了展望。这些技术已成功运用于多项海洋基础地质调查、海岸带调查、深海地质调查、油气和水合物资源调查项目中,为海洋地质调查和研究提供了良好的支撑。

模块化教学模式探析--以“Hadoop大数据处理”课程模块化教学设计为例

课程模块化教学是对课程内容的重组以及整合,利用教学平台,引入企业项目案例资源,把传统的教学模式转变为以学生为主体、教师为主导的模式。本文以高等职业院校“Hadoop大数据处理”课程为例,采用模块化教学模式以适应大数据专业的工作岗位,介绍了模块化教学模式的概念、国内外研究现状,进行了“Hadoop大数据处理”课程模块化设计,分别是教学主体转换、内容模块化设计、教师分工协作模块化设计、应用信息化教学平台。以“Hadoop大数据处理”课程中大数据计算分析模块中“微博精准广告营销”为例说明课程模块化教学设计的具体实施步骤和最终的教学效果。

“实验设计与数据处理”教学设计与实践

基于成果导向教育理念,依据“实验设计与数据处理”课程所支撑的毕业要求观测点,反向设计课程目标。围绕课程目标整合教学内容和教学资源、设计教学过程、组织教学活动、评价学习成效,并基于评价结果持续改进,形成“实施-评价-反馈-改进”闭环。教学过程引入“工艺优化驱动教学”的项目式教学法,与“专业综合实验”“科研实践”等实践环节形成跨课程教学联动,以实践环节中的实验方案设计和数据处理的实际需求推动“实验设计与数据处理”课程的理论教学和课下实践,将零散的知识体系化,碎片化的应用系统化,着力提升学生实验方案设计、实验结果统计分析和模拟预测以及方案优化能力。

基于ADASYN和WGAN的混合不平衡数据处理方法

为了解决不平衡数据集中少数类样本分类精度较低的问题,提出了一种处理不平衡数据集的ADASYN-WGAN方法。首先,采用ADASYN(adaptive synthetic sampling)算法生成少数类样本,用这些生成样本代替WGAN(wasserstein generative adversarial networks)中的随机噪声;其次,利用WGAN算法生成符合原始数据集分布规律的少数类样本,构建平衡数据集;然后,在6个公开数据集上,采用随机森林分类器对所提方法和4种过采样算法得出的处理结果分别与原始数据集进行对比;最后,通过F1-Score,G-mean和AUC等分类评估指标的表现验证所提方法的有效性。结果表明:在对比实验中,经过ADASYN-WGAN方法得到的平衡数据集在随机森林分类器的十折交叉验证中,4个公开数据集中的各项分类评估指标值均达到最优,虽然另2个公开数据集中的AUC值略低,但其F1-Score和G-mean取得了最高值。所提出的ADASYN-WGAN方法可生成高质量的数据样本,并可为解决不平衡数据集中少数类样本的预测偏差问题提供参考。

环境工程专业学位硕士试验设计与数据处理课程教学优化——基于国内外三所高校案例

文章比较了清华大学试验设计与分析线上课程和昆士兰大学试验设计线下课程在教学内容和教学方法方面的差异,并分析了各自的特点;在此基础上,介绍了中国矿业大学环境工程专业学位硕士试验设计与数据处理课程结合人才培养目标,进行教学内容和教学方法优化,并实施线上线下混合式教学模式的实践。中国矿业大学的试验设计与数据处理课程教学达到了使学生“懂理论、会应用、能实践”的目标。

GNSS测量与数据处理课程思政闭环设计

GNSS测量与数据处理是测绘工程专业核心专业课。在我国北斗系统走向世界的背景下,该课程开展课程思政具有诸多先天优势。该文从思政目标、思政切入点、思政元素生成路径、思政教学方法和思政效果评价等方面进行该课程的思政全闭环设计,以期将课程的思政建设落地落实、见功见效,与思政课程同向同行,形成协同效应,同时也为同行课程思政教学改革提供实操参考。

计算机在化学化工数据处理中的应用——评《计算机与化学化工数据处理》

当前,物联网、云计算、大数据等现代信息技术在化工行业得到了广泛应用,为生产过程的智能化和精益化管理提供了技术支持。海量的实时采集数据中隐藏了过程变化规律,科学合理的数据处理和建模技术,可以深度挖掘其潜在价值。例如通过回归分析确定设备与品质关系。

发射台站发射任务智能化分配数据处理模型的研究与构建

本文基于发射台站智能化系统建设中任务分配问题的研究,提出了发射任务分配调度算法对数据处理的具体需求,设计了任务分配数据处理模型,包括发射任务模型、任务评估矩阵、发射分配模型和效果目标函数,并对数据处理模型的参数和计算关系进行了公式化描述。通过具体的任务分配操作示例,展示了数据处理模型在实际应用中的操作流程和效果,验证了模型的实用性和有效性。

多学科背景下大学数据处理公共课程体系建设探索

分析大学数据处理公共课教学中现存的问题,提出多学科背景下大学数据处理公共课程体系建设构建思路,重点从课程内容、教学方式和考核方式3方面介绍体系建设与实践过程,最后说明课程建设成效。

Excel软件在审计数据处理中的应用

在信息技术浪潮推动下的审计信息化建设进程中,利用计算机软件进行审计数据处理成为重要的研究内容。研究介绍了Excel软件的基础功能和数据处理的特点,分析了审计数据处理应用方面的Excel技术,为审计工作中电子数据的采集处理提供借鉴和参考。

超大规模数据处理中并行计算技术的应用研究

随着人工智能和大数据时代的到来,超大规模数据处理成了一个重要的研究领域。该文主要探讨并行计算技术在超大规模数据处理中的应用,首先详细阐述并行计算和超大规模数据处理的基本理论与概念,特别是并行计算的编程模型与工具,最后通过分析并行计算在搜索引擎、气象预报和金融分析等中的实际案例,阐述并行计算技术在超大规模数据处理中的实际应用。

大数据技术下的流数据处理框架构建及应用研究

大数据技术下的流数据具有实时性、突发性、无序性、易失性和无限性等特征,因此,传统的分布式计算机系统很难满足计算需求,需要利用流计算来处理流数据,流计算可以针对海量的不同数据源的流数据进行实时分析与处理。在梳理大数据技术架构的基础上,对流数据及流数据处理框架进行了阐述,给出了流数据处理的三种常用框架,利用文献研究法和系统法对大数据技术下的流数据处理进行深入研究,提出了大数据技术下的流数据处理框架及应用领域,希望能为大数据技术下的流数据处理的研究者提供借鉴。

新工科背景下“交通数据处理分析”课程思政建设思路探索

文章旨在探讨新工科背景下“交通数据处理分析”课程如何实现思政建设思路。在新工科背景下,交通数据处理与分析技术在城市交通管理和规划中扮演着重要角色,而思政教育则旨在培养学生的社会责任感和正确的价值观。文章首先分析了新工科背景下“交通数据处理分析”课程思政建设的必要性,给出了新工科背景下该课程的发展趋势及思政建设目标;基于此目标提出了课程内容思政元素,并提出了通过问题导向学习、合作学习和案例教学等教学方法,将思政元素融入到实际交通数据处理与分析中,实现思政教育的全过程融入机制。文章对于如何利用“交通数据处理分析”课程引导学生增强其社会责任感,将其培养成具有全面素养和社会担当的优秀人才有着较好的借鉴意义。

基于Python的高校自主招生数据处理工作应用的探索研究

为提高高校自主招生数据处理工作的效率并对数据进行进一步挖掘,本文提出应在报名、考试、录取各个阶段,结合高校自主招生工作中的实际应用场景,充分利用Python语言丰富的生态系统,实现数据整理、分析、可视化等操作,进一步提高数据处理的效率和准确性,同时通过可视化交互界面的设计及实现,有效降低编程门槛,大大提高非技术人员的工作效率。

无人机测绘数据处理技术及其应用探讨

无人机测绘技术在地理信息科学领域崭露头角,其数据处理流程包括数据预处理、特征提取与识别、数字表面模型和数字高程模型生成,广泛应用于农业、建筑与城市规划、环境监测等领域。然而,大规模数据处理和复杂环境下的准确性仍是挑战,未来的研究方向包括深度学习在数据处理中的应用、算法的优化和性能改进。无人机测绘技术有望在未来取得更大突破,为可持续发展和科学研究提供更为精准的地理信息。

边缘云架构下的云电脑数据处理优化技术

在快速发展的云计算领域,边缘云架构为云电脑提供了一个高效的数据处理平台,以应对日益增长的计算需求和实时数据处理的挑战.文中探讨了边缘云环境下云电脑数据处理的优化技术,该技术能通过实施高效的数据传输、资源调度与应用场景优化策略,提升数据的处理性能.研究结果表明,适当的优化措施能有效减少延迟,提高资源利用率,并优化用户体验.通过具体的实验评估,文中证实了这些技术在实际应用中的有效性和可行性.

Apache Flink流式计算模型在数据处理中的应用与性能优化研究

文章旨在研究Apache Flink流式计算模型在数据处理中的应用与性能优化。先从可扩展性、容错性和数据并行处理能力三个方面对Apache Flink流式计算框架技术特点进行论述,再对Apache Flink流式计算框架核心思想与工作流程进行研究,并提出一套执行数据处理任务的Java源码,再从并行计算、数据存储和传输、算法参数、系统配置、资源管理与调度、检查点和容错机制、编码和序列化等方面就如何进行Apache Flink性能优化进行分析,最后通过实验手段就优化性能进行分析。实验结果表明,优化后的平均响应时间显著减少,吞吐量相应增加,调整并行度和内存分配等参数可显著提升系统性能,但还需要考虑任务调度和资源分配等方面的综合因素,因此,Apache Flink流式计算框架调优策略具有一定的应用价值。

基于云计算的大数据处理架构优化分析

云计算作为一种创新的计算模型,以其弹性伸缩、资源共享的特性,为解决大数据处理问题提供了新的视角。但现有的云计算架构在应对大数据处理时仍展现出一定的局限性,严重阻碍了大数据技术在云环境下的高效使用。本文旨在深入探讨基于云计算的大数据处理架构,期望能够为大数据在云环境中的高效处理提供理论支持和实践指导,并推动大数据技术与云计算服务的深度融合,促进信息技术领域的创新发展。

基于云计算的大规模数据处理算法优化分析

阐述提升数据算法运行速度的策略,介绍基于云计算技术的大规模数据处理算法,包括数据处理算法分类、大规模数据处理算法特点。针对云计算环境下数据处理挑战,提出算法优化方案。