微课提高大学生数据收集与处理能力的案例解析——以一道高等数学习题的微课为例

通过微课阐述了一道高等数学习题中函数式的由来,并恰到好处的把高等数学、数理统计、计算机等课程的相关知识联系起来,很好的将课本里的高等数学习题与数据收集和处理紧密相连。通过讲解函数式y=2.27(e^(-0.05)t-e^(-0.072)t)的"前世"穿起了应用Excel进行数据搜集与整理的过程;通过求函数式y=2.27(e^(-0.05)t-e^(-0.072)t)的最值,展示了应用SPSS建模后的数据处理结果在实际生活中的应用,让学生系统的经历数据收集和处理的全过程,提高数据收集与处理的能力。

大规模无线传感器网络数据收集与处理系统设计

数据收集与处理是无线传感器网络应用系统的重要组成部分。本文给出了一种集传感器数据实时收集、信息提取与存储、以及在线发布功能的系统设计方案,汇聚至Sink结点的传感数据由上位机收数模块采用独立线程进行批量收取、拆分、错误检测、翻译等处理后存入关系数据库,基于B/S模式提供了网络拓扑结构和多元时空数据的交互式可视化远程监测。实验表明,系统在实时性、可靠性和可用性方面满足大规模长期部署的无线传感器网络应用需求,其通用灵活的设计架构具有较高的可移植性和可扩展性。

《数据的收集与处理》学习指导

一、主要知识点 1．基本概念：两查，两体，两频，三差．数据收集的两种方式：普查，抽样调查；调查的对象：总体，个体；数据参数：频数，频率；刻画数据离散程度的三个量：极差，方差，标准差．

联想打造边缘超融合一体机,让边缘云“开箱即用”

2023年12月19日,联想集团重磅发布边缘超融合一体机系列。联想边缘超融合一体机深度融合计算、存储、网络和安全功能于一体,以卓越的可靠性和值得信赖的品质,为用户带来前所未有的边缘计算体验。其可为用户提供全方位的软硬件深度预集成方案,轻松打造“边缘智能”的体验;在靠近边缘的行业场景中,能实现“开箱即用”,迅速完成数据处理和分析任务,大幅提升数据收集与处理的效率。

计算机信息技术在智能交通系统中的应用

城市交通问题随社会快速发展而凸显,影响日常生活和经济活动。本文深入探讨了计算机信息技术(CIT)在智能交通系统(ITS)中的应用,目的是提升交通效率、可持续性和安全性。通过实例分析Google Waymo、特斯拉和华为的技术应用,本文展示了CIT如何助力解决交通拥堵、优化交通管理、提升交通安全,并为未来智能交通系统的进步提供了有益启示。同时,本文也关注了ITS的安全和隐私保护问题,并探讨了解决方案。

数据、算法、场景:数字化改革之关键

2021年作为浙江省数字化改革元年,必将在历史的长河中写下浓厚的一笔。在全省数字化改革大会上,袁家军书记指出:“数字化改革是‘最多跑一次’改革和政府数字化转型基础上的迭代深化,是浙江立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的重大战略举措。”在深入学习全省数字化改革大会的精神后,笔者认为数据、算法、场景为数字化改革成功之关键。本文围绕数据收集与处理、算法需求与建模、场景应用与可视化谈些不成熟的思考和想法。

藏区联网线路激光扫描作业线路规划分析

本文针对藏区联网线路激光扫描作业的线路规划进行了深入分析。首先,概述了激光扫描技术的原理和在线路规划中的应用。接着,探讨了藏区联网线路激光扫描作业所面临的挑战和需求,包括地理环境与复杂地形的考量,以及藏区联网线路的规模和分布。然后,重点讨论了线路规划与优化的关键内容,包括数据收集与处理流程,线路规划算法与模型,以及资源优化与效益评估。最后,着重介绍了线路管理与监控的策略和系统,包括线路优化与调整策略,线路管理与监控系统的建立。通过本文的研究和分析,为藏区联网线路激光扫描作业的线路规划提供了重要的参考和指导。

基于大数据分析的工程造价预测模型研究

本文研究了基于大数据分析的工程造价预测模型。通过对大数据概念和特征、工程造价预测原理以及大数据在工程造价预测中的应用潜力的深入剖析,本文构建了一个基于大数据的工程造价预测模型。该模型通过数据收集与处理、特征选择与提取以及预测模型的构建与优化等步骤,实现对工程造价的准确预测。研究采用了多种评估指标与方法,对模型的性能进行了全面评估,并通过案例分析验证了模型的有效性和实用性。研究结果表明,基于大数据分析的工程造价预测模型能够有效提高预测精度,为工程造价决策提供有力支持。

《数据的收集与处理》复习指导

在信息技术高度发达的今天，收集与处理数据的能力已成为未来公民的一项基本素质。基于此，北师大版八年级数学下册《数据的收集与处理》一节突显数学的应用价值，把培养学生收集与处理数据的能力作为重点。学生学习时要在具体情境中理解其意义，学习后能运用概念解决一些简单的实际的问题。

基于深度学习的热负荷预测分析

阐述深度学习的应用、数据的收集与处理方法。探讨基于深度学习的热负荷预测模型,包括神经网络模型选择和设计、网络结构和参数调整方法、模型训练和验证策略。实验验证其有效性。