数据电路误码的模拟方法

分析数据电路中不同调制方式下的误码分布,对随机数进行数学变换产生不同的误码图案,从而给出数据电路模拟器中误码的模拟方法.

Sumrise数据电信电路分析仪可用于GSM系统测试

近日，美国Sunnise电讯公司研制的多功能的数据电信电路分析仪Sunsm E10，除了具有完整的PCM电路和数据电路的测试功能外：在应用于GSM系统时，可以完成除了空中接口外的几乎所有接口的测试：可以验定各个2Mbps线路的传输质量：对A、Abis、MAP(B…G)接口上的信令以及公网和GSM系统之间的7号信令进行监测，可进行直至高层详细解码。

“互联网+”背景下农村大数据电商精准扶贫对策

随着互联网时代的到来,以及互联网在我国乡村的普及,电商精准扶贫在现阶段成为了我国农村的主要脱贫方式。“互联网+”背景下的农村大数据电商精准扶贫对策不仅解决了我国农村人口的就业问题,甚至还给予了人们更多岗位的选择,例如生产、销售、运输等等,人们能够根据自己喜爱的行业来实现脱贫攻坚。近年来,随着农村大数据电商精准扶贫政策的不断发展,在我国农村地区已经取得了非常理想的成果,甚至成为了大部分农村人口的主要经济来源,也为乡村农产品开辟出了一条新的销售渠道。但是,我国农村大数据电商精准扶贫上,还存在着农民观念落后,热情不高、人才匮乏、配套措施不完善等问题,需采取合理的解决方法。

江苏发出通知要求杜绝利用数字数据电路经营电信业务

江苏省邮电管理局为杜绝近一段时期,一些用户利用其所租用的数字数据电路进行复用,开办经营国际电话回叫业务的现象,于近日发出通知,要求:各局在受理用户数据通信业务(尤其是DDN专线及专线接入Internet业务)申请时,应了解掌握其业务用途和使用范围,签订不得从事经营的协议。凡涉及有关从事国家放开经营的电信业务的,应根据有关规定,上报省邮电管理局审批。

解码混沌:大数据驱动的电商服饰设计模式创新

大数据融入设计活动带来的数智协同创新变革打破单一的电商服饰设计模式,解决了经验设计所导致的不确定性问题。基于大数据成为电商服饰设计的转译工具,本文从设计元素、设计思维和设计决策三个维度梳理大数据重构电商服饰设计模式的表现特征,以电商大数据为锚点,通过剖析大数据驱动的电商女装和跨境服饰设计新模式,讨论设计师在大数据驱动电商服饰设计环境中角色的转变,以推动数智服饰设计的创新发展。

数字化背景下高校图书馆电子书数据库使用行为实证研究

本文以高校图书馆为例,全面探讨用户对于图书馆电子书数据库的认知程度、实际使用状况及其对电子图书资源的评价。初步的数据统计与分析显示,电子书数据库在实际使用中的效率尚未达到理想水平,其主要作用体现在满足学生的学术研究需求上。然而,在使用过程中,用户普遍面临的主要困难与不满主要源于对数据库操作的不熟悉。针对此问题,本文采用实证研究法探讨数字化背景下高校图书馆电子书数据库使用行为,以期改善电子书数据库的使用效率与用户体验。

基于脑电信号的数据可视化设计研究

基于数据可视化设计的理论方法,总结探索当前脑电数据可视化的特征及设计策略。探讨与分析脑电数据可视化的基本要素,结合脑电可视化案例分析比较,归纳其设计特征以及类别,从建立视觉符号、选择映射关系、设定模态交互3个方面构思脑电数据可视化的交互设计策略。总结脑电数据可视化的三大特征以及进一步推导出可视化的设计方法。该研究可为脑电数据可视化设计及创新应用提供参考,帮助设计研究者理解和制订合适的研究路径。

AI技术辅助电商数据分析能力培养的教学模式探索

随着数字化时代的到来,电商行业对数据分析人才的需求日益增长,AI技术的引入为电商数据分析教学提供了新的视角和方法。面对电商数据分析课程教学的痛点,本文采用了AI技术辅助下的混合式教学模式,结合线上AI学习助手和线下参与式互动教学,创建了以学生为中心的教学模式,并探索了AI学习助手的设计和实现,包括个性化学习资源推荐、问答互动、智能评估等功能,以及这些功能如何共同作用于提升学生的学习体验和教学效果,仅供参考。

电能量数据在电能计量装置运行状态远程监控中的应用

本项目拟以“计量终端”和“计量系统”为基础,通过数据采集,根据采集到的数据集大小,对数据集进行排序,确定适合采集的数据集;同时,通过采集的15分钟电压、电流数据集以及日月曲线等数据,对计量设备的异常现象进行分析,判定其发生的原因,并将其告知有关小组,以达到降低因计量设备异常造成的漏计的目的,避免安全隐患的发生,从而实现对计量设备工作状态的实时监测,保证电力交易的公平公正。

面向驾驶员心电数据的交叉口驾驶风险评估方法

为更精准地评估交叉口范围内的驾驶风险,首先,引入驾驶员心电(EGG)数据,提出基于余弦相似性距离的逼近理想解排序(TOPSIS)模型;其次,建立滚动时间窗法,并改进传统的短期频域指标计算方法,计算模型中低频(LF)变化率指标和低频与高频之比(LF/HF)等心率变异性(HRV)指标,模型时域指标有心脏搏动周期(R-R间期)变化率和其标准差(SDNN);然后,根据心电频域和时域指标与静息状态下对应指标的接近程度进行综合排序,按照越接近驾驶风险越小的原则,评估交叉口区域的驾驶风险;最后,选择30名驾驶员,在西安市23个交叉口开展实车试验,采集试验数据并验证模型方法。结果表明:驾驶员在相同交叉口环境下的驾驶风险评估结果相似性超90.1%,所提方法可应用稀疏样本评估交叉口的整体驾驶风险;高驾驶风险的交叉口评估方差较中、低驾驶风险路口分别高38.8%和67.9%,表明低风险交叉口区域驾驶风险的评估更精准。

基于Hadoop的电商大数据可视化设计与实现

为满足众多电商对电商大数据可视化的迫切需求,基于Hadoop开源大数据处理平台,依托FineBi大数据分析工具设计一款大数据可视化分析系统,该系统可提供数据预处理、存储、分析、可视化等一整套流程。测试结果表明,该系统能够实现电商大数据的可视化分析,可为用户提供高效、实用的信息处理,为其未来的业务经营指明方向,提高店铺运营效率。

电力量测数据缺失补齐方法研究与实践

针对电力系统中出现的电力量测数据缺失的问题,本文采用统计方法、插值方法和机器学习方法进行了研究和实践。首先,本文分析了电力量测数据缺失的原因,重点探讨了量测数据在采集、传输、存储以及其他环节对数据缺失的影响。接着,本文详细介绍和分析了三种量测数据缺失补齐方法,并对不同方法进行了实验评估,包括相关系数评价、拟合优度评价和平均绝对误差占比评价等多种评价方法。实验结果表明,机器学习方法在量测数据缺失补齐精度和效果方面优于其他两种方法,表现出更好的效果。最后,本文对研究结果进行了总结和展望,指出机器学习方法在电力量测数据缺失补齐中的应用前景,本文的研究成果可为电力系统中量测数据缺失处理提供一定的参考价值。

基于录波数据的配电网断路器状态监测的研究

为进一步增强断路器状态监测的实践应用效果,本文结合配电自动化终端具备的操作录波功能,采用故障录波装置记录断路器在分/合闸过程中的电气量数据,近似测算分/合闸的时间,以标识断路器的运行状态,实现对断路器分/合闸状态的有效判断。基于录波数据的断路器状态监测方法采用电流互感器感知断路器状态,仅需在配电自动化系统中通过完成终端软件的设置实现,无需其他硬件投入,在满足配网设备状态监测可靠性要求的同时,兼具技术可行性与经济性。

基于TensorFlow深度学习框架的电商销售数据分析

电商平台是当今互联网产业中具有活力和发展潜力的领域之一,对电商销售数据进行准确分析和预测,已成为电商企业必须面对的重要问题。基于TensorFlow深度学习框架,构建了一个预测销售额的模型,对电商销售数据进行了分析和预测,并通过实验验证了模型的准确性和效率。实验结果表明,该模型具有较高的预测准确性和效率,可以为电商企业提供了更准确、更可靠的销售预测,具有重要的应用价值。

基于ANSYS的复杂地形条件下电法数据地形改正研究

直流激发极化法是现代地质勘查中应用较为广泛的地球物理探测方法之一,该方法能快速获取地质体的极化率和电阻率等电性参数。但受地形起伏的影响,通过该方法所获取的电阻率参数往往不是地质体的真实反映。运用ANSYS有限元分析软件能快速准确的对复杂地形条件下不同装置类型的电阻率开展二维、三维地形改正,使改正后的电阻率参数能反映地质体的真实情况。通过在研究区运用ANSYS软件对野外采集的电阻率数据进行地形改正,取得了良好效果,可以为广大地球物理工作者提供技术参考。

基于无线公网的信号盲区电能量数据采集的应用

目前,在5G应用大规模推广的现状下,各大电信运营商均不同程度存在频率紧缺的情况,关闭2G、3G网络,并将它们使用的频谱进行重新分配给4G和5G网络,成为电信运营商的首选策略。2G、3G网络占用的为850、900、1800、1900、2100 MHz频段,尤其是Sub-1 GHz频段,在室内的覆盖和穿透能力方面具有很大优势,运营商不约而同选择优先对850、900 MHz的信号进行退网,而国网新疆电力有限公司的大量电力采集终端、信号中继设备均为850、900 MHz设备,在2G低频信号退网时,物联网设备支持的信号制式、频段将无法搜索到信号并进行网络注册导致出现规模性设备掉线。文章在分析现有地下室无线公网信号的基础上,分析了现有物联网设备的性能的支持网络情况,并给出了现有工况下的无线公网信号解决方案,以供相关人员参考。