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。

基于云边协同的智能制造系统中的实时数据处理与分析研究

旨在探讨基于云边协同的智能制造系统中的实时数据处理与分析的方法与应用。随着制造业的数字化转型,实时数据处理与分析对提高生产效率和质量至关重要。作为一种新兴的计算范式,云边协同允许将数据处理任务分布到边缘设备,以满足实时性要求。提出了一种基于云边协同的框架,通过实验验证了其有效性。结果表明,所提出的框架能显著提高数据处理效率,满足实时性需求,为智能制造系统的数字化转型提供了有力支持。

基于DEM数据预处理的小流域泥石流防治工程效果分析——以漳县方家沟泥石流为例

2013年7月22日岷县—漳县6.6级地震后,漳县方家沟爆发泥石流。为减轻泥石流的潜在危害,2015年在沟内修建了三级拦挡坝和排导槽,以调节泥石流峰值流量,减轻对下游堆积扇保护对象的威胁。当前研究区防治工程是基于前期泥石流发育特征所设计,未来防治效果有待检验。在野外调查的基础上,采用双线性插值法精细化处理DEM数据,结合高精度遥感影像,重新构建了方家沟小流域的拦挡坝以及地形模型,运用FLO-2D软件模拟分析了不同降水概率条件下方家沟泥石流的运动特征和危险性,以评价方家沟泥石流防治工程治理效果。结果表明:随着降雨强度的逐渐增大,拦挡坝对于泥石流的停淤能力逐渐增强,泥石流均未越过拦挡坝;泥石流流速限制效率达到了80.1%,大大弱化了泥石流冲击破坏能力;泥石流高危险区面积降低了约45.34%,有效地减小了泥石流的影响范围。综上所述,在构建方家沟拦挡坝的模拟条件下泥石流拦挡工程治理效果显著,研究成果可为类似小流域泥石流拦挡工程可行性检验提供借鉴。

单细胞DNA甲基化测序数据处理流程与分析方法

单细胞DNA甲基化测序技术近年来取得了飞速发展,在揭示细胞间异质性及表观遗传学调控机制方面发挥着重要作用。随着测序技术的进步,单细胞甲基化数据的质量与数量也在不断提高,标准化的预处理流程与合适的分析方法对确保数据的可比性与结果的可靠性尤为关键。然而,目前尚未形成一套完整的数据分析流程来指导研究人员对现有数据进行挖掘。本文系统综述了单细胞甲基化数据预处理步骤和分析方法,简要介绍了相关算法和工具,并探讨了单细胞甲基化技术在脑科学、血细胞分化及癌症研究中的应用前景,旨在为研究人员分析数据时提供指导,推动单细胞甲基化测序技术的发展和应用。

支持混合事务和分析处理的数据库管理系统综述

数据库管理系统根据应用场景分为事务型(OLTP)系统和分析型(OLAP)系统.随着实时数据分析需求增长,OLTP任务和OLAP任务混合的场景越来越普遍,业界开始重视支持混合事务和分析处理(HTAP)的数据库管理系统.这种HTAP数据库系统除了需要满足高性能的事务处理外,还需要满足实时分析对数据新鲜度的要求.因此,对数据库系统的设计与实现提出了新的挑战.近年来,在工业界和学术界涌现了一批架构多样、技术各异的原型和产品.综述HTAP数据库的背景和发展现状,并且从存储和计算的角度对现阶段的HTAP数据库进行分类.在此基础上,按照从下往上的顺序分别总结HTAP系统在存储和计算方面采用的关键技术.在此框架下介绍各类系统的设计思想、优劣势以及适用的场景.此外,结合HTAP数据库的评测基准和指标,分析各类HTAP数据库的设计与其呈现出的性能与数据新鲜度的关联.最后,结合云计算、人工智能和新硬件技术为HTAP数据库的未来研究和发展提供思路.

大数据时代下的计算机信息处理技术分析

随着大数据技术的飞速发展,大数据已成为改善人们生活质量的重要工具,同时也促进了计算机信息处理技术的进一步完善。因此,企业和个人都要有创新思维,以便利用这项先进的科学技术促进社会的可持续发展。随着科技的不断发展,大数据时代的到来为企业带来了前所未有的挑战,企业必须充分利用这种新兴技术,强化各项信息的归集工作,以期获得更好的竞争力,并保证信息的安全性和可靠性。

微生物宏蛋白质组从样品处理、数据采集到数据分析

微生物与人体疾病、健康密切相关,如何理解微生物群落的组成及其发挥的功能是一大亟需研究的问题。近年来,宏蛋白质组学已经成为研究微生物组成与功能的重要技术手段。然而,由于微生物群落样本的复杂性与高度异质性,样品处理、质谱数据采集与数据分析成为宏蛋白质组目前面临的三大挑战。在宏蛋白质组分析中往往需要针对不同类型的样品进行前处理优化,采取不同的微生物分离富集、提取和裂解方案。与单一物种蛋白质组相类似,宏蛋白质组学中的质谱数据采集模式有数据依赖性采集(data-dependent acquisition,DDA)模式和数据非依赖性采集(data-independent acquisition,DIA)模式。DIA数据采集模式可以完整地采集样品的肽段信息,具有很强的发展潜力。但是由于宏蛋白质组样品的复杂性,其DIA数据解析已成为阻碍宏蛋白质组深度覆盖的一大难题。在数据解析方面,最重要的步骤在于蛋白质序列数据库的构建。数据库的大小和完整性不仅对鉴定数量有很大影响,还会影响物种和功能水平上的分析。目前宏蛋白质组数据库构建的金标准是基于宏基因组的蛋白质序列数据库。同时,基于迭代搜库的公共数据库过滤方法也已被证明具有很强的实用价值。从具体的数据解析策略角度,以肽段为中心的DIA数据解析方法占据了绝对的主流。随着深度学习和人工智能的发展,其会极大地推动宏蛋白质组数据解析的准确度、覆盖度与分析速度。在下游生物信息学分析方面,近年来开发了一系列注释工具,可以在蛋白水平、肽段水平、基因水平上进行物种注释来获得微生物群落组成。与其他组学方法相比,微生物群落的功能分析是宏蛋白质组学的一个独特特征。宏蛋白质组已经成为微生物群落多组学分析中的重要组成部分,并且仍在覆盖深度、检测灵敏度、数据解析完整度等方面具有很大的发展潜力。

数字媒体大数据处理与分析平台的设计与应用

随着数字媒体的快速发展,产生了大量包括文本、图片、视频和音频等多种形式的数据。有效的大数据处理与分析对理解用户行为、优化内容推荐、提升广告效果等具有重要意义。设计包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等关键模块的数字媒体大数据处理与分析平台,详细描述各模块的功能和实现方法,基于Scrapy框架实现数据采集,利用MapReduce模型对图像数据进行清洗,基于Hive仓库设计数据分析方法。该平台能够高效地处理与分析大规模的数字媒体数据,符合不同类型的数字媒体数据处理需求。

面向TBM掘进围岩类别预测的复杂数据处理分析方法研究

现代隧道工程中使用全断面隧道掘进机(TBM)已成为一种常见且高效的掘进方法,TBM掘进过程中围岩类别预测也是当下的热门研究内容,但面对TBM现场掘进大量原始数据如何进行正确系统的处理是一个不可忽视的问题.TBM掘进数据的系统性处理分析对于优化施工过程、实现围岩识别预测进一步提升掘进效率具有重要意义.该研究以广花城际项目工程中施工采集的大量数据建立的数据库为基础,选取了能够反映TBM掘进状态的四个关键参数,即刀盘转速、刀盘扭矩、推进速度、总推进力,针对TBM掘进围岩类别预测的数据处理分析,提出了一种基于Python统计函数库的可视化为主的数据处理分析流程,并对掘进参数之间的相关性做出分析,以提高数据质量,为后续的TBM掘进预测模型提供良好的数据支撑.

电力计量中的智能化数据处理与分析技术应用

阐述电力计量数据处理与数据分析挖掘技术,包括数据集成和存储管理、数据处理和挖掘、机器学习等。探讨数据分析与挖掘的策略,包括总体架构设计、数据与电力系统的融合、运维决策优化。

红外耳温计检定数据自动分析处理探究

作为保障体温计量数值准确的一项重要措施,各个计量机构已全面开展红外耳温计计量检定工作,检定过程中数据计算量较大。通过对Excel中公式、算法的研究,汇总红外耳温计检定数据自动分析处理过程,以期提高该领域相关工作的效率。

大数据时代下的数据处理与分析技术研究

本文介绍了大数据处理与分析技术的体系及其核心组成部分,重点介绍了基于人工智能的大数据处理技术和云计算平台下的大数据处理技术,阐述了其技术优势以及应用场景。本研究通过案例展示了A电商企业在云计算平台支持下构建的大数据处理与分析平台的应用,体现了云计算平台在大数据分析中的价值和应用前景。

电力采集系统数据处理与智能分析的理论基础研究

引言随着电力系统复杂度的提升和数据量的日益增长,传统方法在处理这些信息时已显得力不从心,难以满足当今电力调度的要求。作为电网管理中不可或缺的一环,电力采集系统的数据分析与智能处理能力直接关系到整个调度过程的有效性和安全性。因此,深入探讨该领域内数据管理和智能化技术的基础理论,对于增强电力调度体系的整体效能具有极其重要的价值。

矿山地质测绘数据的处理与分析方法研究

矿山地质测绘数据处理与分析在矿业领域扮演着重要角色,利用先进的技术和方法对矿山地质数据进行处理和分析,从而提取有用的信息,为矿山的规划、管理和决策提供科学依据。本文以矿山地质测绘数据处理与分析为主题展开研究,分析矿山地质测绘数据处理与分析的重要价值,阐述了它对矿产资源评估、地质特征揭示、环境监测与生态保护以及矿山规划与决策的重要意义,再结合具体案例提出数据处理与分析的具体方法,包括数据预处理、地质特征提取、空间分析、统计分析等,旨在加深对该领域的理解和认识,进一步提高矿山开采效率,促进矿业经济的可持续发展。

煤质化验中的统计分析与数据处理方法

煤质化验在煤炭行业中具有重要意义,通过对煤样的物理性质、化学成分和热值等参数进行测试和分析,为评估煤炭质量和应用提供数据支持。本文介绍了煤质化验的基本原理、常用方法和数据类型,并重点探讨了统计分析在煤质化验中的应用,包括统计特征分析、假设检验、相关分析和回归分析等方法。讨论了数据处理方法及其应用,包括数据清洗与预处理以及数据可视化方法。总结了数据处理方法在煤质化验中的重要性和应用前景。

碳排放数据质量分析与异常处理研究

为保障企业碳数据质量,减少碳市场履约成本,文章对碳数据参数的敏感性进行了分析,发现燃煤干燥基元素碳含量对化石燃料碳排放量敏感度最大,配额分配与供电量、供热量成正比,但与供热比、负荷系数成反比。同时,在碳数据敏感性分析的基础上,提出建立碳数据分析机制,包括异常数据发现机制、分析机制和闭环机制,并结合案例对机制进行了详细介绍。

人工智能在金融科技数据处理与分析中的应用探索

随着大数据、云计算、物联网等信息技术的蓬勃发展,全球金融市场正经历着一场由数字化、网络化向智能化的深刻变革。人工智能(AI),作为这场变革的核心驱动力之一,以其强大的数据处理能力、自动化决策优势,在金融科技领域中扮演着愈发重要的角色。建立健全相应的法规政策,确保人工智能在金融科技领域的应用始终服务于社会公共利益,尊重并保护个体权益。金融机构需紧抓机遇,携手社会各界共同构建一个更加智能的金融科技新生态。本文旨在系统地探讨人工智能在金融科技数据处理与分析中的应用探索,揭示其对金融行业的深远影响。

Python语言在数据分析和处理中的应用

Python作为一种高级编程语言,凭借其简洁的语法和丰富的生态系统,已经成为数据科学领域的重要工具之一。文章主要探讨Python语言在数据分析和处理中的广泛应用,介绍Python在数据分析和处理中的基本特点,详细讨论Python在数据清洗、可视化、统计分析和机器学习等方面的应用。通过实际案例和应用场景的分析,展示Python在数据领域的强大潜力和灵活性。

Python在物联网工程中的数据处理与分析技术探究

随着物联网技术的不断发展,大量的数据被不断地产生和积累,如何高效地处理和分析这些数据成为了亟待解决 的问题。Python 作为一种功能强大且易于使用的编程语言,在物联网数据处理与分析领域具有广泛的应用前景。本文旨在探究 Python 在物联网工程中的数据处理与分析技术,结合物联网数据处理与分析的挑战与需求,以及 Python 在此领域的应用技术, 进行深入研究和探讨,为物联网工程的数据处理与分析提供有效的解决方案。

海洋测绘数据处理与分析技术的研究应用

海洋测绘数据作为海洋信息资源的重要组成部分,对于我国的海洋科学研究和海洋事业的发展有着重要意义。本篇研究应用变差紧凑和时频分析等方法对海洋测绘数据进行了深入研究和分析。在数据处理方面,我们首先利用了变差紧凑算法对海洋测绘数据中的噪声进行了有效的抑制;在数据分析方面,我们采用了时频分析的方法,详细研究了海洋测绘数据的时频特性。研究结果表明,这种数据处理和分析技术能够信号噪声比(SNR)提升56%。在实际应用中,我们将这些方法应用于海洋测绘数据的实际处理和分析,所得的结果与实际情况吻合度达到了92%,验证了这些方法的有效性。此外,这些方法还为海洋测绘的实践应用开创了新的可能性,极大地推进了海洋测绘数据的应用研究。同时,这一成果对于进一步优化海洋资源的开发利用、提升海洋测绘数据的处理与分析效率具有重要的理论指导价值和应用前景。