用电检查中的智能化数据采集与分析技术应用

阐述针对电力系统用电检查中的问题,探讨基于计算机工程的智能化数据采集与分析技术。通过分析传感器技术、数据处理算法和机器学习方法,提出完整的解决方案。

构建基于数字化图书馆的智能化数据库系统

新世纪日益丰富的多种媒体信息 ,决定了新世纪数字化图书馆的发展和模式。它要求数字化图书馆的基础是构建在智能化数据库系统之上的。由于智能化数据库的智能特点对数字化图书馆的发展具有极为重要的意义。因此 ,本文针对智能数据库的智能性质进行了分类综述 。

延安东路南线盾构施工智能化数据库

本文主要论述了延安东路南线隧道工程智能化数据库系统的主要结构以及采用神经网络进行地面沉降分析和正交分析进行施工参数咨询的方法。最后,还介绍了智能化数据库在实际施工中的应用情况。

智能化数据挖掘学习平台的设计与实现

为响应国内人工智能(AI)的发展战略和教育创新改革需求,分析了传统在线教育平台在AI教学方面的不足,设计出智能化数据挖掘学习平台(DM_Edu)。DM_Edu平台设计为包括资源层、管理层和智能层三个层次的系统架构,并实现了教学、学习、管理、大数据分析以及智能化辅助学习五个功能模块。其中的智能层实现了用户追踪和智能分析两个教学需求,成为平台实现智能化与个性化教育的引擎。该研究的特色在于,平台不仅可用于课堂教学环节的辅助,还可作为课前和课后教育的环境和支撑,并通过AI技术对学习特点进行感知和个性化支持。DM_Edu平台与数据挖掘类课程相结合,可实现翻转课堂与多元互动混合教学模式,对提高数据挖掘类课程教学水平,培养AI应用型创新人才有着非常重要的现实意义。

民用建筑智能化数据中心工程设计

民用建筑的智能化数据中心依照不同需求配置不同功能。一般而言,智能化数据中心系统设备的应用电源须保持高稳态和不间断要求。对此,在智能化数据中心工程设计必须独立配备不间断的UPS开关电源,以确保智能设备运行稳定可靠。对此可知,民用建筑数据中心的工程设计质量与智能结构是否有效、功能和应用是否正常、运行是否稳定可靠有关。在此背景下,本文将从多个层面进行分析。

智能化数据采集系统在电力系统中的应用

主要介绍了ABB智能化数据采集系统在电力系统中的应用,把分布式遥信、遥测、遥控、遥脉等技术与现场总线技术相结合构成了新一代电力系统自动化,实现真正的电力系统无人值守。通过模拟量转化成数字量信号的传输,能够提供分布式高性能的数据处理能力。分别在性能和工程应用上介绍了ABB主要产品———电力监控装置PMC916和分布式RTU(RSI32遥信装置、RCM32遥测装、RCU16遥控装置、RPA32遥脉装置)。

事件驱动的智能化数据库及其应用

本文利用智能数据库中的方法与技术 ,构建了一个事件驱动的智能数据库的模型 ,从应用的角度阐述了如何定义事件、实现事件监测器 。

基于智能化数据采集系统在电力系统中的应用

电力系统在日常的生产活动中,要考虑下列两个方面:一是提升设备、线路二者的利用率,确保经济性;另一方面维护电力系统自身的科学性、安全性,达到满意的供电质量。故此,电力部门应当对系统内部的参量作出测量,明确系统、设备各自的工作状态。电力系统中,数据采集和监控系统均有较多的运用,采集系统自身的性能对监控系统也有直接的相关。

基层图书馆智能化数据的开发思路——以东莞市大岭山图书馆为例

传统的图书馆在业务数据记录上,比较常用的数据有:借还册次、进馆人数、借还人数、活动场次、报名人数等。虽然,这些数据相比早期图书馆只是记录借还记录的时候更加具体了。但是,在现在智能化的大数据时代,为了更好的服务好读者,仅仅这部分数据是不够精准的。所以笔者以东莞市大岭山图书为例子,以馆内智能化设备和业务系统中得到的相关数据,如何计分析,加以研究利用,使读者服务更加精准科学。

智能化数据管理对燃气工程效率的影响研究

信息时代下,智能化数据管理在燃气工程中的重要性日益凸显。本文运用大数据分析和数据挖掘技术,对燃气工程数据进行智能化管理,并深入探究其对工程效率的影响。结果表明,智能化数据管理显著提升了燃气工程的工作效率,尤其在数据收集、处理和决策制定方面表现突出。实际案例分析进一步证实,智能化数据管理能降低操作错误,优化资源配置,提高工程有效性。而且,智能化数据管理还促使燃气工程更好地适应市场变化,提高市场反应速度,并提高了其对环境和安全的控制能力。总结来说,智能化数据管理对燃气工程的效率影响显著,具有明显的实践价值和理论价值。本文的研究结果可为相关领域的发展提供参考,有助于实现燃气工程的自动化和智能化发展。

智能化数据挖掘学习平台的设计与实现探讨

主要阐述了智能化数据挖掘学习平台的基本架构及其功能模块。资源层、管理层及智能层是智能化数据挖掘学习平台的主要系统架构,功能模块主要包括教学模块、学习模块、管理模块、大数据分析模块和智能化辅助学习模块。通过分析用户的使用信息,给用户推荐个性化的学习资源,减轻教师的教学负担,提高学习者的学习效率,有助于推动翻转课堂及多元化教学模式的实现。

智能化数据--未来创新点(二)

写在前面:上篇我们了解到有关数据的利用和创新以及弗劳恩霍夫协会的相关工作,接下来,我们一起了解下数字主权和安全。

基于智能化数据采集系统在电力系统中的应用

近年来,经济的发展,促进我国科技水平的提升。随着现代科学技术的快速发展,人类的生产方式得到了巨大的改变。其中, 在电力系统中,智能化数据采集系统获得了广泛的应用。本文就基于智能化数据采集系统在电力系统中的应用展开探讨。

通信网络中大数据智能化技术的应用

文章旨在探讨在通信网络中应用大数据智能化技术的关键问题和潜在效益。随着通信网络的不断发展和用户需求的不断增长,大数据智能化技术在优化网络性能、提高服务质量和保障网络安全等方面发挥着重要作用。通过分析大数据智能化技术在通信网络中的应用,深入研究诸多技术在网络管理优化和安全防护中的创新应用,可为通信网络领域的决策者、工程师和研究人员提供帮助,推动大数据智能化技术在通信领域的进一步应用与发展。

大数据智能化时代下民族审美新认知——以平面设计为例

在大数据智能化时代背景下,受数字媒介技术变革和资本主义消费文化盛行的影响,我国民族审美呈现出了新的变化趋势。本文通过剖析民族审美心理特性,结合数据时代下平面设计领域中民族审美的新变化,探讨大数据智能化时代下民族审美提升的可行路径。

5G通信网络领域的大数据智能化技术应用研究

随着5G通信网络和大数据智能化技术的快速发展,二者的深度融合成为推动信息时代发展的关键。5G网络的高速率、低延迟和高连接密度为大数据智能化技术的应用提供了理想的平台。本文探讨了大数据智能化技术在5G通信网络中的应用可行性,并分析了其在数据分类、网络资源调度和频谱利用中的策略,旨在通过运用大数据智能化技术,有效优化5G网络的资源管理能力和网络性能,并为智能化应用提供强有力的决策支持,以期增强5G网络的综合能力,为推动各行业数字化转型奠定坚实的基础。

PBL教学模式在高校商业数据智能化分析教学工作中的应用

项目式学习(PBL)教学模式以其独特的优势,在提升学生自主学习能力、培养应用性和创新性方面表现出色。本文首先简述了PBL教学的核心意义,旨在通过实践项目来引导学生主动探究,深入理解和掌握知识,从而增强解决问题的能力。接着,文章深入剖析了商业数据智能分析课程的主要内容,包括数据分析方法、数据挖掘技术等,并明确了课程的教学目标,即培养学生具备实际应用能力,能够在商业环境中进行智能数据分析。同时,文章还指出了学生在学习该课程时所需达到的要求,如掌握基本的数据处理技能、具备逻辑思维能力等。然而,传统的商业数据智能分析课程教学方法往往存在理论与实践脱节、学生参与度不高等问题。为了解决这些问题,本文将讨论如何在商业数据智能分析课程中实施PBL教学模式。

智能化采煤机数据采集与分析平台构建及实时监测系统开发

智能化采煤机作为煤炭开采的关键设备,其数据采集与分析平台的构建对于提升采煤效率、保障生产安全具有重要意义。通过构建高效的数据采集与分析平台,可以实时获取采煤机的运行状态、工作参数以及故障信息,为生产决策提供有力支持。借助大数据技术,可以对采集到的数据进行深度挖掘和分析,发现潜在的问题和优化空间,推动煤炭开采行业的智能化升级。

面向大数据智能化的计算机专业人才协同创新培养

高端芯片与基础软件研发人才的缺乏不仅会影响国家整体安全,也会严重制约国家在大数据智能化领域的创新能力。计算机专业系统能力是指在“新工科”背景下,以计算为基础的大数据智能化系统分析、设计、实现和应用综合能力,也是研发高端芯片和基础软件所必备的专业能力。国家战略和产业发展需要大量具备高阶系统能力的大数据智能化复合型计算机类卓越人才。

共智融合的大数据智能化人才培养研究与实践

针对大数据智能化人才的培养目标和定位尚不明确、融合大数据和人工智能核心内涵的能力与知识体系尚不完善、实践教学体系与大数据智能化行业发展要求尚不匹配、缺少支撑大数据智能化共性基础能力提升的课程群和教学案例库四个大数据智能化人才培养中的教学难题,该文提出了数智融合的分层级能力度量与动态扩展知识体系,理工融合、产教融合、创新牵引的开放式培养团队组织与教学过程,良性互动、协同创新的产学研用多方培养机制体系,多途径众智贡献与协同的特色课程项目与场景案例池和“4-5-3”实践创新教学体系,以立德树人为根本标准的技术道德伦理全贯穿、全渗透教育6项教学研究与改革创新工作,结合在知识及教学案例资源推荐机制方面的教育技术突破,通过不断的研究、实践与探索,取得了一批高质量教学实践成果。建成了体现新工科特点的首批计算机类一流特色专业,建立了共智融合的大数据智能化人才培养体系,塑造了本科生和研究生基于大数据智能化的复杂工程问题求解能力以及大数据智能化技术驱动的高质量创新创业能力。