改进的EBA系统开发了机器数据记录功能

成功地用于经编机的 EBA 电子送经退绕控制装置已被重新设计以满足将来的要求。它应用了最新的电子技术,可装配 EBA2型和EBA6型的控制器,其保养费用低廉,日常操作简单可靠,尺寸紧凑。新型的 EBA 系统的一个典型特征是,通过一个数据接口与主机操作数据记录器连接。

海南电网海量机器数据实时流处理技术研究

随着信息时代的来临,企业的日常运营越来越依赖于IT系统的日常运行。企业对信息系统的依赖越深,系统的复杂度越高,IT运维的难度也随之加大,但由于受制于建设时期的技术制约,电力行业在大数据的分析处理方面已逐渐无法适应新环境、新运维模式下的管理要求。基于此,本文重点分析海南电网海量机器数据实时流处理技术。

基于大语言模型的数据查询机器人在医学领域的应用

本研究对大语言模型(large language model,LLM)、数据查询机器人(data query robot,DQR)的发展历程和研究现状进行了介绍,同时通过实证分析,探讨了在数字医学领域中,基于LLM的DQR的实际应用效果及其在处理医疗数据查询和分析的复杂任务中的作用,证实了基于LLM的DQR能为非技术人员提供一个直观且便捷的工具,显著提升医疗数据的查询效率和分析能力。此外,本文还探讨了LLM和DQR技术在当前应用中的局限性及未来发展潜力,为进一步的研究和应用提供参考。

面向变电站机器人巡检的加权嵌套决策树数据质量协同评价方法

针对现有数据质量评价存在完成主体单一、方法主观性强等问题,提出面向变电站机器人巡检的加权嵌套决策树数据质量协同评价方法。首先,构建一种变电站机器人巡检数据质量的协同评价框架;然后,构建包含数据及时性、数据完整性、数据准确性和数据重复性4个指标及其评价规则的指标体系,并据此建立基于加权嵌套决策树的数据质量评价模型;最后,通过某变电站巡检机器人A的巡检数据验证所提方法的有效性和优越性。案例分析表明,所提方法的评价结果不仅与专家评议结果一致且优于加权决策树的评价结果,所提协同评价框架有助于实现巡检数据质量的实时评价。

机器生成数据合理使用认定

随着“数据持有者权”概念的提出以及机器生成数据在数字经济中的重要性日益增强,探讨其合理使用认定显得尤为必要。机器生成数据作为现代技术应用的基础,已广泛应用于智能制造、智慧城市等核心领域。然而,司法实践在处理该类数据权益时面临显著挑战。文章通过深入分析机器生成数据的广泛存在性和应用交叉性,讨论欧盟的列举式合理使用模式与美国的开放式合理使用模式,提出了结合“三步检验法”和美国的“四要素法”的场景化合理使用认定方法,以确保在具体情境中平衡不同利益主体的需求,以期为司法实践提供一种更为细致的评估框架。

新工科背景下的机器学习与数据挖掘课程思政建设研究

本文以新工科背景下的机器学习与数据挖掘课程为例,详细探讨了如何在课程教学中融入思想政治教育,实现学生的全面发展。本文首先阐述了课程思政建设的理论基础,包括教育目标、教学内容、思政元素、思政方法、思政效果等方面,指出课程思政建设应该以学生为主体,以教师为主导,以课程为载体,以实践为平台,以质量为保障,以效果为评价的多元化教育理念,从而实现专业知识教育和思想政治教育的有机结合,实现知识、能力、情感、价值的全面培养。然后本文介绍了机器学习与数据挖掘课程思政建设的实践探索,主要围绕该课程的课堂教学、课后作业、课程项目设计三个方面,展示了课程思政建设的具体实践过程和教学效果,包括思政主题的提出、思政案例的展示、思政问题的引发、思政方法的运用、思政元素的渗透、思政互动的促进、思政要点的梳理、思政收获的分享、思政启示的引出等,最终体现课程思政建设的教学效果,包括知识效果、能力效果、情感效果、价值效果等。本文的研究和实践,能够为新工科教育的发展以及新时代的人才培养工作,提供了一种可能的路径和方法,具有重要的借鉴和参考价值。

量子机器学习数据集研究

为了给量子机器学习算法的开发和测试提供数据集支撑,应着力研究量子机器学习数据集。简要介绍不同类型的数据集,详细阐述了量子机器学习数据集,分析了经典数据映射的构造方式和量子系统试验中构造两种不同的量子机器学习数据集构造方式,并以药物—靶点亲和力预测数据集的构建和实现为例呈现了一种实现量子机器学习数据集的过程,最后概述量子机器学习数据集国际标准化进展。

数尽其用:数据访问权的法理反思与功能定位

为促进机器生成数据的流通,欧盟《数据法案》提出数据访问权,《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》也规定了这一权利。该权利的原理是“谁贡献,谁有权”,但这一理论难以为第三方的访问需求提供依据,权利本身也有违背竞争公平的嫌疑。从利益衡量的角度来看,在社会利益最大化的标准下,用户和第三方均可在满足用户服务需求的范围内访问机器生成数据或数据集,同时应当遵守个人数据保护相关制度,这一利益逻辑比“谁贡献,谁有权”更契合数据访问权的制度本意。数据访问权的意义不限于访问,还能限制数据持有者权利、提供数据价值共享的权利依据以及为各参与方提供对话契机。在实现方式上,由于数据类型与访问场景众多,访问规则需要进行场景化设计,工业数据空间等技术架构可以作为实现手段。

数字化时代的公共交通大数据分析与规划优化

在数字化浪潮中,大数据技术已成为公共交通系统革新不可或缺的力量。本研究深入探索了大数据在公共交通优化中的核心作用,通过整合乘客流量、车辆活跃度及交通信号等多维度数据,运用数据挖掘与机器学习前沿技术,揭示了公共交通运行的内在规律与瓶颈。大数据分析不仅精准预测了交通流量趋势,实现了资源的精细化配置,有效缓解了交通拥堵与乘客等待时间,还显著提升了公共交通的乘坐体验。结合优化算法,动态调整路线与时间表,公共交通系统的整体运营效率实现了质的飞跃。本研究不仅构建了公共交通优化的实践框架,更为数字化时代城市交通管理的智能化转型奠定了坚实的技术基础。

面向任职教育的“数据挖掘与机器学习”课程教学研究

随着军队信息化、智能化建设的深入,人工智能技术逐渐渗透到军队武器装备保障、指挥作战、情报分析等各个方面。本文所要探讨的"数据挖掘与机器学习"课程属于军队初级指挥军官的任职培训课程。本课程针对参与培训人员专业多样,学习基础参差不齐等问题,设计了有针对性的教学内容和教学手段,实践结果表明了教学设计的有效性。

基于区块链技术的机器人运行数据抗篡改存储方法

为了解决当前机器人运行数据抗篡改存储执行效率低、数据存储响应时间短的问题,提出基于区块链技术的机器人运行数据抗篡改存储方法。经过对密钥生成、机器人运行数据上传、数据聚合器收集数据等过程的分析,对机器人运行数据做审计,得到数据块的哈希值和数字签名。利用不同的假名私钥加密机器人运行数据节点,根据数据访问请求的次数,利用数据聚合器发送共享数据,并访问指定数据。利用机器人公钥地址等条件形成唯一的数据索引标识符,利用存储模块检查等待上传的机器人运行数据,生成固定字节长度的数据特征字符串,通过加密数字货币以保证机器人运行数据可以存储在区块链中,实现机器人运行数据抗篡改存储。实验结果表明,该方法不仅具有较高的数据防篡改性能,而且具有较短的数据存储响应时间,验证了该方法的有效性。

RPA财务数据分析机器人:理论框架与研发策略

企业中的财务数据纷繁复杂,要理清数据之间的关系,发掘隐藏在数据中有价值的信息,财务数据分析就显得尤为重要。RPA是以软件机器人为基础的业务流程自动化技术,在目前的财务数字化转型浪潮中与各种财务应用场景的结合越来越深入。在财务数据分析中引入RPA+AI技术,可以打破各个系统间的壁垒,将系统间的财务数据连接起来,实现对数据的多维度计算和分析,提高分析的效率和质量,提供分析的多样性。文章定义了RPA财务数据分析机器人的概念,分析了RPA财务数据分析机器人的功能和应用价值,构建了RPA财务数据分析机器人的框架模型,并从基础设施层、数据层、服务层、平台层和应用层五个层次进行了解释;然后,从确定分析主题、明确分析内容和思路、数据采集与处理自动化、数据分析与展现自动化、数据分析报告自动化五个方面详细分析了财务数据分析机器人的研发策略;最后以管理费用数据分析为例,详细阐述了RPA财务数据分析机器人的应用实现,以期为RPA技术在财务数据分析领域的研究提供借鉴与参考。

大数据分析中机器学习研究

机器学习在大数据分析中起着越来越重要的作用,本文主要对大数据背景下机器学习方法和技术等进行了归纳和总结。首先对机器学习的基本模型、分类进行简介;然后对大数据环境下的机器学习的几个关键技术进行了叙述;接着展示了目前流行的四种大数据机器学习系统,并分析了其特点;最后指明了大数据机器学习的主要研究方向和所遇到的挑战因素等。

机器阅读理解研究与进展

针对目前机器阅读理解的研究进展,对机器阅读理解的研究背景和国内外研究现状进行详细介绍,着重介绍国内外主流的大规模机器阅读理解数据集,以及在各个数据集上的评价指标。介绍神经机器阅读理解模型,并对向量化、编码、注意力机制、答案预测模块做了详细的介绍。总结当前机器阅读理解所面临的问题,并展望未来的发展趋势。

机器学习在火灾预测和防控中的应用研究

本文详细论述了机器学习技术在火灾预测与防控方面的应用,旨在增强火灾管理效率与响应速度。通过分析历史火灾数据及气候变化、地形和人类活动等相关环境因素,利用决策树、神经网络和支持向量机等多种机器学习算法构建和训练火灾预测模型。核心内容集中于高效处理与分析大规模数据,以便识别火灾发生的潜在风险和模式。本文比较了不同模型的性能,以确定最佳火灾预测方法,并讨论了如何运用这些机器学习模型来改进现行的火灾预防和应急策略。此外,本文还关注了模型在实际部署时遇到的挑战,如数据质量和泛化能力问题,并提出相应的解决方案。机器学习技术的运用,显著提升了火灾预测的准确率,为制定有效防控措施提供了科学依据,进而有助于减轻火灾造成的损失和影响。

基于多源数据机器学习的区域水质预测方法研究

随着社会经济快速发展和水资源系统复杂性的日益增强,我国水环境质量的演变逐渐呈现跨区域、多因素耦合影响的特点。围绕大空间范围的水质预测问题,针对传统水质预测方法中对水文、气象及社会经济多因素考虑的不足,以广东省31个水质监测站在2008年到2016年间每周的水质等级数据为训练样本,选取降雨、蒸发和气温等气象指标以及GDP、总人口数、人口密度等社会经济指标为预测参数,运用支持向量机、决策树以及人工神经网络等机器学习技术,建立区域水质等级的预测模型。结果表明,机器学习方法可融合气象和社会经济等多源的、不同时空尺度的数据,对水质等级进行预测。其中,基于随机森林的预测模型表现性能最佳,预测准确率达到77.11%;基于支持向量机的预测模型次之,预测准确率达到74.99%。与现有的水质预测方法相比,该方法的计算速度快、不需要提取数据的统计特征、操作简单、能够分析社会经济因素对水质的影响,更容易在水环境治理中使用。

大数据环境下计量经济学与机器学习理论比较研究

大数据的发展为商业带来了丰厚回报,推动学术界和业界不断深入研究与探讨更有效的分析方法。传统计量经济学与现行较热的机器学习理论,从研究方式与目的 ,对模型的要求、模型检验方式都有着明显的差异,两者在大数据环境下延伸出的两门子学科,大数据机器学习与大数据计量经济学。国外学者将传统计量经济时间序列模型用在大数据实时预测与因果关系检验上,并取得了一定的成果。

大数据机器学习系统综述

机器学习需要有大量的背景数据作为训练集,而大数据技术正好给机器学习带来了这样的大量数据训练集。结合机器学习和大数据技术,为了实现高效的大数据机器学习而设计的大数据机器学习系统面临着诸多的技术问题。大数据机器学习系统成为大数据技术和机器学习领域研究的重要课题。本文介绍了大数据机器学习系统应该具有的概念、特征及相关典型的大数据机器学习系统。

基于机器学习的机器人运行轨迹数据自动分类方法设计

在机器人运行轨迹数据分类中,过大的数据量和轨迹数据的多维性使分类需要花费巨大时间,获取的分类结果也不够准确,设计一个基于机器学习的机器人运行轨迹数据自动分类方法,实现更加智能的分类。以时空双层网络为基础设计运行轨迹数据挖掘算法,自动挖掘轨迹数据。通过数据清洗、提取起始点与结束点、数据筛选、标准化处理这4个步骤预处理机器人运行轨迹数据。通过轨迹点抽样提取、停留点提取、停留区域点提取、轨迹点合并、轨迹语义化、添加时间信息与方向信息这6个步骤处理提取运行轨迹特征。基于机器学习中的粒子群优化算法和支持向量机实施运行轨迹数据的自动分类,测试设计方法的性能,在测试中使用的移动机器人是一种水路两栖机器人,在其工作时采集实验数据。测试结果表明:该设计方法在分类时的收敛速度较快,最低分类准确率超过91.5%,分类处理时间较短,实现了最初的设计目标。

借助机器大数据的统计与分析提升运维管理水平

本文阐述了基于机器大数据的应用系统的监测、分析与优化的方法。详细描述了应用监测管理的意义与价值,应用统计的方法与应用性能指标体系,以及设计了一套机器大数据收集、存储、查询与分析的系统架构。最后结合上海财经大学两年多的应用实践,结合实际的应用效果验证了该方案确实可行且具有一定的应用价值。