基于FPGA的多极旋转变压器粗、精数据组合双速处理器的设计与实现

采用多极旋转变压器的粗、精轴角组合可以大大提高轴角测量精度。依据粗、精轴角组合误差产生及其纠错原理,提出了基于FPGA器件实现多极旋转变压器粗、精数据组合与纠错的两种双速处理器技术方案,并解决了FPGA器件应用中的资源、速度有限的关键技术,研制出了粗精组合双速处理器。

精准数据诊断赋能学校“管、教、学、评”

本文借助数字诊断的科学性、精准性,从四个方面--围绕精准数据驱动,使之成为学校教育管理治理的“听诊器”;围绕精准数据诊断,使之成为教师深耕教学实践的“筛查器”;围绕精准数据追踪,使之成为学生深度学习体验的“治疗器”;围绕持续跟进数据反馈,使之成为追踪学生成长评价的“检测器”--探索如何更好地运用数字化,有效促进学校的智慧管、教师的智慧教、学生的智慧学和学校的智慧评。

基于精准数据分析的小学数学深度学习路径

在大数据时代背景下,适当引入精准数据分析技术,可辅助教师更进一步了解学生的实际情况。相较于传统教学,精准数据分析技术的引入真正实现了因材施教、面向全体学生的教育要求。教师需要先确定数据分析运用形式,即应用数据分析补足学生能力短板、精准实施教学、完成评价、开展教学辅导,再利用数据分析完善教学的课前、课堂、课后过程。

浅谈基于精准数据分析的小学数学深度学习模式构建策略

精准数据分析技术在小学数学深度学习活动中发挥着重要的作用。精准数据分析技术能够深入挖掘学生的学习数据,从学习行为、过程到成果等多个维度进行细致分析,为教师提供全面、准确的学生学习状况反馈。基于这些数据,教师可以更加精准地把握学生的学习需求和发展特点,进而设计出更加个性化、高效的教学方案。因而探究基于精准数据分析的小学数学深度学习模式构建策略具有重要的现实意义。对此,文章通过研究基于精准数据分析的小学数学深度学习模式构建原则,在此基础上探究基于精准数据分析的小学数学深度学习模式构建策略,以期为小学数学教育的发展提供有益的参考。

大数据精准教学环境下学生自主学习行为的培养策略探究

现如今在互联网信息时代下,知识的更新速度不断加快,人们接触到的信息数量越来越多,如果课堂教学仍沿用传统的教学方式,很难培养出现代社会亟需的人才。从高中数学学科的角度来说,在大数据精准教学环境下,高中数学教师开展教学活动的过程中应充分发挥大数据等新型信息技术的优势,创新教学模式,丰富教学内容,提高教学质量,以培养和发展学生的自主学习能力和自主学习意识为重要目标,激发学生的内生学习动力,从而提高学生的学习效果。本文首先分析大数据精准教学环境下学生自主学习行为的培养意义,其次阐述大数据精准教学环境下学生自主学习行为的培养举措,最后做出总结。

粗/精轨道数据对卫星InSAR DEM精度影响的对比分析

本文在介绍InSAR系统中卫星轨道状态矢量内插方法的基础上,从理论和实际两方面分析了轨道数据误差对参考椭球面相位、地形干涉相位和数字高程模型(DEM)精度的影响。以上海局部地区作为实验场,采用ERS-1/2卫星SAR影像数据,分别使用欧洲空间局粗略轨道数据和荷兰Delft大学空间研究中心精密轨道数据进行了干涉处理,生成了两种情况下的DEM,并对相关精度进行了对比与分析。研究结果表明,使用精轨数据建立的DEM的精度明显高于基于粗轨数据建立的DEM的精度。

航天器精测数据可视化模型U-SAM设计及实现

经纬仪测量设备能够获取卫星及星上仪器设备安装的角度和位置等精测数据,而从测量数据本身不易直观分析出航天器壳体结构和星上设备安装的精度。为此设计了一种基于Unity的航天器精测数据可视化模型——U-SAM。本文在分析目前航天器精测数据可视化存在问题的基础上;重点阐述和论证结合立方镜准直测量原理设计U-SAM可视化模型的方法;并测试了基于U-SAM模型的可视化效果。结果表明,基于该模型对测量数据可视化能够形象、直观、快速地反映测量数据目前具有的或在随后的测量过程中可能出现的误差趋势,从而指导工作人员对设备总装、测量手段等进行不断地调整和优化。该模型能够高效地对测量数据进行诊断,检测测量数据的正确性和有效性为航空航天部门提供技术支持,减轻测量工作强度,提高工作效率。

一种航天器安装精测数据修正与处理方法

针对航天测绘等高性能遥感对精测数据的高要求,提出一种高精度精测数据修正与处理方法。分析发现单精度浮点数可给精测数据引入很大误差,为此一方面采用更高精度的双精度型浮点数减少存储截断误差,另方面设计了精测数据误差修正算法对原始数据误差进行修正;采用多叉树数据结构对精测数据与精测关系同时进行记录,并基于该数据结构提出了可进行多阶段精测数据复合分析、多设备间相对安装指向分析和设备安装精度分析等操作的统一处理方法;该方法已用于资源三号卫星等型号,实现了遥感卫星精测数据的高精度处理与一站式操作,规范了数据处理方法与流程。

基于物联网的农作物生长环境精准化数据采集系统设计

传统的农作物生长环境精准化数据采集系统具有较低的数据采集准确率,无法精准采集农作物生长环境数据。因此,基于物联网技术,本研究设计了农作物生长环境精准化数据采集系统。在原有系统硬件基础上,该系统设计了传感器电路模块、无线射频模块及采集与存储模块,实现精准数据采集。软件设计方面,利用采集端确定数据,进行数据预处理,通过设计数据库,实现数据精准采集。对比试验表明,该系统可以促进农作物的精细化培育。

用数据精化验证UML模型演化

基于UML模型的软件开发正在成为主流的软件开发方法,但是UML缺乏精确语义的缺陷阻碍了对模型进行精确分析。本文采用基于状态的方法给出了UML分析和设计模型的形式定义,在数据精化的框架内研究了模型的精化问题,并通过一个实例说明了如何寻找模型状态空间之间的变换关系。该方法是对UML模型进行分析和验证的基础,也是开发自动设计工具的理论依据。

基于大数据精准营销的网络营销策略探究

本文介绍了大数据精准营销在互联网企业中的重要性和应用。通过利用大数据技术和分析方法,互联网企业能够实现更准确的营销活动,迎来新一轮的快速增长机遇。但传统行业受信息技术、电子商务等因素的影响,以及受众群体较分散,导致营销效果不佳。为解决这些问题,本文提出了建立合理的数据收集渠道、采用先进的数据分析技术和工具,以及加强数据保护和隐私政策等对策。同时,展望了大数据精准营销的前景,包括技术和工具的创新以及营销策略的持续优化。

面向未来商业环境的大数据精准营销人才培养研究

本文通过对大数据产业、行业、企业的深度理解和业务解析,提炼出基于产业多样化场景下的核心工作典型任务,基于任务载体,采用科学的能力分析方法,提炼出人才能力分析报告,为人才培养做好理论研究支撑。通过研究,将产业、行业、企业一线的大数据精准营销体系进行前移,构建起大数据精准营销人才的培养体系和人才实践体系,同时,面向中小企业开展数据营销相关服务,构建产教研用一体化人才培养协同发展体系。

基于数据中心模式的远程医疗系统设计

目的:在数据中心模式下提高远程医疗系统的服务水平,实现数据汇聚整合,用过滤后的“精数据”形成支持数据链的远程医疗系统设计。方法:该系统采用浏览器/服务器(Browwser/Server,B/S)架构,基于网页开发,采用JavaEE,SpringMVC,JavaScript的框架技术开发完成,系统的接口根据业务需求对外提供基于WebService、视图、json等各类接口格式及数据。结果:该系统可实现数据标准化建设,打破“医疗孤岛”,实现互联互通,提升远程医院医疗水平。结论:该系统通过大量数据支持,提升使用远程医疗系统救治率,增强医院整体救治的能力,支撑医联体建设。

农业用地土壤重金属样本点数据精化方法——以北京市顺义区为例

样本点空间分布是样点数据检测评价和挖掘分析的关键因素。以北京市顺义区为例,研发了一种农业用地土壤重金属样本点数据精化方法:首先构建样本点均匀变异指数和均匀因子离散图来共同检测样本点数据均匀性,进一步将样本点类型划分为均匀样本点、聚集样本点和稀疏样本点并确定其数量;其次删除聚集样本点,基于研究区历史数据加密稀疏样本点;最后基于地理空间样本点均匀变异指数、特征空间偏离指数和插值误差共同评价数据精化效果。结果表明,研究区样本点的均匀变异指数为0.429,存在一个聚集样本点和一个稀疏样本点,空间偏离指数为0.327,空间属性插值误差为6.538;冗余数据精化后进行均匀性检测没有发现聚集样本点和稀疏样本点,均匀变异指数下降到0.406,特征空间偏离指数微弱下降,空间属性插值误差下降到6.357。研究表明该方法可以对提高采样数据的均匀性和代表性提供理论指导,可以服务于土壤污染防治行动计划(土十条)、土壤污染状况详查等,为更加精确研究土壤空间信息变化提供一定的基础条件。

数据驱动精准教学:实践路径、感知理解与现实困境

数据驱动精准教学受到了实践者与研究者的关注。研究从一线教师的视角,探索他们如何实施数据驱动教学,以及对数据驱动精准教学的认知及遇到的困难。通过教师撰写教学日志与访谈收集数据,采用扎根理论的方法分析数据。研究发现,教师实施数据驱动精准教学的路径包括:数据助力教师探究学生学习、数据驱动课堂教学有的放矢、数据助力分层教学有效落实、数据支持个性化干预的实现;教师对数据驱动精准教学的理解包括:数据驱动精准教学赋能传统教学深度变革、鞭策教师专业发展、支持学生进行自我调节学习、促进学生学习动机等非认知因素发展;教师在解读数据与采取干预行动两方面面临困境:缺乏深入分析导致教师数据解读面临困难、数据本身存在局限无法满足教师解读数据的需求、教师自身数据素养影响数据解读、缺乏建设性建议与支持影响教师采取干预行动、教师自身能力缺乏影响对干预行动成效的验证。

企业大数据精准营销的接受意愿影响因素分析——基于整合UTAUT模型与4C理论

大数据精准营销不仅给消费者带来了便利,也带来了垃圾信息、无用信息。大数据精准营销信息推送的后果并不是所有接触到企业精准营销信息的消费者都会接受并采取购买产品的行动。因此,找出消费者对大数据精准营销接受意愿的影响因素对于企业提高大数据精准营销效率有参考价值。本文整合UTAUT模型与4C理论为框架,结合大数据精准营销的特征,归纳了消费者对企业大数据精准营销的接受意愿影响因素:绩效期望、努力期望、社会影响、感知成本、基于消费者需求和期望的信息、在线沟通。在此基础上,为企业有效开展大数据精准营销提出了对策。

岩土工程勘察土工试验数据精准性的提升对策思考

受土样、设备、人员等多重因素影响,导致岩土工程勘察土工试验数据精准性较低,对后续岩土工程施工安全和质量也带来极大影响,因此,在岩土工程勘察土工试验中如何提高数据的精准性至关重要。文章联系岩土工程勘察土工试验基本概述,对岩土工程勘察土工试验中的常见问题进行细致分析,并尝试从科学合理采样、明确标准要求、设备维护保养、优化试验方法和提高人员素质等方面入手,提出几点有效提升岩土工程勘察土工试验数据精准性的策略,以供参考。

“大数据杀熟”背后精准营销的社会伦理失范问题探析

为深入研究企业利用大数据进行精准营销活动对社会伦理的负面影响,推动社会伦理有序健康发展,以当前"大数据杀熟"这一现象为切入点,分别从个人层面、企业层面和社会层面概述了企业大数据精准营销造成的社会伦理失范问题,分析了造成这些问题的原因,包括:大数据技术野蛮发展、用户的消费惯性与信息不对称、企业自身伦理建设不健全和相关法律监管不到位。最后,文章提出提高消费者个人隐私保护和维权意识、加强企业内部道德建设和行业规范化建设、完善法律法规并发挥政府监管作用等解决对策。

基于区块链的精准扶贫数据保护方案

针对目前数据管理中普遍存在的中心化存储、防篡改性弱、可追溯性差、缺乏安全有效的共享渠道等问题,借助区块链技术的去中心化、不可篡改等特性研究了一种基于区块链的精准扶贫数据保护方案。以个人档案的形式记录扶贫数据,依托智能合约和星际文件系统等技术使数据以数字档案形式进行新增、更新、验证、共享。将公有链和联盟链结合,以锚定数据快照信息的方式保障数据的安全性。在智能合约构建过程中,采用安全多方计算(secure multi-party computation,SMPC)技术增强合约的执行安全性,解决资金转账等敏感问题。改进Raft共识算法,将各节点的性能、可靠性、地区影响力等维度作为综合性能,设计基于节点综合性能的Raft共识算法,解决数据存储和数据处理效率的问题。利用Postman、JMeter等工具对系统的存证、吞吐量进行测试,所得结果能满足系统的需求。

消费者对企业大数据精准营销的接受意愿影响因素实证分析

企业大数据精准营销信息推送的结果是,并不是所有接触到企业精准营销信息的消费者都会接受并采取购买产品的行动,因此,找出消费者对企业大数据精准营销的接受意愿的影响因素对于企业提高大数据精准营销效率有参考价值。文章以整合UTAUT模型与4C理论为框架,结合大数据精准营销的特征,提出6个研究假设,利用问卷调查的方式进行数据收集。使用SPSS23. 0对样本进行描述性统计、信度检验。使用AMOS23. 0进行验证性因子分析和结构方程模型分析。检验结果显示:绩效期望、基于消费者需求和期望的信息、在线沟通会正向影响消费者对企业大数据精准营销的接受意愿;努力期望、社会影响、感知成本不影响消费者对企业大数据精准营销的接受意愿。在此基础上,为企业有效开展大数据精准营销提出了对策。