智能传感技术在水肥一体系统中的应用研究

以进一步提升水肥一体机系统的作业效率为目标,选取智能传感的监测技术,针对整机的监测控制与信号处理展开应用设计研究。考虑水肥一体机过程作业肥液融合的均匀性及系统各模块之间的协同性功能实现,结合微分补偿的传感数据算法处理方法,进行智能传感的水肥一体机架构布局,并匹配可执行的软件控制程序及硬件实施结构,进行实地传感应用监测与灌施控制作业试验。结果表明:水肥一体机系统的数据监测准确率可达95.25%,系统故障率相对降低3.79%,监测数据准确及时,能够确保系统各环节指令得到有效的调整与反馈,进而保证灌施土壤的含水稳定率相对提升7.87%,对于作物的稳定生长与产量提升有重要的参考价值。

新型电力系统数据跨域流通泛安全边界防护技术

新型电力系统建设涉及多业务系统、多部门、多方主体间进行海量、异构数据的交互和共享,电力数据的内外部网络环境与安全形势日趋复杂化,数据流通的脆弱性风险加剧。首先,分析新型电力系统下数据流的类型与特性,概括电力数据流通安全防护面临的新形势;其次,基于专用数据处理器(DPU)的高性能流量编排和多功能安全网关能力,构建面向电力数据跨域流通安全增强的泛安全边界,凭借数据面可编程技术沟通网络安全与数据安全双维度安全能力,提出基于DPU的数据跨域流通协同防护技术应用方案;最后,阐释DPU在不同电力通信网络层次的部署方式、价值与关键技术,分析现阶段DPU在电力领域应用存在的挑战。

信息化测震数据管理平台的设计与实现

依托公共安全信息化工程,测震台网数据管理平台在数据资源池环境下,采用分层架构和模块化开发,实现了实时流波形接入和存储、站网基础信息管理、常规数据产品产出、针对特定地震的产品产出、波形数据质量分析等测震台网核心业务的信息化。通过平台的接口和界面,事件波形处理与服务、数据质量分析、震源参数基础数据库建设等测震台网业务取得了长足进步。该平台具有业务集成性、功能实用性、资源共享性和技术先进性等特点,有效提升了测震台网信息化水平,为测震台网现代化发展发挥了积极作用。

基于赛教融合的智能交通课程实践教学研究

结合全国大学生智能汽车竞赛百度智慧交通创意组竞赛项目,设计智能交通课程实践教学内容,从竞赛内容凝练与课程知识点结合的教学案例和实验项目,实现赛教资源融合和赛教一体化实践平台共享。设计的实验教学项目融合了图像处理、数据分析、人工智能、智能车硬件平台等内容,包括数据采集、数据分析、数据集构建,深度学习模型建立与智能车平台部署等实践环节。学生从编写简单程序开始,不断提高,到构建复杂的深度学习模型实现智能车自动巡航控制实验。将竞赛任务具有挑战性和对抗性的特点融入课程教学,吸引学生兴趣,增强学生求知欲,提升学生创新能力和工程实践能力。

数据产权法律构造论

在数字经济环境中,数据已成为一种新型生产要素,需要更好地挖掘和开发其经济价值。数据不同于传统有体物以及知识产权客体的特征和属性使其在法律制度构建和运行上也具有特殊性。数据产权制度是数据基础制度的核心内容,其应涵盖保护数据主体合法权益、协调和平衡数据利益关系、促进数据有序流动和分享、促进数据要素利益公平分配等内容。数据产权的法律构造旨在建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权的数据动态流转和价值实现机制,最终服务于数字经济发展目标。

换热翅片几何量数字化测量技术研究及在智能制造中的应用

为解决换热翅片开窗角度的数字化测量问题,研究了面向换热器智能制造产线的翅片几何量参数测量装置。该装置采用激光轮廓传感器进行非接触测量,对获取的多组原始轮廓数据进行数据剔除和取均值预处理,将处理后的数据逐点求导以识别兴趣测量区域,在各兴趣测量区域采用定长逐点步进的方式进行最小二乘拟合运算,选取最优拟合线段进行夹角计算,可自动实现对翅片8个开窗角度及3个长度参数的测量,设计了基于JSON的数据交互格式实现与制造执行系统的数据对接。实验结果表明:装置角度测量最大允许误差(MPE)为±0.5°,具备数字化测量及数据交互能力,测量精度满足企业质控需求。

低资源场景事件抽取研究综述

事件抽取作为信息抽取的任务之一,旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息。当前基于机器学习和深度学习的自动化信息抽取方法过度依赖于标注数据,而大多数领域的标准数据集规模很小且分布不均匀,因此低资源场景成为了限制自动化信息抽取性能的瓶颈。虽然,近年来众多学者针对低资源场景进行了深入研究,并取得了许多显著的成果,但目前针对该场景下的事件抽取研究综述比较缺乏。文中对现有的学术成果进行了较为全面的总结分析,首先介绍了相关任务的定义,并将低资源场景事件抽取任务分为3类;其次围绕此分类重点阐述了6种相关技术方法,包括基于迁移学习、基于提示学习、基于无监督学习、基于弱监督学习、基于数据与辅助知识增强、基于元学习的方法,并指出了当前方法的不足和未来改进的方向;然后介绍了相关数据集及评价指标,并对典型技术方法的实验结果进行了总结分析;最后从全局角度总结分析了当前低资源场景事件抽取工作面临的挑战及未来研究的趋势。

模块化教学模式探析--以“Hadoop大数据处理”课程模块化教学设计为例

课程模块化教学是对课程内容的重组以及整合,利用教学平台,引入企业项目案例资源,把传统的教学模式转变为以学生为主体、教师为主导的模式。本文以高等职业院校“Hadoop大数据处理”课程为例,采用模块化教学模式以适应大数据专业的工作岗位,介绍了模块化教学模式的概念、国内外研究现状,进行了“Hadoop大数据处理”课程模块化设计,分别是教学主体转换、内容模块化设计、教师分工协作模块化设计、应用信息化教学平台。以“Hadoop大数据处理”课程中大数据计算分析模块中“微博精准广告营销”为例说明课程模块化教学设计的具体实施步骤和最终的教学效果。

空地一体遥感技术在轨道交通安全保护区巡查中的应用

随着城市轨道交通建设的不断发展,轨道交通沿线安全保护区巡查工作的范围越来越大,内容越来越多,区域内的情况越来越复杂。针对存在的问题,本文构建了一套空地一体的遥感综合监测体系,在巡查工作中引入航空摄影测量、低空无人机监测、车载全景扫描、定点实时监控等多种遥感监测技术及DSM差分计算、深度学习智能识别等多种数据处理技术,并以上海为例开展应用实践。结果表明,本文方法具有可行性,对建立全覆盖、高频次、智能化的巡查模式有参考借鉴价值。

大数据视域下区块链技术在数据溯源中的应用探究

随着大数据时代的到来,数据的采集、存储和处理变得更加便捷和高效,区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术,具有不可篡改、可追溯和去中心化的特点,为数据溯源提供了新的解决方案。文章介绍了大数据和区块链技术的基本概念,阐述了大数据视域下区块链技术在数据溯源中的应用流程,包括数据采集、存储、查询、统计和溯源,构建了大数据视域下区块链技术在数据溯源中的应用模型,研究其在不同领域的具体应用,以供参考。

基于测量不确定度评定理论的波浪能发电装置实验数据质量评价研究

通过采用测量不确定度评定理论提出波浪能发电装置实验室俘获宽度比测试的数据质量评价模型并进行验证,可为后续建立波浪能发电装置实验数据的量值溯源链,完善波浪能发电数据评估技术提供研究基础。研究表明,在同一工况下实验结果的测量不确定度与样本量有关,在采用测量不确定度评价不同装置的实验数据质量时应在相同或相近的样本量条件下进行,避免由于样本量的不同造成实验结果的评价差异。

电阻探针腐蚀监测技术的研究进展

介绍了电阻探针腐蚀监测系统和监测原理,综述了当前国内外电阻探针腐蚀监测技术的研究进展,重点分析了有关电阻探针腐蚀监测系统在电阻探针、监测数据处理和监测数据传输方向的研究现状,总结了电阻探针腐蚀监测技术在大气环境、水环境和土壤环境3种不同环境下应用的研究进展,最后对电阻探针腐蚀监测技术进行了展望,以为电阻探针腐蚀监测技术的发展和应用提供新的思路和指导意义。

“人工智能+大数据”在医院服务流程管理中的应用与实践

智慧医疗和数字化转型是医疗领域发展的方向。以吉林大学中日联谊医院实践为例,探讨了“人工智能+大数据”在医院精细化服务流程管理中的应用,着重分析其在提升医疗服务水平和满足患者需求方面的潜在优势。通过智慧医疗路径设计和构建精细化智慧管理服务流程的框架,为医院数字化转型提供思路和方法。

基于知识图谱与深度学习的零件机加工艺设计方法

随着数字化制造系统的广泛应用,制造类企业产生的工艺数据数量持续增多。为了实现对已有工艺数据的有效复用、学习和挖掘,提出一种基于知识图谱与深度学习的零件机加工艺设计方法。首先构建以特征、零件、特征工步方案、零件工艺为基础的工艺知识图谱模型,实现工艺数据的结构化多层次表示。在此基础上,构建一种BiLSTM+Attention深度学习模型揭示零件与典型工艺方案之间的映射模式,以及一种Seq2Seq+Attention的深度学习模型实现零件工序序列的有效生成。其次,提出一种基于特征工步方案与零件工序方案融合概率的零件工艺方案决策方法,实现具有完整工艺情境的零件工艺方案有效生成。最后,以销轴类零件为例,开发原型系统验证了所提方法的有效性。

超大规模数据处理中并行计算技术的应用研究

随着人工智能和大数据时代的到来,超大规模数据处理成了一个重要的研究领域。该文主要探讨并行计算技术在超大规模数据处理中的应用,首先详细阐述并行计算和超大规模数据处理的基本理论与概念,特别是并行计算的编程模型与工具,最后通过分析并行计算在搜索引擎、气象预报和金融分析等中的实际案例,阐述并行计算技术在超大规模数据处理中的实际应用。

应用生成对抗网络的地震数据重建和去噪一体化方法

在实际采集过程中,受地形条件和人为因素的影响,地震数据不仅在空间上会出现采样不足或不规则的情况,而且会混入噪声,不利于后续地震数据的处理和解释。通常将重建与去噪分为两个阶段处理,这样往往会引入额外的误差。为此,文中提出了一种基于条件韦氏生成对抗网络(cWGAN)的地震数据重建去噪一体化方法,该方法研究的重点是在缺失道和噪声的混合干扰下,准确提取地震数据的有效特征。首先,以U-Net模型为基本网络结构来构建生成器模型,分级提取地震数据同相轴特征;在判别器模型中引入条件约束,引导生成器优化梯度方向。其次,建立重建和去噪误差描述模型,该模型设计了一体化损失函数,可以兼顾重建与去噪两方面的处理任务。最后,经过合成数据和实际数据测试,证明文中所提的网络模型恢复的地震数据信噪比更高且具有较强鲁棒性。

数字孪生在轨道交通电力牵引系统应用的探讨与展望

随着我国轨道交通电力牵引系统的快速发展与技术成熟,其可靠性评估与智能化监控技术逐渐引起关注,数字孪生是基于数据与机器学习对实际物理系统的虚拟刻画技术,可以实现对实际物理系统的行为特征模拟与参数监测,因此将数字孪生技术引入轨道交通电力牵引系统领域,可为其数字化、智能化监控与运维提供发展思路与技术手段。文章首先对数字孪生技术目前在电力牵引系统中的应用现状进行了综述,进而列举了电力牵引系统数字孪生构建过程中所需的关键技术及其发展情况——在电力牵引系统领域,数字孪生及其相关技术仍在理论研究阶段,只有针对部分子系统的探索性研究,尚未形成完善的系统建模与智能监控体系;最后,文章展望了数字孪生技术在电力牵引系统领域的工程化实现前景,探讨了其投入工程应用可能会面临的内部技术问题与外部客观挑战,旨在为后续技术研究与实践提供参考。

“实验设计与数据处理”教学设计与实践

基于成果导向教育理念,依据“实验设计与数据处理”课程所支撑的毕业要求观测点,反向设计课程目标。围绕课程目标整合教学内容和教学资源、设计教学过程、组织教学活动、评价学习成效,并基于评价结果持续改进,形成“实施-评价-反馈-改进”闭环。教学过程引入“工艺优化驱动教学”的项目式教学法,与“专业综合实验”“科研实践”等实践环节形成跨课程教学联动,以实践环节中的实验方案设计和数据处理的实际需求推动“实验设计与数据处理”课程的理论教学和课下实践,将零散的知识体系化,碎片化的应用系统化,着力提升学生实验方案设计、实验结果统计分析和模拟预测以及方案优化能力。

基于合肥光源数据库的束流寿命分析与诊断

高质量的电子束流寿命数据可以直接反映装置的健康状态,为了获得高质量的束流寿命数据,提出一种束流寿命数据清洗方法,并开展了影响束流寿命的关键因素研究。基于合肥光源历史数据库对2022年以来累积的束流寿命原始数据进行分析,采用Python开发了自动化数据清洗程序,用于获取和处理合肥光源的原始束流寿命数据,以获得长时间跨度的束流寿命变化趋势。通过使用Pearson相关系数对束流寿命异常原因进行分析,发现合肥光源束流寿命受储存环真空压强和高频腔压的影响较大。该束流寿命清洗程序处理快捷,获取的高质量束流寿命数据可以为合肥光源的健康状态检测诊断和预警提供重要依据。

基于ADASYN和WGAN的混合不平衡数据处理方法

为了解决不平衡数据集中少数类样本分类精度较低的问题,提出了一种处理不平衡数据集的ADASYN-WGAN方法。首先,采用ADASYN(adaptive synthetic sampling)算法生成少数类样本,用这些生成样本代替WGAN(wasserstein generative adversarial networks)中的随机噪声;其次,利用WGAN算法生成符合原始数据集分布规律的少数类样本,构建平衡数据集;然后,在6个公开数据集上,采用随机森林分类器对所提方法和4种过采样算法得出的处理结果分别与原始数据集进行对比;最后,通过F1-Score,G-mean和AUC等分类评估指标的表现验证所提方法的有效性。结果表明:在对比实验中,经过ADASYN-WGAN方法得到的平衡数据集在随机森林分类器的十折交叉验证中,4个公开数据集中的各项分类评估指标值均达到最优,虽然另2个公开数据集中的AUC值略低,但其F1-Score和G-mean取得了最高值。所提出的ADASYN-WGAN方法可生成高质量的数据样本,并可为解决不平衡数据集中少数类样本的预测偏差问题提供参考。