关键词： 衡量器   海关   自动称重   传感器   数据处理   物联网   通信技术  

摘要： 根据海关数据,我国海关商品进出口数据呈现出持续增长趋势。现阶段大部分海关称重系统使用的是传统的衡量器进行计重,衡量器具有计重操作复杂,计量耗时较长,易受人为误差因素影响,使用范围有限等缺点。基于以上问题,提出海关自动称重系统,本系统主要利用高精度传感器获取货物重量数据,然后通过物联网通信技术将数据传输到服务器数据库,海关相关工作人员可以在服务器上查看重量信息并记录相关货物信息,最后在上位机系统通过调用相应算法进行数据处理和分析,能够达到鉴定海关货物重量合理性的目标。

关键词： AI   质量提升   专业建设   数据处理   人才培养  

摘要： 近年来,随着人工智能(以下简称“AI”)技术的飞速发展,其在各个领域的应用日益广泛,特别是在金融领域,AI技术以其强大的数据处理能力和智能决策支持功能,正在逐步改变金融行业的发展。AI技术的引入,提高了金融服务的效率,降低了运营成本,并推动了金融产品和服务的创新。在这样的背景下,“AI+金融学”专业的兴起,成了培养适应新时代金融行业发展需求的高素质、复合型人才的重要途径。

关键词： 人工智能   电力负荷预测   需求响应   机器学习   数据处理   策略优化  

摘要： 电力需求日益增加,人工智能技术的引入为负荷预测带来了新的解决方案。本研究对人工智能进行了深入分析,探讨了机器学习模型在负荷预测中的实际应用。在需求响应领域,文章设计与优化了需求响应机制,并结合真实案例分析了人工智能在需求响应策略中的应用效果,为提升电力系统运行效率和可持续发展提供了参考。

关键词： 边缘计算   电子信息工程   物联网   FPGA   嵌入式系统   实时数据处理  

摘要： 随着物联网和5G技术的快速发展,电子信息工程领域面临着海量数据处理的挑战。传统云计算模式在数据传输延迟和网络带宽方面的局限性日益凸显。边缘计算作为新兴的分布式计算范式,通过在网络边缘部署微型数据中心和智能设备,实现了数据的就近处理。研究以某智能电子工厂的生产线监控系统为例,采用边缘计算技术构建了一个基于FPGA和嵌入式系统的实时数据处理平台。实验结果表明,该方案在降低网络延迟、优化带宽利用、提高数据处理效率等方面具有显著优势,为电子信息工程中的大规模物联网应用提供了有效解决方案。

关键词： 5G网络   边缘计算   智能家居   实时数据处理   低延迟   隐私保护  

摘要： 5G网络的普及为智能家居领域带来了新的机遇和挑战。本研究探讨了边缘计算技术在5G环境下智能家居实时数据处理中的应用。实验结果表明,边缘计算与5G网络的结合显著降低了系统延迟,提高了数据处理效率,优化了用户体验。通过分析具体应用场景,提出了一种基于边缘计算的智能家居数据处理架构,并探讨了相关的数据安全和隐私保护策略。性能评估验证了该方法的有效性,同时指出了未来发展方向和潜在的研究领域。这项研究为5G时代智能家居系统的优化提供了新的技术路径。

关键词： 人工智能技术   智能决策   AI   数据处理   机器人   学习优化   体力劳动   应用场景  

摘要： 面对每天学校布置的作业,你是否幻想有机器人能助你一臂之力?机器的诞生,让人们从繁重的体力劳动中解放出来,而人工智能(简称AI)的出现也逐渐减轻了复杂的脑力工作强度。当人工智能技术广泛普及于高强度的应用场景时,正是源源不断的电能,为AI系统提供了必要的动力与支撑,支撑其进行数据处理、学习优化、智能决策等一系列复杂工作,深刻影响着社会发展的各个领域。

关键词： XCMS   环境科学   非靶向筛查   未知污染物  

摘要： 生物样品和环境样品中化合物种类繁多、成分复杂,使用色谱-高分辨质谱对样品进行分析后会产生大量由质荷比(mass-to-charge ratios,m/z)、保留时间(retention-time,RT)、峰强度等组成的色谱-质谱数据,处理这些数据需要耗费大量的时间和精力,需要借助质谱数据处理软件对其进行识别分析。在众多的质谱数据处理软件中,各种形式的色谱质谱(various forms(X)of chromatography mass spectrometry,XCMS)作为一款高效、准确且可免费获取的质谱数据处理软件,在环境科学领域得到广泛应用。本论文聚焦XCMS在环境科学领域中的应用,综述了XCMS的工作流程、工作原理和参数优化措施。XCMS的工作流程主要包括数据导入、数据处理和数据导出等步骤,数据导入需要借助MSConvert等格式转换工具将不同仪器生成的数据转换为XCMS可接受的格式,数据处理大致包括峰检测、峰对齐和峰填充等步骤。在应用方面,XCMS在环境污染物非靶向筛查、污染物外源性代谢转化鉴定以及生物分子内源性代谢研究中取得了显著进展。例如,在环境污染物非靶向筛查中,XCMS能够高效提取复杂样品中的质谱特征,为后续的鉴别提供可靠的数据基础。尽管XCMS在环境科学领域的应用取得了一定成效,但仍存在一些局限性,如用户交互和自动化程度仍有待提高。XCMS在环境科学领域的发展潜力巨大,未来随着算法的不断优化和数据库的扩展,通过不断改进算法鲁棒性、数据兼容性和用户体验,XCMS有望为环境科学研究提供更强大的支持。

关键词： 微米CT   检测分辨率   表征性体积单元   孔隙结构参数   数据处理  

摘要： 微米CT技术在油气田勘探与开发过程中已得到广泛应用,但关键控制参数、数据处理方法等环节尚未形成统一的规范,其数据的准确性和可比性仍受到较大影响。为系统研究微米CT实验参数对测试结果的影响,选取南海北部湾盆地和莺歌海盆地的7块典型样品,重点探讨检测分辨率、表征性体积单元大小及数据处理方式对实验结果的影响。研究结果表明:(1)固定的检测分辨率是确保数据可靠性的关键因素,对孔隙结构参数的提取及后续分析影响最为显著,应综合考虑样品尺寸和岩性特征等因素进行优化设置;(2)在表征砂岩样品孔隙度时,较大的体积单元能提高结果的准确性,而在构建孔隙网络模型时,表征性体积单元应不小于600体素×600体素×600体素,以确保网络模型的代表性;(3)采用分区间统计法计算孔隙直径(Φ)的累积体积频率,并绘制孔径分布曲线,同时使用体积法计算平均孔径,可更精确地表征岩石的孔隙结构特征。研究结果不仅为微米CT技术在油气勘探中的测试流程和应用提供了理论支撑,同时也为实验规范的制定提供了参考。

关键词： 台西南盆地   OBS数据处理   震相识别   伸展减薄   蛇纹石化  

摘要： 南海东北陆缘是南海海盆初始张裂的区域,为深入研究其深部地壳结构及构造演化过程,布设了一条沿NW—SE方向穿越台西南盆地的深地震测线(DP12B)。本文主要介绍了DP12B测线的前期数据处理流程,包括导航数据处理、OBS(Ocean Bottom Seismometer)原始数据裁截以及OBS位置与时间校正;同时进行震相识别,并利用Rayinvr软件进行射线追踪和走时拟合来评估震相识别的准确性。结果表明:OBS位置和时间校正效果良好;通过综合地震剖面技术(Common Receiver Gather, CRG),成功识别了多组清晰的P波震相,包括Ps、 PsP、 Pg、 PcP、 PmP和Pn,其中最远震相可以连续追踪到90 km以外。DP12B-9和DP12B-7两站位的震相形态特征和拟合分析显示台西南盆地南部坳陷区域地壳厚度显著减薄至3 km,推测伴随有地幔蛇纹石化现象。DP12B测线数据整体质量良好,能为后续速度模型的建立提供坚实基础,为进一步探讨南海地区复杂的地质构造及其演化过程提供可靠支撑。