关键词： 边缘云   云电脑   数据处理   优化技术  

摘要： 在快速发展的云计算领域,边缘云架构为云电脑提供了一个高效的数据处理平台,以应对日益增长的计算需求和实时数据处理的挑战.文中探讨了边缘云环境下云电脑数据处理的优化技术,该技术能通过实施高效的数据传输、资源调度与应用场景优化策略,提升数据的处理性能.研究结果表明,适当的优化措施能有效减少延迟,提高资源利用率,并优化用户体验.通过具体的实验评估,文中证实了这些技术在实际应用中的有效性和可行性.

关键词： 多源信息融合   并行处理   聚类算法   数据融合   数据处理   耦合性   处理容量   随机性  

摘要： 在多源信息融合并行处理过程中,由于数据的耦合性较强,并且逻辑存在较高序贯性,导致处理时机存在随机性,多源信息融合并行处理的难度大幅增加。为了有效解决多源信息融合并行处理过程中存在的难题,工作人员需要站在不同角度对多源信息融合并行处理进行深入研究。本文根据聚类算法提出了多源信息融合并行处理方法,先对数据融合并行处理分析进行了概述,随后讨论了数据融合并行处理架构,最后对其进行了总结,希望可以强化数据处理的效率,提升精准程度,满足计算要求。经过分析后可以发现,基于聚类算法的多源信息融合并行处理过程具备较强时效性,同时提升了处理容量,增加了扩展性,能够满足使用需求。

关键词： 计量数据   数据挖掘   算法优化   数据处理  

摘要： 为了满足计量基础研究、计量应用、计量能力建设、计量监督管理等计量业务需求,实现计量数据的信息化、集成化,推动量值溯源体系构建,本文以面向量值溯源的大数据分析挖掘模型设计为目标,在收集整理相关文献资料的基础上,探讨了数据挖掘的相关概念及算法,并结合实际情况提出了相应数据处理模型,最后对数据处理模型进行了相应的实验检测,结果表明本次设计的数据挖掘模型能够很好地完成数据的处理,具有很好的数据处理效果,为计量数据应用服务奠定了基础。

关键词： 智能无人系统   深度学习加速卡   观察-判断-决策-行动(OODA)   流式数据处理框架   异构计算资源  

摘要： 智能无人系统是一种能够在复杂环境中自主进行实时推理、决策和制定行动方案的计算系统。智能无人系统实现实时决策的关键在于对流式数据的实时处理,然而随着人工智能技术和传感器技术的快速发展,智能无人系统需要处理的数据规模不断增长,数据类型变得更加复杂。面对不断增长的数据处理性能需求,智能无人系统需要一个充分优化的专用流式数据处理框架来提升其数据处理性能。针对该问题,本文提出了一种面向智能无人系统的流式数据处理框架OODAFlow,该框架将智能无人系统的硬件特征和智能计算任务的数据特征与观察-判断-决策-行动(OODA)模型思想相融合,实现了OODA任务创建、任务调度、资源调度等功能,能够实现对智能无人系统异构资源的调度和智能计算任务的处理。本文在智能无人系统上搭建了一套OODA任务处理系统,验证了所提OODAFlow框架的可行性。通过提出的图像预处理过程优化、流水线优化以及判断节点并行加速优化等方法,提高了系统的数据吞吐性能和资源利用率。无人机智能控制任务的实验表明,采用本文提出的OODAFlow框架后,智能无人系统的数据处理性能提升了73倍。

关键词： 边缘计算   智慧供热   实时数据处理   网络优化  

摘要： 随着智慧城市的发展,对供热网络的智能化水平要求不断提升。本文提出了一种基于边缘计算的实时数据处理与优化策略,旨在提高供热系统的效率和响应速度。通过将数据处理任务从中心服务器迁移到边缘节点,提高了数据处理的时效性,减轻了网络传输负担。本研究构建了供热网络的边缘计算模型,设计了基于此模型的数据处理流程,并通过实验验证了该策略在提高能效和减少延迟方面的有效性。

关键词： 数字化转型   工单管理   VBA技术   数据处理   数据联通  

摘要： 随着电力行业的快速发展和数字化转型,传统的工单管理方式已经无法满足日益增长的用电服务需求。用户故障报修后的工单监控是电力班组工作的重要环节,但现有工单监控流程主要依赖人工操作,存在跟踪效率低、系统数据不联通、工单归档缺乏主动性和及时性等问题。为了应对这些挑战,提出一种基于宏表单技术的智能工单监控系统,用于优化跟踪工单的处理流程。智能工单监控系统通过VBA技术实现数据自动读取、项目信息关联和数据一键整合,可显著提升工单处理效率,实现数据联通,并增强工单处理的主动性和及时性。

关键词： 实时数据处理   数据处理方式   单点故障   边缘计算   电网管理   智能电网   控制技术   海量实时数据  

摘要： 作为新一代电力系统,智能电网通过集成先进的传感、通信和控制技术产生了海量实时数据,给电网管理带来了前所未有的机遇和挑战。传统的中心化数据处理方式面临着高时延、带宽压力大、单点故障风险等问题,难以满足智能电网对实时性、可靠性和安全性的严格要求。边缘计算技术的出现为解决这些问题提供了新的思路。

关键词： 大数据处理技术   电力营销数据   用户偏好   离散参数   层次分析法   时间轴   用电负荷分布  

摘要： 由于原始电力营销数据具有一定的离散属性,导致对用户用电偏好挖掘结果可能存在信息丢失的问题,为此,本文提出大数据处理技术在电力营销数据用户偏好挖掘中的应用方法。结合原始电力营销数据的空间分布情况将其划分为低密度区域和高密度区域后,根据实际距离与不同区域内设置数据距离参数之间的关系,过滤离散参数;在用户偏好挖掘阶段,引入了大数据处理技术中的层次分析法,通过在相同时间轴上叠加具体的电力营销数据,确定用户的用电负荷分布偏好。测试结果表明,本文的设计方法对于用户用电负荷分布偏好的挖掘结果与实际情况的拟合度更好,挖掘结果中的负荷波峰也与实际情况相契合。该研究结果对于实际的供电管理具有良好的指导意义。

关键词： 目标检测   目标跟踪算法   数据处理   YOLO模型   车流量   实时采集  

摘要： 对于一座现代化城市来说,合理的交通规划是一个城市高效运行的关键,作为交通规划的关键信息的城市车流量信息,原本需要人工进行识别、获取、验证的提取方式,随着计算机视觉技术的蓬勃发展弊端尽显,终将退出历史的舞台。为了提高城市车流量信息的准确性和及时性,利用现有的计算机技术设计一种基于YOLO模型的车流量实时采集系统。该系统基于YOLO视觉检测模型,采用DeepSORT算法对检测到的目标车辆进行跟踪识别、判断车辆的运行状态、实现当前路段的车流量统计、对已记录车流量信息进行可视化展示以及数据输出等。该系统可以有效地代替传统消耗人力的死板工作,实现自动化数据收集以及道路交通情况的快速监测。该系统操作简单,交互性强,为城市的交通管理和交通规划提供准确实时的信息数据。

关键词： 矿山电气自动化   智能监控   远程控制   传感器技术   数据处理  

摘要： 矿山电气自动化系统中的智能监控与远程控制技术旨在提高矿山生产效率和安全性。文章聚焦于研究智能监控与远程控制技术在矿山电气系统中的应用。通过对传感器技术、数据采集与处理、远程通信和控制策略等方面的深入研究,提出了一套完整的智能监控与远程控制系统框架。该系统能够实时监测矿山电气设备状态、预测潜在故障,并能够远程实时调整和控制设备运行参数,从而提高生产效率,降低事故风险。