关键词： 地理信息系统   矿山地质灾害   监测预警   数据处理   防灾减灾  

摘要： 矿山地质灾害监测预警是保障矿区安全生产和环境保护的重要措施。为了提高矿山地质灾害监测的精度和预警的及时性,本文采用地理信息系统(GIS)技术对矿山地质灾害进行监测与预警研究。本文首先介绍了GIS技术在空间数据处理和分析中的优势,并结合矿山地质灾害的特点,构建了矿山地质灾害监测预警系统。研究方法包括数据采集、数据处理、灾害识别和预警模型的构建。通过对某矿区的实际应用研究,结果表明,GIS技术能够高效地整合多源数据,实现对地质灾害的动态监测和实时预警。研究发现,基于GIS的监测预警系统可以准确识别潜在的地质灾害隐患点,提高预警的准确性和时效性,为矿山地质灾害防治提供科学依据和技术支持。研究的意义在于为矿山地质灾害监测预警提供了一种高效、精准的方法,具有广泛的应用前景和推广价值。

关键词： 健康医疗   大数据   流程视角   处理技术  

摘要： 目的/意义深入探讨健康医疗大数据的处理环节及关键技术,为进一步推动健康医疗大数据的应用提供信息支撑与保障。方法/过程参照大数据驱动的科学研究范式,基于流程视角,在介绍健康医疗大数据来源与特点的基础上,探析大数据处理环节及关键技术,并论述目前面临的挑战和未来发展方向。结果/结论国内外健康医疗大数据处理技术已取得一定创新发展,但在多维度数据采集、多模态数据融合、大模型数据分析与数据安全等方面仍面临挑战。未来应构建一体化大数据处理综合平台,研发或集成有针对性的功能模块,以应对相关问题。

关键词： 人工智能   机载通信   实时数据处理  

摘要： 针对现有机载通信网络在数据处理速度、连接稳定性和服务质量方面的不足,提出一种基于人工智能的实时数据处理系统。通过引入深度学习、机器学习和强化学习技术,实现数据的高效采集、传输和处理。实验结果表明,该系统在提高数据传输速度、减少延迟和增强服务质量方面具有显著优势,为机载通信提供了有效的解决方案。

关键词： 大数据技术   企业   财务风险   数据处理  

摘要： 本文阐述大数据技术背景下企业财务风险的创新管理,从机遇和挑战两方面深入分析了大数据对财务风险管理的影响,并基于财务风险的成因提出优化措施,包括深入应用大数据分析工具、完善风险预警和监督机制、强化内部控制、提供针对性的培训教育等。

关键词： 桥梁工程   施工监测   数据处理   数据缺失填补   LSTM   CFST拱桥   GNSS   监测数据  

摘要： 由于监测环境复杂、干扰因素多,桥梁施工过程的监测数据不可避免会出现数据缺失问题,这将严重降低施工监测的有效性和可信性。针对这一问题,对基于LSTM的桥梁施工监测数据缺失填补方法展开研究。以钢管混凝土(CFST)拱桥建设过程中的塔架GNSS数据为对象,对完整监测数据施加随机缺失,用带缺失的数据作为输入、完整数据作为输出,分别对V-LSTM、S-LSTM、B-LSTM等3种网络进行训练、验证和测试。结果表明:3种LSTM均可实现较高精度的桥梁施工监测数据缺失填补,证明了该方法的有效性。随着数据缺失率的增加,3种网络的填补误差逐渐增大。在高缺失率下,S-LSTM仍能维持较高的填补精度,V-LSTM和B-LSTM的填补精度稍差。

关键词： 食品营养   知识图谱   个性化膳食   推荐系统   数据处理  

摘要： 食品营养知识图谱与个性化膳食推荐系统的结合是当前健康饮食研究的重要方向。借助构建食品营养知识图谱,对食品中的营养成分及其对健康的益处进行梳理与研究,运用机器学习等技术打造个性化膳食推荐系统。依据用户的健康状况和饮食喜好,提供专业的饮食指导,以此增强用户的营养摄取和健康管理水平。本文详细介绍了食品营养知识图谱的构建步骤和个性化膳食推荐系统的设计,以实现膳食建议的精准化和个性化。

关键词： 地籍管理   资源整合   土地征收   数字化技术   数据处理  

摘要： 深入分析了数字化地籍管理中资源整合技术在土地征收过程中所发挥的核心作用,以及其对资源整合带来的显著效应,本研究深入探讨了地籍数据的搜集、处理与应用过程中的相关机制,阐述了这些技术如何对土地资源的配置进行有效优化,进而显著提升了土地征收工作的效率和透明度,该文献深入剖析了在实践过程中遭遇的技术难题与政策性考验,同时,针对这些问题,提出了促进政策优化和技术进步的具体对策。

关键词： 云平台   岸电   数据处理   分类算法  

摘要： 针对岸电模式下区域高度互联海上油气田电网数据计算效率低、计算时间长、存储规模大等缺点,文章以提升岸电数据处理工作的效能为目标,基于云平台实现多个机构间海量数据的信息协同与共享处理。根据所得的信息规模,文章采用合理逻辑回归方法,选择不同的用电数据特性进行回归特性预测。该方法不仅可以保证整个系统数据处理的正确率,还可以降低分类算法的复杂性。实验证明,基于云平台的岸电工程电力数据处理系统方法具有较高的可靠性和稳定性,可以满足日益增长的岸电工程电力数据需求,为岸电电力系统的实际应用提供技术支撑。

关键词： 大数据框架   自动配置   样本选择   启发式搜索算法  

摘要： 此次研究针对大数据框架自动配置数据处理成本过高以及自动配置算法性能不足等问题,提出了一种基于样本选择和启发式搜索算法的大数据框架自动配置优化模型,新模型能够通过遗传算法在大数据框架的配置空间中进行数据搜索,完成数据框架的自动配置。同时还能够实现对大数据的自动配置进行优化。研究结果表明,使用样本选择和启发式搜索算法能够提升模型的性能,在对模型的优化配置上,遗传算法的配置优化速度明显高于其他算法模型,使用样本选择的方式还能够降低算法模型的误差值。综上所述,使用该方法能够提升模型效率,降低模型使用成本。

关键词： 大数据   自动化检测   相关性分析   数据处理   机器学习  

摘要： 随着大数据技术的迅猛发展,自动化检测与相关性分析在各领域的应用变得越来越重要。本研究旨在通过大容量数据的自动化检测技术,提升数据处理的效率和准确性,并利用相关性分析方法,揭示数据间的潜在关系。研究方法包括数据采集、预处理、特征提取以及应用机器学习算法进行自动化检测和相关性分析。实验结果表明,所提出的方法能够显著提高数据检测的精度和效率,并发现了多个数据特征之间的重要关联性。研究的成果不仅为大数据分析提供了新的技术手段,也为各行业的决策支持和优化提供了科学依据,具有重要的实际应用价值。