关键词： 社会保险管理   信息系统架构   数据处理  

摘要： 为了提升社会保险管理的效率和透明度,文章分析了信息化手段在社会保险管理中的应用,设计了一个多层次的系统架构,包括数据采集、业务处理、数据存储和接口模块.结果表明,系统的自动化处理显著提高了业务执行的准确性与效率,并通过安全接口实现了跨部门数据交互,有效提升了管理透明度,降低了违规操作风险.

关键词： 一乡一图   地图编制   系列图件   数据处理  

摘要： “一乡一图”工程为各级决策部门提供了基础地图保障,为更好地服务乡村振兴战略,提供更优质的测绘地理信息基础服务,需要充分利用现有自然资源与地理国情数据及地理信息大数据资源。该项目具有主题明确、内容翔实、出图快等特色,介绍了乡镇系列地图编制的版式配置、数学基础、表示内容、使用资料、技术路线、表示方法等。

关键词： 激光雷达   城市地物测绘   空间分辨率   三维信息   数据处理  

摘要： 城市地物测绘领域,激光雷达技术应用广泛。深度研究讨论了该领域中激光雷达的应用和研究问题。分析其基础工作原理及其特性,尤其是空间分辨率和测量精度极高,能在复杂环境下获取对象三维信息。城市建筑物的测绘、道路和桥梁的精确测量、耕地和园林的管理等例子,展现了激光雷达在城市地物测绘的应用。激光雷达技术能在复杂城市环境下获取准确的三维地物信息,实用价值颇高。最后,针对未来激光雷达技术在城市地物测绘中的发展趋势和挑战进行了探讨,指出了其在数据处理和解析、系统集成、性能提升等方面的研究应用前景。这些研究成果对于进一步推动激光雷达技术在城市地物测绘中的广泛应用,提高城市测绘的效率和精度具有重要的指导意义。

关键词： 水库   智能化监测系统:监测内容   数据处理  

摘要： 智能化水情测报和大坝安全监测系统是保障大坝安全运行的一种重要手段。通过采取适当的补强措施,以保障大坝的安全稳定运行,避免潜在事故的发生或扩大。对水库智能化水情测报和大坝安全监测系统的建设进行研究,首先对同沙水库智能化水情测报和大坝安全监测系统的建设的需求进行分析,结合同沙水库工程概况分析了主要监测内容,如表面变形、渗流变形和环境量变形等主要内容,提出了智能化水情测报和大坝安全监系统,并详细介绍了监测系统组成的内容和功能,旨在为水库的智能化管理提供参考,推动我国水库管理的现代化进程。

关键词： 云计算   大数据技术   数据处理   资源优化   安全保障  

摘要： 文章旨在探讨计算机大数据技术应用于云计算的现状,问题和发展趋势。运用实证研究方法分析云计算平台数据处理能力,资源优化配置及安全保障措施。研究发现云计算平台对海量数据的处理效果突出,但是存在着数据处理延迟,资源浪费以及安全风险的问题。提出优化数据处理流程,提高资源利用率,强化安全保障等对策,对增强云计算平台性能有重大意义。研究也讨论了样本数据的局限性以及分析方法的单一性等问题,并指出今后的研究需要在更为广阔的数据集及多样化的分析方法中不断探索。

关键词： TBM   深度学习   数据处理   相关性分析   围岩类别预测  

摘要： 现代隧道工程中使用全断面隧道掘进机(TBM)已成为一种常见且高效的掘进方法,TBM掘进过程中围岩类别预测也是当下的热门研究内容,但面对TBM现场掘进大量原始数据如何进行正确系统的处理是一个不可忽视的问题.TBM掘进数据的系统性处理分析对于优化施工过程、实现围岩识别预测进一步提升掘进效率具有重要意义.该研究以广花城际项目工程中施工采集的大量数据建立的数据库为基础,选取了能够反映TBM掘进状态的四个关键参数,即刀盘转速、刀盘扭矩、推进速度、总推进力,针对TBM掘进围岩类别预测的数据处理分析,提出了一种基于Python统计函数库的可视化为主的数据处理分析流程,并对掘进参数之间的相关性做出分析,以提高数据质量,为后续的TBM掘进预测模型提供良好的数据支撑.

关键词： 实时流数据处理   数据挖掘   大数据技术   数据分析  

摘要： 在数字化技术快速发展的背景下,大数据技术已逐渐成为支撑信息时代发展的重要基石。实时流数据处理与挖掘作为大数据技术的关键应用方向,在多个行业中扮演着至关重要的角色,特别是在商业分析、网络安全、智能交通等领域。文中旨在探讨大数据环境下的实时流数据的处理与挖掘技术,通过分析现有的技术框架与挑战,介绍了该技术在数据挖掘中的具体应用。

关键词： 人工智能   食品药品生产   实时质量监测   数据处理   模型构建  

摘要： 食品药品的质量安全直接关系到公众的健康与生命安全。随着人工智能技术的快速发展,将其应用于食品药品生产的实时质量监测领域具有重要意义。本文探讨基于人工智能的食品药品生产实时质量监测方法,详细阐述人工智能技术在数据采集、处理与分析、模型构建与优化以及监测系统集成与实施等方面的应用,分析该方法面临的挑战,并提出相应的对策,旨在为提高食品药品生产质量监测水平提供理论支持和实践指导。

关键词： 电力工程数据   多元特征融合   卷积神经网络   回声状态网络   项目施工评审  

摘要： 针对电力工程情况复杂多变、影响因素多、数据处理与经济技术指标预测存在困难的问题,文中提出了一种基于多元特征融合的电力工程数据处理与预测模型。该模型利用多个一维卷积神经网络(1D-CNN)分别从电力工程各类影响因素中提取特征信息,再将特征全连接后使用回声状态网络(ESN)实现信息融合并输出预测结果。多组对比实验验证结果表明,所提方法在数据处理过程中对工程异常数据的识别正确率为95.3%,对工程静态投资数据预测的误差范围为0.51%~6.74%,通过多元特征融合实现了数据处理与合理预测,能够为工程项目的评审提供准确的数据支持。

关键词： 智能推荐系统   企业档案检索   人工智能   数据处理   用户反馈  

摘要： 随着企业办公信息化和智能化的不断推进,优化改革档案管理工作成为了企业提高工作效率的重要基础。传统的档案检索方式效率低下,并且已经无法满足企业的日常工作安排和管理需求。智能推荐系统作为一种新兴的技术手段,利用大数据分析和机器学习算法,为用户提供个性化的档案检索服务,极大地提高了检索效率和准确性。本文旨在探讨智能推荐系统在企业档案检索中的应用,从其优势、类型及具体应用展开分析,重点介绍如何通过智能推荐系统提高档案检索效率、降低人力成本,并实现实时推荐与用户反馈。通过深入分析智能推荐系统在数据采集与预处理、推荐算法的选择与实现、系统部署与性能优化、用户反馈与系统改进等环节的具体应用,希望推动企业信息化管理的进一步发展。