关键词： 山区铁路   高程控制网   高差改正项   重力测量   复测  

摘要： 复杂艰险山区铁路建设面临巨大挑战,尤其当铁路穿越地形高差显著区域时,深埋长大隧道数量众多,这对高程控制网测量及数据处理提出极高要求。为了确保复杂艰险山区铁路长大隧道高程精准贯通及无砟轨道精确铺设,必须对高程测量中各项改正因素进行深入研究。通过综合分析相关水准测量资料及铁路施工过程中的重力测量数据,探讨水准测量高差改正项对最终测量结果的影响;同时,对重力测量方法及其重力异常改正方案进行详细研究,以确保测量数据的准确性和可靠性。研究表明,在远离国道地段,重力点测量间距宜按8~16 km控制;洞内施工前期应按间隔2~4 km进行重力测量,并对高差进行重力异常改正。研究结果表明,通过这些方案,可以有效提高测量精度,减少误差,从而为山区铁路的建设提供坚实的技术支持。

关键词： AI   创新   DeepSeek   ChatGPT   数据处理   标准化工作  

摘要： 最近AI很火,从ChatGPT到DeepSeek,各类AI程序遍地开花,渗透到我们工作和生活的方方面面。各行各业都开始紧锣密鼓地研究AI,分析这个具有划时代意义的新技术带来的深远影响,分析我们可能面临的各种挑战和机遇。AI就像一道强烈的冲击波,撼动了各行各业的传统工作模式和发展路径。AI带来的各种进步,建立在高效的数据处理能力、深度的自主学习能力和快速的进化迭代能力上。

关键词： 地质矿产勘查   数字化技术   信息化技术   数据处理   模型构建  

摘要： 在当下这个时代,信息技术发展速度极快,地质矿产勘查领域也跟着发生了深刻的变革,数字化和信息化技术广泛运用,像是一股强劲的动力,提升了勘查工作的效率和精准度,为地质矿产勘查朝着智能化、自动化方向发展打下了基础,本研究关注数字化与信息化技术在地质矿产勘查里的实际应用情况、独特优势以及面临的挑战,还提出了可行的对策和建议。凭借梳理相关文献以及进行理论分析,本研究指出数字化与信息化技术在矿产资源勘查、数据处理、精准模型构建以及科学预测分析等关键环节发挥的关键作用。

关键词： 激光雷达   点云   地形变化监测   数据处理   空间分析  

摘要： 激光雷达点云技术因高精度、高效率而广泛应用于地形变化监测领域。通过分析当前技术现状和关键问题,我们改进了数据处理算法,提高了实时特征提取和变化检测的准确性和效率。在实际应用中,该技术在灾害监测、环境保护、城市规划等领域展现出了优异的性能。未来的发展将聚焦于智能处理、多源数据集成、硬件优化等方面,为地形监测的全面发展提供技术支撑。研究结果表明,激光雷达点云技术在监测地形变化方面具有巨大潜力和多种能力。

关键词： 勘探效率   目标优选   人工智能技术   数据处理   实时优化   跨学科合作   实时更新   技术创新  

摘要： AI阅评本文深入探讨了人工智能技术在油气勘探开发中的应用,强调其在数据处理、模型构建和实时优化方面的潜力,通过智能数字盆地技术、油气藏模型智能实时更新技术和数字孪生智能油气藏技术,可以显著提升勘探效率和开发方案的优化决策。未来应加强跨学科合作和技术创新。

关键词： Flask框架   图数据库   自然语言处理技术   数据处理   文物数字化  

摘要： 为了提高西藏文物管理效率和用户多维度查询需求,设计并实现了一个基于知识图谱的西藏文物管理系统。系统采用Flask框架构建用户交互界面,利用Neo4j图数据库管理文物和文物间错综复杂的关系。系统实现了文物信息的增、删、改、查等基本功能,确保数据的完整性和准确性。另外,通过自然语言处理技术,系统能够快速响应多维度的查询需求,包括文物、遗址、历史时期等信息的精准检索。在用户体验方面,系统采用现代UI设计原则,提供美观、易用的用户界面,并提供实时反馈机制。实现结果表明,该系统在数据管理、多维度查询和用户体验方面表现出色,极大地提高了博物馆工作人员的工作效率,展示了其在文物数字化保护领域的广阔应用前景。

关键词： 数据传输   数据提取   数据分析   信息技术  

摘要： 在信息时代,计算机的广泛运用使数据量呈爆发式增长,传统数据处理系统已难以应对。云计算的出现为大数据处理提供了新途径,其在数据传输、提取、处理及分析等方面被广泛应用。本文将深入探究云计算背景下的大数据处理技术,以期为相关行业提供有价值的参考。

关键词： 人工智能   地下空间   隐患   探地雷达   电磁波速度  

摘要： 针对城市浅层地质结构及其物理力学性质的复杂性和探地雷达探测技术面临的难题,提出了一种基于数据驱动的人工智能反演电磁波速度的有效方法。利用随机理论建立足量、多样化的地质模型,根据二维时域有限差分方法(FDTD)模拟理论合成记录,建立用于深度学习的样本数据集;采用能够很好地描述电磁波传播过程非线性复杂关系的全连接神经网络对数据集进行训练,获得用于预测的神经网络权重;通过理论合成数据和野外实测数据验证了方法的有效性。结果表明,理论合成数据预测出的电磁波速度模型与真实速度模型高度一致,野外实测数据的预测结果也进一步证实了方法的可靠性。