关键词： 大数据分析   IT应用   数据处理   系统优化  

摘要： 文章回顾了大数据技术的发展历程,包括其起源、演变及在IT领域的应用趋势,并详细分析了当前大数据技术面临的主要挑战。深入探讨了大数据分析在IT应用中的核心角色和作用,特别是在数据处理和系统优化方面的应用。文章着重于大数据技术的创新实践措施与策略分析,如技术创新、策略调整及与其他IT技术的融合,旨在通过对大数据技术在IT应用中的综合分析,为未来的技术发展和应用提供参考。

关键词： 产教融合   课程思政   线上线下   大数据   教学改革  

摘要： 当今社会对仪器类毕业生的需求变化,高校育人模式的深化改革,彰显校企双方合作培养综合型人才具有重要意义。为更好地落实立德树人要求,以课程思政作为基础,在产教融合的支持下,以“误差理论与数据处理”课程为例,介绍将课程思政贯穿教学过程的始末以及在大数据环境下利用学生线上线下的学习数据建立多元化评价体系,为课程教学改革创新提供了新方法。

关键词： 序列化推荐   数据处理   傅里叶变换   序列采样  

摘要： 传统推荐算法比较注重于模型本身对于推荐效果的提升,实际上数据质量对于算法的影响更为重要,但目前在推荐算法领域对于数据的科学处理方法比较零散,没有形成一个系统的框架。针对以上问题,基于傅里叶变换与近端序列采样的数据预处理,结合SASRec提出可以普遍应用的序列推荐框架FTRRec。首先通过傅里叶变换将序列数据在时域和频域中相互转换,并根据序列数据的特点,过滤序列中的无用信息,其次使用近端序列采样替换传统的滑动窗口采样法,加速样本采样的同时,提升模型对于序列的特征捕获能力。通过在5个公开数据集上的实验,将框架应用于三个不同的主流推荐算法时,每种模型均有3%-5%的提升。

关键词： 试验设计与数据处理   课程思政   教师队伍建设   综合评价方法  

摘要： 为贯彻落实立德树人根本任务,践行守好一段渠、种好责任田的初心使命,深入剖析高校试验设计与数据处理课程思政特点,从抓牢教师队伍主力军、夯实课程建设主战场、守住课堂教学主渠道等维度研究提升课程思政能力的路径策略,通过显性评价、隐性评价、结果性评价、过程性评价等建立课程思政教学效果综合评价方法,反馈指导课程思政教育教学,多维度开展试验设计与数据处理课程思政“供给侧改革”,为提升高校课程思政能力提供思路。

关键词： 三坐标测量机   误差分析   数据处理   智能化制造  

摘要： 数字化测量技术是制造业的重要技术之一,其中三坐标测量机的应用弥补了检测方面的不足,与传统测量方法相比,在零部件三维建模、加工工艺、表面检测等方面的应用中显著提高了检测精度和检验工作效率。文中针对三坐标测量机测量方法、误差分析补偿和应用等进行了介绍,然后对其测量数据处理方法进行了综述,并提出未来可能的研究方向。

关键词： 物联网   配电网自动化   数据处理   故障识别   智能电网  

摘要： 目前,我国配电网的自动化管理存在着效率低下和数据处理滞后的问题.为此,本研究基于物联网的技术,设计了一种配电网自动化调度管理系统.通过采用先进的通信技术,有效地连接了传感器、执行器和管理中心,实时监测和调度配电网的运行状况.系统设计包含字符串结构的数据处理模块、智能化的数据分析模块和责任识别的调度决策模块.实验表明,新系统能够提供高效的数据处理和精准的故障识别,大幅提高配电网的运行效率和稳定性.此外,在智能电网构建中,这种基于物联网的配电网自动化管理系统可以起到参考和推动作用.

关键词： 社交平台文本分类   不平衡数据处理   SimBERT   EDA   Focal Loss  

摘要： 随着社会信息化程度加深,运用自然语言处理技术从海量网络数据中筛选提取有效信息,具有重要的实用价值。然而,从社交平台收集的文本数据存在有效信息类别数据量少、类别不平衡等问题。因此,提出SimDyFeFL方法解决中文应急关联文本识别任务的数据不均衡问题,EdaDyFeFL方法解决英文网络暴力检测任务的数据不均衡问题。采用SimBERT与EDA方法将类间差异较大的原始数据增强至类间数量相近后,融合加入动态反馈过程的Focal Loss函数对各类别加权,并设计BERT、RoBERTa与BERT_DPCNN作为文本分类模型进行三个阶段的对比实验,证明提出方法的有效性。在中、英文两个真实数据集上的大量实验表明,使用SimDyFeFL与EdaDyFeFL改进后的文本分类模型综合性能提升显著,中文模型准确率最高提升7.70个百分点,英文模型准确率最高提升5.15个百分点。与Kaggle平台已有研究取得的最好成绩相比,英文模型准确率高出了2.92个百分点,Macro F1值与Weighted F1值分别高出2.83个百分点与2.95个百分点。

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。