关键词： 大数据技术   财会监督   数据收集   数据处理   数据分析   未来发展  

摘要： 随着信息技术的迅猛发展,大数据已经渗透到各个行业和领域,成为推动社会进步和发展的重要力量。在财会领域,大数据技术的应用也日益广泛,为财会监督工作提供了全新的视角和手段。通过大数据技术,财会人员可以更加全面、深入地了解企业的财务状况和经营情况,及时发现和解决潜在问题,提升财会监督的效率和准确性。因此,探索应用大数据技术手段开展财会监督的路径具有重要的理论和实践意义。

关键词： 物联网技术   多维度温室监控   环境监测   数据处理   系统架构  

摘要： 本研究基于物联网技术的多维度温室监控系统,介绍了物联网技术的基本原理及其在温室监控中的应用,描述了多维度温室监控系统的硬件和软件架构设计,分析了传感器技术、数据通信技术、云计算和大数据等关键技术,并从实现流程、测试方案设计、结果与分析进行系统的实现与测试。研究表明,该系统能够有效监测温室环境参数和作物生长状态,提升温室监控效率和精度。

关键词： 大数据技术   水利水电工程   智能监测系统   数据处理   运行安全性  

摘要： 水利水电工程对于国家安全和社会畅顺具有重要影响。传统的看护和治理方式,恐怕难以满足现如今的棘手和多面的模式操作。本研究旨在设计一个在大数据科技之上的水利水电工程智能看护系统,用意在于为这些工程的动作效益和稳妥性画上一抹亮色。为了落地这样的目标,研究首先探寻了大数据科技和智能看护系统的真理,并以此为参照,筹划出一个贴合水利水电工程的智能看护系统模型。利用拥有如Hadoop之流的大数据科技,对收集的水利水电工程的模式数据进行了解构,并编制了大数据处理和分析的模式,以用于实时看护水利水电工程的运行情况,预先警报可能埋下的危险。实验结果显示,该水利水电工程智能监测系统能有效提高对工程状态的监控精确度和预测准确度,并在一定程度上降低了运维成本。尤其是在处理海量数据的情况下,系统的性能稳定,响应时间短,数据处理速度快。总的来说,本研究的成果对于提高水利水电工程的运行安全性和效率,减少故障发生的可能性,降低维护成本具有重要的理论和实际应用价值。

关键词： 环境检测   质量评估   数据处理   可信度  

摘要： 环境检测是环境影响评价工作中重要的一环,对环境控制区进行环境检测能够为后续的环境保护和资源管理提供可靠的数据支撑。由于环境检测的工作环境不稳定性较高,容易受到各种外部环境因素影响,为了保证环境监测数据的准确性,必须对环境检测数据进行质量控制。当前环境检测行业对于环境检测数据的质量控制手段较为单一,缺乏系统化的评价标准。通过研究更科学化的环境检测数据质量控制与数据评估方法,能更好的提升环境监测数据反馈的准确度,加强环境数据可信度,为后续的环境保护决策提供更科学化的依据。

关键词： 无人机测量   路桥隧测量   优化方法   数据处理   任务规划  

摘要： 针对路桥隧测量领域,探讨无人机在该领域中的应用与优化。首先,综述无人机技术和路桥隧测量需求,并分析当前无人机在该领域中的应用现状。其次,设计一套适用于路桥隧测量的无人机测量系统,包括无人机选型与配置、传感器选择与布局、数据采集与处理流程设计。再次,提出无人机测量任务规划与执行的算法,包括测量任务规划和无人机航迹规划与控制,进行实地测量数据的采集与处理。然后,对采集到的数据进行预处理、配准与拼接,并进行路桥隧测量数据的分析与提取。最后,阐述优化方法,评估无人机测量系统的性能,并展示了优化结果与分析。

关键词： 变形监测   数据预测模型   线性回归预测   卡尔曼滤波   时间序列  

摘要： 随着变形监测技术在建筑物安全监测领域应用日益广泛,对变形监测数据处理模型的精度要求也越来越高。基于某实际工程项目对线性回归预测、卡尔曼滤波、时间序列三种不同的数据预测模型原理进行研究,并建立评价机制,从残差、均方误差这两个角度来对三种数据处理模型的精度、可靠性、实用性进行分析,总结出不同预测模型下的预测效果,为基坑的安全监测提供更加有效可靠的预测模型。

关键词： 大数据技术   数据清洗   数据挖掘   分布式存储系统  

摘要： 阐述大数据技术的特点。介绍数据处理的方法、工具以及应用场景,包括数据采集、清洗与预处理、数据挖掘与分析。探讨分布式存储系统、数据库管理系统、数据压缩和优化策略的应用。

关键词： 隧道岩溶   地质雷达   深度学习   数据处理   杂波抑制  

摘要： 为提高岩溶地区GPR数据的解析精度,减少杂波对GPR剖面的影响,从而更准确地圈定目标异常,提出了基于VAE-RFDB-UNet深度学习的数据处理方法。该方法先通过VAE对GPR数据进行有效信号特征提取,实现杂波的初步抑制,后利用加载RFDB模块的UNet网络对VAE处理后的数据进行深度特征学习,形成联级网络,进一步抑制杂波干扰,增强目标信号响应,提高数据的信噪比。研究结果表明:1)使用模拟数据和实测数据证明了算法的有效性和可行性;2)数值模拟的处理结果显示,处理后的岩溶反射波双曲线形态完整、连续,杂波得到了明显抑制;3)实测数据的处理结果显示,该算法有效突出了目标异常信号,能依据处理后的剖面准确推断掌子面前方的岩溶发育情况。结论是提出的VAE-RFDB-UNet深度学习算法可为岩溶地区GPR数据处理提供一种新思路。

关键词： 自动化检测   深度学习   优化检测   能源基础设施   数据处理   视频数据   天然气站场   设定阈值  

摘要： 天然气站场作为重要的能源基础设施,每天都会有大量的人员进出,其中人员聚集的场景最为常见。为了保障安全和监督管理的要求,需要对天然气站场中的人员聚集情况进行及时检测和预警。基于此,本文提出了一种基于深度学习和K-means算法的人员聚集检测方法,旨在实现对天然气站场中人员聚集情况实现自动化检测和预警。第一,采集天然气站场的监控视频数据,并对其进行数据处理和预处理;第二,利用深度学习目标检测模型YOLOv5对视频数据进行分析,识别出人员目标框。为进一步优化检测结果,本文采用K-means算法对目标框位置信息进行聚类,识别超过设定阈值的人员聚集的目标场景。实验结果表明,本文提出的人员聚集检测方法在天然气站场中可以有效地检测和预警人员聚集情况,为天然气站场的安全监督和管理提供了一种有效的技术手段。

关键词： 席位位图   智能选座   海外铁路票务系统   车厢席位   数据处理  

摘要： 针对海外铁路旅客差异化选座需求,提出了基于席位位图的智能选座系统。依据智能选座业务流程,采用高速缓存和数据同步技术,以及选座位图动态渲染技术,实现了席位位图维护、车厢席位运用和购票选座等功能。实践证明,该系统具有智能、便捷、可靠等特点,提高了席位位图信息维护效率和海外铁路旅客购票体验。