关键词： 嵌入式系统   智能监控系统   传感器   数据处理   通信技术  

摘要： 本文探索了人工智能与物联网融合的嵌入式系统如何通过集成先进的传感器、数据处理与通信技术,实现智能化、自动化的监控与管理,并展示了这一系统在智能家居、智能医疗健康监测、智能交通和工业自动化领域的应用前景,深入分析了嵌入式系统设计和开发技术。以嵌入式系统的智能监控系统为例,阐述了具体的架构、功能模块、软硬件实现和性能评估,以期为进一步深入探索提供基石与指引。

关键词： 牛顿环   曲率半径   不确定度  

摘要： 用图解法、逐差法、加权平均法、最小二乘法对牛顿环测量的实验数据进行了处理,对四种处理方法进行深入的分析、比较,得到加权平均法是牛顿环数据的最佳处理方法;计算了实验测量结果中的各类不确定度,并对不确定度和存在误差进行分析。

关键词： 桥梁施工   结构监测   预警技术   数据处理   安全施工  

摘要： 随着城市化的加速步伐,桥梁建设呈现出其不可忽视的价值。势必需要对其施工过程中的结构开展实时与预警监测,本次研究针对此议题进行了深刻探讨。先是阐明了桥梁施工时,结构的监测预警技术的重要意义以及其运用场景。然后,从观测技术、预警技术,以及数据处理这三个环节立足,对应的技术在桥梁施工中监测预警的细节进行了讲解与分析。研究发现,当我们讨论结构监测时,新传感器的引入以及数据收集技巧的提升,都为实时监测带来了技术上的助力;在预警技术方面,机器学习等现代计算手段,也为预警模型新的可能性提供了方向。最后通过分析并结合实际案例,提出了更优化的监测与预警方案,旨在为工程实践提供更全面、更准确的技术指导,实现桥梁施工过程中的风险早期发现和威胁预警,保障桥梁的安全施工。

关键词： 无人机   地保巡检   影像数据   图像处理  

摘要： 城市轨道交通沿线的地保违规事件具有突发性、难发现性等特征。传统的人工巡检方法成本高、速度慢、巡检频次低,且存在视野盲区,利用无人机平台进行地铁保护区巡检有望解决上述问题。文章主要论述了无人机地保巡检系统的影像数据预处理方法,包括坐标转换、图像纠正、图像拼接等,以及利用影像进行风险源识别的方法。实验数据证明,该方法相较于传统方法显著提升了识别准确率和巡检效率,降低了巡检成本,并在实际工程中得到了很好的应用。

关键词： 信息技术   大数据处理   云计算   医院信息化建设   可持续发展目标   医疗领域   管理效率   体制改革  

摘要： 引言大数据处理、云计算等信息技术的飞速发展,为医院信息化建设工作的开展提供了基础保障。现如今,我国对于医疗领域的发展和体制改革给予了非常高的重视度,并提出了要大力推进信息化建设的工作要求。在此背景下,加大信息技术在医院信息化建设工作中的应用,旨在通过该技术,提高医院大数据的处理和管理效率,为医院高质量、可持续发展目标地实现奠定坚实基础。

关键词： 食品检测   光谱技术   数据处理   模型   数据融合  

摘要： 食品安全是全球关注的热点问题,食品检测技术的发展对于保障食品安全具有重要意义。光谱技术在食品检测领域中的应用日益广泛,其高效、无损、快速的特点使其成为食品安全保障的重要手段。本文综述了食品检测中光谱技术的应用研究进展,重点探讨了光谱数据处理方法、常用的光谱数据模型以及光谱数据融合技术在食品检测中的应用。通过对比分析不同方法的优缺点,总结了光谱技术在食品检测中的应用前景。研究结果表明,光谱技术在食品检测中具有广泛的应用前景,能够有效提高检测的准确性和效率。未来的研究应重点关注数据处理方法的优化和模型的泛化能力提升。本文旨在综述食品检测中光谱技术的应用研究进展,为相关领域的研究提供参考。

关键词： 多波束   测深   误差数据   处理技术   研究  

摘要： 多波束测深作为一种船载海底地形测绘技术系统,具有高精度、高效率与高分辨率等特征优势,在有关领域十分受关注。对多波束测深误差数据处理技术进行研究,是促进多波束测深精确度与高效性提升的关键,也是多波束测深技术研究中关注的重要内容。本文将结合多波束测深的误差数据来源及其性质,围绕多波束测深技术系统的基本结构及其误差数据处理流程和关键技术进行研究,以供参考。

关键词： 数据处理   岩土工程   岩层高程预测  

摘要： 在岩土工程施工中,常需提前对地质情况进行预测分析,当需对某些未进行详勘的点位进行地质情况的预测分析时,就需要施工人员根据其附近详勘点的地质情况来进行预测,目前常使用Excel函数法进行预测。但其存在一些局限性以及不足之处,通过对Excel进行数据处理能力的改良,进而研发出一种岩土工程岩层顶面高程预测的新方法,用以提高此项工作的质量及效率。

关键词： 物联网   计算机技术   数据处理   边缘计算  

摘要： 物联网作为一个快速发展的领域,已经深刻改变了人们的生活和工作方式。计算机技术在物联网中发挥着重要的作用,从数据采集到云计算,再到人工智能的应用,都离不开计算机技术的支持。本文旨在探讨计算机技术在物联网中的应用与研究,重点关注数据采集与处理、云计算与边缘计算以及人工智能与物联网的结合。此外,分析计算机技术在物联网领域的研究方向,探讨计算机技术对物联网未来发展的推动作用和在未来物联网中的角色与影响,以期为物联网的未来发展提供有益的见解和指导。

关键词： 相控阵天线   深度学习   RNN模型   测试方法   数据处理   性能评估  

摘要： 本研究提出了一种基于深度学习的相控阵天线测试方法,重点采用RNN模型。通过数据采集与预处理、模型选择与设计、实施流程以及结果评估,验证了该方法(的1)有模效性拟。测实试验方结法果:显通示过,仿与真传软统件方或法者相模比拟,器该方对法相在控准阵确天线进行性能分析性和预测能力上表现更优。这一新方法为相控阵天线测试带来了更高的效率和精度,具有广泛的应用前景。