关键词： 卷积神经网络   生成式对抗网络   多源地学数据   找矿预测   数据处理  

摘要： 在寻求提高地下矿产资源勘查效率的过程中,本文通过综合物探、化探及遥感数据,并运用卷积神经网络(CNN)与生成式对抗网络(GAN)等深度学习技术,显著提升了找矿预测的准确性。这种方法不仅突破了传统找矿技术的限制,优化了数据处理流程,还提高了模型对复杂地学信息的解读能力。研究结果表明,融合多源数据与深度学习算法的模型在铜矿探寻中展示出显著优势,为地质勘查技术的进步和革新奠定了基础,开辟了新的研究和应用方向。

关键词： 汽车起重机   激光雷达   吊臂挠度  

摘要： 为提高汽车起重机的工作安全,创新性提出采用激光雷达识别吊臂各节臂头中心点的挠度检测方法,通过外形扫描、点云处理、DBSCAN聚类算法对汽车起重机吊臂挠度进行判断计算,并在实车上验证了系统的精度和可靠度,结果表明:利用单台激光雷达可以有效地对吊臂挠度进行实时监测,相关研究对汽车起重机工况的判断和预警有着重要意义。

关键词： 噪声计电流   LabVIEW软件   信号处理   单通道示波器  

摘要： 为了研究如何在资源有限的环境下,更快速、直观地处理分析第三轨噪声电流,文章结合多个受电弓下噪声加权电流的合成规则,按照权系数计算、信号导入和信号处理3个步骤,研究基于单通道示波器的第三轨噪声电流信号处理软件。实现了采集信号的频谱计算、噪声计电流计算、噪声计电流移动加权平均值计算、最大值提取等功能,可处理得到噪声计电流瞬时值和移动加权平均值。此外,在数据处理过程中加入了汉宁窗函数,使处理结果更加准确。

关键词： 数据治理   数据质量   数据标准   数据处理  

摘要： 本文深入探讨了基于SPCA模型的数据系统的设计与实现。该系统融合了数据标准管理、数据模型映射及数据处理等多个核心模块,构建了一个全面、高效的数据体系。通过严谨的系统设计,能够及时发现并解决数据质量问题。全文分为项目开发背景与目标、SPCA模型的深入应用、各系统模块的详细设计以及典型案例分析四大部分,为读者提供了全面的数据系统解决方案。

关键词： 水力发电企业   企业生产管理   数字化转型   大数据处理技术   生产管理水平   可持续生产   智能化升级   关键问题  

摘要： 自大数据技术兴起以来,在水力发电企业得到了广泛应用,随着大数据处理技术的引入,使得水力发电企业在生产管理方面取得明显成效。但随之而来的是生产规模不断拓展及复杂性持续增加,如何有效利用大数据处理技术,提升生产管理水平,已成为水力发电企业亟须解决的关键问题。基于此,本研究旨在为水力发电企业更好地利用大数据处理技术提供理论支持,从而推动水力发电行业数字化转型及智能化升级,实现水力发电企业可持续生产管理。

关键词： 环境试验数据   时序数据库   发布订阅   数据处理平台  

摘要： 针对航天领域技术进步及型号任务激增导致的环境试验数据种类与规模庞大、数据源分散,数据处理软件开发耗时且风格不统一,因而不同型号之间环境试验数据难以统一管理、数据处理功能分散的问题,开发了基于时序数据库与发布订阅机制的环境试验数据处理平台。该平台利用时序数据库对分散的海量环境试验数据进行统一存储与管理,实现了大规模数据的高效写入与访问;通过发布订阅机制实现了实时数据的快速展示;通过综合汇总不同型号对数据处理的需求,实现了环境试验数据通用化解析、数据处理与判读、文本导出和报告生成等多种业务功能。最后对环境试验数据处理平台的实施效果进行展示,证明了其具备良好的工程实用性。

关键词： 个人数据处理限制   知情同意   数据主体中心主义   数据处理者中心主义  

摘要： 以知情同意与赋权机制为核心构建的限制个人数据处理的数据主体中心主义模式已然不适应人工智能时代个人数据处理的新常态。人工智能时代个人数据的多重属性以及用户在数字经济时代的从属地位使得个人数据保护的核心机制——知情同意规则失去其限制个人数据处理的程序性意义。通过赋权机制赋予个人限制数据处理的实质性权益,在个人对数据几无控制、损害难以救济的背景下也不可能真正赋予个人限制数据处理的实质能力。在个人数据处理的新技术现实下,要从根源上解决数据处理的无序状况,必须改变现有的数据主体中心主义模式,将限制个人数据处理责任更多赋予数据处理者。在数据处理者中心主义模式下,数据处理者是限制个人数据的主要责任承担者。数据处理者必须自证个人数据处理行为符合商业模式下的目的限制与原则性、实体性限制,通过数据处理者中心主义模式下规则的算法实现为限制数据处理提供程序性技术保障。数据处理者中心主义模式通过保护责任转换促使数据处理者更谨慎、更透明处理个人数据,从而真正实现个人数据的有效保护。

关键词： 遥感技术   矿山环境监测   环境管理   数据处理   环境评估  

摘要： 随着遥感技术的迅速发展,其在矿山环境监测中的应用日益广泛。本文旨在探讨遥感技术在矿山监测中的多种应用,包括地表变化、水体监测以及生态变化分析等方面。通过分析遥感技术的基本原理与设备、数据处理技术以及环境评估方法,本文提供了一个全面的遥感监测框架,以支持矿山环境的持续监控与管理。在方法上,本文详细阐述了遥感数据的采集、处理及其在环境监测中的具体应用流程。结论部分指出,虽然遥感技术在矿山环境监测中显示出强大的潜力和优势,但其准确性、数据处理复杂性及与政策支持的整合仍面临挑战。通过建立综合的监测框架与政策支持,遥感技术将更有效地促进矿山环境的可持续管理。

关键词： 异常数据   四分位-MAD法   朴素贝叶斯   数据补偿   功率预测  

摘要： 针对风电机组运行数据存在的异常和缺失问题,提出了一种基于四分位-MAD和朴素贝叶斯的风电数据处理方法.文中对实际风功率数据进行研究,分析风速-功率的分布特征,建立了四分位-MAD异常数据识别模型进行异常数据识别,并利用识别后的正常数据构造朴素贝叶斯分类器对剔除的异常数据和原始缺失数据进行补偿.仿真结果表明,所述异常识别方法能够有效识别不同分布类型的异常数据,采用所提补偿方法可以有效补偿数据且改善了数据完整性;经过上述方法处理后,风电功率的预测精度较数据处理前提高了17%,验证了所提方法的可行性和有效性,对风电场功率预测研究具有一定的现实应用价值.

关键词： 大数据   处理技术   软件  

摘要： 随着大数据时代的来临,数据处理能力已成为软件架构设计的核心要素。文章旨在探讨如何利用大数据处理技术优化软件架构,提高系统的性能和稳定性。首先分析了当前软件架构面临的挑战,接着提出了基于大数据处理技术的软件架构优化策略,并对其有效性和优化具体方法进行了阐述。