关键词： 高精度地形数据   遥感技术   无人机航测   全球定位系统   数据处理  

摘要： 本文是对高精准地形测绘数据获取方法的深度研究,同时对处理流程进行一番剖析。至于高精准度地形数据的收集,一方面利用遥感技术,创新性使用无人机航测等科学家的众多工具;另一方面充分利用全球定位系统(GPS)等精密定位学问,从而促进地形数据的高精度、高密度获取。依此策略,能够显著提高测绘的精准度和有效性。同样,高精准度地形数据的处理也有一种可以信赖的流程方式值得尝试,而论文案例中却详尽地描绘了处理步骤。这个流程包括数据校准、平差、滤波,最终生成高精度、高分辨率的地形图。研究结果显示,该处理流程大幅提升了数据的精度和可用性。

关键词： 特征模式识别   农田监控系统   数据处理   识别准确度   改进方向  

摘要： 针对农田监控系统中存在的识别准确度不高、数据处理效率低等问题,提出了一种基于特征模式识别的农田监控系统。对农田监控系统的功能进行了设计,包括系统整体架构设计、数据采集与传输模块设计、特征提取与模式识别算法设计,结合用户界面设计实验与结果分析,验证了所提出系统的有效性和性能优势。对农田监控系统在实际农业生产中的应用前景进行了展望,并提出了未来改进方向和研究趋势。

关键词： 多金属矿区域   资源量预测   矿床成矿机理   数据处理  

摘要： 本文在利用资源量估算方法预测长冲-丁家冲矿区多金属矿区域的资源量,并介绍相应的估算方法。本研究在分析以往多金属矿资源量预测研究的基础上,运用了基于地质块段法估算资源量的方法,并确定数据获取途径和处理方法,进行有效的资源量估算。结果表明,本方法在估算长冲-丁家冲矿区多金属矿区域的资源量具有可行性。本文进一步提出了未来研究的展望。本文应用的方法可为矿产资源开发提供科学依据,提高资源开采效益。

关键词： 遥感测绘   环境监测   灾害预警   数据处理  

摘要： 遥感测绘技术作为一种强大的数据收集和分析工具,在环境监测和灾害预警方面具有极强的重要性.随着技术的快速发展,遥感已经成为了获取广泛、高分辨率环境数据的关键手段.本研究的目的在于全面评估遥感技术在环境和灾害管理领域的应用,包括其在森林保护、水资源监测、大气污染评估以及气候变化研究中的重要作用,本研究还特别关注遥感在灾害预警中的应用,如洪水和地震预警,并讨论这些应用在全球气候变化背景下的日益重要性.此外,还探讨了遥感数据的获取、处理和分析方法及在技术实施过程中遇到的挑战和限制.

关键词： 数据传输   无线网络   服务器   数据处理  

摘要： 电气试验仪器具有保存特定格式试验数据的功能,此类数据文件命名不根据被试验设备改变,其试验数据文本格式不同于总结报告,后期处理试验数据消耗大量人工,降低班组作业效率。文章基于乐鑫ESP-USB方案设计制作了直插电气试验设备的具有无线局域网AP功能的微型无线文件服务器,开发数据处理主机端软件,使数据处理主机端能够作为AC下载微型无线文件服务器中的试验数据文件,并自动整理成总结报告所需格式,提高了电气试验数据的流转效率。

关键词： 岩质高边坡   自动化监测   监测方案   数据处理   安全预警  

摘要： 为了边坡工程在建设和运营期间的安全性,基于监测仪器、网络通信、数据云平台提出了一种边坡自动化监测实现方法,以某公路岩质高边坡为研究对象,从地表变形、深部位移、降雨量等方面阐述了边坡监测方法,并对变形-时间曲线进行分析,基于切线角将高边坡划分为I(稳定)、II(较稳定)、III(注意预警)、IV级(强烈预警)四个等级,研究成果可为类似项目提供实践指导。

关键词： 程序文件   程序代码   数据处理   过程数据   可复制性   知识产权   学术生态   中国知网  

摘要： 为进一步提高经济学研究的规范性、科学性和准确性,促进高水平研究成果展示和学术交流,推动形成良好的共创、共享学术生态,《中国农村经济》《中国农村观察》(简称“两刊”)将公开论文数据与程序代码等资料。自2024年1月10日起,向两刊投稿论文,即表示作者同意关于代码可复制性、数据可获得性以及相关资料公开性的条款。若被录用,两刊在充分尊重和保护作者在数据处理、程序代码等原创内容知识产权的基础上公开论文的过程数据、程序文件和附录等,并在中国知网上以增强出版方式公开论文附录。

关键词： 低压电力   边缘计算   运维管理   低压台区   综合评估方法   参考信息   运维人员   数据处理  

摘要： 低压台区的运行状态为台区管理提供了重要的参考信息,把握和应用好低压台区的运维管理具有非常重要的实用价值。为了提升低压台区的管理水平,更好地指导基层运维人员及时发现台区问题和减少云中心和主站的数据处理压力,提出了基于边缘计算的低压电力台区综合评估方法。

关键词： 数据处理  

ISBN: (纸本)9787569337358

摘要： 本书依托多源药物大数据，重点对药物不良事件预测以及监测存在的问题进行探索研究。首先，针对药理学网络模型未考虑药物不良事件关联在数据集中的频率和样本量的问题，提出了数据挖掘算法与药理学网络模型相结合的药物不良事件预测方法。其次，针对表型特征以及分类器在药物不良事件预测研究中的重要性，从减小冗余信息和提取高效特征的角度出发，详细研究复杂网络拓扑结构的链路预测方法以及机器学习方法，提出了基于特征融合预测网络模型（FFPNMs）的药物不良事件预测方法。