关键词： 嵌入式系统   多旋翼无人机   数据处理   灾害监测   物流配送   无人机技术   计算能力   热门研究  

摘要： 近年来,随着无人机技术逐渐成为热门研究领域,多旋翼无人机作为一种灵活、机动性强的无人机类型,具有广泛的应用前景,包括农业植保、航拍摄影、物流配送、灾害监测等。在多旋翼无人机系统中,系统设计的关键是实现对飞行器的稳定控制和高效数据处理。ARM架构作为一种低功耗、高性能的处理器架构,被广泛应用于嵌入式系统中。它具有较强的计算能力和丰富的外围设备接口,非常适合于多旋翼无人机系统的设计和开发。

关键词： 无人机   地质找矿   测量   数据处理   应用前景  

摘要： 文章对无人机地质找矿测量工作进行论述,详细描述无人机技术基础,地质找矿测量工作原理及方法,并对无人机地质找矿工作的具体应用及数据处理进行分析。与传统方法进行了比较,强调无人机具有高效率,高精度和灵活性地质找矿优势。本文还给出了无人机数据处理和分析的完整流程,并用实例证明了该流程对地质找矿工作的效果。本论文研究结果对无人机广泛应用于地质找矿具有理论依据与实践指导。

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   投稿论文  

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。

关键词： 图书盘点   Python   信息化管理  

摘要： 本研究利用 Python 语言开发自动化程序,实现了图书馆大规模盘点数据的高效处理。通过构建读取 Excel 报表、预处理索书号、设置包干区、分配读架任务等模块,大幅降低了人工操作,提升了工作质量。使用该系统能够快速生成分配报表,分析结果指导资源布局,效果显著。研究表明 Python 是实现盘点信息化的有效途径。未来将进一步增强系统智能化、通用性、可视化等方面的能力。

关键词： 计算机网络技术   人工智能   网络效率   数据处理   问题与策略   信息时代   优化管理过程   角色  

摘要： 在当今的信息时代,人工智能已经成为推动技术进步的关键动力,尤其在计算机网络技术领域,其影响愈发显著。随着网络技术的快速发展和日益增长的数据处理需求,人工智能在提高网络效率、增强安全性以及优化管理过程中扮演着至关重要的角色。

关键词： 煤矿测量   测量精度   测量点位   数据处理   分析方法  

摘要： 本文旨在提高煤矿测量精度,针对测量点位不准确、布设不合理以及数据处理和分析方法存在问题进行研究。通过采用现代技术手段,如全站仪进行测量点位的确定与布设,合理规划测量点位。在数据处理和分析方法优化方面,采用数学模型和算法减小误差,提高测量可靠性和精度。现场应用结果表明,通过以上措施,测量点位的确定性和布设准确度得到提升,数据处理和分析的准确性得到改善,提高了测量精度。

关键词： 雷达工程   课程设计   雷达数据处理与终端   教学改革  

摘要： “雷达数据处理与终端”课程在雷达专业课程体系中具有重要地位和作用。紧密结合学员学情特点和课程教学目标,以航迹生命周期为驱动,重构知识逻辑,优化课程教学内容,从教学组织、教学方法、资源建设、课程思政等方面进行教学改革,打通学员思维回路,有效突破教学重难点,达成教学目标。同行评价和学员评教反馈信息显示,课程改革取得了较好的成效,为雷达专业课程深化推进实施“立德树人、为战育人”教学改革提供了有益参考和借鉴。

关键词： 横向贯通误差   平面网平差   自由网平差   四参数转换  

摘要： 建立隧道洞内平面控制网,常采取平面控制网约束平差或秩亏自由网平差加坐标转换的方法。针对相向开挖长大隧道往往不能完美贯通对接,存在横向贯通误差这一问题。本文依据布设于西藏昌都某草原全长约13km的实验网,较好地还原相向开挖长大隧道洞内洞外控制网的布设,并通过实测数据,于实验网中部设置假想贯通面,从大小里程两个方向分别采用不同的平差方法推算贯通点坐标,计算横向贯通误差。结果表明,当起算点精度足够高时,常规约束平差能更好地控制隧道横向贯通误差。若起算点精度较低,则秩亏自由网平差加坐标转换法控制隧道横向贯通误差的效果更优。在平面四参数转换的基础上进行坐标配置,并不能进一步降低横向贯通误差。

关键词： 无人机航测   点云数据处理   技术前沿   发展趋势  

摘要： 无人机航测技术和点云数据处理技术的发展,为许多行业提供了更加高效、精准、安全、经济的解决方案。例如,在土地测绘、城市规划、环境监测、农业、建筑等领域,无人机航测技术和点云数据处理技术都可以提供高精度、高分辨率的数据和信息,帮助相关行业和部门更好地了解和解决现实问题。本文针对无人机航测与点云数据处理的技术前沿与趋势开展探讨,旨在使阅读者进一步了解目前该领域的最新前沿技术以及应用情况,并掌握未来无人机航测与点云数据处理技术的发展趋势,从而借助科技的发展推动产业、企业的可持续发展,并自宏观为社会经济的发展提供科技动力。

关键词： 短期风电功率预测   随机森林   深度学习   数据处理   LSTM  

摘要： 风力发电本身具有随机性和波动性,加上我国风电资源的加速发展,使得风电单机容量和并网型风电场规模扩大,给电力系统的安全性、稳定性、经济性和可靠运行带来很大挑战。利用发电输出功率的预测结果,为实时经济调度提供可靠依据,是目前较为迫切的需求。本文提出了一种基于随机森林算法和LSTM模型相结合的深度学习算法用于短期风电功率预测。通过对某发电厂数据的评估,采取了多项措施应对可能的误差源,包括随机森林算法进行特征筛选,处理空缺值和异常值。经调试选择最优参数后,将随机森林和高斯过程与LSTM深度模型结合,导入数据进行预测,并使用均方误差函数计算预测误差。将该模型应用于实测数据验证,结果表明,评估模型的均方误差为0.009831。