关键词： 水下测量   精度分析   数据处理  

摘要： 水下地形测量是水利工程测量的重点及难点,现以河道治理水下地形测量的现状为切入点,详细介绍无人船水下测量的原理,分析无人船水下测量的优势和不足,为水利工程水下测量提供借鉴。

关键词： 岩土工程   机器学习   工程数据  

摘要： 利用机器学习模型对土壤湿度进行预测,可以为岩土工程设计和施工提供有力的科学支持,有助于工程师制订更为科学的决策,从而减少因土壤条件不可预测的变化而带来风险。鉴于这一需求,采用多种传感器和技术手段,对位于河流冲积平原研究区域进行了土壤湿度数据的采集,并建立了一个能够自动学习土壤湿度特征的卷积神经网络(CNN)模型。模型通过训练集、验证集和测试集数据进行了训练和评估。结果显示,模型具有良好的泛化能力和预测准确性,均方误差(MSE)为0.0123,均方根误差(RMSE)为0.1105,平均绝对误差(MAE)为0.0789,决定系数(R^(2))为0.9231。评估结果表明,该模型能够有效预测岩土工程中的土壤湿度变化,其可为岩土工程的设计和施工提供了重要的科学依据。

关键词： 医院财务   医保管理信息化   财务影响   数据处理  

摘要： 本文开篇阐释了医保管理信息化的核心概念、当前进展及其在医院财务体系中的战略价值。随后,从直接和间接两个视角深入解析其财务影响。在直接层面,医保管理信息化显著增强了财务数据的处理速度与精度,实现了对医保资金流动的精准追踪,同时精简了费用结算流程,提升了财务管理的效率与准确性。间接层面,医保管理信息化推动了财务管理模式由粗放向精细的转型,加速了医院整体运营效率的提升,为医院的可持续发展奠定了坚实基础。针对信息化进程中暴露出的问题,如技术瓶颈、政策不匹配及人员技能不足等,本文提出了针对性的解决方案,包括加大技术研发投入、完善医保政策框架以及加强人员的专业培训。此外,本文还为医院财务管理的优化提出具体建议,倡导深化精细化管理理念,强化信息化与财务管理的深度融合以及制定前瞻性的财务规划策略。

关键词： 轨道交通工程   安全管理   数据采集   数据处理  

摘要： [目的]轨道交通工程具有参与人员众多和影响因素复杂等特点,安全管理一直是难点。数字化技术应用为提升轨道交通工程施工现场安全水平提供了新思路。因此通过数字化技术采集施工人员日常行为数据,并基于此研究轨道交通工程的现场安全管理。[方法]介绍了轨道交通工程数据采集系统的数据采集、处理、分析方法。通过所采集的轨道交通工程施工人员的考勤和现场行为等实时数据,应用线性回归方法分析施工人员日常行为数据与施工安全管理的关系,进一步通过系统聚类方法和多维尺度方法分析轨道交通工程安全状态。通过实际应用案例验证了该方法的有效性,并结合该工程情况给出了可行的安全管理建议。[结果及结论]现场施工人员的日常行为与轨道交通工程项目安全生产状态直接相关;安全检查、安全教育培训等是影响轨道交通工程安全状态的主要因素;通过对施工人员现场行为进行管理可提升轨道交通工程安全生产状态。

关键词： 关联分析   BP神经网络   Django   数据处理   智能电网  

摘要： 针对电网智能化运维数据处理过程中,传统关联分析的Apriori算法数据处理速度慢、准确度低等问题,设计了一种融合BP神经网络关联分析法与Django框架的改进关联数据处理方案。该方案采用BP神经网络优化算法代替传统的Apriori算法,提升数据处理速度和准确度。并通过Django高级框架构建应用系统,实现了基于改进关联分析法的智能电网运维数据处理系统。以某地电网数据中心的运维数据为基础,在Matlab中验证所提关联分析法的正确性,并与传统Apriori算法进行比较,结果表明,所提算法的准确度可提升至98%以上,收敛时间缩短至98 s。

关键词： MathStudio   硅光电池   数据处理  

摘要： 利用MathStudio对硅光电池特性研究实验的数据进行了处理，并与其他文献的数据结果进行比较，发现用MathStudio可以高效、准确地绘制曲线，其误差更小且精度更高。同时，在硅光电池的负载特性数据处理过程中，发现即使2个物理量没有函数关系也可以用MathStudio绘制散点图。文中在用MathStudio获得短路电流与开路电压时采用了一种新方法，为太阳能电池的电学性能研究提供了新的思路。

关键词： 云计算   大规模数据处理   算法优化   分布式计算  

摘要： 在数据规模剧增、处理需求多样化的背景下,以云计算为核心的海量数据处理技术被广泛使用。本文重点研究云计算环境下大范围数据处理算法的优化问题,基于大范围数据处理所面临的挑战和要求,讨论云计算架构在数据处理方面的支撑作用,深入探讨分布式计算模型,数据分片和并行计算,云存储优化等对算法优化的意义。本文对未来发展趋势进行预测,主要从人工智能融合,数据安全和隐私保护等方面进行分析,并对云计算中资源动态调度技术进行前沿性探究,其目的是为大规模数据处理方面的研究和实际工作提供借鉴。

关键词： 桥梁健康监测   传感器技术   数据处理   安全维护   智能化发展  

摘要： 随着交通基础设施的快速发展,桥梁健康监测技术(HM)成为提高桥梁安全性和延长其使用寿命的关键。本研究从全面分析桥梁健康监测的发展出发,着重探讨了传感器技术、无线通信以及数据处理技术的进步,并结合具体工程案例,评估了传统与现代HM技术的实际应用效果。研究采用了文献调研、案例分析和数据统计等方法,结果表明现代HM技术能有效监测结构变化、评估病害程度,并对桥梁维护起到预警作用,从而大幅提升桥梁的运行效率和安全保障。本文最后提出了HM技术发展的挑战及未来趋势,以供工程实践和科学研究参考。

关键词： 人工智能   电子信息技术   智能化社会   数据处理   未来发展趋势  

摘要： 随着信息技术的快速发展,人工智能(AI)在电子信息领域的应用日益广泛,推动了行业的革新与发展。本文旨在分析基于人工智能的电子信息技术发展趋势,探讨其在各个领域中的实际应用与未来前景。首先,文章回顾了人工智能在电子信息技术中的主要应用方向,包括智能通信、数据处理、自动化控制等领域。其次,采用文献综述法和趋势预测法,系统分析了AI技术在提升电子信息处理效率、优化资源配置、增强系统智能化等方面的影响。研究发现,随着深度学习、自然语言处理和大数据分析等技术的不断进步,AI有望在5G通信、物联网、大数据分析等前沿领域发挥更加重要的作用。此外,AI的普及也面临数据隐私保护、算法透明性等挑战,需要在技术进步的同时加强相应的法律法规建设。最后,本文总结了人工智能技术在电子信息领域未来发展的潜力,认为其将持续推动行业的数字化转型,助力智能化社会的建设。研究成果为相关学术研究和产业应用提供了有价值的参考。

关键词： 无人机遥感技术   河道治理工程   地形测量   数据处理  

摘要： 本文深入探讨了无人机遥感技术在河道治理工程地形测量与数据处理中的应用,分析了无人机遥感技术的优势,如高效、灵活、高精度等,并详细阐述了其在地形测量中的具体应用过程,包括飞行计划制定、数据采集、影像处理等关键环节。同时,本文还针对数据处理环节,提出了基于无人机遥感技术的自动化处理流程优化方案,希望为河道治理工程的科学决策和高效实施提供有力支持。