关键词： 点云   采样   最远点采样   长短期记忆网络   注意力机制  

摘要： 在直接处理点云的三维神经网络中,采样阶段实现了对原始点云中关键点的筛选,对于整个网络的性能及网络的抗噪能力具有重要作用。目前主流的最远点采样(FPS)方法在处理大规模3D点云数据时计算量大且耗时,并且低采样率时经过FPS采样后模型性能下降明显。针对这两个问题,提出一种面向低采样率的点云数据处理网络AS-Net。设计一个新的采样模块代替原backbone中的FPS,其由两个Layer组成,每个Layer基于长短期记忆网络获取原始点云与采样点云之间的联系权重,从而高效提取关键信息,去除冗余信息。在此基础上,利用注意力机制选择特征值较高的原始点云作为采样点,采样点作为后序任务的关键点输入到网络,进一步提高网络模型性能。基于ModelNet40数据集的实验结果表明,在低采样率条件下,AS-Net仍可达到81.6%的分类准确率,与使用FPS作为采样方法的网络模型相比提高52.7%。此外,其对噪声干扰具有很强的鲁棒性,对于大场景的分割时间效率优于同类采样方法。

关键词： 大地测量   GPS技术   数据处理  

摘要： GPS技术是大地测量的重要组成部分,为建设和管理国家的基础设施、资源与环境等提供了精确的地理信息数据,为我国社会经济发展起到了重要推动作用。在大地测量工程中, GPS技术应用广泛,在地形测绘、资源勘探与开发、国防建设与应急抢险、城市规划和工程建设等领域均发挥了不可替代的作用。本文通过 GPS技术应用于测绘工作实践,阐述了在大地测量工程中应用 GPS技术的重要意义,并对其当前存在的问题进行了分析,最后提出了一些改进建议。

关键词： 冷连轧颤振   多源异构时序数据   函数型数据分析(FDA)   长短时记忆(LSTM)神经网络  

摘要： 冷连轧颤振诱发机理复杂多变,颤振问题的解决需要通过大数据驱动的信息挖掘对机理模型进行补充。该研究针对某冷连轧机现场采集的工艺参数及振动数据,通过函数型数据分析(functional data analysis,FDA)方法进行预处理,实现多源异构时序数据的频率协同;采用SelectKBest算法对影响颤振的多种工艺参数进行特征选择,筛选出与振动相关性较强的因素,构造样本空间;基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络建立振动能量值的预测模型,并与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型进行比较。结果表明,LSTM模型具有较高的预测精度,同时采用阈值法验证该模型能有效地预测颤振的发生。

关键词： 航天发射   指挥显示   通用化   协议模型   主题模型  

摘要： 随着航天发射任务的日趋频繁、新式飞行器和测控设备的不断应用以及多级一体化指挥的迫切需求,对发射任务指挥显示系统提出了更高的通用性和适应性要求。为解决上述问题,提出了一种弹性的指挥显示数据处理方法。该方法通过离线态定义协议模型和主题模型,完成数据接入内外部协议映射;在线态采用组件化方式逐级实现外部数据的接入、解析、存储与转发等工作。试验应用表明,该方法通过模型的定义实现了处理逻辑和数据协议的解耦,可在不更动平台框架的前提下实现指显数据的灵活快速接入,极大地提高了航天发射指挥显示系统的任务准备效率。

关键词： 柴北缘   绿梁山地区   荒漠戈壁   成矿元素   找矿实践   鱼卡铜金矿床  

摘要： 绿梁山地区位于柴北缘造山带上,其内分布荒漠、戈壁等地貌,且遭受风积物等因素的影响,致使诸多地质异常信息被削弱或掩盖,对地质找矿工作造成了严重干扰。针对绿梁山地区独特的地貌特征及成矿背景,采用基于成矿元素复杂度的地球化学数据处理方法对1∶5万水系沉积物测量结果进行分析,快速优选出了重要找矿靶区,经验证新发现了鱼卡铜金矿床,为下一步找矿工作提供参考。

关键词： 数学建模竞赛   数据处理方法   分析处理方法   数据回归   数据仿真   关键点   建模数据  

摘要： 为了充分发挥出数学建模竞赛的作用,本文针对数据处理方法在其中的应用进行介绍。首先阐述数据处理方法和数学建模竞赛,分别从建模数据分析、数据插值与拟合、数据仿真处理、数据回归分析四个方面展开分析,了解不同分析处理方法在数学建模中的应用,明确数学建模竞赛中使用数据处理方法应该注意的关键点。以期能够通过数据处理方法简化数学问题。

关键词： prophet算法   dtw算法   服务器性能预测   数据处理  

摘要： 服务器是计算机的一种,它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其他客户机提供计算或者应用服务。在运行过程中,服务器各项性能指标能够很好地反馈其运行状态、使用场景。因此,对服务器性能数据的研究能够很好地分析服务器的工况、潜在风险,提前规避进而提升服务器的稳定性、可靠性。传统的服务器分区使用率预测主要包括lstm、arima、svm、prophet、三次平滑等模型,而本文构建的dtw-prophet模型,将prophet算法作为基础,使用dtw算法对数据的不同周期进行最优化求解,从而寻找prophet的最优季节项周期。结果表明,该模型对时序序列数据有较强的适应力,对时序数据的预测效果较佳。该模型在数据处理、模型构建方向提出了新的思路,提升了自身的适应力、稳定性。

关键词： 载荷布置曲线   Python   数字化   自动化  

摘要： 提出了一种基于Python自动化批量生成载荷曲线文档的方法,用来代替原有人工方式,使工作量大大减少,同时也使错误率大大降低,从而实现检测机构对该项目的检验检测和报告出具过程的数字化和自动化。

关键词： 智能电网   大数据处理技术   现状   挑战  

摘要： 我们城市化建设速度越来越快,城市用电量也在不断上升,电力网络越来越庞大。而随着社会的进步,我国的智能化建设也得到了一定的进步,并且受到了社会日益普遍的关注,现目前,电力企业对于智能电网的运用越来越成熟,对智能网络而言,大数据处理技术已经给其发展产生了深远影响。在大数据处理技术的支持下,工作效率得到了很大的提升,在智能电网中,大数据处理技术的优势也体现得尤为明显。本文就大数据处理技术在智能电网中的应用现状以及挑战等方面进行了探究,以供参考。

关键词： 数据安全   步态识别   信息安全   人脸识别   网络安全   网上购物   推荐性标准   数据处理  

摘要： 要闻14项网络安全国家标准获批发布近期,全国信息安全标准化技术委员会归口的14项国家标准正式发布。此次发布的标准均为推荐性标准,涉及步态识别数据安全、人脸识别数据安全、汽车数据处理安全、网上购物服务数据安全、网络预约汽车服务数据安全、网络音视频服务数据安全、即时通信服务数据安全、基因识别数据安全等多个方面。