关键词： 云原生   云平台   容器技术   云计算   大数据  

摘要： 随着云原生技术在云计算领域的广泛应用,应用云原生技术更好地支撑业务能力成为了开发者们关注的重点。大数据环境下,基于海量数据和信息,针对数据处理与信息管理业务,对云平台系统进行了研究工作,梳理了系统的功能组成,部署形式,从体系架构、功能结构、技术设计等方面设计了一种面向数据处理与信息管理的云平台,给出了框架、方法和技术,实现系统资源的统一管理、监控、共享和调度,实现应用的统一部署和高可用性。从整体角度分析设计了技术体系架构。通过应用容器云技术,该平台能够自动部署集群、快速扩容计算空间,用于应对大型数据处理面临的计算量巨大、优化困难等问题。该系统架构自动化程度更高、可用性更强,应用运行结果更具稳定性,能有效满足信息在存储、大规模计算、深度数据挖掘等方面的需求,从而达到通过云平台技术强力支撑数据处理与信息管理业务以及提升数据处理能力的目的。

关键词： 炼钢过程   深度学习   神经网络   应用场景   数据处理   非线性   智能化  

摘要： 炼钢过程是极其复杂的工业场景,影响因素多且安全性要求极高,是当前深度学习尚未大规模应用的领域之一.在对深度学习的原理和类型进行梳理的基础之上,结合国内外应用实例,总结了深度学习在炼钢过程中的发展历程与研究现状.指出了深度学习在炼钢过程中应用主要有特征提取简单、泛化能力强、模型可塑性高的优势,同时也面临数据依赖性高、预处理难度大、生产安全性有待验证的挑战.提出了未来随着高精度传感器的应用、物联网的普及、计算硬件的迭代、以及算法的创新,深度学习模型可以更加有效地应用于炼钢的更多场景中,将推动冶金工业智能化发展.

关键词： Visual Basic 6.0   碳酸钡溶解度   实验辅助程序   物理化学实验  

摘要： 利用计算机技术辅助化学实验研究是现今的热点问题。本文主要采用Visual Basic 6.0语言开发“电导法测定碳酸钡溶解度”在某一个温度和多个温度下实验数据处理程序。首先从计算机的发展与应用、Visual Basic语言、碳酸钡的简介和电导法测定碳酸钡溶解度的实验原理等几个方面来介绍设计程序的理论基础,其次提供了程序使用说明和部分程序源代码。设计出的程序直观形象、能脱离VB环境独立运行,并能够得到科学与准确的实验数据处理结果,同时可以打印出图形。

关键词： MAG-PDSSD-SMOTE算法   随机森林   高维非均衡数据   数据处理  

摘要： 针对随机森林算法(RF)以及过采样技术处理高维非均衡数据的不足,提出了新的算法:首先结合RF模型基尼系数与袋外数据准确率提出MAG算法,并用此算法对高维数据进行降维处理;其次用动态离差平方和机器学习方法改进中心SMOTE算法来优化非均衡数据少样本结构,使数据结构成为低维均衡结构;最后运用最小二乘支持向量机(LSSVM)与RF对整合数据进行分类来判定所提出的算法的有效性。RF分类器和LSSVM分类器的实验结果表明:所提出的MAG-PDSSD-SMOTE算法整合数据较已有方法在F-value值、G-mean值和Accuracy值上都有显著的提高,所提出算法整合数据较已有方法更精准,但从时间复杂度来看,提出的MAG-PDSSD-SMOTE算法比已有方法复杂一点,但还是处于同一个数量级别。

关键词： 大数据   数据处理   算法模型   人工处理   主观故意   黑箱   主观过错   侵权纠纷  

摘要： 大数据与人工智能时代,算法因较人工处理方式更为高效而日渐成为数据处理不可或缺的重要工具。随着算法运用的广泛普及,涉算法侵权的新类型纠纷也日益频发。实践中,某些算法运用者并没有恶意利用算法歧视、算法“黑箱”侵权的主观故意,其算法模型、机制机理本身不定有明显问题。但仅此也并不意味着算法运用者对错误结果不存在主观过错。

关键词： 快速蒸发电离质谱法   仪器构成   检测原理   数据处理   应用  

摘要： 快速蒸发电离质谱技术(rapid evaporation ionization mass spectrometry,REIMS)是环境电离-质谱技术迅速发展的最新成果,也是近几年质谱检测领域的热点。通过电离切割组织或其他生物样品产生的含丰富特定区域生物特征的气溶胶,借助高分辨率质谱对其进行原位、在线、实时、快速分析。随后进行计算机数据建模与可视化,实现目标物质的快速检测。本文综述了REIMS技术的发展概况、主要结构组成、检测原理、采用的常规数据处理方法及其在食品检测领域中的具体应用,包括肉品掺假鉴别、风味物质检测、品种鉴别、干果真实性评估、果汁风味物质鉴别等。主要通过对当前快速蒸发电离质谱技术在不同食品检测领域的应用研究进展进行综述,以期为食品安全快速检测等相关研究领域科研工作者提供一定的思路与参考。

关键词： 地震数据   数据监控   数据挖掘   日志挖掘   迭代规律  

摘要： 在油田的勘探开发过程中,需要对地震数据进行处理和解释得出地震剖面图、地震波速度、频率等,再根据这些数据结合地震波传播理论和石油地质学原理来分析地下地质构造的特点,为探测含油量和提出钻探井位提供依据。目前一些油田公司利用GEOEAST、WGC、PARADIGM等大型软件对地震数据进行处理,这些软件执行过程中需要多台节点(主机)协同工作。而目前油田公司的应对方案是在确保任务可以完成的前提下,人工地将节点进行固定划分。但这种方案不可避免地会造成部分节点闲置或者负载等问题。针对这一问题,提出了通过监控油田地震数据处理软件的许可日志以及各节点的机器KPI数据来挖掘出一定作业量下软件执行过程中各功能模块的迭代规律,预测软件执行过程中所占资源情况,为节点资源的动态调度提供依据。并通过实验验证了这一方案的可行性。

关键词： 企业运行机制   产业互联网   金融需求   数据处理系统   双轮驱动   万物互联   赋能   大数据  

摘要： 我国正在加速进入数字经济时代,需要以数字经济的逻辑体系、思维模式,综合考虑其发展趋势与金融需求才能更好推进金融科技发展。数字经济时代,逻辑和思维有三个特征:一是,万物皆数。数字化时代,万物互联,数据无处不在,数据成为关键生产要素。二是,一切皆算法。经济体系是一个数据处理系统,现代企业运行机制就是一套高级算法。三是,数字思维为本。数字化是一种认知革命,数字思维是一种世界观,将带来企业思维模式上的巨大颠覆与产业实践上的系统变革。当前,数字经济的发展体现五个趋势:从大数据到数智化,从野蛮生长到规范发展,从模式创新到技术模式融合创新,从消费互联网到产业互联网,从数字赋能到赋能赋权双轮驱动。可以对数字经济时代金融科技的发展提出以下建议:一、构建生态圈金融提高产业生态服务能力;二、建立扁平化快速响应机制以提升风险管理能力;三、完善跨系统集中治理模式保障融合创新发展;四、加强金融科技伦理性规范以避免脱实向虚。

关键词： ELK平台   日志数据   Logstash系统   高性能   复杂数据处理  

摘要： ELK平台是目前业界使用最广泛的日志数据处理平台,但Logstash在性能上有严重短板,无法进行复杂数据处理。为了更加高效、实时的处理生产系统中日益增长的海量日志数据,基于logstash系统,通过自定义的Ruby插件,实现一种高效数据处理的方法,解决了性能问题,并且可实现复杂数据处理。系统由三部分组成,分别是数据输入、数据处理和数据输出。数据输入和数据输出部分保留了Logstash丰富的插件功能以及其高可用的特点,可用不同的插件进行切换。数据处理部分使用Ruby脚本对所有数据进行定制化的数据处理,提高了Logstash的数据处理效率,在实际生产环境中,性能提升将近50%,增强了Logstash的数据处理能力,尤其是在复杂数据处理过程中,可同时产生多个事件,支持复杂的统计功能。

关键词： 大数据   数据处理   教学质量评价  

摘要： 阐述大数据技术成为教学质量评价的重要手段,深化教育改革的动力,在建立教学质量评价体系的过程中,利用信息系统收集和存储各种评价数据,形成评价的依据,从而做出科学评价。