关键词： 数据处理   地勘工程测绘   地质数据   数据采集  

摘要： 地勘工程测绘是获取地下资源信息和评估地质条件的重要手段,其数据采集与处理技术在整个过程中起到至关重要的作用。准确的数据采集技术,能够提供高质量、实时的地质数据,支持项目决策和风险评估。同时,数据处理技术通过预处理、建模和可视化等步骤,帮助分析和理解复杂的地质信息。随着科技的进步,这些技术不断发展,提升了数据的可靠性与应用价值,为地勘工作提供了坚实的基础,有助于推动可持续资源利用和环境保护。

关键词： 网络信息安全   大数据背景下   防护体系   虚拟网络   数据信息   网络信息技术   大数据时代   数据处理  

摘要： 文章对网络信息安全、网络信息技术以及大数据背景下网络信息安全的概念进行了简单介绍,并结合当下网络信息暴露出的各种问题提出了切实可行的安全防护措施。数据爆炸时代已来,数据信息不再拘泥于传统的线下传播,而是借助互联网实现一对多、多对多的网络传播,这在一定程度上加大了数据处理的数量和复杂性。虚拟网络的使用可以实现对数据信息的高效处理,但也会对数据信息的真实性产生影响。因此,社会大众要高度重视大数据背景下的网络信息安全,通过搭建强大的防护体系来确保数据信息的使用安全。

关键词： 模糊聚类   数据处理   核电   采购管理  

摘要： 针对目前材料管理系统内置的管理体系不符合实际管理现状、系统流程缺乏管控和跟踪环节、采购管理水平难以适应项目管理需求等问题,提出了基于模糊聚类的核电工程数据分析与处理方法。该方法以设备材料生命周期为主线,深入分析了采购管理相关业务的逻辑关联,优化数据处理流程并通过改进的模糊聚类核C值聚类算法提高数据处理的效率和准确度,实现功能较为完整的采购管理分类与信息化。经验证,所提方法可以有效提高采购管理的效率,实现集成应用与协同工作信息的共享,同时提高了数据处理的准确度,有效提升了核电工程项目对材料控制及采购管理业务的支撑能力。

关键词： 云计算技术   人工智能(AI)   数据处理  

摘要： 文章主要介绍了云计算技术的特征和云计算实现的关键技术,并阐述了云计算数据中心建设的概况,最后提出一种用于人工智能领域文本相似度比对的云计算框架方案。结果表明,该方案具备良好的可靠性和可扩展性。

关键词： 网络攻击   个人信息泄露   数据处理   安全挑战   数字化转型   拉动经济发展   产业化进程  

摘要： 当前形势下,我国正式进入“数字经济”红利大规模释放的时代,拉动经济发展的动力不断增强、数字化转型加速推进、产业化进程不断加快,数据处理者的数据出境需求也在快速增长。与此同时,数据在传送、处理的过程中仍然面临个人信息泄露、网络攻击等安全挑战。

关键词： CZU9EG   数据迁移   底层驱动   数据交换  

摘要： 为了解决传统FPGA数据信号处理系统的缺点,设计了基于Xilinx FPGA XCZU9EG高速信号数据处理系统。该高频信号采集系统将内存与AXI4-Stream外设之间的高宽带数据直接快速迁移至内存中,然后通过AXI-DMA CIE_2.0x4接口将内存数据迁移至带有控制器的固态硬盘中。所有的数据文件统一部署在linux服务器中,支持FTP上传下载和Samba文件共享功能。该系统经过测试,数据整齐有序排列、误码率低、传输速度快,该高速信号数据处理系统具备较高的可行性。

关键词： 流动重力观测   静态平差   动态平差   重力变化  

摘要： 为研究重力时变因素对流动重力网数据处理结果的影响,利用动态和静态2种平差方法对南北地震带南段流动重力观测数据进行处理,并对2种方法的重力变化结果进行对比分析。结果表明:1)重力时变因素会导致静态平差方法计算的重力变化结果存在误差,对0.5 a和1 a时间尺度下的重力变化具有较为明显的影响,但对2 a以上时间尺度下的重力变化影响较小,因此计算0.5 a和1 a时间尺度下的重力变化时宜采用动态平差方法;2)研究区内九寨沟7.0级、长宁6.0级和漾濞6.4级地震的发震地点与重力变化零值线具有较好的对应关系,重力变化图像可反映3次地震的发震背景。

关键词： 标准贯入度   动态监测   组合卡尔曼滤波  

摘要： 采用撞击式管桩机撞击管桩嵌入地基,形成稳定的承载基础,是工程建设中常见的作业方式。然而,管桩贯入度监测现场嘈杂,环境恶劣,动态标准贯入度监测数据受噪声误差影响严重。为了提高观测精度,使监测数据能够为管桩承载力估算及土层特性反演提供参考,本文分别采用方差补偿卡尔曼滤波、极大验后卡尔曼滤波和方差分量卡尔曼滤波等自适应卡尔曼滤波对大直径管桩贯入度监测数据进行滤波分析。结果表明,数据时间间隔对卡尔曼滤波的影响不可忽视。当2 s

关键词： 建筑物   沉降变形   数据观测   数据处理  

摘要： 近几年,随着我国现代化建设的迅速发展,高层建筑、大型水利工程、桥梁工程等日益成为人们日常生活中不可缺少的组成部分。这些高楼虽然为人们的日常生活提供了便利,但也存在着很多的安全问题。为确保建筑物的安全,避免不必要的经济和生命财产的损失,必须对建筑物进行定期的沉降监测,以获取其变形数据;同时,通过对建筑物的沉降变形数据进行分析和处理,可以准确地预报房屋的变形,使其能够及时采取相应的防治措施,确保建筑物的安全。一般情况下,建筑物的沉降观测数据是一组含有噪声的、具有高波动的短序列的离散数据。通过对各类变形监测数据的处理和预报,并结合建筑物沉降特性,对建筑物沉降变形监测数据进行了分析和预测。

关键词： 数据资产   现代信息技术   数据价值   数据处理   工业文明时代   信息化手段   掌握数据   数据业务  

摘要： 工业文明时代,人们依托以计算机和网络技术为核心的信息化手段,不断提高企业运行效率,解决的是流程和效率问题。而数字化的本质是颠覆和重构,在于不断累积和形成数据资产,加速业务数字化、数据业务化,构建企业在数字经济时代新的增长飞轮。数据一直伴随着人类社会的发展变迁,承载了人类基于数据和信息认识世界的努力,并取得了巨大进步。然而,直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现,为数据处理提供了自动的方法和手段,人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用(即信息化),推动数据(信息)成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。