关键词： 高压线路   激光智能预警   储能单元   数据处理   监测预警   电力可靠性   偏远地区  

摘要： 为达成保障高压线路安全稳定运行的目的，对高压线路超高超限激光智能预警系统展开研究。该系统运用分层、分布式结构设计，通过现场设备层的激光对射器、雷达对射器及防控模块，对线路周边物体进行精准探测；储能单元利用太阳能板与风力发电机等实现自主供电；监控单元借助监控摄像头和北斗定位系统，提供实时视频与位置信息；通讯层的业务服务器则对多源数据进行高效处理。结果表明，该系统能够实时、全面地监测高压线路周边状况，快速且准确地判断潜在威胁。最终得出结论，该系统切实实现了对高压线路全方位、智能化的监测预警，极大地保障了电力供应的可靠性，有效减少了线路故障风险，对偏远地区高压线路防护具有重要意义。

关键词： 超融合架构   县级应急广播系统   系统设计   数据处理   容灾机制  

摘要： 基于超融合架构，提出一种县级应急广播系统设计方案。该方案通过优化数据处理和存储策略，提升系统的高可用性与容灾能力，弥补现有系统的不足，提升广播系统的可靠性，加快系统的应急响应速度，为县级应急广播系统的现代化建设提供新的思路与技术支持。

关键词： 智能交通系统   边缘计算   数据处理  

摘要： 智能交通系统（Intelligent Traffic System,ITS）的数据处理因其高维度、多源异构和强时空关联的特点，对计算效率和实时性提出了更高要求。文章基于边缘计算，构建云–边–端协同架构，以优化数据处理流程与任务调度策略。实验结果表明，该架构能有效降低数据处理延迟，提高吞吐量，并优化计算资源分配。结合模型剪枝、量化和联邦学习，进一步提升了系统性能和安全性，为智能交通系统的高效运行提供了支持。

关键词： 水厂电气自控系统   数据采集   数据处理  

摘要： 随着信息技术的快速发展，数据采集与处理在水厂电气自控系统中的作用愈发凸显。本研究围绕水厂自控系统中的数据采集与处理技术进行深入探讨。首先介绍系统的基本构成及关键技术，然后详细分析了数据采集的方法、设备选择及数据处理的关键技术，包括数据预处理、分析优化及实时反馈机制。通过对典型水厂改造案例的分析，验证了提出的数据处理策略在提高水质监控效率和系统响应速度方面的有效性。研究结果不仅降低了水厂的运行成本、提高了运行效率，而且提高了供水安全与水质的可靠性。

关键词： XCMS   环境科学   非靶向筛查   未知污染物  

摘要： 生物样品和环境样品中化合物种类繁多、成分复杂，使用色谱-高分辨质谱对样品进行分析后会产生大量由质荷比（mass-to-charge ratios,m/z）、保留时间（retention-time,RT）、峰强度等组成的色谱-质谱数据，处理这些数据需要耗费大量的时间和精力，需要借助质谱数据处理软件对其进行识别分析。在众多的质谱数据处理软件中，各种形式的色谱质谱（various forms (X) of chromatography mass spectrometry, XCMS）作为一款高效、准确且可免费获取的质谱数据处理软件，在环境科学领域得到广泛应用。本论文聚焦XCMS在环境科学领域中的应用，综述了XCMS的工作流程、工作原理和参数优化措施。XCMS的工作流程主要包括数据导入、数据处理和数据导出等步骤，数据导入需要借助MSConvert等格式转换工具将不同仪器生成的数据转换为XCMS可接受的格式，数据处理大致包括峰检测、峰对齐和峰填充等步骤。在应用方面，XCMS在环境污染物非靶向筛查、污染物外源性代谢转化鉴定以及生物分子内源性代谢研究中取得了显著进展。例如，在环境污染物非靶向筛查中，XCMS能够高效提取复杂样品中的质谱特征，为后续的鉴别提供可靠的数据基础。尽管XCMS在环境科学领域的应用取得了一定成效，但仍存在一些局限性，如用户交互和自动化程度仍有待提高。XCMS在环境科学领域的发展潜力巨大，未来随着算法的不断优化和数据库的扩展，通过不断改进算法鲁棒性、数据兼容性和用户体验，XCMS有望为环境科学研究提供更强大的支持。

关键词： 现代网络技术   电子信息技术   技术融合   兼容性   数据处理   标准差异   能耗性能平衡  

摘要： 现代网络技术与电子信息技术融合面临技术标准差异、设备兼容性、能耗与性能平衡、数据处理复杂度提升等问题。文章通过建立统一技术标准框架、设备认证体系，采用先进硬件设计与软件优化、分布式计算和人工智能技术等方式应对，实现了设备有效对接、兼容性提升、能耗与性能平衡以及数据高效处理，推动了智能设备、工业生产、多媒体娱乐、教育等多领域技术升级与应用拓展。

关键词： 城市轨道交通   线网指挥中心调度系统   分布式数据处理   多模分层数据处理   数据实时处理   数据历史存储  

摘要： 该文介绍城市轨道交通线网指挥中心调度系统面临的大规模数据配置、数据处理与数据存储问题，提出分布式多模分层的数据处理技术，解决城市轨道交通线网指挥中心调度系统面临的大规模数据配置、实时数据处理及历史数据存储问题。通过模拟数据对线网指挥中心调度系统进行系统测试，验证采用分布式、多模分层数据处理技术的线网指挥中心调度系统能够满足城市轨道交通线网模式下对大规模数据配置、实时数据处理与历史存储的性能要求。

关键词： 神经网络模型   长短期记忆   异常检测   数据处理   分布式光伏   配电网  

摘要： 为提升包含分布式光伏的新型配电网异常数据检测精确率，降低异常数据检测虚警率，提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）混合网络的新型配电网异常数据检测方法。首先，针对新型配电网采集的异构数据，通过新型配电网数据组成的信息传感网络，建立新型配电网多能源数据同构模型；然后，将卷积神经网络和长短期记忆网络结合，提出基于CNN-LSTM混合网络的异常数据检测方法，确定能够对新型配电网异常数据检测结果评价的相关指标。最后，参考新型配电网历史数据，对比分析CNN-LSTM混合网络与其他算法下的新型配电网异常数据检测性能。仿真结果表明，基于CNN-LSTM混合网络的新型配电网异常数据检测性能，在不同划分的数据集上表现更稳定，对异常数据的检测结果更准确。

关键词： 数据处理   特征提取   机器学习   二次系统故障诊断  

摘要： 阐述大数据技术在智能变电二次系统故障诊断中的应用，分析常见故障类型及传统诊断方法的局限性，探讨基于大数据的故障诊断流程，包括数据处理、特征提取与机器学习算法的应用。

摘要： 多模态数据处理因其数据多样性、复杂关联性及处理效率低下等挑战而备受关注。本文旨在从数据整合视角出发，探讨优化策略以提高处理效率与准确性，为应对大规模多模态数据处理需求提供有效解决方案，推动相关领域技术发展。一、多模态数据处理现状与挑战多模态数据处理当前面临着诸多挑战。数据多样性、复杂关联性及处理效率低下等问题尤为突出。文本、图像、音频等多种数据类型间的内在联系错综复杂，使得数据处理难度增大。传统方法在处理这些信息时，往往效率低下，且难以确保数据的一致性和高度准确性。随着数据量的持续增长，对处理速度和准确性的要求也越来越高。