关键词： 会计电算化   财务管理   数据处理   财务分析   软件应用   风险管理  

摘要： 会计电算化是现代财务管理的重要工具,能够显著提高财务数据处理的效率和准确性。随着信息技术的迅猛发展,企业广泛采用会计电算化系统以提升财务管理水平。系统不仅支持财务数据的精确计算,还能优化财务分析与决策过程。然而,实际应用中也面临数据安全、软件兼容性等问题。通过完善相关制度、加强人员培训和保障数据安全等措施,可以有效提升会计电算化在财务管理中的应用效果,推动企业管理水平的全面提升。

关键词： InSAR   GPS   融合技术   变形监测   数据处理  

摘要： 本研究旨在探讨InSAR与GPS融合技术在变形监测中的应用。研究内容包括详细分析InSAR与GPS两种技术的基本原理、优势与局限性,以及它们在变形监测中的互补性。研究方法采用数据融合模型,结合案例分析,进行数据采集、融合处理与结果分析,并对应用效果进行精度、效率与实用性评估。研究结论表明,InSAR与GPS融合技术能够有效提高变形监测的精度与效率,具有较高的实用价值。研究意义在于为地质灾害监测、工程建设监测和城市地面沉降监测等提供可靠的技术支持和应用参考。

关键词： 数据处理   课堂教学   优化策略   算法思维  

摘要： 互联网时代,基于各类传感器、网络的应用日益增多,数据内容的规模也越来越庞大,这给数据的存储、传输及实时处理带来了许多新的挑战。算法的出现在一定程度上优化了传统数据内容的处理方式,提升了数据处理效率。建立算法思维有助于超越直接感知,提升师生的理解、分析、综合、判断和推理等能力。不过,算法技术的广泛应用也带来了“过滤气泡”“信息茧房”及“算法黑箱”等问题。因此,在课堂教学中,教师要注重提升算法素养,通过一系列明确有序的应用机制,减少“算法依赖”“算法疲劳”“算法滥用”等现象的发生,促进课堂教学效果的优化。

关键词： 海流数据处理   声学多普勒海流剖面仪   参数方案   软件设计   人机交互  

摘要： 船载ADCP是当前开展走航海流观测的主要仪器。针对船载ADCP数据处理问题,以TRDI公司生产的该型设备及采集数据为样本,系统解析数据采集原理和采集过程中衍生的各型参数含义及作用,并在此基础上提出了数据处理的参数化方案,以及利用Python语言和Sqlite技术进行软件设计的思路和流程。处理结果表明,通过设置流速误差、相关性和回波强度等参数阈值进行数据过滤,并结合箱线图法和参考层法对单ping流速数据开展异常值与噪声剔除,有效完成数据质控;通过在软件中保留人机交互功能,能够进一步提升数据质控精细化水平。

关键词： 高精度磁测   数据处理   圈定靶区   推断规模  

摘要： 在测区开展1∶1万高精度磁测工作,通过对磁测数据进行化极、延拓等数据处理,圈定了找矿靶区,推断了矿体规模,取得了一定的地质效果,为区内开展矿产资源评价提供了可靠的地球物理资料,为今后区内矿产资源评价提供了依据。

关键词： 地理信息系统   矿山测绘   数据处理   三维建模   智能开采  

摘要： 随着矿山开采技术的不断发展,地理信息系统(GIS)在矿山地形测绘与数据处理中发挥着越来越重要的作用。通过对多个矿区的实地研究表明,基于GIS技术的矿山地形测绘能够实现厘米级精度的三维建模,并可进行实时动态更新。研究采用无人机倾斜摄影与多源异构数据融合技术,构建了高精度矿山三维模型,实现了矿山开采过程的精确监测与分析。实验结果表明,该技术在提升采矿效率、优化生产计划和保障安全生产等方面具有显著成效,可为矿山智能化开采提供重要的技术支撑。

关键词： 交通工程试验检测   质量控制   数据采集   数据处理   环境干扰  

摘要： 随着交通基础设施的复杂化和多样化,传统的交通工程试验检测方法已经无法满足现代化建设对高效性和精确性的需求。为加强交通工程试验检测质量控制,本文首先探讨了交通工程试验检测的关键技术,其次分析了影响试验检测准确性的因素,包括数据采集不全面、实时处理能力不足、环境干扰影响检测精度以及试验条件控制不准确。最后针对具体问题结合相关技术提出了一系列有效措施,加强了交通工程试验检测的质量控制,以此为相关人员提供实践参考。

关键词： 纠删码   分布式存储   Ceph   近数据处理   云边端协同数据管理  

摘要： 纠删码技术和近数据处理技术是构建高效的云边端协同数据管理系统的两大基石,前者通过对数据添加编码冗余方式来保障系统的可用性,而后者则通过在存储端处理数据的方式避免大量的网络传输开销.云边端协同的数据管理系统通常采用成熟的分布式存储系统作为底层存储引擎,然而主流的分布式存储系统中的纠删码实现方式并不能高效地支持近数据处理.本文提出了一种支持近数据处理的纠删码技术架构,其基本原理是通过对待编码的一组数据进行重新布局,保证语义相关数据被存储在同一个存储设备上,避免执行近数据处理时的跨节点数据传输.该方案在分布式存储系统Ceph上获得实现,并测试典型场景的读写性能.实验结果表明,在近数据处理场景下和常规数据读取场景下,读取对象的性能分别提升59.4%和10%,对象写入性能则与原版保持一致.

关键词： 标准数据模型   大数据   数据处理   特征提取   图像识别   自然语言处理   人工成本   模型构建  

摘要： 随着大数据时代的到来,数据处理与分析已成为各行各业不可或缺的一部分。传统的数据模型构建方法往往依赖于复杂的人工操作和专家知识,效率低下且难以应对海量数据的挑战,而深度学习技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路。深度学习以其强大的特征提取和模式识别能力,在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成就,本文基于深度学习的标准数据模型自动化构建技术的关键技术点和实现方法,将深度学习应用于标准数据模型的自动化构建,不仅能够降低人工成本,还能够提升模型构建的效率和准确性。

关键词： 数据处理   模糊逻辑   负荷预测   双向长短期记忆网络   注意力机制  

摘要： 针对电力负荷数据由于受多种因素的影响具有高度不确定性的问题,将负荷数据的不确定性与深度学习算法相结合,提出了一种基于模糊逻辑的FBiLSTM-Attention短期负荷预测模型,以提高负荷预测的精度。首先,对原始数据进行数据预处理,包括缺失值填充、相关性分析及数据归一化;其次,通过K-Means聚类将每个特征的数据转换成模糊规则引入模糊逻辑的处理,同时,模型结构方面采用双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention);最后,对所提方法和传统的LSTM与BiLSTM-Attention模型的预测结果进行对比。结果表明,结合了模糊逻辑的模型精确度和鲁棒性都有了明显的提升,具有更好的预测性能。所提模型可以有效提高处理不确定性数据的能力,为负荷预测研究提供了参考。