关键词： 数字化技术   农用地复垦   无人机航测   数据处理   精准规划  

摘要： 针对传统农用地复垦规划与实施存在精度低、效率低的问题，本文在阐述农用地复垦和数字化技术的基础上，重点分析了数字化技术的优势及具体应用。通过本研究，期望为数字化技术在农用地复垦规划与实施中的应用提供一定借鉴。

摘要： 1背景飞机的爬升性能是指飞机在爬升阶段将剩余推力转换为增加飞行高度的能力，是评判飞机整体飞行性能的重要部分。飞机具有良好的爬升性能，可以更快地爬升至目标高度或越障飞行，提高飞行效率和安全性。飞机的爬升性能试飞是在真实的飞行条件下获取飞机的爬升性能数据，确定飞机的阻力特性，并与飞行手册数据进行对比。目前飞机的爬升性能试飞方法主要为两种：锯齿爬升法和平飞加速法。“锯齿爬升法”是指飞机以恒定的指示空速和恒定的功率，在指定的高度带内爬升。这种方法的准确性较高，但对于不同速度点需要多个锯齿段爬升试验，试验效率较低，通常用于剩余功率较小的飞机。

关键词： 地质雷达   道路综合检测   数据处理  

摘要： 阐述地质雷达技术工作的基本原理，介绍道路地下病害体的数据采集与处理分析方法，探讨地质雷达技术在道路地下病害体综合检测中的应用，包括路基面板下疏松病害体、路基基层高含水病害体的综合检测技术应用等，并做好相关风险评估。

关键词： 支持向量机   简单位移平均   趋势项   鲁棒性   数据分析  

摘要： 为提高露天矿边坡监测数据的解释性与实时响应能力，提出了一种基于支持向量机（SVM）与简单位移平均（SMA）方法相结合的监测数据处理框架。该方法首先利用SVM模型剔除因测量误差、环境扰动等因素引入的异常值，以提高数据的可信度与稳健性；然后，采用SMA平滑处理数据，以趋势项替代逐点位移值并提取整体趋势，减弱单一异常位移值对整体曲线的影响；处理后的数据曲线相比原始数据在趋势显著性和简洁性方面均得到显著提升，更加清晰地反映了边坡位移的实际变化趋势。此方法可有效增强露天矿边坡监测的敏感性和趋势识别能力，从而有助于实现边坡位移的及时预警与有效管理。

关键词： 光片荧光显微技术   智能成像   深度学习   图像恢复   数据处理   智能自适应成像   生物医学应用  

摘要： 近几十年来，光片荧光显微镜作为荧光显微技术的一种革新，以出色的层析能力以及更低的光毒性和光漂白性，显著提高了生命科学研究中快速、长时间可视化和定量观测生物过程的能力。为进一步拓展其能力，研究者们引入了人工智能手段，如智能自适应的成像方案、深度学习等，旨在克服传统成像中时空分辨率、视场、样本健康的权衡问题。本文综述了光片荧光显微镜在智能成像、图像恢复技术、数据处理方面的应用及发展，旨在为生命科学研究人员提供全面的参考，推动光片显微镜在未来生物医学和临床成像中的应用和发展。

关键词： 斜拉桥   CEEMD法   健康监测   索力   挠度  

摘要： 如何处理海量的健康监测数据是进行桥梁健康状况评估的关键。结合互补集合经验模态分解法（CEEMD）和数据拟合法，对某斜拉桥跨中索力和挠度监测数据进行了分解和重组处理。结果表明该方法能够有效处理桥梁健康监测数据，得到不同荷载单独作用下的索力和挠度；车辆荷载是导致索力和挠度产生显著波动的关键因素；成桥10年后，索力变化率和车致挠度均满足规范要求；车辆和温度荷载单独作用下，索力基本服从正态分布，挠度服从Lorentz分布。

关键词： 数据处理   Hadoop Distributed File System   大数据  

摘要： 在数字化浪潮下，数据跃升为核心资产，大数据处理与分析技术成为焦点。本文深入剖析了其架构，数据存储涵盖Hadoop Distributed File System等，计算框架有Map Reduce与Apache Spark等助力。在安全隐私保护层面，本文详述了分布式拒绝服务攻击（DDoS）等威胁及对应防护技术，对称、非对称加密算法等应用，以及欧盟GDPR、美国CCPA和我国相关法规与企业实践。

关键词： 智能移动终端   数据采集   数据处理   变电试验  

摘要： 阐述通过对变电试验现场中智能移动终端的运用分析，证明智能移动终端在提高试验效率、保障数据准确性以及促进试验流程自动化方面的显著优势。智能移动终端的引入优化了试验流程，减少了人力需求，提高了数据处理的安全性与可靠性。

关键词： 生态环境   智能检测   数据处理   传感器网络  

摘要： 随着全球生态环境问题日益严峻，生态环境的监测与管理显得尤为重要。传统的环境检测方法往往依赖人工监测和单一的传感器设备，存在检测精度低、数据分析效率低、响应速度慢等问题。为解决这些问题，生态环境智能检测系统应运而生。本文对生态环境智能检测系统的构建与优化进行研究：探讨了系统的整体架构设计，重点分析了数据采集、传感器网络、数据传输与存储等技术；结合先进的数据处理与分析方法，优化了系统的数据处理流程，以期提高生态环境智能检测系统的性能和准确性，使其更好地为生态环境监测与管理服务。

关键词： 隧道衬砌   探地雷达   数据处理   深度学习   生成式对抗网络  

摘要： 探地雷达(GPR)广泛应用于隧道衬砌质量检查，然而实际采集的原始探地雷达数据常常无法直接进行解译，需要进行去噪、增益、图像平滑等多种技术手段处理后，才能从中读取有效回波信息。考虑到目前探地雷达数据基本通过人工处理，处理流程复杂，参数选取主观性强，处理工作费时费力，基于生成式对抗网络(GAN),提出一种直接将探地雷达原始数据转化为具有清晰回波信号图像的端到端处理方法。使用的生成式对抗网络由一系列不同尺度生成器和鉴别器组成，可以智能识别探地雷达数据的整体和局部特征，并对原始数据自动进行全面的处理操作。该方法成功应用于隧道初衬质量检测的实测探地雷达数据处理任务中，数据处理效果基本与人工处理结果相同，并实现了更高的数据处理效率。