关键词： 边缘计算   即时通信   数据处理   传输优化   数据安全  

摘要： 随着即时通信（Instant Messaging,IM）技术的普及，数据处理与传输的效率及安全性成为关键难题。研究提出了一种基于边缘计算的即时通信数据处理与传输优化方案，详细分析了其架构设计、关键技术及优化策略，并通过实验验证了该方案在通信延迟、带宽利用率以及数据安全性等方面的显著优势。

关键词： 传染病   集中度   季节指数   圆形分布   数据处理系统  

摘要： 目的 分析2019-2023年烟台市某区常见传染病季节性特征并确定高峰期，为及时采取有效防控措施提供科学依据。方法 收集全民健康保障疾控信息系统中监测报告管理系统中2019-2023年烟台市某区12种常见传染病的发病数据，采用集中度、季节指数和圆形分布法分析季节性特征。结果 2019-2023年烟台市某区其他感染性腹泻病、病毒性肝炎、肺结核、梅毒、淋病、流行性腮腺炎、布鲁氏菌病等7种传染病集中度M值均<0.30,流行性感冒、手足口病、猩红热、细菌性痢疾和发热伴血小板减少综合征的集中度M值分别为0.63、0.64、0.39、0.40和0.61,季节指数C均呈现单峰分布，集中度M值和圆形分布r值呈高度正相关(r=0.999 3,P<0.000 1)。流行性感冒高峰期为11月16日-3月6日(r=0.65,P<0.01),猩红热高峰期为11月11日-4月18日(r=0.40,P<0.01),手足口病高峰期为6月25日-10月15日(r=0.63,P<0.01),细菌性痢疾高峰期为4月22日-9月25日(r=0.40,P<0.01),发热伴血小板减少综合征高峰期为6月7日-9月29日(r=0.61,P<0.01)。结论 2019-2023年烟台某区流行性感冒冬春季高发、手足口病和发热伴血小板减少综合征夏秋季高发，均有较强的季节性；猩红热冬春季高发、细菌性痢疾夏秋季高发，具有一定的季节性。

关键词： 数字化转型   数据治理   院校中台   数据处理   高职院校  

摘要： 数字化转型背景下高职院校信息化建设快速发展，业务数据得到极大丰富，数据治理逐步实施，教育部全国职业教育智慧大脑院校中台上报工作也对高职院校数据全面收集。如此大规模且种类多样的数据采集暴露了过往数据治理过程中存在部分数据权责不明、标准不一、质量低下和共享不全等问题。针对上述问题，本文以全国职业教育智慧大脑院校中台上报为例从实际工作角度提供高职院校数据治理方案，旨在提升学校数字化水平，提高数据处理与管理能力。

关键词： 变形监测   思政融入   教学方法   课程建设  

摘要： 测绘学科是一门应用性较强的工科专业，变形监测课程属于该学科应用课程。贵州大学变形监测课程思政教学紧密围绕贵州省省情及本校独特的办学宗旨，明确课程思政的建设航标、核心内容与预期成就，精心构建既符合学科逻辑又蕴含思政精髓的教学模式与实施路径，致力于进一步深化具有高度应用性的工科课堂作为高校思政教育阵地的功能。本文深入剖析课程思政建设在变形监测教学中的融入难点与挑战，积极探索解决之道，在传授变形监测理论知识与技术方法时，衔接价值引领、道德培育与能力培养三大维度，从而显著提升课程的综合育人成效。

关键词： 课程目标   教学内容   实践平台  

摘要： 针对误差理论专业课程教学中课程目标单一、学时短，实验少，缺少专业特色，对学生综合素质提升效果有限的问题，本文结合专业的轨道交通特色，丰富课程教学目标的内容并制定了多元化考核途径、精选教学内容并实现与其他课程的有效衔接、有效利用网络资源延伸教学效果，建设实验平台以加强实践能力的培养等，培养学生结合课堂知识解决实际问题的应用能力，开阔了学生对专业前沿领域的视野，从而有效提高了学生的综合素质。

关键词： 河道整治   测绘技术   精度控制   数据处理   技术创新  

摘要： 河道整治工程是水资源管理与河流生态保护的重要组成部分，其成功实施依赖于精确的测绘技术，本文围绕河道整治工程中测绘技术的要点和控制措施展开研究，探讨了现代测绘技术在河道整治规划、设计、施工及维护中的应用，以及如何通过质量控制和技术创新来提高测绘成果的准确性和可靠性。

关键词： 人工智能   少数民族语言   数据处理  

摘要： 随着全球化的加速和多元文化的交融，少数民族语言的保护与传承显得尤为重要。人工智能技术以其强大的数据处理能力和学习算法，为少数民族语言翻译提供了新的可能。本文阐述了人工智能赋能少数民族语言翻译的重要性，分析了当前少数民族语言翻译存在的问题，并提出了具体的路径探索策略，总结了人工智能在少数民族语言翻译中的潜在价值和未来发展方向，为少数民族语言翻译奠定了基础。

关键词： 智能算法   汽车电池   故障诊断   数据处理   诊断模型  

摘要： 智能算法以其卓越的大数据处理能力、非线性建模能力以及高效特征提取能力，为汽车电池故障诊断提供了创新的技术方案。本文系统分析了汽车电池的常见故障类型及其技术需求，设计了基于机器学习、深度学习和多模型协同的诊断框架，进一步探讨了模型轻量化、实时性优化与硬件加速技术的应用。研究结果表明，智能算法能显著提高故障诊断的效率和准确性，为电池安全管理与新能源汽车的可持续发展提供了重要支持。

关键词： 大数据技术   实验数据库   分布式存储   数据处理   系统架构  

摘要： 为满足现代实验室对实验数据的高效管理和分析需求，本文从实验数据库的特点出发，结合大数据技术的优势，设计了一种高效可扩展的实验数据库架构，包括数据采集、存储与管理、处理与分析及数据可视化与交互模块。采用分布式存储技术和优化的数据清洗、查询方法，实现了对实验室海量实验数据的精准管理和快速处理。通过实验评估对比，验证了该架构在数据处理效率、系统稳定性及扩展性方面的显著提升。研究表明，该架构能够有效提高实验数据管理系统的性能，为实验数据的深度挖掘和多维应用提供坚实的技术支持。

关键词： 机器学习   轨道巡检   数据处理   应用探析  

摘要： 随着轨道交通的快速发展，轨道巡检的自动化、智能化需求日益迫切。本文详细分析了3D巡检数据的获取方式、数据特性及挑战，并重点阐述了机器学习技术在数据预处理、特征提取、目标检测与分类、异常识别与预警等方面的应用，展示了机器学习技术如何提升轨道巡检的效率和准确性，为轨道交通的安全运营提供有力保障。