关键词： 汉语言   大数据处理   文本挖掘   智能检索技术  

摘要： 随着互联网和社交媒体的普及,产生了海量的汉语言文本数据,这些数据蕴含着丰富的信息和知识。然而,由于汉语言的独特性与复杂性,有效地对汉语言文本数据进行挖掘与分析,进而实现智能检索,已成为信息科学研究的热门领域。本文探讨了汉语言大数据处理中的文本挖掘与智能检索技术,分析汉语言大数据处理的有效方法以及应用形式,并介绍现有的主要方法和工具,为推动大数据背景下汉语言提取的应用提供参考性意见,为中文智能化文本处理提供坚实的基础。

关键词： 数据处理   智能传感器   隐患监测   电力系统远程控制  

摘要： 阐述针对电力系统潜在隐患,结合通信技术的监测控制功能,提出一种集成智能传感器、数据处理算法和实时监测系统的综合技术方案。探讨基于通信技术的电力系统远程控制技术的设计与实现,包括远程操作系统设计和控制策略优化。

关键词： 大数据   物联网   智能系统   数据处理  

摘要： 大数据实时处理技术在处理复杂数据信息方面具有重要作用,智能物联网是行业未来发展趋势。文章在分析大数据实时处理技术特点的基础上,探讨了相关技术的实现方法和优势,并针对其在智能物联网中的应用问题进行了研究,包括智能家电领域、智能电网领域、智能交通领域。同时,提出了大数据实时处理的解决方案,以推动智能物联网的进一步发展。

关键词： 遥感技术   农业资源调查   数据处理  

摘要： 遥感技术作为现代农业资源调查的核心工具,在提高农业生产效率、资源合理利用和生态环境保护方面展现出巨大的应用潜力与实际效果。通过遥感技术,农民可以实时获取作物的生长情况、土壤湿度、病虫害分布等关键信息,从而实现精准施肥、精准灌溉和病虫害防治,有效提高农作物的产量与质量。本文从遥感技术的基础原理出发,解析其在农业资源调查中的应用机制,并结合数据获取与处理技术,探讨其在农业资源监测、精细农业管理、生态环境保护等方面的实践效果。本文还指出遥感技术在农业应用中所面临的一些挑战,如数据精度问题、技术复杂性及高成本等,亟需通过技术创新与政策扶持来推动其在农业领域的深度应用,旨在为农业的可持续发展提供理论依据与实践参考。

关键词： 企业预算管理   信息化浪潮   智能化方向   激烈性   市场竞争   数据处理   企业资源分配   信息化助力  

摘要： 在信息化浪潮推动下,通信企业预算管理不断演进。预算管理作为企业资源分配与控制的重要工具,在信息化助力下呈现出了新的时代特征,从传统的手工计算和简单的数据处理逐渐向信息化、智能化方向转变。在众多行业中,通信企业由于其业务的复杂性和市场竞争的激烈性。

关键词： 数据量   大数据   电子信息工程   信号数据  

摘要： 在当今数字化飞速发展的时代,数据量呈爆炸式增长,大数据应运而生。随着信息技术的不断革新,电子信息工程领域也深受大数据的影响。众多电子设备与系统持续产生海量数据,如通信网络中的信号数据、传感器采集的环境监测数据等。这些数据蕴含着丰富的信息与潜在价值,既为电子信息工程的发展带来前所未有的机遇,又使其面临诸多挑战。本文旨在深入剖析大数据与电子信息工程之间的内在联系,探究大数据处理与分析在该领域的有效应用。

关键词： 会计信息处理   风险管控   企业风险管理   智能科技   应对策略   会计领域   AI技术   数据处理  

摘要： 在智能科技的浪潮推动下,会计领域的资讯处理正日益转向AI技术的辅助,这一转变加速了数据处理的速率与精准度,同时也为企业风险管理带来了全新的分析工具和视角。本研究重点阐述了AI在会计信息处理方面的运用及会计信息风险管理的关键性,涉及风险的辨识、评估和应对策略,以期为企业在AI化处理与风险管控方面提供坚实的理论依据和实践参考。

关键词： 城乡规划   耦合系统   四层软件架构   数据处理  

摘要： 为提升城乡规划的科学化、信息化管理水平,文章通过分析城乡规划需求,采用四层软件架构和数据耦合技术,构建了包含规划辅助编制和耦合查询分析在内的城乡用地规划耦合系统。该耦合系统借助高效的数据处理和分析算法,不仅支持复杂的查询需求,还能为规划决策提供准确的数据支撑,增强规划的前瞻性和科学性,为城乡一体化发展提供有力的技术支持。

关键词： 改进SVM   深度学习   状态预测   数据处理  

摘要： 随着信息技术研究的发展,智能化电网设备所采集的数据得到了有效的储存与利用,为电网设备状态的预测和评估提供技术支撑。在这个背景下,开展了基于改进SVM(support vector machihe)的电网设备状态预测与评估模型设计研究。研究结合CNN模型,在SVM算法的基础上通过转换思维将模型的求解变更为线性问题,并设置了核函数以降低样本数据的维数。在处理异常冗余数据时,则采用极值分析法对处于拐点的数据进行处理,并在人工神经网络迭代时删除凸包拐点数据。同时,基于改进SVM算法选择状态量来建立设备的相关体系,进而构建设备状态的评估模型。算例分析结果表明,在不同类型数据集上所设计模型的预测精度均在95%以上,召回率及F 1值也达到了预期目标。

关键词： 地形数据   数据融合   测绘方式   数据误差   数据处理  

摘要： 地形信息是工程建设、规划设计、制图资料等众多领域前期基础信息资料。地形信息获得来自于多种数据源如卫星遥感、航空摄影以及实地测量。本文对多元来源地形信息融合问题进行研究,研究其特性以及其在融合时的作用和影响。依据研究结果,不同测图方式获得的地形信息有误差和差异,如高度偏差、分辨率等,并将对地形信息图产生影响。研究结果显示,通过对各测绘方式的地形数据进行深入分析和考虑,选取适当的数据融合策略和方法,能有效减少这些差异带来的影响,从而提高地形数据融合的质量和效果。尤其是在多源地形数据拼接和结果精度评价等方面有显著效果。本研究结果为地形数据融合提供了有益的参考,对实际应用中的地形测绘和数据处理具有重要的指导价值。