关键词： 白板   数据处理   科学建模   教科版   建模方法   效果欠佳   师生评价   直观可视  

摘要： 行星位置模型组合式白板适用于教科版科学六年级下册《八颗行星》的教学。针对教材中数据处理不够精准、模型呈现效果欠佳等不足,设计并制作了行星位置模型组合式白板,使得学生科学建模的成果直观可视,也便于师生评价,有助于建模方法的学习与指导。

关键词： 西门子   大数据   会计信息系统   数据质量   财务管理  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,大数据在各个领域的应用不断深入。会计信息系统作为企业管理的重要组成部分,面对海量、复杂的数据处理需求,大数据技术的应用变得尤为重要。本文以西门子为例,研究了会计信息系统(AIS)中大数据处理与分析技术的应用及其对会计管理的影响。通过分析西门子在大数据技术方面的实践,探讨其在数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节的具体应用。结合案例分析,总结西门子在提升会计信息系统效率和准确性方面的成功经验,并提出对其他企业的借鉴意义。With the rapid development of information technology, the application of big data in various fields continues to deepen. Accounting information system as an important part of enterprise management, facing the massive and complex data processing needs, the application of big data technology becomes particularly important. Taking Siemens as an example, this paper studies the application of large data processing and analysis technology in accounting information system (AIS) and its influence on accounting management. By analyzing Siemens’ practice in big data technology, the paper discusses its specific application in data collection, storage, processing, analysis, and visualization. Based on the case study, this paper summarizes the successful experience of Siemens in improving the efficiency and accuracy of accounting information system, and puts forward the reference significance for other enterprises.

关键词： 行波传感器   输电线路   故障定位   数据处理   特征提取   算法优化  

摘要： 文章介绍了行波传感器的相关内容,提出了基于行波传感器的输电线路故障定位方法,并将该方法与传统方法进行了试验对比。结果表明,该方法在故障定位时间和定位误差方面远优于传统方法。

关键词： Excel   生物统计   数据处理   t检验   方差分析   回归分析  

摘要： Excel已被广泛应用于各类统计。为了更好地对生物样本进行统计分析,研究者以不同类型生物试验数据为例,介绍Excel在生物统计数据描述、t假设检验、方差分析、回归分析等方面的具体操作过程及使用注意事项。Excel数据处理功能操作简便、统计分析结果清晰,可以被广泛应用于生物统计分析。正确使用Excel数据处理功能可以进一步降低生物统计工作难度,缩短数据处理时间,提高生物试验数据的利用率,为基层单位研究人员处理生物试验数据提供帮助。

关键词： 建筑物结构变形监测   数字化测量方法   实时监测   数据处理   设备成本  

摘要： 因城市建设速度加快,特别是超高层建筑的频繁出现,导致建筑物稳定性与安全问题受到大家的广泛研究。此篇论文主要讨论的是建筑物结构变形监测中的数码测量方法。首先概括了传统的结构变形监测的不足之处,再详细描述了数码技术在结构变形监测方法中的现状与其改进之处。对比分析之后发现,数字化测量方法在测量精度、实时性和数据处理的便捷性上都优于传统方法,可为建筑物进行有效的监测和预警。还分析了目前该技术在实际应用中存在的问题,如设备成本高、数据分析等复杂性等,并对其发展前景进行了预言。研究结果显示,数字化测量方法将是未来建筑物结构变形监测的重要工具。总体来说,本研究有助于全面理解当前我国建筑物结构变形监测技术的发展趋势,为相应的政策制定和实际应用提供理论参考。

关键词： 泥石流   灰色关联度   主成分分析   Elman神经网络   危险性预测  

摘要： 泥石流是一种严重威胁人民生命财产安全的山地地质灾害,对其危险性进行准确预测具有重要意义。以云南省37组泥石流样本为例,利用灰色关联度(GRA)技术筛选并排除了对泥石流危险性影响不大的评价指标,最终确定8个核心指标,然后利用主成分分析(PCA)方法对核心指标进行降维,提取主成分,将综合指标代入Elman神经网络,对泥石流危险性等级进行预测。结果表明:与其他模型相比,GRA-PCA-Elman模型准确率可达90.91%,并具备出色的泛化能力,适用于泥石流危险性预测;GRA可以去除对泥石流危险性作用相对较小的评价指标;PCA能够有效消除指标之间的关联信息,提高模型预测准确率。

关键词： 边缘计算   网络优化   实时数据处理   带宽优化   低延迟  

摘要： 边缘计算作为一种分布式计算架构,将计算和数据处理能力部署在靠近数据源的网络边缘,能有效优化网络性能并提升实时数据处理能力。在网络优化方面,边缘计算显著降低带宽消耗,减少网络延迟,增强了系统的可靠性。在实时数据处理方面,边缘计算能实现数据的实时分析和本地化处理,保障数据隐私和安全,同时通过动态资源调度提高系统灵活性。这种计算模式在工业物联网、智慧城市、智能交通等多个领域发挥着重要作用,为现代应用提供了高效、可靠的解决方案。

关键词： Python   数据处理   特征工程  

摘要： 在大数据和人工智能飞速发展的今天,数据已成为重要的生产资料。然而,数据质量直接影响到数据分析和机器学习模型的效果。数据处理与特征工程作为数据科学的核心步骤,是将原始数据转化为高质量输入数据的关键过程。Python语言因其简洁、强大和广泛的第三方库支持,成为数据处理与特征工程的首选工具。对Python语言在数据处理与特征工程中的应用方法进行了系统探讨,涵盖数据无量纲化、缺失值处理、分类特征处理、连续特征处理以及特征选择等方面。通过提供代码示例,为数据科学研究提供了实用的参考,有助于从业者提升数据分析和机器学习模型的性能。

关键词： 土地资源监测   精度   可靠性   数据处理   监测技术  

摘要： 土地资源监测在现代社会中占据举足轻重的地位,尤其在环境保护、资源开发与管理等领域,其提供的准确可靠数据对决策制定具有深远影响。然而,环境复杂性、设备性能局限以及数据处理技术的不足,始终是土地资源监测精度与可靠性领域的研究重点。鉴于此,本文聚焦于这一议题,深入剖析了影响监测精度与可靠性的多重因素,并提出了相应的优化策略,希望能够为相关领域的研究工作提供有益的借鉴与参考。

关键词： 中心级   多目标   组网测控   数据处理   融合策略   模块化设计   工程化实现  

摘要： 为切实提升组网测控系统的实际效能,文中从方案设计和实际运用两个方面对中心级多目标测量数据融合进行了研究。首先,搭建了模块化的融合策略框架,并对各模块主要技术原理和实现方法进行了分析;其次,根据测量数据的来源设置了不同的编组序列,制定了相应的数据关联逻辑;然后,根据测量设备的性能特点设置测量数据的优先级,采用多种融合算法生成精确可靠的目标轨迹,并具备设置数据率向外发送引导数据的功能;最后,搭建了中心级多目标测量数据融合软件平台,模拟构建了典型复杂导空态势下的组网测控场景,对软件平台的功能进行了验证。仿真实验结果表明,根据技术方案系统搭建的软件平台能满足组网测控系统的多目标数据融合需求,且具备较强的迭代更新、性能扩展等能力。