关键词： Fermi观测   数据处理   伽玛射线暴   宇宙学模型  

摘要： 在进行宇宙距离测量时,通常无法直接测量出星系之间的距离,因此需要借助间接方法,宇宙距离阶梯法(cosmic distance ladder),它依赖于标准烛光,即一种已知绝对光度的天体。典型的标准烛光有造父变星(Ceheid Variables)主要用于银河系内的近距离测距,亮度较低,无法测量远离本星系群的天体;Ia型超新星(SNe Ia)则由于最高红移仅为2左右,超远距离测距能力不足,且随着距离的增加,光度的衰减使得上述标准烛光在极高红移(z≥1.5)处变得难以观测。而伽玛射线暴(Gamma-Ray Bursts,GRBs)是一种极高端高能的宇宙爆发现象,亮度极高,是超新星亮度的10万倍,且目前已探测到的GRBs最高红移达z～9.4(GRB 090429)。通过能量-亮度经验关系校准后的GRBs可以作为更远距离的宇宙学测距、测定宇宙膨胀速率、验证宇宙学模型,以及探索暗能量性质的有效工具。当前GRBs数据集大都由各种卫星(KONUS、Swift、Fermi)观测到的不同爆发拼合而成,而不同的卫星探测器往往能量覆盖范围不同、GRBs触发阈值不同这可能会导致在用能量-亮度经验关系进行统一校准时出现选择偏差以及与仪器有关的系统误差。为解决此问题,编制来自单一探测器的Fermi-GBM GRBs数据样本,通过对GRBs原始数据进行统一Band光谱拟合,用优化后的误差传递函数计算光谱误差,并采用精细化的数据筛选标准,最终得到一个可用于高红移宇宙学研究的高质量的GRBs数据样本。本文的主要工作如下:1、编制了来自单一卫星探测器的高质量GRBs数据集。用Rmfit光谱分析工具采用统一的光谱分析函数Band得到初始光谱数据,使用优化后的误差传递函数计算光谱数据误差得到原始数据样本。为了减小样本的整体误差,采用了不同的标准对数据进行筛选,最终得到两个数据集FULL sample以及GOLD sample。2、使用高斯过程(Gaussion Process)对最新的使用宇宙计时器方法(Cosmic Chronometers method,CC)获得的哈勃观测数据(Observational Hubble Data,OHD)进行拟合,根据拟合结果以及Amati关系(即相关性)对z≤1.4的GRBs数据样本使用BCES(Bivariate Correlated Errors and intrinsic Scatter)方法进行校准。3、使用z≥1.4的GRBs以及SNe Ia样本Pantheon+通过马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法来限制宇宙学模型,结果表明,FULL sample以及GOLD sample结果几乎一致,且比以往的GRBs样本集得到的结果误差更小。

摘要： “数据处理与问题解决”是人民教育出版社与中国地图出版社联合出版的高中信息技术必修1第3章的内容，旨在通过实际案例，培养学生运用信息技术手段解决实际问题的能力，特别是在数据收集、整理、分析及呈现等方面的技能，同时促进学生逻辑思维、创新思维及团队合作能力的提升。一、教学目标1.信息意识：增强学生对数据的敏感度，能够识别生活中需要数据处理的问题，理解数据在决策中的支撑作用。

关键词： 数据采集   大数据   电力营销   负荷预测  

摘要： 阐述针对传统电力营销数据处理模式中数据采集滞后、精度不足的问题，分析智能电表的技术架构，探讨大数据技术在电力营销中的应用，并提出两者融合的优化策略，包括电费结算精准化、电力负荷预测优化和个性化用电服务。

关键词： 现场可编程门阵列(FPGA)   功率分析仪   AXI4总线   功率参数计算   同步采集   谐波分析   并行重采样  

摘要： 功率分析仪可对电压电流进行多种运算分析,而高端功率仪的通道数和各通道需计算的功率参数较多,且需对信号进行高精度谐波分析,其中如何平衡逻辑资源和处理效率,以及在此过程中产生的数据存储问题,均增大了其设计复杂度。本文从FPGA角度,针对功率分析仪提出了全新的数据处理与存储方案,包含高速接口数据接收、上位机通信交互、功率参数计算、DDR存储及其AXI接口读写方案,以及高精度谐波分析等。主要研究内容如下: 第一,顶层架构设计上,基于AXI总线互联、XDMA和MIG三大IP核,结合更新时间概念,设计实现一种全新的适用于多通道功率分析仪的数据传输、接收、计算、存储和软硬件交互的架构,将数据处理与存储分成了基于更新时间的实时计算通路和基于DDR深存储的谐波分析通路。并将功率参数计算和谐波分析处理等任务进行合理软硬件划分和存储规划,以在满足实时性要求的同时,降低设计复杂度,更易于调试、维护和功能升级。 第二,在基于更新时间的实时计算通路上,除其本身架构设计外,对于多通道功率参数计算功能,还设计实现了一种多卡多同步源的串-并结合功率参数实时计算架构。在该架构下,功率分析仪能通过多个RAM缓存和乒乓读写的方式复用同一套并行计算核,从而大大降低FPGA逻辑资源消耗,其中LUT使用量仅为原来的16.83%;触发器仅为原来的18.514%;DSP则仅为原来的13.03%。 第三,在基于DDR深存储的谐波分析通路上,除其本身架构设计外,还在DDR存储的同步采集方法的基础上,根据多通道数据在DDR中的不同存储方式,分别探讨设计了基于线性插值非整数倍率降采样的单点串行架构和N点并行架构。其中N点并行架构是一个通用化设计,可将抽点效率提升为原来的N倍,同时还有效提高了DDR带宽利用率。 本文设计的功率分析计算系统已在Xilinx型号为xc7vx485tffg1157-1的FPGA上成功运行,且已在多通道功率分析仪实际项目平台通过了第三方测试验证。

关键词： 公路工程   试验检测   数据处理  

摘要： 公路工程试验检测数据的处理是确保工程质量和安全的重要环节。通过科学合理的数据处理，可以提高数据的准确性和可靠性，为后续的工程施工质量控制提供可靠的依据。本文将围绕公路工程试验检测数据的处理展开探讨，包括数据采集、数据清洗、数据分析、结果可视化等方面，旨在为公路工程试验检测数据的处理提供有益参考。

关键词： 环境监测实验   数据处理   质量控制   案例分析  

摘要： 本文深入探讨了环境监测实验中数据处理与质量控制的方法，介绍了数据处理的重要性，包括数据预处理、数据分析技术及数据处理软件的应用。随后，详细阐述了环境监测实验中的质量控制方法，涉及样品采集与保存、实验室质量控制以及数据审核与验证等关键环节。通过对土壤重金属监测实验、水质监测实验的具体案例展开深入分析，直观展示出数据处理与质量控制在现实应用中的效果和重要性。文章着重强调，行之有效的数据处理与质量控制是确保环境监测数据准确性、可靠性且具备可比性的关键，对保障公共健康、维护生态平衡、推动可持续发展具有重要意义。

关键词： 大数据处理   Java语言   应用优势   发展方向  

摘要： 近年来，互联网信息技术的持续发展和大数据技术的应用推广，为大数据处理的集成、分析和场景化应用提供了良好的发展空间。根植Java语言以拓展大数据的处理和应用机制，指向更高效的集成开发系统建构，也适配了数据驱动时代背景下生产生活发展所需的策略建构。文章关注Java语言在大数据处理中的应用基础、核心优势、应用方向和现实障碍等，并展望Java语言应用于大数据处理的技术发展趋势和可行探索方向，以期为相关的理论深化和实践研究提供参考借鉴。

关键词： 水产养殖   自动投饵   智能投饵   数据处理   系统集成   多模态信息融合  

摘要： 智能化水产养殖是现代水产养殖的重要发展方向，投饵技术对养殖效率和环境可持续性具有关键影响。传统人工投饵方式存在饲料浪费、水质污染等问题，自动投饵技术通过集成传感器、计算机视觉、声信号分析和多模态信息融合，实现精准投饵，提高饲料利用率并优化水环境。近年来，水产养殖自动投饵技术研究取得一定的成果，但由于环境复杂、鱼群行为多变等不确定因素，实现精准投饵还面临挑战。介绍了自动投饵技术的研究进展，重点探讨传感器监测、图像识别、声信号监测、多模态信息融合等核心技术，并深入分析了自动投饵系统在数据采集、处理与决策方面的关键环节。此外，对自动投饵系统的组成结构进行了介绍，包括自动上料输送系统、自动下料抛撒系统和集中控制系统，讨论了不同技术路径的优势与不足。最后，分析了当前技术面临的普适性、智能化程度和系统集成等挑战，并展望了未来自动投饵系统在智能化、精准化和数据驱动决策方面的发展趋势，以期推动水产养殖的高效可持续发展。

关键词： 金融科技   云计算   数据处理   智能化   数据安全UBLIC  

摘要： 金融科技现阶段呈现出快速发展的状态，随着金融科技的发展，云计算与数据处理在金融行业的地位也逐步凸显出来，本文以金融科技为背景探讨，在金融科技实践项目运行时，云计算与数据处理，环节工作优化的具体策略，通过本文分析可知，云计算与数据处理工作基于金融科技宏观背景实现优化时，需要通过优化资源配置、加强数据安全与隐私保护，提升数据处理的智能化水平、不断挖掘应用先进的数据处理前沿技术，为适应金融科技发展目标提升云计算与数据处理环节工作质量提供支持。

关键词： 大数据   Hadoop   MapReduce   算法优化   计算性能   数据传输  

摘要： 当前,信息技术飞速发展,大数据时代悄然来临,数据规模的急剧膨胀给传统数据处理方法带来了巨大的挑战。在大数据处理领域,Hadoop和MapReduce框架凭借其高效的分布式计算能力被广泛应用,但随着数据量的增加,其也暴露出计算性能、数据传输及作业调度等方面的局限性。本文探讨了Hadoop和MapReduce框架在大数据处理中的应用及其局限性,并基于近年研究成果,提出了一系列优化措施,包括提高任务并行度、优化数据传输和改进调度策略。研究表明,这些优化手段可以有效提升大数据处理的效率和稳定性,从而推动大数据技术的进一步发展。