关键词： 智能安全监测技术   油气化工环境   安全挑战   数据处理   传感器技术  

摘要： 随着油气化工行业的不断发展,高危工作环境中的安全监测技术变得尤为重要。本文旨在探讨在这一挑战性环境下应用智能安全监测技术所面临的各种挑战。对智能安全监测技术的基本概念以及其在油气化工中的应用领域进行分析。深入研究了这一领域的挑战,包括数据采集、处理与分析、实时性要求和成本限制等方面。同时探讨传感器技术和数据采集方法的重要性,以及数据处理与分析方法的选择。提供了实施智能安全监测技术的建议,包括系统设计、数据质量保障,为解决高危油气化工环境中的安全挑战提供了重要的指导和见解。

关键词： 用户体验   视频输出   录入信息   智能体   数据处理   传统软件   语音录入   AI  

摘要： 分析展示了AI所带来的产品应用、组织协同和数据消费的新形态、新模式、新方式AI带来产品应用新形态:从传统软件到智能体多模态交互新体验在用户体验方面,AI对多模态的支持使得用户可以通过语音、视频、图像等多种方式输入信息,与传统结构化表单录入信息不同,极大简化操作流程,提高工作效率。例如,钉钉现已支持语音录入、短视频输出、数字人面试等。在数字化场景覆盖方面,多模态交互拓宽了数据处理范围,数字化能覆盖更多元化的场景并带来更好的用户体验。

关键词： 精细化管理   业务模式   信息全面性   监管体系   数据处理   诊疗管理  

摘要： 疾病诊断相关分组(diagnosis related groups,DRG)是现代化管理理念融入医院管理体系的重要组成,尤其是近些年,医院精细化管理研究持续深化。DRG改革与实施的核心体现在对疾病进行分组归类,并应用统计控制理论展开精细化管理。医院精细化质量管理平台的建设是医院管理模式创新与管理质量提高的必然选择。文章以DRG改革下构建医院精细化质量管理平台的路径研究为中心,采用理论研究法与文献分析法,从多维度对医院精细化质量管理平台构建的必要性进行梳理,并结合医院精细化管理现状积极对管理创新路径进行探索。在此基础上,进一步优化医院精细化管理模式,辅助医院有效控制资源消耗,减少不必要的费用支出等,以期为医院未来发展与管理提供参考。

关键词： 快速有限元分析   船体模型   模型数据   数据转换   XML格式   AVEVA Marine软件  

摘要： [目的]为提高船体有限元几何建模效率,解决船舶设计软件导出的船体模型无法直接应用于有限元几何建模的问题,提出一种基于XML文件数据的几何模型处理方法。[方法]以AVEVA Marine(AM)软件导出的船体XML文件为研究对象,通过对文件的数据结构解析,明确几何模型的数据表达规则,依据船体有限元几何建模规范,通过修改模型数据实现对船体模型的几何修正,包括对角隅、开孔等构件的删除、简化处理,对球扁钢和肘板的转化处理,对型材和板缝的移动处理。[结果]实际运用结果表明,处理后的船体几何模型可直接导入有限元软件HyperMesh中,符合有限元实体几何建模规范,保留了原模型材料、板架厚度等相关属性。[结论]与人工建模相比,测试分段实体几何建模效率显著提高,所提方法有助于船体设计模型复用、提高有限元几何建模效率。

关键词： 金属丝编织网试验筛   影像测量仪   校准方法解析   测量数据处理  

摘要： 本文基于影像测量仪对金属丝编织网试验筛的校准方法进行解析,并结合测量程序设计和测量数据处理,在验证十字交叉校准方法的同时,提出对角线校准方法的可行性测量方案。

关键词： 食品试验设计与数据处理   教学改革   食品专业  

摘要： 试验设计与数据处理是食品类专业学生进行食品研发与创新的必备技能,能有效保障专业学生形成扎实专业综合素养和创新能力,针对食品专业本科生“食品试验设计与数据处理”课程的教学现状进行分析,通过优化教学内容与方法、自建教学资源、实施多元化考核手段,建立了灵活的线上线下混合式教学模式。课程改革举措显著降低了课程难度,综合提高了教学质量,提升了学生的学习积极性和自主性,达成了学生试验设计与数据处理技能的习得与应用的目的。该课程改革成果将为培养具有扎实专业基础的应用型人才提供支撑与参考。

关键词： 深度学习   负荷预测   数据处理  

摘要： 为提高超短期多步电力负荷预测有效性,利用门限循环单元(GRU)模型对非线性预测有高效收敛的能力,提出了一种将数据进行经验模态分解(EMD),与时间卷积网络(TCN)以及GRU模型相结合的超短期多步电力负荷预测EMD-TCN-GRU组合模型方法。首先将采集的数据中的负荷信息进行EMD分解,将分解的负荷信息与非时序特征输入TCN模型提取特征,将提取出来的数据特征输入GRU模型进行训练,最后模型实现超短期多步电力负荷预测。基于Tetouan城市电网的数据验证EMD-TCN-GRU模型的预测能力,与GRU以及GRU简单组合模型对比预测效果,验证了该方法极大提高超短期多步电力负荷预测能力。

关键词： 数据处理   过采样方法   分类器  

摘要： 在不平衡数据集中,过采样的主要目的是通过增加少数类样本的数量来平衡数据集,而现有的过采样方法,只考虑了少数类样本之间的分布规律,并在少数类样本之间进行样本合成,这样会导致少数类样本的范围比实际范围小。针对上述问题,对凸显少数类样本范围的过采样方法进行研究。基于3种分类器(SVM、KNN、随机森林)与5种过采样算法(SMOTE、Borderline、KmeansSMOTE、SVMSMOTE、ADASYN)在4种不平衡数据集上开展实验,实验结果表明,应用凸显少数类样本范围的过采样算法在最优和第二优分类结果中占最高比例,因此在数据处理中应用该算法具有较好的效果。

关键词： 电力负荷数据   数据处理   奇异值阈值   相空间方法   自适应变步长  

摘要： 针对传统奇异值阈值(Singular Value Thresholding,SVT)数据恢复算法在对电力负荷数据恢复中忽视数据先验信息以及大规模数据计算效率低等问题,提出一种基于相空间重构与自适应变步长的改进SVT的数据恢复算法.为解决传统SVT容易忽视数据先验信息的问题,引入相空间重构算法将原始缺失数据映射到高维空间,利用数据间的关联性和结构特征,为后续数据恢复算法提供先验知识;结合对数与Sigmoid函数构建变步长基础函数,并利用等比项提高前期步长,构建自适应变步长SVT算法,克服传统SVT在大规模数据情况下计算效率低的问题.结合多项公用电力负荷数据集及多种常用电力负荷数据恢复算法进行对比实验分析,结果表明,改进SVT算法可获得更好的数据恢复效果,收敛速度、精度以及稳定性得到提升,具有较强的工程实用性.

关键词： 多源数据融合技术   低压配电箱   温升监测系统   传感器   数据处理  

摘要： 低压配电箱在现代电力系统中扮演着至关重要的角色,其安全稳定运行对电力系统的整体运行至关重要。针对传统温升监测技术存在的监测维度不足、数据层次单一等问题,提出了一种基于多源数据融合技术的低压配电箱温升监测系统。该系统充分利用多个传感器采集的数据,通过数据融合技术实现了对配电箱温升情况的全方位监测和分析。通过实验验证,该监测系统具有较高的准确性和稳定性,为电力系统的安全运行提供了可靠的技术支持。