关键词： 不动产登记测绘   数据处理   技术要点  

摘要： 不动产登记测绘数据是进行不动产登记和管理的基础,其准确性和完整性直接影响到土地权属和房产交易的合法性和科学性。文章对不动产登记测绘数据的处理要点进行了系统分析,涵盖了数据采集、预处理、管理、分析和可视化等关键环节。通过探讨每个环节中的技术和方法,揭示了高效、精准处理不动产测绘数据的重要性和必要性。文章旨在为相关从业人员提供实用的技术指导和参考,以提升不动产测绘数据处理的整体水平和应用效果。

关键词： 遥感技术   矿山地质测绘   数据处理   应用措施  

摘要： 遥感技术的广泛应用,使得整体矿山地质测绘数据处理逐步向智能化的方向转变,利用这部分科技含量较高的技术手段,可以进一步消除以往测绘数据处理阶段中存在的局限性,为矿山开采行业的稳定发展奠定坚实基础。因此,文章首先对矿山地质测绘中遥感技术的基本概述加以明确;其次,对遥感技术与矿山地质测绘数据处理中的要点与优势展开深入分析;在此基础上,提出遥感技术在矿山地质测绘数据处理中的具体应用措施。

关键词： 大数据技术   流数据   处理框架   流计算技术  

摘要： 在大数据技术快速发展的背景下,流数据已成为了一个不可忽视的重要领域。由于流数据具有实时性、突发性、无序性、易失性和无限性等多重特性,传统的分布式计算机系统在处理数据时倍感压力。面对这样的挑战,流计算技术的出现成为了解决之道,其能够针对海量的、来自不同数据源的流数据进行实时、高效的分析和处理,满足现代数据处理的需求。基于此,将对流数据处理框架的建设进行深入研究,以大数据技术为基础给出常用的处理框架,以期为提高数据处理水平提供相关参考。

关键词： 大数据分析   IT应用   数据处理   系统优化  

摘要： 文章回顾了大数据技术的发展历程,包括其起源、演变及在IT领域的应用趋势,并详细分析了当前大数据技术面临的主要挑战。深入探讨了大数据分析在IT应用中的核心角色和作用,特别是在数据处理和系统优化方面的应用。文章着重于大数据技术的创新实践措施与策略分析,如技术创新、策略调整及与其他IT技术的融合,旨在通过对大数据技术在IT应用中的综合分析,为未来的技术发展和应用提供参考。

关键词： 产教融合   课程思政   线上线下   大数据   教学改革  

摘要： 当今社会对仪器类毕业生的需求变化,高校育人模式的深化改革,彰显校企双方合作培养综合型人才具有重要意义。为更好地落实立德树人要求,以课程思政作为基础,在产教融合的支持下,以“误差理论与数据处理”课程为例,介绍将课程思政贯穿教学过程的始末以及在大数据环境下利用学生线上线下的学习数据建立多元化评价体系,为课程教学改革创新提供了新方法。

关键词： 序列化推荐   数据处理   傅里叶变换   序列采样  

摘要： 传统推荐算法比较注重于模型本身对于推荐效果的提升,实际上数据质量对于算法的影响更为重要,但目前在推荐算法领域对于数据的科学处理方法比较零散,没有形成一个系统的框架。针对以上问题,基于傅里叶变换与近端序列采样的数据预处理,结合SASRec提出可以普遍应用的序列推荐框架FTRRec。首先通过傅里叶变换将序列数据在时域和频域中相互转换,并根据序列数据的特点,过滤序列中的无用信息,其次使用近端序列采样替换传统的滑动窗口采样法,加速样本采样的同时,提升模型对于序列的特征捕获能力。通过在5个公开数据集上的实验,将框架应用于三个不同的主流推荐算法时,每种模型均有3%-5%的提升。

关键词： 试验设计与数据处理   课程思政   教师队伍建设   综合评价方法  

摘要： 为贯彻落实立德树人根本任务,践行守好一段渠、种好责任田的初心使命,深入剖析高校试验设计与数据处理课程思政特点,从抓牢教师队伍主力军、夯实课程建设主战场、守住课堂教学主渠道等维度研究提升课程思政能力的路径策略,通过显性评价、隐性评价、结果性评价、过程性评价等建立课程思政教学效果综合评价方法,反馈指导课程思政教育教学,多维度开展试验设计与数据处理课程思政“供给侧改革”,为提升高校课程思政能力提供思路。

关键词： 三坐标测量机   误差分析   数据处理   智能化制造  

摘要： 数字化测量技术是制造业的重要技术之一,其中三坐标测量机的应用弥补了检测方面的不足,与传统测量方法相比,在零部件三维建模、加工工艺、表面检测等方面的应用中显著提高了检测精度和检验工作效率。文中针对三坐标测量机测量方法、误差分析补偿和应用等进行了介绍,然后对其测量数据处理方法进行了综述,并提出未来可能的研究方向。

关键词： 社交平台文本分类   不平衡数据处理   SimBERT   EDA   Focal Loss  

摘要： 随着社会信息化程度加深,运用自然语言处理技术从海量网络数据中筛选提取有效信息,具有重要的实用价值。然而,从社交平台收集的文本数据存在有效信息类别数据量少、类别不平衡等问题。因此,提出SimDyFeFL方法解决中文应急关联文本识别任务的数据不均衡问题,EdaDyFeFL方法解决英文网络暴力检测任务的数据不均衡问题。采用SimBERT与EDA方法将类间差异较大的原始数据增强至类间数量相近后,融合加入动态反馈过程的Focal Loss函数对各类别加权,并设计BERT、RoBERTa与BERT_DPCNN作为文本分类模型进行三个阶段的对比实验,证明提出方法的有效性。在中、英文两个真实数据集上的大量实验表明,使用SimDyFeFL与EdaDyFeFL改进后的文本分类模型综合性能提升显著,中文模型准确率最高提升7.70个百分点,英文模型准确率最高提升5.15个百分点。与Kaggle平台已有研究取得的最好成绩相比,英文模型准确率高出了2.92个百分点,Macro F1值与Weighted F1值分别高出2.83个百分点与2.95个百分点。

关键词： 边缘云   云电脑   数据处理   优化技术  

摘要： 在快速发展的云计算领域,边缘云架构为云电脑提供了一个高效的数据处理平台,以应对日益增长的计算需求和实时数据处理的挑战.文中探讨了边缘云环境下云电脑数据处理的优化技术,该技术能通过实施高效的数据传输、资源调度与应用场景优化策略,提升数据的处理性能.研究结果表明,适当的优化措施能有效减少延迟,提高资源利用率,并优化用户体验.通过具体的实验评估,文中证实了这些技术在实际应用中的有效性和可行性.