关键词： 大数据分析   Python   标准库   第三方库   数据处理   可视化   重复劳动   处理数据  

摘要： 随着数据量的不断增涨,高效而迅速地对数据进行清洗、分析,并以一种既合理又精确的方式呈现结果,已成为大数据分析领域内一个不容忽视的发展方向。Python依靠庞大而全面的标准库和第三方库,提供了一系列强大的工具和框架,在进行数据处理时变得简单且便捷。因此,掌握Python处理数据的技能不仅能够显著降低冗长乏味的重复劳动,同时还可以极大地减少错误发生的可能性。

关键词： 桥梁   去噪   安全性预警   相关向量机   趋势判断  

摘要： 为合理实现运营桥梁的安全性预警分级,结合去噪处理的实测数据,以累计变形序列、速率序列和加速度序列分别构建相应的预警判据,实现运营桥梁安全性预警分级的多源信息融合,充分保证分级结果的准确性。结果表明:PSO-DVMD模型可有效剔除桥梁变形数据中的随机噪声,适用于桥梁变形数据的去噪处理;不同监测点或监测项目在不同判据条件下的预警等级存在一定差异,按不利原则综合确定桥梁的安全性预警等级。运营桥梁安全预警分级为运营桥梁安全性评价提供了一种量化分级标准,值得进一步推广应用研究。

关键词： 财务信息化   数据标准化   财务数据处理   财务分析  

摘要： 随着财务信息化在各行业的不断推广和应用,企业财务人员职能逐渐从基础账务核算转变为财务管理职能,数据分析和应用的需求逐步提升。本文从企业财务信息化发展角度出发,探讨了BI财务分析软件在企业财务分析和数据处理中的作用。当企业具备一定的信息化水平时,财务软件可以按统一格式导出数据,那么在统计或分析大量且复杂的财务数据时,BI财务分析软件就可以发挥其重要作用。希望通过本文的研究,可以为相关企业有效运用BI财务分析软件提供参考。

关键词： 电气工程   自动化   数据处理   传输技术  

摘要： 电气工程自动化的核心目标是使电力系统实现智能化和高效的管理,这需要依赖于先进的数据处理和传输技术。数据处理技术主要是针对电气参数进行实时获取,分析与预测,从而提升系统运行效率与安全性。数据传输技术确保了各种控制命令和反馈信息能在不同的设备和系统之间迅速且准确地传输,从而确保整个自动化系统能够协同工作。文章将对电气工程自动化数据处理和传输技术最新研究进展进行深入探究,并且对其今后发展进行分析,希望对相关人员提供参考。

关键词： 窃电检测   CNN-BiLSTM   SMOTE算法   注意力机制  

摘要： 为了解决目前窃电检测算法普遍存在数据不平衡与准确率较低的问题,本文提出了一种基于非平衡数据处理的联合卷积-双向长短期记忆神经网络和注意力机制的窃电检测方法。首先,通过基于合成少数类过采样技术对数据进行过采样处理,以生成类平衡的样本数据;然后,将所获的新数据样本输入改进卷积-双向长短期记忆网络模型进行训练;最后,确定改进模型的最优参数。实验结果表明,该模型对窃电行为的识别准确率达到了92.44%,识别精度明显优于其他传统模型。

关键词： 航天   测控系统   处理软件  

摘要： 航天测控系统数据处理软件能够成功开发的主要原因是因其参考了以往软件的设计经验,对数据处理需求和结构框架展开探究,并在软件设计过程中注重实时性和可靠性,同时具备通用性和适应性。此外,系统的自动化程度较高,可靠性强,模块化设计易于扩展。并且在经过多阶段严格测试后,软件在实际应用中表现稳定,满足航天测控系统数据处理软件测试任务的高标准要求。

关键词： 配电网   动态监测   数据处理   实时监控  

摘要： 随着现代电力系统的不断发展和智能电网的普及,配电网的动态监测变得尤为重要。动态监测数据的及时、准确处理对于保障电网的安全稳定运行具有重要意义。基于此,文章简述了配电网动态监测概念及其系统应用场景,从多个方面对配电网动态监测系统设计进行了分析,并探究了配电网动态监测的数据处理方法,包括数据采集与预处理、数据分析与建模等方面,以期为智能配电网的管理和优化提供有力支持。

关键词： 工程测绘   GIS技术   数据处理   空间分析  

摘要： GIS技术在工程测绘领域发挥着重要作用。其凭借强大的数据采集、分析与处理能力,可提升测绘效率与精度。能实现地形地貌的精准呈现、空间数据的有效管理,为工程规划、设计与施工提供可靠依据,推动工程测绘朝着智能化、信息化方向发展。

关键词： 非现场执法   远程监控   数据处理   法律挑战   行政效率  

摘要： 非现场执法,作为数字时代的产物,利用现代科技手段,在不直接接触违法行为人的情况下,通过远程监控与数据处理实现执法目的。这种执法模式提升了执法的效率和客观性,但同时带来了对法律规范、技术标准与隐私保护的挑战。本文探讨了非现场执法的功能特征、存在问题,并提出了建议,以期促进执法公正性和法律适应性的提升。

关键词： 水质检测   误差分析   误差数据处理   电厂水化验  

摘要： 水质检测化验中的误差主要包括系统误差和随机误差。系统误差可能由于仪器校准不准确、操作失误或环境条件变化等引起,导致测量结果偏离真实值。随机误差则是由于测量过程中的偶然因素引起的波动,使得多次测量结果存在一定的差异性。为了减小误差,需要采取有效的数据处理方法。数据处理包括数据校正、平均处理、异常值检测和结果评估等步骤。通过对原始数据进行校正和筛选,排除异常值的干扰,然后采用适当的统计方法进行数据平均处理,以提高数据的准确性和可靠性。最后,对处理后的数据进行评估分析,判断水质检测结果的可信度,为进一步的决策提供科学依据。