关键词： 数据处理   中国电子学会   学术期刊   数据采集  

摘要： 《数据采集与处理》是中国科协主管,中国电子学会和南京航空航天大学联合主办,南京航空航天大学出版,并向国内外公开发行的学术期刊。《数据采集与处理》为中文核心期刊(无线电电子学、电信技术类),中国科技论文统计源期刊,并被中国科学引文数据库(CSCD)、荷兰Scopus数据库、瑞典DOAJ数据库、俄罗斯《文摘杂志》、日本科学技术社数据库、美国《剑桥科学文摘》(CSA)、英国INSPEC数据库等国内外权威数据库收录。

关键词： 数字化转型   信息化建设   数据处理   风险防控  

摘要： 随着信息技术的迅猛发展,企业财务管理正经历着深刻的数字化转型与信息化建设。这一变革不仅是技术层面的升级,更是管理理念和模式的全面革新。数字化转型通过提升企业整体管理水平、优化内部发展环境及促进财务管理的集成化,为企业带来了显著的竞争优势。基于此,本文从必要性、挑战及应对策略三个方面,深入探讨企业财务管理数字化转型与信息化建设的现状与未来发展方向。

关键词： 创新性   数据处理   逻辑性   真实性   科学性  

摘要： 1《辽宁体育科技》为国内外公开发行的体育学术期刊,全年6期单月出刊。2所投稿件应具有逻辑性、科学性、创新性、真实性;数据处理要合理,文字通顺,并具有一定的学术价值。每篇论文以不少于8000字为宜。3稿件格式:题名、署名、中文摘要、关键词、中图分类号、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献。

关键词： 分布式存储   大数据   处理效率  

摘要： 数据驱动背景下,大数据已成为推动各领域发展的核心资源。随着数据规模的持续增长,分布式存储系统凭借优异的可扩展性和可靠性,成为处理海量数据的理想架构。文章对大数据处理效率优化问题展开了研究,探讨了基于分布式存储的关键技术,包括数据索引与访问优化、存储策略改进、高效算法设计以及任务调度与资源管理方法。实验证明,所提方法显著提升了大数据处理性能,为实际应用提供了有效的效率提升解决方案。

关键词： 智慧矿山   边缘计算   数据处理   无线通信   云平台  

摘要： 随着智慧矿山建设的深入推进,传统集中式云计算架构在海量异构数据处理中面临着响应延迟、算力不足等挑战。提出了一种基于边缘计算技术的智慧矿山数据处理系统架构,通过算力资源下沉与分布式智能,实现矿山环境数据的实时监测、高效处理与安全存储。该系统采用3层分布式架构,包括智慧终端层、边缘计算层和智慧云端。智慧终端层通过多网融合技术(LoRaWAN、WIFI、5G/4G及北斗卫星通信)确保复杂环境下数据传输的可靠性;边缘计算层作为核心枢纽,依托边缘网关实现数据采集、预处理、异常检测(如孤立森林算法)及本地存储,显著降低延迟并提升安全性;智慧云端则整合多源数据,通过可视化界面支持决策管理。典型应用场景(环境监测、边坡预警、人员定位)验证了该系统在提升生产效率、保障安全生产方面的有效性。边缘计算技术能够有效解决智慧矿山建设中的数据实时性、稳定性与安全性问题,为矿山智能化转型提供了创新解决方案。

关键词： 弗兰克-赫兹实验   碰撞概率   Origin自动寻峰   逐差法  

摘要： 大学物理实验中实验参数的优化与数据分析能力培养至关重要。本研究通过系统测量弗兰克-赫兹实验中灯丝电压、第一栅极电压和拒斥电压等对板极电流I A和第二栅级电压V G2K关系曲线的影响,获取648组实验数据并绘制I A-V G2K特征曲线。结合热电子发射理论、玻尔兹曼分布及电子-原子碰撞截面理论等,分析了不同实验现象背后的物理原理,揭示了参数调控对实验现象的影响关系,讨论了弗兰克-赫兹的实验参数有效范围。最后,基于Origin软件自动寻峰与逐差法处理数据,获得了氩原子的第一激发电位较为理想的数值,验证了原子量子化能级理论,理论分析较好地解释了实验结果。本研究为弗兰克-赫兹实验教学提供了参数系统优化的方案,并创新性地将理论建模与软件分析结合,提升了实验结果的可信度与教学实践价值。

关键词： 全球导航卫星系统   2000国家大地坐标系   控制网布设   数据处理  

摘要： 本文通过对黄河托克托以下重点区域全球导航卫星系统(GNSS)控制网的布设方案、观测和数据处理等方面进行全过程论述,建立了黄河流域2000国家大地坐标系成果坐标框架,实现了与国家现行坐标系接轨,并获得了精度可靠的坐标成果,同时,阐述了建立高精度GNSS控制网的作业流程、关键技术和成果精度,对类似项目的生产具有借鉴意义,为黄河流域高质量发展奠定了测绘基础,满足了治理黄河测绘工作的需要。

关键词： 机器学习   气测录井   数据处理   特征工程   录井解释  

摘要： 随着油气勘探开发的深入,以图板为主的传统气测录井解释方法难以满足复杂储层与油气水关系的评价需求,近年来大数据分析和机器学习的快速发展为气测录井解释提供了新的方向。基于多口井的气测解释数据,应用数据预处理与特征工程方法对气测数据进行处理,并采用5个常用的机器学习模型(KNN、NB、SVM、MLP、LightGBM)进行建模解释与应用对比分析,结果表明,SVM与LightGBM模型综合表现较好,平均预测准确率达到87%以上,能够满足实际的解释需要。机器学习模型解决了传统解释图板灵活性不足,受维度限制难以提取深层信息等问题,显著提升了解释准确率,具有实际推广应用价值。

关键词： 支持向量机   简单位移平均   趋势项   鲁棒性   数据分析  

摘要： 为提高露天矿边坡监测数据的解释性与实时响应能力,提出了一种基于支持向量机(SVM)与简单位移平均(SMA)方法相结合的监测数据处理框架。该方法首先利用SVM模型剔除因测量误差、环境扰动等因素引入的异常值,以提高数据的可信度与稳健性;然后,采用SMA平滑处理数据,以趋势项替代逐点位移值并提取整体趋势,减弱单一异常位移值对整体曲线的影响;处理后的数据曲线相比原始数据在趋势显著性和简洁性方面均得到显著提升,更加清晰地反映了边坡位移的实际变化趋势。此方法可有效增强露天矿边坡监测的敏感性和趋势识别能力,从而有助于实现边坡位移的及时预警与有效管理。

关键词： 管廊   分布式光纤   振动监测   数据处理  

摘要： 分布式振动光纤技术在城市管廊以及建筑物结构健康等领域具有应用价值,但是,尚存在信噪比较低、识别事件效率低下等问题。文章基于某管廊振动监测研究分布式光纤振动信息的准确提取和事件识别的算法,并成功构建、训练了一个卷积神经网络模型,能够有效提取和分类时间序列数据中的局部特征,并通过可视化手段展示训练过程中的损失和准确率变化,为管廊振动监测分布式光纤数据处理提供了高效的方法。