关键词： 无人机测绘   传感器配置   飞行路径规划   数据处理  

摘要： 本文对高精度地形测绘无人机技术进行深入探究,对无人机平台和传感器配置关键因素、飞行路径规划和数据采集优化方法、数据处理和优化等先进技术进行分析。通过对飞行控制精确性,数据处理复杂性及飞行安全和数据采集覆盖等技术难点进行研究,并给出相应问题的处理策略。无人机技术可以有效地促进地形测绘工作的准确与高效,在地形测绘技术发展过程中起到了至关重要的促进作用。

关键词： 叶绿体基因组   测序技术   数据处理   物种鉴定   系统发育分析  

摘要： 植物叶绿体基因组作为一种独立的细胞器基因组，在植物物种鉴定、基因工程和系统发育分析等方面发挥重要作用。随着高通量测序技术发展，叶绿体基因组序列更易获得，全球范围内已测序并发布超万种植物叶绿体基因组序列。然而，叶绿体基因组研究中出现许多需要密切关注的问题，例如，叶绿体基因组研究忽视植物样本进行物种鉴定的描述，缺乏对叶绿体基因组拼接结果的实验验证，忽略对基于叶绿体基因组高变区开发特异DNA条形码扩增及鉴定效率验证。本研究追溯植物叶绿体基因组研究历程，概述近年来叶绿体基因组研究进展，总结叶绿体基因组在植物研究中的应用，提出未来植物叶绿体基因组研究应进行综合验证、将特异DNA条形码应用于植物产品全产业链溯源以及基于叶绿体基因组开创植物资源研究和保护新前景。本研究有助于揭示植物演化奥秘，探索植物环境适应性机制，并为植物资源研究、保护和利用提供新方向和可能性。

关键词： 氦检漏设备   时序数据   数据处理   故障诊断   分类   深度学习  

摘要： 氦检漏设备传统故障诊断方法存在无法直观表示故障特征、严重依赖专家经验而准确性有限的问题。针对氦检漏设备传感器数据，提出了一种结合卷积神经网络（CNN）的时间序列图像生成方案，对故障数据进行数据驱动分析和故障分类，从而更准确地诊断故障。首先将一维时间序列信号转换为灰度图像进行形象化表达，以适应不同的氦检漏设备故障诊断场景，然后对LeNet-5 CNN模型进行优化，设计了计算速度更快、识别精度最大化的LeNet-5s CNN模型，并提出了复杂检测任务下的双模型检测方法，最后通过实验验证了算法的有效性。结果表明，模型优化后识别精确度有一定提升，双模型检测方法对复杂检测任务下的三类故障都有较好的识别性能。

关键词： 三维地震勘探   数据处理   时间域成像   煤田  

摘要： 三维地震勘探作为煤田地质构造和煤层赋存状态精细探测的关键技术,对于煤炭勘探开发与安全生产发挥着重要作用。本文针对常规地震数据处理手段对于复杂地质构造成像精度和分辨率受限的问题,开展了煤田三维地震数据高精度处理与成像技术研究。通过融合多域多方法去噪、最大似然预测滤波、组合反褶积、高精度剩余静校正、3D数据规则化、双向拓频等关键处理技术,有效提高了地震资料的信噪比和分辨率。采用弯曲射线Kirchhoff叠前时间偏移方法获得了高精度的时间域成像剖面,明显提高了地震信号分辨能力和地质异常体成像精度。本文研究的方法为煤田三维地震数据精细处理与成像提供一种有效的技术手段,对于保障煤炭资源的安全开采具有重要支撑作用。

关键词： 古滑坡   复活特征   堵河风险   数据处理   变形预测  

摘要： 为准确掌握古滑坡复活特征及其变形规律,基于灾害区地质背景,开展滑坡发育特征分析及失稳堵河风险研究,并结合极点对称模态分解、模糊熵、人工水母搜索法和Elman神经网络构建滑坡变形预测模型,实现滑坡后续变形规律评价。分析结果表明:受滑坡前缘蓄水升降及近年降雨异常影响,古滑坡局部出现复活,且经复活体失稳堵河风险研究,复活体在不利工况条件下均具有较大的失稳概率,一旦失稳,极可能堵塞前缘河流;滑坡地表变形监测结果显示,滑坡变形量间于77.29～170.36 mm,已具有较大变形量,且前缘变形量明显大于后缘变形量,充分说明滑坡前缘水位升降波动对滑坡稳定性具有较大影响;变形预测结果显示滑坡变形仍将持续加剧,滑坡复活体的稳定性将进一步降低,需尽快开展防治处理,其预测结果具有较高的预测精度。

关键词： GPS测绘技术   建筑工程   测量精度   数据处理   RTK技术  

摘要： GPS测绘技术作为一种创新的工程测量方法,以其高效、精准和抗干扰能力,逐渐成为建筑工程测量的重要工具。本文全面探讨了GPS技术的基本原理、组成结构及其在建筑工程测量中的应用优势。研究表明,GPS测绘不仅能显著提高测量精度,缩短作业时间,还具备全天候作业和操作便捷等特点,能适应城市建设日益复杂的需求。此外,本文针对测量数据的采集与处理,提出了合理的选点策略和控制网建立方法,以保证测量结果的准确性。并通过案例分析,验证了GPS-RTK技术在复杂地形环境下的有效性,可为建筑工程的顺利实施提供有力支持。

关键词： 水闸运行   实时监测   指标体系   监测技术   数据处理  

摘要： 本论文针对水闸在役状态的实时监测技术展开研究,旨在为水闸的安全管理提供强有力的技术支持。构建包含结构安全性、渗流场、流态和设备运行状态的综合监测指标体系,深入剖析结构应力和变形监测、渗流监测及预警等关键技术,实现监测数据的多源融合处理、趋势分析、异常状态辨识和智能预警。经工程实例验证,该技术能及时发现隐患、优化调度,显著提升水闸运行的安全性与效益,为水闸运行管理提供了重要技术依据。

关键词： 动态系统   时间序列   数据缺失   数据维度   插补模型   评估指标  

摘要： 数据缺失是时间序列研究中的常见问题.时间序列不仅包含动态系统的时间信息,还能够有效反映系统的复杂变化.通过构建相应的分析模型,可以为后续决策与调控提供有力支持.因此,有效处理数据缺失问题,并构建高精度的插补模型,具有重要的现实意义.本文从数据维度的视角综述了时间序列数据缺失问题的主要处理方法.首先,归纳了时间序列数据缺失的原因和类型.其次,介绍了低维和多维时间序列数据缺失问题的主要插补模型及其适用范围,并列举了常用的评估指标.再次,通过实验测试了不同模型的插补效果.最后,总结全文并讨论了该领域的未来研究趋势.

关键词： 气象数据可视化   人工智能   卷积神经网络   数据处理  

摘要： 随着全球气候变化的加剧和气象观测技术的进步,气象数据量呈指数级增长,传统的数据处理与可视化方法逐渐显得力不从心。为应对这一挑战,本研究分析气象数据的多源异构性和时空关联性,本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、Transformer、生成对抗网络(GAN)等核心技术的可视化应用场景,并探讨了数据预处理、三维气象场动态重构及智能交互式可视化系统的实现方法。研究表明,AI技术显著提升了气象数据可视化的信息密度、响应速度和预测准确性,增强了公众对气象信息的理解和认知度。

关键词： 大数据   软件工程技术   数据处理   软件创新  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,我们已经步入了大数据时代。大数据在各个领域的渗透日益深入,为社会的发展带来了前所未有的机遇和挑战。软件工程技术作为支撑现代软件系统开发与运行的关键技术,在大数据时代下也面临着新的需求和变革。本文旨在深入探讨大数据时代下软件工程技术的应用现状,分析其中存在的问题,并对未来的发展方向进行展望,以促进软件工程技术在大数据环境下的优化与创新。