关键词： 实验设计与数据处理   研究生课程   教学改革   教研融合   课程思政  

摘要： 中国特色社会主义迈入新时代,有必要开展研究生课程改革探索与实践,以适应党和国家事业发展对高层次创新人才的迫切需求。该文以实验设计与数据处理课程为例,从知识体系、教学模式、教学案例、课程思政和课程考核方面剖析教学过程中存在的问题,提出优化教学内容、构建教研融合模式、突出实践环节、融入思政元素和建立多元考核的改革措施。实践证明,该课程的教学改革获得明显的教学效果,可为传统工科研究生教育提供借鉴,从而助力培养更多德才兼备的高层次人才。

关键词： 奇异谱分析   变形监测   GNSS   桥梁  

摘要： 为了更好地对桥梁的变形状态进行监测,评价桥梁运营的稳定性,本文将GNSS(Global Navigation Satellite System)用于桥梁变形监测中,并使用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)对GNSS监测数据进行处理。研究了实现SSA的关键参数嵌入维数及有效主分量的确定方法。经SSA后提取得到变形监测数据中的趋势项成分与周期项成分,剔除了噪声项,对结果分析得出:桥梁在3个方向上都会产生周期性变形,变形幅度不一样但是周期及变形极值点都一致,并且只在一定范围内变化,理解为受日照、荷载影响产生的变形,这种可恢复性变形也表明桥梁的运营状态良好。

关键词： 实时数据处理   物联网   分布式处理   边缘计算   数据实时处理   当前技术发展   低延迟   经验分享  

摘要： 随着物联网的快速发展,实时数据处理与优化成为关键挑战。边缘计算作为一种新兴的计算模式,具有低延迟、高带宽和分布式处理的优势,为物联网实时数据处理提供了新的解决方案。本文立足当前技术发展视角,针对物联网和边缘计算的基本概念进行了阐释,并提出了基于边缘计算的物联网实时数据处理与优化方法,希望为当前物联网发展过程中更好地进行数据实时处理和优化提供一些经验分享和借鉴。

关键词： 煤矿供电安全监测系统   传感器   数据处理   故障诊断   系统可靠性  

摘要： 介绍了煤矿供电安全监测系统的定义和作用,详细阐述了系统的组成部分,探讨了系统的功能,分析了系统在实际应用中面临的问题和挑战,提出了进一步完善和发展煤矿供电安全监测系统的建议。

关键词： 换乘服务   5G移动通信技术   数据整合   铁路旅客   数据处理  

摘要： 针对铁路旅客接续换乘时无法准确获取下阶段旅程综合交通信息的情况,设计了铁路旅客综合换乘服务信息系统。介绍了该系统的总体架构和关键技术,实现了铁路旅客综合换乘的数据接口管理、数据处理、系统管理和信息展示等功能,能够在方便旅客接续换乘的同时,缓解铁路客运站客运人员的工作压力,减少人力成本,提高工作效率。

关键词： 大数据处理技术   计算机系统   性能优化   性能分析  

摘要： 阐述大数据处理技术在计算机系统性能优化中的应用,包括性能分析和监控、负载均衡和资源管理、优化决策和预测。通过实际案例,介绍这些应用的有效性和潜在价值,并展望未来发展趋势。

关键词： 架空导线   载流量计算   设计校核   Excel VBA编程   数据处理  

摘要： 针对线路选型过程中手动计算核验导线载流量效率低下的问题,基于Excel及VB 6.0平台设计了一款架空导线载流量计算软件。该软件通过选择导线类型、确定执行标准、输入对应的导线参数及环境参数,即可快速自动输出计算所得允许最高工作温度和短时最高工作温度范围内的导线载流量。经过实例验证,该软件操作便利、计算准确、输出结果可视化且图形清晰直观,可为导线载流量核验、线路导线选型、线路增容改造提供技术支持。

关键词： 3D激光扫描技术   不动产测绘   三维建模   数据处理  

摘要： 利用3D激光扫描技术,通过发射激光到目标物体并接收反射光来获取精确的三维数据。这项技术以其高精度、高速度和能够捕捉复杂结构的优势,正在不动产测绘领域中发挥重要作用。在建筑物三维建模、宗地测量和房屋测绘等应用中,3D激光扫描展现了其独特的优势。然而,3D激光扫描技术的应用面临数据处理难度大、扫描精度受限、成本较高和技术普及度不足等挑战。

关键词： 物联网   供应链   RFID   实时性   数据处理  

摘要： 随着物联网通信技术快速发展,智能供应链跟踪系统正在改变传统供应链运作模式,本文重点探讨了物联网通信技术的特点及其在该系统中的应用。物联网通信技术凭借自动化数据采集与实时传输,提升了供应链系统数据准确性和处理效率,实现了信息共享,保障供应链系统高效精确运作,助力供应链管理数字化转型。

关键词： 多维曲面成形   深度学习   三维模型数据处理   运动规划  

摘要： 多维曲面成形过程中三维模型读取和空间目标点的求解效率对提高成形速度具有重要影响作用。随着STL模型复杂度提升,三角面片数量相应增加,计算复杂度大幅增长,求解效率降低,运动规划和图案映射过程计算难度也随之增加。针对上述问题基于深度学习方法提出一种三维模型数据处理及运动规划方法,并与传统的计算规划方法进行对比。实验结果表明,所提方法能有效提升曲面打印中模型数据点定位速度2倍以上,定位速度随求解点数据量增加而提升,且对模型顶点数增加具有鲁棒性,大大提升运动规划速度,为多维曲面成形运动规划求解提供新思路,适用于大规模数据计算且可被用于直接交互现实的生产制造任务。