关键词： 数据处理技术   计算机网络安全   存储系统   性能评估  

摘要： 本文深入研究了数据处理技术在计算机网络安全存储系统中的应用。通过构建仿真实验环境,系统地评估了数据处理技术对网络安全存储系统性能与安全性的影响。性能评估实验的结果显示,数据处理技术的合理运用能够显著提升系统的吞吐量,降低数据传输延迟,并提高安全事件的检测率。

关键词： 新一代计算机体系结构   数据管理   能耗优化  

摘要： 大数据已成为信息时代搜索的关键词之一,随着数据规模不断增长,人们对计算机体系结构提出了更高的要求。基于此,新一代计算机体系结构应运而生,为大数据处理带来了新的机遇与挑战。文章旨在深入探讨新一代计算机体系结构对大数据处理的影响,包括性能提升、能耗优化、数据管理等方面。

关键词： 边缘计算   无线数据传输   数据处理   优化算法   资源利用率  

摘要： 随着物联网和5G技术的快速发展,边缘计算这一新兴模式在实时性、低时延等方面具有一定的优势。然而,边缘计算环境下的无线数据传输与处理仍面临诸多挑战,如网络拥塞、资源分配不均等,因此需要对其进行有效的优化与管理。文章对边缘计算环境下的无线数据传输与处理进行了深入分析,提出了相应的优化策略和算法,旨在提高数据传输效率、降低时延、优化资源利用率等,最终实现对边缘计算环境下无线数据传输与处理的优化及改进。

关键词： 增强分析   水利工程   测量数据   数据处理  

摘要： 在数字化时代,测量数据成为工程设计、建设与维护的重要参考依据,深挖测量数据的价值,对企业具有重要意义。在数据处理方面,强化分析是一种有效的手段,可以有效地提高数据分析的效率与精度,对于提升水利工程施工效果有较好作用。本文结合实际,运用文献分析法,对水利工程测量数据处理中增强分析技术的价值与应用展开分析探究,提出一种数据处理方案。

关键词： 地质灾害   三维可视化   系统开发   数据处理   Cesium引擎  

摘要： 为实现青海省湟水流域地质灾害可视化管理,提高灾害信息处理效率,通过倾斜摄影测量与实地调查,结合数据库、前后端等技术开展了灾害三维可视化系统和后台信息管理系统的设计与开发。三维可视化系统基于Cesium引擎,在具备地球多维显示、快速定位、底图添加功能的基础上,扩展开发了数据加载、空间处理、漫游展示3个特色模块,可以加载研究区的矢量数据、影像数据、倾斜摄影模型,能够满足空间量测的需求,实现了在模型上绘制标签并结合现场调查情况进行“隐患点+风险区”的双控分析。后台信息管理系统实现了对灾害基本情况、发展趋势,以及区域内降水、人口、GDP等信息的空间查询分析,为地质灾害风险评估、治理防护提供了技术支撑。

关键词： 正则化回归   物联网   多源异构数据   Min-Max归一化   混沌遗传算法   滤波  

摘要： 针对现行方法在物联网海量多源异构数据处理中应用效果不佳的问题,提出基于正则化回归的物联网海量多源异构数据处理方法。先收集物联网数据生成多源异构数据集,并对数据进行预处理;然后采用混沌遗传算法对物联网海量多源异构数据进行填补;最后利用正则化回归对物联网数据进行滤波,消除数据中的高频分量,实现物联网海量多源异构数据处理。经实验证明,所设计方法的数据失真率不超过0.2%,全频域内信号幅值得到了有效降低,所设计方法在物联网海量多源异构数据处理方面具有良好的应用前景。

关键词： 信息科技原理   实验教学设计   文本数据处理   教学策略  

摘要： 与传统实验相比,信息科技实验具有载体多样、操作灵活、成本较低的优势,科学原理是开展实验教学的根基,指向信息科技原理的教学设计是核心路径。提出了体现实验前、中、后三个阶段和教师、实验、学生三个视角的教学策略,以“文本数据处理”一课为例作了详细阐述,分析了存在的问题,提出了改进建议。

关键词： 数据处理   多级电力大数据   决策树算法   冗余数据判定   数据清除   去冗技术  

摘要： 由于电力数据体量在短时间内暴增,使得冗余数据占比增多,严重影响了电力数据的处理时间。为此,提出基于决策树算法的多级冗余电力大数据清除方法。通过对多级电力大数据分块处理,采用离散小波变换算法,提取其近似特征。引入决策树算法计算信息增益率,基于并行计算原理设计多级冗余电力大数据清除流程,从而实现数据清除。实验结果显示:提出方法的检测结果与实际冗余数据量保持一致,冗余数据清除吞吐率最大值为45 bps,充分证实了提出方法冗余数据清除效果更好。

关键词： 数据流通   数据流动   数据空间   数据分类   数据管理   数据需求   敏感信息   数据处理  

摘要： 数据提供方要对外提供数据资源,并为数据质量及安全负责;数据需求方要明确数据需求、挖掘应用场景,并开发场景化的数据产品。我们常说,要促进数据供给如水般“流起来”,加强数据流通如水般“转起来”,推动数据应用如水般“用起来”。其中,数据供给是一切水源流动起来的基础。要让数据流动起来,我们需要关注数据分类分级,要将数据按照其属性、特征、价值、重要性及敏感性等进行系统性的区分和排序,实现更高效、更安全的数据管理和利用,提高数据处理的效率,确保敏感信息得到适当保护。

关键词： 三相电能表   数据处理   误差检定   模糊C-均值聚类算法   支持向量机   自动检定  

摘要： 为了提升三相电能表计量误差检定方法的有效性、避免冗余数据给检定过程带来的干扰,提出基于聚类优化的三相电能表计量误差自动检定方法。利用模糊C-均值(FCM)聚类算法提取三相电能表检定数据的核心特征,并构建检定数据核心特征数据集。利用核函数划分原始的特征空间,以映射到更高维的希尔博特空间。建立支持向量机(SVM)模型,并将核心特征数据集输入该模型,以较少数据实现对三相电能表计量误差的自动检定,从而提高检定的精准性。试验结果表明:该方法的检定时间较少,均在2.5 s以下;三相电能表计量误差检出率均达到90%以上,能够有效提升检定效率。该方法在计量误差检定中具有重要作用。