关键词： 结构健康监测   大跨屋架结构   数据处理   安全性评估  

摘要： 以南京某文化中心项目为基础,针对大跨屋架结构的健康监测系统数据处理方法,进行了深入的研究与应用。分析了结构监测点的布置原则,并结合项目实际情况,合理地布置了温度、位移、应变传感器。基于健康监测系统,进行了数据的传输和获取,并设定了数据预警阈值。最后对采集的数据进行分析,发现数据变化平稳,结构处于安全状态。

关键词： 水文地质勘察   数据处理   解释技术  

摘要： 水工环地质调查是一种综合性的工程,它包含了水文、工程、环境等多方面的勘查工作,在野外条件下所面临的情况较为复杂。随着科学技术的进步,水工环地质勘探领域的新兴技术也在不断涌现。对其进行深入的研究和适用条件的研究,对于推动水工环地质调查工作的发展具有重要意义。

关键词： 人工智能   大数据   多模态数据   机器学习   数据处理  

摘要： 开展日益复杂的教育和心理学研究亟须创新数据收集和处理手段。人工智能可以帮助研究者收集具有高生态效度、动态、精准的数据,还有助于分析处理海量、多模态的数据,从而弥补传统研究手段的诸多不足。因此,教育和心理学研究与人工智能的结合是未来发展的一大方向。然而在智能化进程中也不能过度依赖数据驱动的研究方法,融合自上而下的理论驱动和自下而上的数据驱动手段至关重要。

关键词： 危化品   巡检预警系统   技术进步   实时监测   数据处理  

摘要： 本文研究了危化品行业中巡检预警系统的重要性和应用。随着技术进步,传统的人工巡检方法正逐渐被先进的预警系统所替代。这种系统的主要优势包括其实时性、准确性、自动化数据记录以及降低人为错误的可能性。但同时,预警系统在实际部署和应用中也遭遇了如传感器的校准与维护、数据处理的复杂性、假警报和技术更新等多方面的挑战。尽管如此,该系统受到了危化品行业的广泛接受,并得到政府的政策支持。朝着未来,预警技术有望进一步结合人工智能、深度学习和物联网等先进技术进行完善和升级,为危化品安全管理和其他高风险行业带来深远的影响。

关键词： 综合考查   高考命题   思维模型   电解池   原电池   必备知识   电化学   数据处理  

摘要： 将原电池或电解池“多池和多室”串联在一起的相关计算是近年来高考命题的热点,该类试题综合性强,对考生的能力要求高,综合考查电化学知识及应用,突出必备知识的基础性与应用性,同时考查考生逻辑推理与数据处理等关键能力.本文例析相关试题,建立电化学“多池和多室”串联计算的思维模型.

关键词： 模具   专利   信息采集   数据处理  

摘要： 结合国家关于模具产业方面的鼓励政策和模具产业领域的专利申请趋势,对国内模具产业技术及地域分布进行分析,通过信息采集、数据处理、数据可视化等方法,分析模具产业发展态势、技术热点研发趋势、产业高端人才情况,并重点分析了模具产业领域专利申请数量排名靠前的5位申请人,为模具产业发展提供知识产权支撑。

关键词： 冲击波超压峰值   正态分布   小波去噪   指数拟合  

摘要： 针对冲击波测试中缺乏一致的数据处理正确性判定问题,提出了以峰值数据分布正态性检验作为数据处理正确性的评判方法。在分析常规弹药试验中冲击波超压峰值的规律基础上,利用某型弹药试验结果进行假设检验,验证了数据存在正态分布的客观规律,通过对试验数据采取滤波处理、经验公式拟合处理等方式,分别进行正态检验,与原始数据进行比对,得出了采取不同方法进行数据后期处理的差异,指出了经验公式拟合处理方法的必要性,进而阐明以峰值数据分布正态性检验作为数据处理正确性的评判方法。该方法为提高冲击波测试精度、判断数据正确性提供了参考。

关键词： 非结构化数据   数据处理   复杂场景   年复合增长率   GPU   复杂模型   产业发展态势   关键技术  

摘要： 当前,海量复杂数据处理需求与算力供给之间存在矛盾,全球急剧扩增的数据中80%以上是文本、图片、语音、视频等非结构化数据,AI复杂模型、复杂场景的计算进一步催生对智能算力芯片和系统的需求,智能算力成为算力快速增长的主要驱动力。我国智能算力规模增长迅速,年复合增长率是通用算力的两倍以上。但是,一方面我国智能算力主要依赖美国英伟达GPU芯片.

关键词： 激光雷达   点云处理   PCL   包围盒   可视化设计  

摘要： 激光雷达技术目前已经在商业中得到了广泛的运用,通过激光雷达技术对点云数据处理系统的研究也有了长足的发展。由于激光雷达数据扫描所获取的是大量的离散化三维数据信息,这些以坐标来记录的数据被称为点云数据。点云是表示实际物体三维信息的统计无序数集,包含物体的三维坐标值、颜色值和灰度值。使用激光雷达的信息采集处理系统采集数据时,由于会受到外界的干扰因素(如光线反射、阴影环境)、扫描精度、物品机械振动的负面影响,采集到的点云数据存在着很大的噪声和孔洞。这些点云空间密度相差较大,使得分析结果不能直接描绘实际物体的模型。对于上述存在的漏洞,设计了一种基于激光雷达的点云数据的处理算法,实现对点云数据处理的简化、过滤、检索以及可视化。

关键词： 需求计划管理   数据模型   供应链管理  

摘要： 随着构建“现代供应链”的新发展理念不断深化,物资计划数据作为绿色现代数智供应链的关键组成部分,在发展中计划条目多、审查逻辑复杂等问题逐渐凸显。基于此,针对物资计划数据的特征,从物资计划提报的实际生产需求出发,设计了面向智能化应用的数据预处理方法和流程,提出了物资存量数据的清洗、补全、整理和容错等系列规则。该研究的应用将有助于减少物资计划数据的冗余,提高物资计划数据的质量,为物资计划数据进一步的智能化应用夯实数据基础,进而提升供应链管理的质效。