关键词： AI   模式识别   行业生态   数据处理   行业冲击  

摘要： 近年来,随着科技的飞速发展,AI(Artificial Intelligence,人工智能)逐步渗透到社会的各个领域。凭借强大的数据处理、模式识别和自我学习能力,AI为各行各业带来了前所未有的变革。在公共资源交易领域,这一技术的应用也呈现出“星火燎原”之势。公共资源交易行业作为连接政府与市场、促进资源优化配置的关键环节,其运行的效率、公平与透明度直接关系到社会经济的健康发展。因此,探讨AI如何深刻影响和重塑公共资源交易的行业生态,不仅具有理论价值,更具有重要的实践意义。笔者梳理AI在公共资源交易领域应用现状,深入剖析其对行业产生的冲击,并提出如何在行业内合理利用AI的策略,以期为行业的未来发展提供参考。

关键词： 工程测量   数据处理   边缘计算   机器学习   数据优化  

摘要： 文中针对工程测量中数据处理效率低、精度不高的问题,提出了一种优化方法。该方法结合边缘计算技术,实时采集并初步处理测量数据,减少了数据传输延迟;利用多维数据分析算法对数据进行深度处理,通过特征提取和数据融合提升测量精度和可靠性;采用机器学习模型优化算法进行智能分析,实现数据的高效优化和自动修正。实验结果表明,该方法显著提高了数据处理的速度和测量精度,推动了工程测量技术的智能化发展。

关键词： 数据采集   数据处理   信息采集模型   PSO-SG滤波   数字孪生  

摘要： 针对装配车间数据源分散、装配信息不能及时感知、数据采集不精确等问题,提出了一种车间数字孪生监控方法。首先,组合使用层次分析法和熵权法,选取关键监控项目,并基于客户端/服务器架构搭建了信息传递网络;其次,提出一种粒子群PSO-SG(particle swarm optimizationSavitzky-Golay)滤波数据处理方法,即利用粒子群算法优化SG滤波算法的参数,提高数据处理效果;然后,基于有限状态机理论构建了数字孪生监控平台,采用二维的数据可视化看板与三维虚拟模型相结合的方式,建立起装配车间的监控体系;最后,以某船用柴油机关键件自动化装配产线中的一个站位为例,验证了本研究的可行性。

关键词： 大数据通信技术   电子信息工程   数据分析  

摘要： 基于电子信息工程领域对高效数据处理的实际需求,阐述大数据通信技术在提升数据传输速率、增强数据分析能力及加强数据安全防护方面的具体应用。结合模拟电信网络环境下的实验平台,对数据压缩、协议优化、分布式计算及多路径加密等关键技术进行系统测试。研究结果表明,大数据通信技术可将数据吞吐量提升至2.76Gb/s,数据分析处理能力提升至6.35TB/h,安全漏洞检出率达到97.1%。

关键词： 人工智能   实验室   环境检测   数据处理   水样检测  

摘要： 为探讨人工智能(artificial intelligence,AI)技术在实验室环境检测数据处理中的应用价值和实施方法,将通过分析AI技术在水样预处理数据优化、色谱分析数据处理、质谱数据解析、多组分同时检测等关键环节的具体应用,结合某实际案例进行阐述。由实例分析可知:在案例实验室AI技术应用后,单样品处理时间缩短73.3%,数据处理准确率提升至98.7%,检出限降低36.0%,月处理样品量增加84.6%,人员工作强度降低38.8%,认为AI技术能够显著提升实验室环境检测的效率、准确性和自动化水平,可为相关研究奠定基础。

关键词： 电液控系统   网络型控制   故障诊断   在线监测   数据处理  

摘要： 为了解决网络型电液控制系统在使用过程中维护难度大、故障定位困难、问题排查周期长等现场问题,设计了网络型电液控制系统故障诊断方案。首先,进行失效分析,再对故障进行分类,构建了网络型电液控制系统故障树;然后,基于故障树,提出故障诊断的判别准则;最后,基于现有的网络型电液控制系统及技术条件,设计了网络型电液控制系统故障诊断的系统架构。该故障诊断技术已经在多个煤矿得到应用,为井下工作面智能化与无人化提供了可靠的保障。

关键词： 边缘计算   智能建筑   数据处理   通信系统  

摘要： 智能建筑通信系统作为智慧城市的关键组成,承担多协议数据交互任务。边缘计算具备低时延、高吞吐、就近处理优势,成为其核心支撑技术。文章围绕边缘计算架构,设计面向智能建筑通信系统的数据处理方案,构建边缘节点实时预处理、本地智能分析、边云任务动态调度、节点通信故障防护四级模块体系,提出多参数调度算法,结合实际工程案例完成系统部署与性能测试,形成具备工程适配性的边缘化通信处理模型。

关键词： 人工智能   物联网优化   通信网络   资源分配   数据处理   技术兼容性   数据隐私   6G技术  

摘要： 本文探讨人工智能(AI)驱动的物联网(IoT)优化策略及其对未来通信网络的影响。在物联网设备数量激增与应用场景复杂化的背景下,传统通信网络面临数据处理能力不足、资源分配低效等挑战。研究提出AI在物联网优化中的三大核心策略:通过机器学习与深度学习实现高效数据处理,减少冗余传输;借助智能算法动态优化频谱、带宽等资源分配,降低能耗与网络拥塞;利用智能协同机制实现设备故障预测与任务协作,提升系统可靠性。案例分析表明,AI优化可使能源消耗降低20%、网络负载均衡度提升15%。然而,技术兼容性与数据隐私保护成为实施难点,需通过标准化协议和加密技术应对。展望未来,AI与6G技术的融合将推动通信网络向内生智能、高容量、低延迟方向发展,赋能智慧城市、智能制造等领域的革命性变革。

关键词： 物联网   环境监测   实时监测   传感器网络   数据处理  

摘要： 针对传统环境监测方法存在的实时性不足、空间覆盖有限及综合成本较高等瓶颈问题,本研究设计与实现了一个基于物联网的环境监测系统,以实现对空气质量、水质等环境因素的实时监测。研究采用了分布式传感器网络,将多个传感节点布置于不同的监测点,进行源数据采集、集中存储与处理。在数据处理过程中,利用机器学习算法进行异常检测,确保了数据的准确性和可靠性。研究成果表明:该系统能够高效、稳定地实现对环境参数的实时监测,相比传统监测方法,本系统在数据的实时性、覆盖范围和成本效益方面具有显著优势。

关键词： 发动机   工况计算   实时处理   Pacific6000数据采集系统  

摘要： 轨/姿控卫星发动机试验需要进行多种不同工况下的点火试验来验证发动机的性能,每次点火结束后都要对点火数据进行处理分析,用以计算下一次点火的工况。由于发动机点火对于总体时长有严格要求,故提出一种试验数据实时处理软件,介绍了其开发过程和方法。该软件是在Pacific6000数据采集系统的基础上,建立客户端工作站,通过网络从服务器或操作站端获得数据,采用VB语言,结合试验各类型参数处理算法而开发的,具有操作简便、功能齐全、效率高等特点。软件已成功应用于多次试验,取得了良好效果。