关键词： 潍柴   数据处理   技术信任   超算中心   高端装备制造  

摘要： 在全球化竞争进入深水区的今天,中国高端装备制造企业如何打破文化壁垒、建立技术信任?近期韩国某超算中心的电力系统交付项目,潍柴以专业服务赢得客户高度信赖。该项目是韩国某公司开发的数据中心,为国际跨境电商平台提供信息数据处理、云端客户浏览数据储存。

关键词： 浮选   双向长短期记忆   数据处理   预测模型   精矿品位  

摘要： 钼和铋是重要的战略金属资源,广泛应用于电子、冶金等行业。浮选是选矿厂回收钼铋精矿的关键技术环节,浮选产品质量直接影响选矿厂经济效益。然而,当前我国大多数选矿厂普遍采用人工轮班采样与离线化验的方法对品位进行检测,这种传统检测方法一个突出的问题是品位获取的滞后性。针对这一问题,本文提出一种基于深度学习的浮选产品质量动态预测方法。选矿厂工业数据易受环境、设备故障等多方面因素影响,导致出现数据缺失或者异常的情况。传统统计方法难以准确捕捉数据间的变化趋势及潜在的联系。基于此,本文提出一种改进的随机森林插补方法,对选矿厂工业数据进行缺失值修复。这一方法相较于传统的中位数等填充方法能够有效填补缺失数据,减少信息失真。实验结果表明,使用该方法填补数据后提高了下游预测任务的精度,MAPE值相较于统计方法显著降低,有效提升了数据质量。基于优化后的数据集,本文构建了融合双向时序特征提取的BiLSTM预测模型。与传统的单向LSTM模型相比,BiLSTM模型能够同时利用前后向时序信息,提升预测精度。实验表明:该模型在钼铋品位预测中展现出显著优势,其中钼品位预测MAPE值为0.87%,R^(2)达0.89,较LSTM模型预测误差降低44.23%,特别是在工况波动时段仍可保持预测精度。证实了模型具备较好的泛化能力和工程适用性,能够实现钼铋浮选产品质量的预测。

关键词： 档案接收   数据处理   智能化   高效化   智能识别  

摘要： 人工智能技术作为当今科技领域的前沿力量,凭借其强大的数据处理能力和智能识别分析功能,在海量档案信息的处理上展现出显著优势。如何充分发挥人工智能技术的优势,有效解决传统档案接收工作中效率低下、技术落后、抽检覆盖比例低等痛点,实现档案接收工作的智能化、高效化,是每一位档案工作者需要深入思考和探索的重要课题。

关键词： 数字油田   数据采集   数据处理   标准  

摘要： 数字油田技术作为油田信息化和智能化关键手段,对于提高油田生产效率和管理水平具有重要意义。本文重点阐述了数据采集与处理标准体系在海外项目中的研究与应用,结合海外特点,讨论如何通过海外项目数据采集与处理标准体系和流程,保证数据准确性、一致性、安全性。本文选取了乍得数字油田作为案例,详细阐述了数据采集与处理标准体系的具体实施过程,通过实施标准化的数据采集和处理流程,实现了以油田开发业务为核心的关键数据采集及分析,为项目决策提供了有力支持。本文的研究成果对于推动数字油田技术在海外项目中的广泛应用和深入发展具有重要意义。

关键词： 大数据技术   电子工程   信息传输   数据处理   传输优化  

摘要： 电子工程领域数据量的快速增长使传统信息传输方法难以满足需求。文中基于大数据技术,探讨了其在电子工程信息传输中的关键技术与优化策略,涵盖智能数据采集、存储管理及传输优化,并分析其面临的挑战及应对措施。研究表明,大数据技术通过数据整合、智能分析与动态优化,提升了传输的效率与安全性,为电子工程信息传输提供了重要理论与实践支持。

关键词： 财务效率   AI技术   数据处理   旅游企业   智慧文旅  

摘要： 在智慧文旅蓬勃发展的当下,人工智能(AI)技术正逐步渗透至旅游企业运营的各个环节,对财务效率的提升作用愈发显著。旅游企业的财务运作涉及资源配置、成本控制、收益管理等多方面,AI技术凭借其强大的数据处理与分析能力,为旅游企业财务流程优化、决策科学性提升带来了新的契机。通过深度挖掘数据价值,推动跨界合作中的财务协同,以及基于AI算法实现资源配置的智能化,旅游企业在财务效率提升上具有广阔的探索空间。

关键词： 化学工程   计算机数据处理技术  

摘要： 化学工程包括单元操作、化学反应工程、传递过程、化工热力学、化工系统工程、过程动态学及控制等方面。进入21世纪以来,大数据技术取得了重大突破,计算机数据处理技术的应用发展特别迅速。政府相关部门先后出台了众多政策文件及配套措施,推动数据处理技术在工业特别是化工业的深度应用,有效解决化学工程中存在的各种复杂问题,提高数据处理质量与效率,增加化工企业利润,消除安全风险,降低化工科研及运营成本,实现化工生产的数据化、智能化。

关键词： 数据清洗   数据处理   课程表生成   Python   Pandas库  

摘要： 针对学校教务管理中课程表生成转换效率低、人工易错的问题,本文基于Python技术栈构建了自动化课程表生成转换系统。系统采用Pandas库进行数据清洗与智能分析,通过解析Excel格式的校级总课程表,结合班级课程设置与教师任课信息,构建了多维度数据关联模型,实现了班级课程表、教师个人课表的批量转换生成。本校应用案例证明,课程表转换准确率达100%,显著减少了工作量,提升了教务管理效率。

关键词： 边缘计算   电子信息工程   物联网   FPGA   嵌入式系统   实时数据处理  

摘要： 随着物联网和5G技术的快速发展,电子信息工程领域面临着海量数据处理的挑战。传统云计算模式在数据传输延迟和网络带宽方面的局限性日益凸显。边缘计算作为新兴的分布式计算范式,通过在网络边缘部署微型数据中心和智能设备,实现了数据的就近处理。研究以某智能电子工厂的生产线监控系统为例,采用边缘计算技术构建了一个基于FPGA和嵌入式系统的实时数据处理平台。实验结果表明,该方案在降低网络延迟、优化带宽利用、提高数据处理效率等方面具有显著优势,为电子信息工程中的大规模物联网应用提供了有效解决方案。

关键词： 电子消费行为   大数据分析   预测模型   数据处理  

摘要： 大数据分析应用于电子消费行为预测领域,可用来分析电子消费行为时间、品类偏好等维度特征,同时考虑消费者自身和外部环境影响因素。大数据技术也用于电子消费数据收集、清洗、存储与分析过程。时间序列、回归、神经网络等模型在预测中的适用性、构建流程及优化方式值得探讨,运用大数据分析技术和模型,能够捕捉电子消费行为变化趋势,实现有效预测。