关键词： 大数据处理   人工智能   云计算   数据分析  

摘要： 本文介绍了大数据处理与分析技术的体系及其核心组成部分,重点介绍了基于人工智能的大数据处理技术和云计算平台下的大数据处理技术,阐述了其技术优势以及应用场景。本研究通过案例展示了A电商企业在云计算平台支持下构建的大数据处理与分析平台的应用,体现了云计算平台在大数据分析中的价值和应用前景。

关键词： 自动测试系统软件   数据处理方法   迹线计算  

摘要： 为提高自动测试效率与准确度,本文提出了一种创新的数据处理方法。首先,文章深入分析了数据格式,涵盖程控仪表数据接口与数据格式分类;然后,提出了一种数据处理模块分类方法,在此基础上实现了迹线计算、文件取值以及公式编辑等功能;最后,将该方法应用于轨道车辆自动测试系统软件中。

关键词： 图像数据   模型训练   模块化设计  

摘要： 结合复杂图像数据处理及模型训练应用场景需求,开展图像数据处理系统模块化设计与搭建工作,将图像处理功能单元及模型库进行封装处理,同时搭建训练及接口并通过构建API进行功能和处理模型的调度,并实现功能单元和模型快速组合与应用,以此解决图像数据处理耗时长、处理工作量大以及图像数据的模型训练不及时等问题,为机器视觉技术在产品外观缺陷识别、缺陷目标特征定位及检测等应用方面提供理论支撑和技术参考。

关键词： 机械设备智能终端联网   数字化矿山智能感知系统   AI大模型数据处理平台  

摘要： 随着露天煤矿行业的不断发展,以及生产安全的标准不断提高,露天煤矿传统的生产管理模式难以有效适应,存在管理效率低下、统计混乱等诸多问题。为提高露天煤矿的智能化建设,提出由机械设备智能终端联网、数字化矿山智能感知系统、AI大模型数据处理平台组成的一体化矿山智慧施工方案。该方案能够实现对露天煤矿生产过程的全面监测、智能化管理和数据驱动决策,提高生产效率和安全性,降低成本,提高资源利用效率,提升决策能力和管理水平。

关键词： 数据处理   录入   浪潮   工作量  

摘要： 对很多医生来说,录入一份入院记录需要20到30分钟,每天录人病例的时间占工作总时长的20%以上。而在浪潮海若大模型的帮助下,一份入院记录生成仅需要15秒,工作量降低70%。做到这一点,离不开算力作支撑。数字浪潮蓬勃而来,拼的就是数据处理的能力,也就是算力。

关键词： 波浪能发电装置   波浪能   测量不确定度   数据质量   实验室测试   数据处理  

摘要： 通过采用测量不确定度评定理论提出波浪能发电装置实验室俘获宽度比测试的数据质量评价模型并进行验证,可为后续建立波浪能发电装置实验数据的量值溯源链,完善波浪能发电数据评估技术提供研究基础。研究表明,在同一工况下实验结果的测量不确定度与样本量有关,在采用测量不确定度评价不同装置的实验数据质量时应在相同或相近的样本量条件下进行,避免由于样本量的不同造成实验结果的评价差异。

关键词： 大数据平台   水利工程测量   实时监测   决策支持   数据处理   数据安全  

摘要： 水利工程测量是水利工程建设和管理中的重要环节,对于确保水利工程的安全性和稳定性至关重要。传统的测量方法存在数据收集、处理和分析效率低下的问题,难以满足现代水利工程的需求。本文将利用智慧大数据平台,通过收集、处理和分析实际的测量数据,实现水利工程测量的实时监测和分析。通过对测量数据的处理和分析,可以揭示水利工程的变化趋势和异常情况,为决策者提供及时的决策支持。同时,本文还可以利用机器学习等方法,对测量数据进行预测和模拟,帮助决策者制定合理的工程管理策略。最后,本文将总结研究结果,并对未来的研究方向进行展望。本研究的成果对于提高水利工程的测量效率和管理水平具有重要的意义。

关键词： 大数据   电子信息技术   数据处理   技术研究  

摘要： 随着互联网信息技术的发展,人们的日常生活与电子信息技术之间的联系越发密切,因此需更加强调电子信息技术在数据处理中的应用方式与应用成效。技术人员需利用这类技术来整合各类数据,发挥数据应用效益的同时,为电子信息技术的稳步发展提供助力。由此,文中对大数据时代下的电子信息数据处理方式与处理技术展开了研究。

关键词： 智能传感器   农业机械   电气系统   数据处理   系统集成  

摘要： 该文基于智能传感器概念及应用原理,系统论述了智能传感器在农业机械电气控制系统中的应用现状,分析了限制农业机械电气系统智能化提升的条件,并展望智能传感器未来发展趋势与研究重点。研究结果旨在为农业机械的智能化升级提供理论和实践指导。

关键词： 编辑工作者   搜索引擎   数据错误   图书编辑出版   刻板印象   加工过程   数据应用   数据处理  

摘要： 图书中数据应用可以展示统计信息、为论点提供数据证据,进一步支持论点。现对图书编辑出版过程中常见的数据错误进行梳理和分析,并总结出七类错误,包括引用类错误、数据前后不一致、计算类错误、因刻板印象忽视的错误、“搜索引擎不一定对”的错误、年代类错误和序号类错误。希望借此为编辑工作者提供有益的参考,为数据处理提供实用指南。