关键词： 网络安全   大数据技术   数据处理  

摘要： 阐述网络安全与大数据技术的融合策略,包括数据采集和存储、数据预处理和清洗、数据分析与模型构建、实时监测与响应,探讨网络安全与大数据技术创新案例,展望发展趋势。

关键词： 涂层   失效机理   寿命预测   数值模拟   在线监测   大数据   人工智能   综述  

摘要： [目的]涂层老化的数值模拟研究取得了丰硕的成果。[方法]综述了研究涂层老化失效机理、寿命预测、在线监测的模拟分析与数据处理方法。[结果]对于涂层老化失效机理,可以就光氧老化、热氧老化、机械应力老化等微观或宏观特征进行模拟。对于涂层寿命预测,可以建立基于老化特征的模型或基于不确定性数学的模型。对于涂层老化的在线监测,电化学监测和老化特征监测是两个主要途径,所得数据可用于腐蚀数据库的建立及基于大数据的模型开发。[结论]引入人工智能是涂层老化数值模拟与数据处理的发展趋势。

关键词： 传感技术   化学需氧量   在线监测系统   水质管理   数据处理  

摘要： 本研究设计并探索了基于传感技术的水体化学需氧量(COD)在线监测系统。该系统通过光学传感器和电化学传感器组合使用,实现了水体中COD浓度的实时监测,提供连续的水质数据。数据通过无线传输模块传送至中央数据处理单元,利用先进算法进行分析和校正,确保数据的准确性和稳定性。系统集成模块化设计,使其在复杂环境下仍能稳定运行。在某工业区水库的实际应用中,该系统成功实现了高效、准确的水质监测,显著提升了水质管理效率。结果表明,该系统在水质监测和环境保护方面具有广泛应用前景。

关键词： 人工智能   新型电力系统   机器学习   智能传感   电力通信   数据增强  

摘要： 新型电力系统以清洁能源为主体,借助海量数据和计算技术实现电源与负荷间的动态平衡,其核心特征是系统的可观、可测、可控。人工智能作为重要技术支撑,能够在能量流和信息流深度融合的基础上,提升电网智能感知水平,优化通信网资源利用和系统数据处理能力。该文主要介绍了新型电力系统的形态、特征和机理,强调了在新形势下的电网数字化转型迫切需求,并对人工智能技术在电力传感、电力通信和电力大数据处理领域的研究现状和应用情况进行梳理分析,探究其促进新型电力系统各环节电气量、状态量、环境量的全面感知、即时通信与数据分析,有力支撑电力高级应用。最后对人工智能技术在新型电力系统建设中面临的挑战进行了总结和技术发展展望。

关键词： Python语言   数据分析   数据处理   可视化   统计分析  

摘要： Python作为一种高级编程语言,凭借其简洁的语法和丰富的生态系统,已经成为数据科学领域的重要工具之一。文章主要探讨Python语言在数据分析和处理中的广泛应用,介绍Python在数据分析和处理中的基本特点,详细讨论Python在数据清洗、可视化、统计分析和机器学习等方面的应用。通过实际案例和应用场景的分析,展示Python在数据领域的强大潜力和灵活性。

关键词： 工程造价预测模型   大数据时代   数据处理   模型优化   实证研究  

摘要： 随着大数据时代的到来,工程造价预测模型的构建和实证研究成为工程管理领域的热点问题.本文以大数据时代下工程造价预测模型的构建与实证研究为研究对象,探讨了数据收集与处理、模型选择与优化的关键步骤,并通过实证数据与样本选择、模型验证与评估、模型应用与案例分析展开了深入研究.研究结果表明,在大数据时代背景下,构建的工程造价预测模型具有良好的准确性和适用性,为工程管理决策提供了可靠的支持.

关键词： 电网智能监测   数据采集   数据处理分析   故障诊断技术  

摘要： 随着电网的不断发展,确保电力系统的稳定运行成为至关重要的任务。文章探讨了电网智能监测与故障诊断技术的应用,突出其在提高电网运行可靠性方面的关键作用。研究方法主要包括数据采集、处理分析以及故障检测方法的应用。通过先进的数据采集方式和工具,强调数据的实时性和全面性,电网智能监测系统能够更好地适应复杂多变的电力系统环境,为电网的安全稳定运行提供有力的支持。

关键词： 煤矿   地质防治水   隐蔽水体   探测技术   数据处理  

摘要： 本研究探讨煤矿地质防治水中隐蔽水体探测技术与方法。通过分析隐蔽水体特点与定义,综合应用地质与水文信息分析、地球物理勘探和水文地质探测等方法,揭示隐蔽水体分布与特性。数据处理与解释方法有力支持了探测结果。应用案例呈现了地质防治水技术在矿山防治水实践中的成功应用,有效减少水灾风险。

关键词： 气象节目   数据处理   自动化   系统开发  

摘要： 本文介绍了稿件撰写资料的种类,分析了气象类稿件的作用及其自动生成系统在制作过程中的开发及后续应用,并对气象类稿件自动生成系统的功能设计、数据采集、数据处理及技术路线进行了研究,实现一键式自动化处理,满足工作的高效、集约功能,提高工作效率,以期为后续系统的开发与研究提供新的借鉴。

关键词： 实时处理   流计算   数据处理系统  

摘要： 信息系统在进行知识的挖掘和管理时,需要处理各种形式的数据,流数据便是其中之一.流数据具有数据规模大、产生速度快且蕴含的知识具有较强时效性等特点,因而发展支持实时处理应用的流计算技术对于信息系统的知识管理十分重要.流计算系统可以追溯到29世纪90年代,至今已经经历了长足的发展.然而,当前多样化的知识管理需求和新一代的硬件架构为流计算系统带来了全新的挑战和机遇,催生出了一系列流计算领域的技术研究.首先介绍流计算系统的基本需求以及发展脉络,再按照编程接口、执行计划、资源调度和故障容错4个层次分别分析流计算系统领域的相关技术;最后,展望流计算技术在未来可能的研究方向和发展趋势.