关键词： 本科教育   课程思政   实验设计与数据处理   教学探索  

摘要： 在课程教学中融入思政教育是高等教育全面贯彻党的教育方针、实现立德树人根本任务的重要途径,也是适应新时代课程思政的发展要求。“实验设计与数据处理”是制药工程本科专业的一门专业教育选修课,为高素质制药工程专业人才的塑造奠定基础。课程思政作为我国高等教育实施思想政治工作的一种方式,是全面提升高等教育人才培养质量的重要途径,深入挖掘“实验设计与数据处理”与思想政治工作内容的契合点,是贯彻落实党的教育方针的有力举措。基于此,本文详细探讨了如何在实验设计与数据处理课程教学中与思想政治教育相融合,包括教学设计、教学方法、教学内容和教学手段等方面的具体思路和实施方法,旨在为课程的改革与完善提供指导。

关键词： 企业数据   数据治理   数据处理   顶层设计   国家构建   新业态   数据安全问题   数据泄露  

摘要： 数字经济的新业态、新模式、新业务,使得数据被大规模采集、开发、使用和交易,然而缺乏规范的数据基础制度保障,数据安全问题较为凸显,数据过度滥用、数据泄露、利用各类数据违法犯罪等问题层出不穷,企业数据合规越来越受到关注。国家构建数据基础性制度的顶层设计对企业数据合规体现建设提出更高要求,数据合规成为企业重点专项合规领域,依法规范数据处理活动,提升数据治理能力及安全保护水平.

关键词： 计算机信息系统   大数据技术   数据处理   云计算  

摘要： 阐述大数据技术的特点和现状、数据安全问题,探讨大数据技术在计算机信息系统中的运用,包括个性化推荐、数据备份技术、云计算技术的应用。

关键词： 地震灾害风险普查   地震危险性计算   标准格网   矢量数据  

摘要： 主要介绍地震灾害风险普查工作中的地震危险性计算与数据处理,基于ArcGIS软件和Matlab、Python程序从标准格网的建立、数据处理、批量绘图和生成word文档的角度进行论述,以湖南省地震危险性计算与数据处理为例,完成了30″标准格网约28万个计算点的地震危险性计算与场地调整,并对地震危险性进行分级,批量绘制了14个地州市和122个区县的地震危险性图件以及批量生成word报告,并从详细的处理步骤与效率等方面进行分析。结果表明,使用ArcGIS软件平台批量绘图、结合Matlab、Python程序代码生成矢量数据shp文件与处理word文档,省时高效且可重复操作性强,可为从事地震危险性计算相关科研工作者提供参考。

关键词： 水位监测   水量变化   无人船   技术解决方案   定期更新   数据处理   应急性   河湖  

摘要： 项目紧密围绕河湖水量动态监测需求,基于机载LiDAR和水位监测方法,从机载LiDAR点云数据处理、河湖精细DSM模型构建、河湖水位和水量变化监测等方面展开研究,形成了江苏省河湖水量变化监测的技术解决方案,实现河湖水量的周期性、应急性监测,为全省水资源管理、区域洪水调蓄和抗旱减灾等提供决策依据。研究成果可推广应用于全省河湖库数据的定期更新,在枯水期或者干涸、施工的情况下利用机载Li⁃DAR技术,在丰水期利用无人船测深技术,融合两种技术快速获取和更新地形、库容等数据,构建河湖库数字孪生三维基底,具有重要的应用和推广价值。

关键词： 数据融合   人工智能   风险识别   电力工程   数据识别  

摘要： 针对电力工程项目智能化监理管控问题,提出了一种基于FCM-IFA-SVM算法的电力工程数据处理与风险识别模型。该模型利用FCM算法对环境风险、技术风险、经济风险与管理风险等指标数据进行聚类分析,并采用IFA算法优化了SVM模型的惩罚系数及核函数参数。将聚类后的数据集输入至已完成参数优化的SVM模型中,进而得到电力工程项目风险等级的评估结果。通过对某电力工程数据集的仿真测试结果表明,所提算法在风险识别方面具有更高的准确率。同时相比于SVM和FCM-SVM算法,其平均准确率分别提升了7.1%及2.9%,说明所提算法能更准确地识别并评估电力工程项目风险等级。

关键词： 人工智能   运动生理学   数据处理   趋势预测   疾病诊断  

摘要： 该文旨在探讨人工智能在运动生理学方面的应用与研究进展。人工智能在运动生理学领域的研究从基于传统机器学习的分类算法到使用深度学习算法进行数据分析,呈现出多种发展趋势。该文对人工智能在运动生理学中的应用进行梳理和总结,并从数据处理、趋势预测、疾病诊断等方面进行分析,以为了解和运用人工智能技术提供新思路和方向。

关键词： 无人机   航测   内业数据处理   技术  

摘要： 无人机航测是现代空间信息获取的重要手段,旨在通过载荷设备搭载在无人机上,实现对地表信息的高效获取。内业数据处理作为无人机航测流程的关键环节,能够对其获取的数据进行处理、分析和应用,直接影响数据的准确性和价值。本文旨在深入探究无人机航测内业数据处理技术,以期为解决空间信息获取与应用的挑战提供有效方案,为实现精准地表信息获取和应用奠定坚实基础。

关键词： 消息队列   视觉处理   进程间通信   深度学习  

摘要： 在机器人程序想要进行新功能开发时,开发者可能需要新技术的支持,但是由于机器人程序依赖于版本较老的操作系统,而新技术不能支持在该操作系统下的运行,因此在进行功能开发时就需要一种技术方式来解决该兼容问题。基于通信方式尤其是消息队列的功能扩展开发可以通过实现跨系统进程间的通信来满足精准的视觉数据分析等功能需求,于是根据对不同通信方式的对比选择以及对机器人程序的优化,通过消息队列的方式实现了一种基于深度学习的视觉数据处理功能扩展的方案。

关键词： 变形监测   径向基函数   神经网络模型   小波方法   主成分分析  

摘要： 为了提高大坝变形监测数据噪声抑制及变形预测精度,本文在径向基函数(RBF)神经网络模型的基础上,提出一种利用主成分分析(PCA)优化的PCA-RBF组合变形监测数据处理方法。该方法主要流程为:首先使用PCA方法预处理大坝变形监测数据,通过确定大特征值个数及主分量对监测数据噪声进行抑制,获取有用的变形信号;然后针对RBF神经网络模型中隐含层节点数难以确定的问题,将大特征值个数作为隐含层节点数,提高预测精度。本文利用模拟仿真数据及大坝变形监测数据对本方法的噪声抑制及变形预测性能进行验证,结果表明,本文提出的方法在噪声抑制及变形数据预测性能上比传统的小波变换方法及BP神经网络模型更好,在实际工程应用中具有推广价值。