关键词： 食品类专业   实验设计与数据处理   教学探索  

摘要： 本文旨在探索高校食品类专业实验设计与数据处理课程的改革思路和方法,以提高学生的思想意识和综合素质。强调了思政教育在高校教育中的重要角色,分析了食品专业实验设计与数据处理课程的特点和挑战,提出具体的改革内容,包括以职业道德教育为主线、引导学生塑造创新意识、培养严谨认真的工作态度和提升食品生产安全意。最后,提出了实施方案和方法。本文还讨论了思政教育的发展和教师的角色,并对未来的教学提出了展望和建议。本论文通过思政教育的融入,旨在培养具有良好职业道德和创新能力的食品专业人才。

关键词： 区块链   物联网   共识算法   交易吞吐量   性能优化  

摘要： 区块链技术能够有效解决物联网场景下数据的可信共享问题,但主流共识算法往往存在较大延迟,难以处理多源异构的海量数据。针对此问题,提出一种动态多区块双轮次共识算法(DMDR)。该算法将交易验证和打包两个环节拆分,以交易提前处理和区块延后生成的方式使普通节点可利用共识等待时间处理交易,于单次共识内生成多个区块,提高数据处理效率。该算法将网络中的节点划分为多个集群,采用各集群与系统整体双轮次共识的方式减少通信开销,并基于集群内点的相互印证确保共识结果的准确性。仿真实验表明该算法的吞吐量优于PoW与PBFT,且在较小网络延迟中仍具有较可观的交易吞吐量。

关键词： 控制网   GNSS测量   水准网   投影变形   控制网平差  

摘要： 随着粒子加速器对束流的精确控制要求越来越高,对工程控制网的设计与测量提出了更高的要求,详细介绍了高能同步辐射光源(HEPS)工程测量首级地面控制网的布设及测量方案。地面控制网永久点标志布设于粒子加速器建筑隧道内,通过垂直通视孔与架设在线站大厅顶面的仪器铅锤对中,并形成平面互相通视的观测条件,实现了平面测站和坐标的联系传递;高程方向采用水平通视孔及门窗通视的方式实现水准测站和高程坐标的联系传递。由此构成了立体化通视与观测结构,这在国内同步辐射光源建设中有独特之处,有力保证了加速器轨道的精确控制。平面控制网分别采用GNSS控制网和全站仪边角网测量的方案,高程控制网采用室内隧道地面和室外地面水准测量的方案。在加速器隧道设备安装前进行了两次地面控制网测量,数据处理采用平面+高程的模式平差。经过不同测量方案的对比来验证测量过程的正确性,同时对比两次控制网的测量结果来验证可靠性。平均点位标准偏差为2 mm,反映测量成果的精确可靠,满足后续二级隧道控制网测量及设备安装准直需要。HEPS对永久控制点的稳定性提出了很高的要求,通过优化设计和特殊施工,在狭窄隧道空间内成功建设了超高、超细、高稳定的基岩隔空桩,为储存环构成了稳固的三维永久控制点,为长期监测束流轨道的稳定性提供了基准,为后续同步辐射光源建设提供了借鉴。

关键词： 多线程   可视化处理   数据分析   多图联动   病害解释  

摘要： 可视化技术使得数据渲染、处理更加直观、便于理解。为提高多文件数据处理与分析效率,采用可视化技术和多线程技术,设计了一种基于多线程的可视化数据处理方法,实现了对多文件数据的二维可视化,多图像异常问题并行联动标注以及标注信息的自动保存。该方法成功应用于探地雷达数据处理分析过程中,实现对原始探地数据的解析、图像绘制、数据预处理、病害解释分析等功能,极大提高了对多测线探地数据处理分析的工作效率。

关键词： 人工智能算法   大数据处理技术   应用需求   性能优化   交叉融合   挑战   对策  

摘要： 随着大数据技术的迅速发展,人工智能算法在大数据处理技术中的应用也越来越广泛。本文主要从人工智能算法和大数据处理技术的基本概念入手,深入分析了人工智能算法在大数据处理中的应用需求。然后,通过具体案例分析,探讨了人工智能算法在大数据处理中的应用场景以及实施策略,并提出了相应的解决方案。接着,探讨了大数据处理技术的性能优化原理,包括并发计算、数据结构与设计思路以及优化策略。在此基础上,通过实践研究,剖析了人工智能在大数据处理性能优化中的具体应用案例,并探讨了实现机制与方法以及效果评估。针对未来发展趋势,预测了人工智能与大数据处理的交叉融合趋势,以及人工智能在大数据处理优化中面临的挑战,并提出了相应的对策和建议。本文的研究结论对于推动人工智能算法在大数据处理技术领域的应用和性能优化具有重要意义。

关键词： 大坝变形预测   集合经验模态分解   奇异谱分析   北方苍鹰算法   极限梯度提升  

摘要： 混凝土坝变形序列中存在的噪声和非线性特征严重影响了大坝变形预测的精度。为此,采用集合经验模态分解(EEMD)对坝体水平位移信号进行分解,挖掘其中有效变形信息;并利用奇异谱分析(SSA)对分解所得高频本征模态分量(IMF)进行特征提取,以减少有效信息的丢失。考虑到效应量与环境量之间复杂的随机性和非线性映射关系,采用极限梯度提升(XGBoost)对降噪后的数据建模预测;考虑到XGBoost超参数对模型预测性能的显著影响,引入全局搜索能力较好的北方苍鹰算法(NGO)对其参数寻优,构建了基于NGO-XGBoost的大坝位移预测模型。计算结果表明,EEMD-SSA能有效地去除大坝位移监测信息中的噪声,NGO-XGBoost模型显著提高了大坝位移预测模型的精度。

关键词： 双驱动起升系统   同步性   制动性能   变频器   监测系统   数据处理  

摘要： 针对煤矿门式起重机双驱动起升系统在工作中出现制动不同步现象的问题,首先,通过理论分析、制动性能校核,变频器故障调用、搭建PLC监控系统监控变频器等方式来进行分析研究;然后,对监控系统采集到的数据进行处理分析,发现当变频器不能实时通信时,变频器控制的电机不能同步动作,导致制动器产生冲击载荷,系统出现故障;最后,通过改进系统控制方式,提高门式起重机双驱动起升系统同步性。

关键词： 矿产   勘查方法   挑战   机遇   先进技术   数据处理   综合应用  

摘要： 本文旨在探讨新形势下地质矿产勘查方法的创新。本文分析了当前地质矿产勘查面临的挑战,提出了创新方法以应对这些挑战。通过对先进技术、数据处理和综合应用等方面的研究,最后,总结了地质矿产勘查方法创新的重要性,并提出了一系列具体的创新思路和策略,为地质矿产勘查工作者提供参考,以推动行业的进步和发展。

关键词： KNN-SVM算法   数据处理   数据采集   温室番茄生长模型  

摘要： 随着我国农业温室大棚技术的发展,番茄成为大棚蔬菜中典型的农作物之一,我国番茄种植生产量以及规模已位于世界第一。就目前数据显示,我国番茄大棚种植管理数据可视化程度较低,在番茄生产种植作业中,对其生长所需的参数难以精确调控,严重影响大棚作物产业的进一步发展。为确保大棚番茄生产作业的科学化、精准化,文章提出了基于KNN-SVM算法的温室番茄生长预测模型,通过模型,结合信息化设备以及人工方式采集的大棚番茄全周期生长信息,生成大棚番茄各阶段生长预测模型。在项目部署过程中,从算法的改进、数据采集、数据分析、数据可视化等方面入手,使得其适应环境的能力更强,数据的准确性更高,为大棚番茄规范化种植提供了参考。

关键词： 大数据时代   医院信息管理系统   数据采集   数据存储   数据处理   数据应用  

摘要： 随着大数据时代的到来,医院信息管理系统建设已成为医疗服务领域的必然趋势。医院信息管理系统建设的路径和构架需要考虑到医疗服务的特殊性和数据安全的保障。本文从数据采集、存储、处理和应用等方面进行了探讨和分析,提出了医院信息管理系统建设的具体措施和建议。在数据收集方面,医院需要建立完善的数据收集过程,既保证数据的准确性和完整性,又保证数据的安全和隐私。医院为保障数据应用的效果和价值,应定期对数据应用进行评价和调整。为了保护数据安全和个人资料安全,医院需要采取一系列的措施,如加强系统安全性、加强数据隐私保护、加强用户权限管理等。医院还需要建立完善的数据共享机制,推广移动医疗服务,引入人工智能技术等,提高医院的信息化水平和服务质量,为患者提供更好的医疗服务。本文的分析和建议可以为医院信息管理系统建设提供参考和借鉴。