关键词： 饲料企业   大数据处理   应用问题   优化策略  

摘要： 饲料行业的发展态势关乎食品安全,随着大数据处理技术的日趋成熟,传统饲料企业正加速实现数字化转型升级。大数据处理在员工管理、生产采购、市场营销及战略决策等方面作用显著,尤其对中小型饲料企业发展而言意义重大。但国内仍有不少饲料企业存在对大数据技术重视度不够、平台建设不完善、信息挖掘不充分、技术人才匮乏等问题,制约了饲料行业的良性运行与发展。因此,文章详细探讨大数据处理技术对我国饲料企业的影响及应用问题,并提出有效的优化策略。

关键词： 三维空间   在线智能巡视系统   数据处理   数据建模   坐标索引  

摘要： 传统的三维空间在线智能巡视系统的数据处理方法不能有效分析数据属性与空间关系,数据处理效果不理想,为此提出基于三维空间在线智能巡视系统数据处理方法。采集不同智能巡视系统中的随机数据作为样本,对其建模,构建空间分割代价函数,利用空间分割的方式将数据二维空间转换成三维空间,在此基础上,对三维坐标转换,建立数据索引,以此完成智能巡视系统数据处理。实例分析结果表明,文中方法有效降低系统数据偏差率,处理效果较好。

关键词： 数据仓库   测绘地理信息   数据处理   数据统计  

摘要： 随着测绘地理信息行业的发展,基础测绘产品体系和技术手段不断升级完善对原有的测绘范围、内容和方式方法以及相关支撑服务都有新的要求。为满足测绘地理信息行业各项统计调查任务数据采集和分析需求,设计面向测绘地理信息统计业务的准实时数据仓库架构、业务主题以及存储模型等。其中,数据仓库架构包括两个加载触发器,将历史数据仓库加载数据的触发器放置在实时数据仓库规模达到5000条时,能够使得联合统计分析获得较高性能;根据测绘地理信息统计频率,基于季度、半年和年度3个主题域构建了3套多维数据模型;最后,对不同特征的数据采取不同策略,经过抽取、清洗和转换之后加载到数据仓库并清空实时数据仓库。依托测绘地理信息统计准实时数据仓库,初步应用实践表明,测绘地理信息统计网络直报系统实现节点汇总、综合查询和批量分析功能,有效提高数据采集、统计分析的效率和效果。未来,测绘地理信息统计工作应及时升级现有的数据仓库模型和分析手段,重点关注数据信息安全。

关键词： 大数据   分布式技术   档案智慧管理   数据存储   数据处理  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,档案管理工作正面临着前所未有的挑战与机遇。大数据分布式技术作为处理海量数据的关键技术,对于提升档案管理效率、实现档案智慧管理具有重要意义。本文首先分析了档案智慧管理的必要性,然后探讨了大数据分布式技术在档案智慧管理中的应用,最后提出了实施策略和建议。

关键词： 海洋重力数据处理   实时滤波   正反FIR   线性相频特性   低通滤波  

摘要： 数字滤波器是影响海洋重力数据处理成果质量的关键技术之一。该文提出了一种实时正反有限冲击响应(FIR)滤波算法,推导了具有线性相位正反FIR滤波器表达式并设计了实时滤波方案:该算法设计出的滤波器在所有的采样频谱内都满足严格意义上的线性相频特性;基于该算法设计的低通滤波器的阻带衰减大,有利于抑制海洋重力数据中的高频噪声。船载重力试验结果表明,在海洋重力数据处理中上述正反FIR滤波器的滤波器实时性好,滤波效果与事后正反FIR滤波器相当,优于单正向FIR滤波效果。

关键词： 居民小区公共安全风险   风险数据挖掘   LECD法  

摘要： 我国目前的应急管理体系中,风险评估与风险管理是比较薄弱的环节,并且随着AI大模型技术推动了各行业的发展,在此也考虑将人工智能技术应用于城市安全的风险评价上。使用NLP算法利用AI大模型从众多安全测评报告中识别出的影响居民小区公共安全的风险,由于某些风险可能存在高度相似性,因此采用相关性分析以及聚类技术,厘定出影响居民小区公共安全的主要风险源,结合德尔菲法对此指标体系进行检查,最后形成影响居民小区公共安全在LECD法的主要风险指标体系。

关键词： 大地测量   地理信息系统   数据融合   数据处理  

摘要： 大地测量和地理信息系统(GIS)在地理信息领域得到广泛应用,但由于数据来源、类型和精度的不同,两者之间存在数据差异。为解决这一问题,本文探讨了多种数据融合方法,旨在提高地理信息的准确性和综合应用能力。首先,本文分析了大地测量与地理信息系统存在的数据不一致性和不完整性问题,并探讨了其对地理信息分析和决策可能造成的影响。接着,从空间数据融合和属性数据融合两个方面,对不同融合方法进行了详细阐述。希望能够为地理信息领域的数据处理和应用提供了有益的参考和借鉴。

关键词： 分布式计算   数据异构   数据隐私   通信资源   智能决策   数据处理   模型训练   边缘计算  

摘要： 近年来,边缘计算和联邦学习技术受到了学术界和工业界的广泛关注。边缘计算充分利用位于边缘设备、边缘节点及边缘服务器上的计算和存储资源,减少对通信资源的消耗,提供了分布式计算和数据处理的能力。联邦学习作为一种分布式的机器学习方法,通过在本地进行模型训练,以达到保护数据隐私安全的目的。边缘计算和联邦学习这两项技术的结合,不仅可以实现边缘端的智能决策,还能减少通信开销,保护用户数据隐私安全。本文首先描述了边缘计算下的联邦学习所面临的一系列挑战,例如,通信、计算资源及能耗等受限,设备异构、数据异构、设备连接不稳定以及安全隐私保护等,然后分别从这三个方面对近两年有代表性的研究进展进行了概括,最后对全文进行了总结。

关键词： 立式金属罐   数据处理   处理软件   数字化计量  

摘要： 为了更方便快速准确地与企业现有的油罐贸易交接计量软件对接,实现证书管理、油品收发及盘点记录、动态计量等功能,文章针对立式金属罐容量检定数据,基于JJG168-2018《立式金属罐容量检定规程》设计了一款基于NET技术和C#语言编程的罐容量计算软件,能够更好地与企业配合完成库区项目计量数据传递、调用等,同时为实现罐容量检定数字化转型,对其数字化计量的研究奠定了基础。

关键词： 金属材料   腐蚀   预测模型   数据处理   电力设备  

摘要： 对现有腐蚀领域常用腐蚀预测方法,包括函数模型、灰色理论模型、神经网络预测模型,剂量响应函数模型和随机森林模型等进行总结分析,并将现有的腐蚀预测模型分为腐蚀-时间和腐蚀-环境预测模型,介绍了不同腐蚀预测模型的特点和适用范围等。最后,根据电力行业的特点对金属材料的腐蚀预测研究提出了一些展望。