关键词： 地理信息系统   矿山测绘   数据处理   三维建模   智能开采  

摘要： 随着矿山开采技术的不断发展,地理信息系统(GIS)在矿山地形测绘与数据处理中发挥着越来越重要的作用。通过对多个矿区的实地研究表明,基于GIS技术的矿山地形测绘能够实现厘米级精度的三维建模,并可进行实时动态更新。研究采用无人机倾斜摄影与多源异构数据融合技术,构建了高精度矿山三维模型,实现了矿山开采过程的精确监测与分析。实验结果表明,该技术在提升采矿效率、优化生产计划和保障安全生产等方面具有显著成效,可为矿山智能化开采提供重要的技术支撑。

关键词： 纠删码   分布式存储   Ceph   近数据处理   云边端协同数据管理  

摘要： 纠删码技术和近数据处理技术是构建高效的云边端协同数据管理系统的两大基石,前者通过对数据添加编码冗余方式来保障系统的可用性,而后者则通过在存储端处理数据的方式避免大量的网络传输开销.云边端协同的数据管理系统通常采用成熟的分布式存储系统作为底层存储引擎,然而主流的分布式存储系统中的纠删码实现方式并不能高效地支持近数据处理.本文提出了一种支持近数据处理的纠删码技术架构,其基本原理是通过对待编码的一组数据进行重新布局,保证语义相关数据被存储在同一个存储设备上,避免执行近数据处理时的跨节点数据传输.该方案在分布式存储系统Ceph上获得实现,并测试典型场景的读写性能.实验结果表明,在近数据处理场景下和常规数据读取场景下,读取对象的性能分别提升59.4%和10%,对象写入性能则与原版保持一致.

关键词： 标准数据模型   大数据   数据处理   特征提取   图像识别   自然语言处理   人工成本   模型构建  

摘要： 随着大数据时代的到来,数据处理与分析已成为各行各业不可或缺的一部分。传统的数据模型构建方法往往依赖于复杂的人工操作和专家知识,效率低下且难以应对海量数据的挑战,而深度学习技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路。深度学习以其强大的特征提取和模式识别能力,在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成就,本文基于深度学习的标准数据模型自动化构建技术的关键技术点和实现方法,将深度学习应用于标准数据模型的自动化构建,不仅能够降低人工成本,还能够提升模型构建的效率和准确性。

关键词： 数据处理   模糊逻辑   负荷预测   双向长短期记忆网络   注意力机制  

摘要： 针对电力负荷数据由于受多种因素的影响具有高度不确定性的问题,将负荷数据的不确定性与深度学习算法相结合,提出了一种基于模糊逻辑的FBiLSTM-Attention短期负荷预测模型,以提高负荷预测的精度。首先,对原始数据进行数据预处理,包括缺失值填充、相关性分析及数据归一化;其次,通过K-Means聚类将每个特征的数据转换成模糊规则引入模糊逻辑的处理,同时,模型结构方面采用双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention);最后,对所提方法和传统的LSTM与BiLSTM-Attention模型的预测结果进行对比。结果表明,结合了模糊逻辑的模型精确度和鲁棒性都有了明显的提升,具有更好的预测性能。所提模型可以有效提高处理不确定性数据的能力,为负荷预测研究提供了参考。

关键词： 数据处理者   社会责任   正当基础   内容边界   内容体系  

摘要： 数据处理者作为数字时代发展的“灵魂人物”,掌握着数据这一核心经济引擎,无论从其内生驱动还是外部期望角度,要求其承担社会责任均具有正当性。企业社会责任的基础性问题包括由谁负责、对谁负责、负责什么和负责到什么程度,而现有立法对后两者问题明显回应不足。故为厘清数据处理者社会责任的基本内容,应当遵循“两步法”,即在责任内容上,明确其内涵限于法律责任与道德责任两方面;在责任范围上,构建担责的“必须而为”“能为尽为”“量力而为”三层级框架。以此为基础,进一步细化各层级责任的具体内容,可以构建系统的数据处理者社会责任内容体系,从而实现数据处理者社会责任实践的有效治理。

关键词： 钓鱼URL检测   胶囊网络   对抗训练   数据处理   深度学习  

摘要： URL作为钓鱼网站最直接也是最重要的特征,利用深度学习的方法对分词后的URL字符序列进行特征提取,可以极大的提升基于URL的钓鱼网站识别的准确率。将URL按照不同组件进行分割是URL常见的分词手段,该方法能够对不同组件进行多粒度的特征判别,但是这一方法未能在钓鱼网站的URL检测中得到有效应用,尚缺乏深入的研究。此外,现有的基于深度学习的钓鱼网站URL检测方法由于实验数据以及模型训练方法上的局限性,在泛化能力和误报率方面仍存在不足,难以满足真实环境中复杂的识别需求。为解决上述问题,本文提出了一种基于组件分割的钓鱼URL检测方法:(1)该方法首先对URL的不同组件进行分割,并对各组件依次进行字符级分词、截断填充及编码,使得深度学习模型能够对不同组件采取不同层级的管理从而进行细粒度的特征判别。(2)为了避免卷积神经网络中采用的池化策略过于关注局部特征而忽视特征整体空间结构的问题,本文所提方法将对融合后的各组件特征利用胶囊网络进一步提取。(3)在模型训练方法中引入对抗训练机制,对多嵌入层进行独立对抗训练,以满足模型对各组件的差异化处理,从而进一步提升模型的泛化能力。最后,在百万级的样本数据集中,与现有的最先进的同类方法相比,所提方法在钓鱼URL的识别准确率上提升0.86%,误报率降低1.08%,F1-Score提升0.95%。

关键词： 路基路面   健康监测   噪声过滤   基线漂移   数据缺失   数据筛选  

摘要： 随着交通运输行业的快速发展,高速公路作为重要的基础设施,面临着日益增长的交通量及其带来的重载压力与气候变化等外部因素的挑战,对路基和路面结构的安全性与使用寿命产生了深远影响。为保障高速公路的安全性与耐久性,实施路基路面的健康监测尤为重要。基于吉林某高速公路长寿命沥青路面试验段,构建了一个综合性的健康监测系统,布设了横向和纵向应变传感器、温度和湿度传感器、土压力计和渗压计等多种设备,实时采集路基和路面的动态响应特征和环境数据。然而,在监测过程中,存在数据冗余与存储、数据噪声、基线漂移和数据缺失或不完整等问题,严重影响了数据的质量及后续分析的可靠性。为此,提出了一系列数据处理方法,包括使用阈值法和斜率阈值法进行有效数据筛选,采用基线归零方法消除基线漂移,利用Savitzky-Golay滤波进行信号降噪,以及使用卡尔曼滤波处理数据缺失或不完整问题。研究结果表明,这些方法显著提高了数据质量和信噪比,其中Savitzky-Golay滤波有效保留了信号的关键特征。该研究为高速公路路基路面健康监测提供了高效且可靠的数据处理方案,显著提升了监测系统的整体性能,为路面养护和管理提供了科学依据。

关键词： 基于模型定义   CATIA   零件特征识别   组件应用架构   拓扑信息   数据处理  

摘要： 为提高产品设计制造质量、缩短产品开发周期,对MBD数字模型的零件特征识别技术进行研究。根据工业生产需求及CATIA对MBD模型特征的组织方法,将CATIA组织的MBD模型特征分为标准功能特征、草图特征与异形特征。应用组件应用架构(Component Application Architecture,CAA)、CATIA数字模型的拓扑信息运算,以Visual Studio2008作为主要集成开发环境进行二次开发,针对不同类型特征组织采取不同识别提取方式,实现CATIA环境下数模零件特征识别功能,创建CATIA平台上MBD模型特征数据提取应用。通过对CATIA创建的齿轮泵装配体文件零件特征识别和设计信息提取,验证该应用的有效性。

关键词： 用计算机处理   信号处理技术   信息综合处理   数据处理   复杂数据   谱分析   化学领域   自动化  

摘要： 随着技术的发展,化学领域对数据处理提出了更高要求。信号处理技术作为一种高效工具,具有精度高、稳定性好、灵活性强等特征,能够有效处理和分析化学领域的复杂数据。1)信号处理技术在化学中的基本原理信号处理技术是指一种运用计算机处理信息的方法,具有智能化、自动化和高效化的特点,能对信号执行滤波、压缩、谱分析等,以便于信息综合处理和深入分析。

关键词： 实景三维   影像匹配点云   点云滤波   DEM   TerraSolid  

摘要： 以开发阿勒泰实景三维管理系统与共享平台为例,讨论大区域实景三维平台建设中基础数据构建的关键技术及方法,探索基于无人机倾斜摄影技术下高效重建大区域城市三维模型的技术方法,比较分析倾斜影像密集匹配点云与LiDAR点云的特点,研究采用TerraSolid软件基于不规则三角网加密法对影像匹配点云数据进行点云滤波并进一步分类检查来获取地面点数据生成DEM的方法。该方法为构建实景三维管理系统与平台提供了有力的数据支撑,为实景三维城市建设提供思路框架,具有参考价值。数据来源广泛,获取便捷,提高了三维数据生产的效率和效果,对于项目的成本控制也有很大的帮助。