关键词： 云计算技术   计算机   数据处理   发展战略  

摘要： 随着互联网信息化时代的到来,对数据存储、处理等方面提出了更高的要求。云计算技术作为一种新型的分布式计算模式,具有高性能、低成本、可扩展性强等优势,能够有效地提高计算机数据处理效率和质量。旨在通过对云计算技术及其相关理论知识的介绍,探究云计算技术在计算机数据处理领域中的具体应用情况以及未来发展战略。

关键词： RNN   LSTM   雷电预警   深度学习   数据处理  

摘要： 为了提升电力网络的安全运行水平,对电网的雷电智能预警方法进行了研究。对历史雷电数据加以提取和分析,从而建立起完备的历史数据集。基于历史数据与数学建模的思想,将雷电预警问题抽象为时间序列的处理问题,并引入循环神经网络(RNN)完成对问题的求解。同时在RNN的应用过程中,采用长短期记忆模型(LSTM)以及Dropout机制解决了传统模型中的过拟合现象。LSTM模型使用输入门、遗忘门和输出门对信号的传递流程进行了修正,且替代了RNN隐藏层中的普通节点,确保了误差函数梯度在训练过程中能够严格遵循时间步骤。而Dropout机制则将部分神经元置为失效状态,避免了其在训练中的相互适应。在山东地区的雷电数据集上进行的仿真实验结果表明,RNN网络在引入LSTM与Dropout机制后,模型的预测精度提升了4.61%。

关键词： 云计算   计算机   数据处理   应用  

摘要： 随着互联网的不断普及和发展,网络数据呈现指数增长,对计算机数据处理提出了更高要求。为了对数据信息进行高效处理和储存,云计算技术得到了充分应用。云计算的关键技术包括分布式计算技术、虚拟化技术、数据加密技术。结合以上3项技术的基本原理,分析了云计算技术在计算机数据处理中的应用优势,从而保证计算机数据处理的安全性和高效性。

关键词： 路面平整度   激光测距技术   检测与评估   数据处理  

摘要： 公路路面的平整度对行车舒适性具有重要影响,因此及时检测和评估公路路面平整度具有重要意义。激光测距技术基于激光的高精度测量能力,通过测量激光束的往返时间或相位差来计算距离。本文首先介绍了公路路面平整度检测的重要性,以及激光测距技术的原理和参数,然后分析了公路路面平整度检测系统的设计,提出了数据预处理和滤波方法,特征提取和参数计算方法,以及路面平整度评估模型的建立和训练方法,为公路建设和维护提供了重要的技术支持。

关键词： 数据处理中心   坏账率   灾难备份   国际航协   航空公司   BSP   IATA   服务提供商  

摘要： 国际航协(IATA)根据运输代理业的发展和需求创建了一种名为开账与结算计划(Bank Settlement Plan,简称BSP)的销售结算系统,供航空公司和代理人之间使用。BSP的实施对于规范机票代销过程中的混乱状况起到了积极的作用,促进了航空客票销售的标准化和程序化,从而减少了航空公司的成本和坏账率。随着民航业的不断发展,国际航协(IATA)在全球各相关地区或国家建立了155家BSP,并委托有能力的服务提供商对这些BSP销售数据进行业务处理,从而形成了多个全球BSP数据处理中心。

关键词： 自动控制系统   传感器   执行器   数据处理   安全检测  

摘要： 阐述汽车安全检测线中的计算机自动控制系统特点,自动控制系统的结构、硬件和软件的组成,包括传感器、执行器、控制器、控制算法、数据处理与分析。

关键词： 数据挖掘技术   经济统计   数据处理   应用要点  

摘要： 国民经济高速发展,为我国综合国力提升奠定了坚实基础。在这一过程中,社会经济活动形式不断变化,导致经济活动复杂性与经济分析难度持续提升。从现实角度来看,加强经济统计分析十分必要,提高经济统计质量势在必行。基于此,聚焦经济统计优化,关注基于数据挖掘技术的经济统计,对数据挖掘技术在经济统计应用特点、优势、要点加以探究,以期为优化技术应用提供参考。

关键词： 大数据   计算机应用技术   数据处理  

摘要： 伴随着大数据时代的到来,人们对数据业务处理的需求也越来越高,这就需要对承载数据传输及运算的计算机载体进行实时更新,才能与信息时代的发展速度保持同步。将大数据作为一个突破口,对计算机应用技术的具体实施进行了分析,提出了计算机技术的发展趋势,并对计算机应用技术发展的推动策略进行了探讨。

关键词： 开普勒第三定律   Star Walk2   数据处理   科学素养  

摘要： 数据的收集和处理是科学素养的重要表现,其中蕴含着科学的思想和方法,也是科学素养培养的有效途径.关于开普勒第三定律的内容,教材只呈现了行星的运动遵循开普勒第三定律,对于围绕太阳公转的其他天体(如彗星)、甚至围绕行星运动的卫星是否也遵循此定律则需探讨.借助天文软件“Star Walk2”(星空漫步)记录天体的信息优势,对上述问题进行科学再探究,学生通过数据处理的探究活动,从中领会科学思想与方法,促进科学素养的发展.

关键词： 深度学习   数据处理   光伏发电预测   核主成分分析   XGBoost   GRU  

摘要： 目前,光伏发电已成为最受欢迎的可再生能源形式之一,然而光伏的接入给电力系统的运行带来了许多挑战,一个准确可靠的光伏发电预测模型将有效提升系统安全和降低系统运行成本.将数据处理与深度学习模型相结合,提出了一种完整的光伏发电预测模型,其中包括数据预处理、特征工程、核主成分分析、XGBoost以及数据后处理等.此模型以历史光伏功率、太阳辐照度和数值天气预报数据作为输入数据集.案例测试以4个光伏电站的测量功率为例,利用归一化均方根误差(NRMSE)和归一化平均绝对百分比误差(NMAPE)来评估预测模型的性能.测试结果表明,与其他深度学习模型相比,所提出的预测模型在准确率上表现出了优越的性能.