关键词： 数字经济   财务智能化   企业管理   数据处理  

摘要： 随着数字经济的蓬勃发展,企业财务管理正经历深刻变革,智能化转型成为关键路径。本文探讨了数字经济时代下,企业财务智能化转型的要点,包括财务数据质量、自动化水平、数据处理能力和管理风险能力的提升。同时,分析了当前企业财务智能化的现状,并提出了更新发展理念、增强智能管理平台建设、实施跨部门协同规划及提高财务人员整体素质等转型路径,以期助力企业在数字经济浪潮中优化财务管理,实现高质量发展。

关键词： 边缘计算   数据传输   数据处理   优化策略   边缘智能   隐私保护  

摘要： 聚焦边缘计算环境下数据传输与处理的优化策略,分析了边缘计算的特点和面临的挑战,提出了创新解决方案,包括数据分流、网络协议优化、任务卸载、缓存优化和边缘智能应用,同时探讨如何在提高效率的同时保护隐私。实验证明,这些策略显著减少了网络延迟,提高了资源利用率和系统性能。为边缘计算数据管理提供了新理论依据和实践指导,对推动物联网和5G技术发展具有重要意义。

关键词： EPICS   Docker容器   Kubernetes集群   数据处理   分布式系统  

摘要： 提出了一种基于Proxmox VE平台搭建的高可用Kubernetes集群下的新型服务化EPICS与新型前端数据获取方式,以提高数据采集系统的性能和稳定性。通过将EPICS服务化部署在Kubernetes集群上,实现了全新高效的前端数据处理及获取方式。数据获取方式利用基于Channel Access协议的分布式数据共享,对数据进行实时处理和分析。该方法具有降低硬件和维护成本、提高可移植性和灵活性、提高数据采集和处理效率等优势。实际应用和测试表明,该方法具有在大型科学设施中应用的潜力,未来将探索其在其他领域的应用价值。

关键词： 剩余寿命预测   维纳过程   两阶段模型   变点处数据处理  

摘要： 针对两阶段剩余寿命预测模型变点后初始时刻预测精度较低的问题,提出了一种基于变点处数据处理的剩余寿命预测算法。首先利用维纳过程构建退化模型,采用期望最大化算法与贝叶斯方法相结合实现参数更新;接着对退化数据进行变点识别,确定变点前的部分退化数据用于变点后初始时刻的寿命预测,最后进行了分别用仿真数据与NASA试验数据进行了算法验证。结果表明,该算法进一步提高了剩余寿命的预测精度。通过NASA试验数据的预测结果看,相较于单一阶段寿命预测模型和两阶段寿命预测模型,本文算法的均方根误差分别降低了10.76和1.78,对产品的剩余寿命预测具有重要意义。

关键词： 出版   AI   工作效率   数据处理   版权  

摘要： 2022年12月ChatGPT正式发布。对于我国出版业而言,智能出版的变革刻不容缓。人工智能(AI)技术为出版从业者提供了诸多便利,如加快编辑审校工作、丰富内容多样性、提高数据处理效率等。出版机构在意识到AI赋能出版业的同时,也应该意识到AI技术目前并不成熟,还普遍存在数据侵权等问题。出版从业者应警惕新技术已经被行业应用产生的潜在风险,同时,要学习并掌握AI技术的运行原理,以适应未来智能出版发展。

关键词： 课程目标   教学内容   实践平台  

摘要： 针对误差理论专业课程教学中课程目标单一、学时短,实验少,缺少专业特色,对学生综合素质提升效果有限的问题,本文结合专业的轨道交通特色,丰富课程教学目标的内容并制定了多元化考核途径、精选教学内容并实现与其他课程的有效衔接、有效利用网络资源延伸教学效果,建设实验平台以加强实践能力的培养等,培养学生结合课堂知识解决实际问题的应用能力,开阔了学生对专业前沿领域的视野,从而有效提高了学生的综合素质。

关键词： 物联网技术   多传感器融合   卡尔曼滤波   油田生产   数据处理  

摘要： 随着油田智能化建设的不断推进,物联网技术与传统油田生产深度融合,产生了海量的传感器数据。研究探讨了物联网环境下油田多传感器数据融合技术的应用方案,通过实验验证了基于改进卡尔曼滤波算法的数据融合模型在油田生产过程中的有效性。实验结果表明,该融合技术能够有效提高数据准确性达85%以上,降低信息冗余30%,同时将故障预警提前时间延长至72小时,为油田生产安全和效率提升提供了有力支撑。

关键词： 大数据处理   大数据分析   信息网络   分布式计算   机器学习  

摘要： 科技的步伐日新月异,使得大数据领域引人关注。装载在信息与网络中的大数据处理和分析颇具复杂性,且该领域对其的需求日益加大。本文对大数据的基本概念及其特殊特性进行了深度研究,并剖析了大数据面临的主要难题与应对之策。深入探讨了大数据的处理和分析技术,为数据采集、储存、预处理和分析等多个环节倾注了大量心血。依托于分布式计算、并行处理、云计算等技术,制定了一整套大数据分析处理框架。运用机器学习、图像识别、深度学习等尖端技术,对网络中的大数据实施了深度处理和分析。此外,研究还对大数据应用中的具体实例进行了深入剖析,以实际应用案例为支撑,充分展示了大数据处理和分析技术的实用价值和应用潜力。本研究为大数据处理和分析提供了全新视角,对推动大数据技术在信息和网络领域的发展具有重要的参考价值。

关键词： 数字化转型   会计核算模式   数据处理   精细化管理  

摘要： 在数字化浪潮中,企业会计核算模式正经历深刻变革.文章深入剖析数字化转型给企业会计核算带来的机遇与挑战,通过对传统核算模式进行探究,指出企业会计核算存在的问题,并提出一系列有针对性的优化策略,包括提高企业数据处理效率、提升核算准确性、构建多维融合的决策支持体系、构建风险防控体系.通过实施以上措施,企业不仅能打破传统核算模式在时效性、精准度以及决策辅助能力等方面的局限,还能进一步释放数据价值,在复杂多变的市场环境中实现精细化管理与敏捷响应,最终实现降本增效、增强核心竞争力的长远目标.

关键词： 物联网技术   门式起重机   实时监测   运行状态   数据处理   疲劳寿命  

摘要： 针对现有监测方法监测质量差、准确性低的问题,开展门式起重机运行状态监测方法设计研究。首先利用物联网技术,采集门式起重机的运行数据;然后对采集到的门式起重机运行数据进行处理,并提取其状态特征;最后根据提取的状态特征,对门式起重机运行状态进行实时监测,并估算各构件寿命。通过对比实验证明,新的监测方法的监测质量较高,可以获取到更多有价值的数据,且监测的准确性更高,应用价值较高。