材料基因工程数据生态系统

在全球数字化飞速发展的时代,互联网、物联网和计算机技术使数据的获取、存储和分析变得非常高效便捷。数据科学作为科学发现的第四范式,进一步加快了数据在科学研究中的应用。政府、企业、科研院所甚至个人都积累了大量数据,越来越多的人充分认识到数据对社会经济和科技的推动作用,因此对数据生态系统的需求应运而生,需要从全生命周期的角度来构建从数据的生产到输出、应用的全过程的生态系统。对材料数据生态系统的七要素：材料数据分类、材料数据标准、数据采集、数据存储、材料数据知识产权保护、数据质量管控以及材料数据库的重要性和最新进展进行论述,描述了材料基因工程数据生态系统的建设情况。     

食品安全监管大数据质量评估体系构建研究

食品安全监管的核心是充分利用各种数据资源，但由于食品数据涉及部门和来源方式多样化，是典型的多源异构数据，需要对数据质量进行评估，以便于采取相应的数据治理手段提升数据质量，从而为食品监管大数据应用奠定建设基础。本文对食品监管大数据进行梳理，对食品生产经营主体的经营主体登记注册数据、行政监管数据、经营行为数据、消费投诉数据、互联网舆情数据进行剖析。随后充分考虑数据特点，提出数据全面性、数据完整性、数据冗余性、数据规范性、数据一致性和数据异常值六个方面的数据质量评估体系。最后，对食品大数据质量评估机制建设提出了相关对策建议。     

支撑数据要素流通的数据交易平台的关键技术设计与实践

数据要素交易平台是支撑数据要素流通的关键载体。本文基于某省落地建设并运营数据要素流通平台体系的实践经验,总结两级市场数据登记确权方法、数据治理标准化加工、数据两阶段定价和三阶段清算机制等关键技术。此外,还探讨了基于区块链和智能合约技术的数据流通交易隐私保障。这些技术的运用有助于确保数据的安全性,强化隐私保护,同时促进数据的合规流通和有效利用。本文旨在为各相关方优化数据共享、数据交换和数据治理环境,促进数据要素流通,提供实践经验和启发。     

基于车联网的汽车大数据创新应用路径研究

目的为利用汽车大数据产生创新应用方案提供路径。方法分析汽车大数据的类型及创新应用方向,并从数据的收集、使用和挖掘出发,在数据感知、数据关联、模式挖掘、数据开放和数据平台使用等方面展开创新路径的探索。结论提出了不同的大数据创新应用路径,以支持创新方案的产生。     

多传感器数据融合研究

数据融合技术又称多传感器数据融合或分布式传感,即对多类多源和多平台传感器数据进行组合,提供有关空间信息综合态势的一种数据处理技术。数据融合可分为:信号级数据融合、像素级数据融合、特征级数据融合和符号级数据融合。本文讨论了红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的数据融合问题以及各级数据融合的方法。     

电力企业 计量数据管理

计量数据是企业指挥生产,确定经营方针的基础,是企业控制检验产品的质量、考核能源和原材料消耗的依据;计量数据是电子计算机等现代工具的粮食,是计量管理的最终目的;计量数据标志着生产、技术、安全、环保的水平。所以研究计量数据的管理内容、确定管理任务、划分计量数据类别、确定管理环节、分析行业的特点,对制定本企业的计量数据管理制度和办法是非常必要的。 一、计量数据管理内容 计量数据管理主要是指计量数据的采集和反馈。即设法获得计量数据,反馈到有关部门,发挥计量数据的作用。计量数据不是孤立存在的,每种计量数据都定量地反…     

大数据背景下数据库新技术的探索

数据库已是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。而大数据技术实际上就是将所掌握的海量的数据进行分析和使用,使这些数据发挥更大的价值。该文首先阐述了大数据的基本概念及大数据的特性,从3个方面指出了传统数据和大数据的区别,从大数据采集、数据分析、数据挖掘、大数据的价值与应用几个方面总结了大数据的关键技术,最后展望了大数据的未来方向。     

面向数据内容类标准的符合性测试综述

本文从数据权属、数据标准化、数据组织、数据验收和数据技术等方面剖析了当前我国数据供需矛盾,并介绍了面向数据内容类标准的符合性测试在审计、教育、医疗卫生、交通运输、新闻出版、国际贸易等行业的研究进展。     

人类工效学基础数据调查研究

人类工效学基础数据主要由人体形态、人体力学和人体感知（视、听、触等）等各类与消费品、服装、工具、设备和环境设计相关的人体特性数据组成。鉴于工效学基础数据在工业设计和人机系统优化中的重要基础性作用,很多发达国家都建立了较为完善的数据调查体系和更新机制。本文分析了美国、英国、德国、日本、韩国等国家的工效学基础数据的采集和调查情况,介绍了中国的人类工效学基础数据的现状和存在的问题,总结了人类工效学基础数据调查的特点和趋势,给出了中国人类工效学基础数据调查的建议。     

汽车NVH试验数据管理系统关键技术研究

实现试验数据的有效管理和数据重用并形成NVH试验历史支撑数据库,成为支撑NVH研究、提高NVH研究水平的迫切需要。在分析了汽车NVH试验数据特点和试验数据管理需求的基础上,提出了一套完整的支持商用测试系统和手工数据的汽车NVH试验数据结构化方法,针对数据单位统一定义、数据可视化、试验对象动态扩展等关键问题提出了解决方案,并开发了实用化的汽车NVH试验数据管理系统。对提高汽车NVH研究水平和工作效率、减少工程试验成本上有重要作用。这些解决方案也可供其他振动噪声工程或汽车工程试验数据的系统开发参考借鉴。     

DOCDB数据在专利检索系统的应用

分析和研究由欧洲专利局提供的DOCDB XML数据,介绍了数据来源、数据存储方式、数据内容、数据格式等方面的内容,并对数据字段含义进行了详尽的分析;通过数据解压、数据拆分、专利族提取和生成索引加工DOCDB数据,同时,阐述了在检索系统中的应用方法,DOCDB数据为专利检索服务提供了坚实数据基础.     

亚洲和大洋洲主要国家和地区专利数据分析

目前,中国国家知识产权局共收藏亚洲(不含中国)13个国家和地区的专利数据,这些数据包括著录项目数据、全文代码化数据和图形图像数据等30余种数据源.语言多使用英语和其本国官方语言,大洋洲主要收藏了澳大利亚数据.本文对亚洲和大洋洲各国专利数据的来源、存储形式,数据内容、数据格式、数据范围等进行了举例介绍.     

ZXJ10机的数据维护

数据维护是维护好交换机的重要环节，数据维护的好坏直接影响到交换机稳定运行。本文从交换机的数据组成、数据常见故障和现象、常见问题的处理、数据维护管理方法等几方面来简要介绍ZXJ10机的数据维护管理。     

使用OSSMO软件处理自动气象站异常数据

针对自动气象站组网功能,陕西省气象技术装备中心开发了自动气象站运行监控、质量跟踪及维修专家软件。本文从自动站数据质量检查和自动站缺测数据处理方法、定时观测、数据查算和订正、编发气象报告等方面,分别介绍了自动气象站异常数据的处理方法,从而做好数据的维护,异常数据的处理．提高报表质量。确保自动站数据的准确性和完整性。     

Visual FoxPro中的数据查询功能

Visual FoxPro是一个数据库开发和管理工具,SQL是结构化查询语言,包括数据查询、数据定义、数据操纵和数据控制功能等。因此熟练掌握一些简单常用的查询命令,会大大地提高数据查询的速度,有利于我们对数据库应用程序的进一步开发。     

大数据行业发展的技贸措施和法规研究——以欧盟大数据行业为例

随着大数据在全球范围内的不断增长和应用,欧盟作为全球经济体的重要组成部分,也开始采取一系列措施来促进该行业的发展和监管。本文将探讨欧盟在大数据领域中的技术和贸易政策,包括数据保护、隐私保护、数据流动、数据主权等方面的措施,并分析这些措施对欧盟大数据行业的影响。通过详细分析欧盟区域治理大数据技贸和法规的创新做法,为推动我国大数据技贸行业建设提供借鉴与启示。     

大气数据计算机自动化测试

大气数据计算机测试系统是以计算机为控制和数据处理中心,计算机模仿GJB289A多路传输总线的控制器对大气数据计算机发送控制命令字和方式指令字,同时接收大气数据计算机发送到GJB289A多路传输数据总线上的数据。计算机通过控制各种接口板发送离散信号、模拟信号和数字信号给大气数据计算机,同时通过控制各种接口板接收大气数据计算机所发送的离散信号、模拟信号和数字信号,从而实现大气数据计算机输出数据的自动测试。     

谈大企业厂区测绘数据网络化管理模式

传统的基建、测绘数据管理模式制约着数据应用的便捷性和数据的共享范围,系统应用whip控件和WEB技术对AutoCAD电子文件、数据进行统一管理,结合网络技术的数据传输与存储功能,建立了基于网络信息服务的厂区基建、测绘数据的分发共享平。     

城市数据治理体系构建的现状、问题与对策研究

健全的城市数据治理体系已成为城市开展数字治理和城市数字经济高质量发展的必要保障和重要前提。基于国内外城市数据治理体系构建的先进经验以及相关理论,本文指出当前城市数据治理体系构建面临数据治理理念欠缺、公共数据共享机制不畅、数据管理机制尚不健全、应用场景开发不足等挑战。为推进城市数据治理体系建设,本文针对性地提出了加强数据治理理念与业务培训、加快推进数据汇集共享与开放利用、建立数据质量全周期管理机制、加强场景驱动的数据治理等对策建议。     

SQL Server Integration Services 2005中的模糊查找和模糊分组

简介 由于拼写错误、意外的缩略语和其他不规则问题，实际的数据是“有问题”的。因此，在数据仓储项目中，很大一部分的时间和金钱都花费在了数据提取、数据转换和数据加载（ETL，Extraction、Transformation、Loading）阶段。在ETL阶段，新数据被清理、标准化，并使其与现有数据一致。在Microsoft SQL Server 2005中可用的模糊查找和模糊分组转换，有助于使ETL过程在遇到若干种在交际数据中观测到的常见错误时更易复原。它们解决一般的匹配和分组问题，而无需特定于域的规则和脚本的专家集合。通过为您的域自定义模糊查找和模糊分组，您可以利用Business Intelligence Development Studio内的通用数据清理算法，并避免创建复杂的自定义规则和代码。