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随着大数据时代的到来,信息的数据量正在以指数级的速度快速增长,己经达到TB、PB甚至是ZB级别。而在信息数据飞速増长的背后,是它们所蕴含的无穷无尽的价值。大数据信息处理技术可以帮助人们发现知识并从海量数据中找出规律,从而创造应用价值。但传统的信息处理方法不能有效地处理海量数据,尤其是不能满足用户对时效性的要求。云计算技术的出现和发展为快速、高效地处理海量数据提供了解决方案。为了充分利用云计算的并行计算能力及其动态资源的分配来有效地处理海量数据,基于云计算的大数据信息处理技术变得至关重要。因此,以提高信息处理效率并且保持数据的准确率为目标,将现有的经典数据分析算法模型与云计算技术相结合,对结合云计算和大数据的海量信息处理技术进行了研究,并提出了一种基于云计算的大数据信息处理方法。 相似文献
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为在铣切加工过程中预测铣刀的磨损状态以及时发现并更换将要磨钝的铣刀,以保障产品质量,运用传感器采集CNC铣床在加工过程中铣床及铣刀的振动信号数据,应用大数据方法研究CNC铣刀磨损状态的分析和预测方法。为保证铣刀磨损状态的识别精度、识别稳定性和分析模型的鲁棒性,采用小波包分解理论对铣床x、y、z三向振动信号数据进行降噪处理,提取时域特征和能量特征,筛选出与磨损状态相关性较大的34个特征。应用XGBoost算法建立铣刀磨损状态的数据分析模型,使用宏平均值评估模型性能,结合SMOTE技术对特征向量进行过采样,使各磨损状态类别样本均衡。借助公开的球头铣刀加工数据集对所提方法进行验证,实验结果表明:利用XGBoost算法能正确分析铣刀磨损状态的数据,能识别出铣刀磨损预警阶段。XGBoost算法的预测精度高、稳定性好、泛化能力强,易应用于工业大数据领域 相似文献
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传统文学教学受唯科学主义教育观的影响,以知识为本位,以教师为主体,教学方法单一,重终结性评估,忽视学生情感道德和个性的发展,严重挫伤了大学生人格的整体性、独特性和社会性,从而引发一系列人格问题。针对传统文学教学的弊端,本文建议将人格教育渗透于文学教学的各个环节,主张师生平等对话,形成以教师为主导、以学生为主体的和谐共同体,以破除学生的依附人格。在教学方法上,倡导重在启发与自主探索的多元教学,使现代大学生从“器物”复归为灵肉统一的“完全之人”。在教学内容上,主张依据学生的人格特点,设立不同的教学内容,以弥补人性之不足,启智与育心并重,以培养学生的完整人格。在教学评估中,鼓励学生参与评估,多用形成性评估,针对不同层次的学习者设计出多样化的评估方式,帮助学生摆脱急功近利的思想,形成正确的学习观。 相似文献