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1.
针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题,提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法,对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价,并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重,从而减少人工干预,提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。  相似文献   
2.
文章以“数字电子技术基础”课程为对象,设计了基于教学数据和问卷调查的教学框架。通过学生情况调查和雨课堂教学数据掌握学习状态和学习能力,针对性设计了个性化作业布置、拓展延伸、疫情线上自学跟学双通道等特色教学方式。结课问卷表明教学设计得到了良好评价和认可。  相似文献   
3.
4.
艾亮东  艾滔 《中国食品》2022,(5):106-109
<正>本文从在线食品安全检测的实际需求入手,根据现有行业数据、标准操作流程,结合物联网、大数据、人工智能等技术,探索设计食品安全在线智能化检测系统,旨在有效提升食品安全检测效率,确保食品安全。一、智慧检测流程介绍1.食品采样。食品采样是指从食品市场中随机抽取各类食物作为样品进行检测。当前有两大难题亟待解决:一是如何在多个地区,科学合理地规划取样位置,全面准确地记录样品特性;  相似文献   
5.
由于个别地区电网系统运行情况复杂,当前电网故障全景数据监控方法容易受到采集信息的干扰,其监控精度较低、可靠程度不高。为此,提出一种新的电网海量故障全景数据的远程监控方法。设计电网故障全景数据监控系统,并将其安装在架空的输配电线路上以及城网的地埋电缆中,用于监控电网故障全景数据,通过故障全景数据的检测方法实现故障指示器的软件设计。采用5类监控手段建立保护熵并获取相对保护熵,将相对保护熵作为依据,提出两个判据对电网故障全景数据进行判断,以实现电网海量故障全景数据的监控。实验结果表明,将所提方法应用于某地区电网海量故障全景数据监控中,不仅可靠性高,而且经济损失少、监控精度高。  相似文献   
6.
由于色谱分离需要耗费大量的时间,导致传统LC-MS研究中药成分的分析通量较低,而多级质谱全扫描(MS/MSALL)采用了气态分段技术(GPF),可以在直接注射(DI)模式下,采集每个表观质量数MS1信号的MS2图谱,实现MS1-MS2数据列表的高通量构建。为快速表征枸杞子化学成分组,本研究采用DI-MS/MSALL全面采集枸杞子提取物中各化学成分的多级质谱数据,根据高分辨MS1和MS2碎片离子信息推导质谱裂解途径,结合数据库检索以及相关文献,从枸杞子中初步鉴定了38个化学成分,包括1个氨基酸类、19个有机酸类、2个糖脂类、6个苯丙素类、1个黄酮类、6个生物碱类以及3个酰胺类化合物。DI-MS/MSALL可作为中药等复杂体系快速全面定性分析的有力工具。  相似文献   
7.
8.
油藏开发实时优化调控技术是智能油藏研究的核心内容。提出了基于数据空间反演的油藏实时生产优化新方法,仅需若干油藏模型先验生产动态,基于贝叶斯理论构建代理模型,根据随机极大似然原理拟合历史观测数据进行模型训练,反演得到符合实际观测数据的生产动态后验估计。采用同步扰动随机逼近算法建立生产优化数学模型,实现注采参数实时优化,提高经济开发效益。该方法基于代理模型在拟合阶段避免了重复数值模拟计算,得到正确生产动态后验估计同时兼顾了油藏模型实际地质特征,优化所得方案考虑了目标油藏的不确定性,降低了实际生产开发风险。油藏实例应用表明:该方法能得到与常规多模型数据同化方法相一致的生产动态预测结果,拟合过程计算效率提高了5倍,且注采优化方案能取得良好的驱油效果。提出的油藏开发生产优化设计方法为油田实时生产优化提供了新的思路。  相似文献   
9.
陈金焕 《石油物探》2022,(1):146-155
近地表速度模型层析反演多采用基于初至旅行时射线追踪的迭代反演方法。通常采用基于共享存储的MPI并行方式提高计算效率,但当计算节点增至一定规模时会存在网络I/O压力过大的计算瓶颈。为此,提出了一种快速、稳健的基于Spark技术的近地表速度模型层析反演方法,采用分布式内存管理技术将迭代中重复计算的数据持久化至内存中,提高程序运行效率。同时,为了解决共享存储中随着节点规模扩大而产生网络I/O堵塞的瓶颈问题,在分布式存储环境下组织弹性分布式数据集(RDD),设计基本规约单位为深度方向的一维反演数据,基于Spark Shuffle在规约过程中分布并行规约,利用Spark调度器在各个进程中分配任务,实现并行计算。实际数据计算结果表明:在反演结果精度不变的情况下,相对于常规MPI并行技术,该实现方法能够大幅度降低迭代过程中产生的网络I/O;当计算节点较多时,计算效率能够提高4倍以上;并行加速比呈现类线性增长趋势。  相似文献   
10.
《信息与电脑》2022,(1):122-124
本文以高校数据中心为例,从数据治理及数据应用两个维度介绍了数据中台在整个数字校园框架中的功能及位置。笔者以高校数据治理体系建设、治理方式和治理效果为导向,设计了数据中台治理体系架构,分析数据资产化过程中挖掘数据资产的重要性,实现高校数据资源价值的最大化,并将有价值的数据无缝接入数据中台,清晰转换生成数据仓库,为高校师生提供更好的数据服务。  相似文献   
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