功图计量与工况智能分析技术在长庆油田的应用

本文从功图计量与工况智能分析技术的技术原理、有杆抽油系统数学模型的建立、泵功图的计算、有效冲程的识别及计算结果的修正五个方面对该技术进行了详细的阐述,重点介绍了功图计量与工况智能分析系统的构建及其拓展的功能,实现了生产数据的实时采集、产量自动计产、油井远程监控、油井故障诊断、动液面实时监测、系统效率实时监测、报表自动生成等功能,简化了流程,降低了投资、减少了用工总量,提高了油田数字化管理水平,为建设数字化油田,实现5000万吨目标提供技术支撑。     

汉字错字字形动态生成和编辑系统

汉语的独特性使得汉语成为当今语言学习的一大热点。针对当前汉语教学中出现的汉字错字方面的教学问题,提供一种简单、方便、高效的错字输入法并设计实现了汉字错字字形动态生成与编辑系统,该系统使用动态编辑技术解决了编辑过程中错字的实时编辑、编码和输入的问题,为错字的编辑、印刷和排版及数字化汉语教学研究提供了一种方便的错字输入方法。此方法还可用于古籍异体字、甲骨文、金文、民俗拼合字等字形的动态编辑、生成与处理。     

基于数字化生产车间的邮件系统设计与集成

针对传统数字化生产车间内部与外部难以实现实时数据传递这一问题,提出数字化生产车间的Web邮件设计方案,在基于对数字化生产车间管理系统设计与Web邮件设计的基础上,根据数字化生产车间管理系统的功能和特点将其与Web邮件技术进行了集成,并采用Java Mail技术、Java Web技术、MVC三层架构设计模式中的AOP和IOC编程思想给出了系统集成的详细过程。通过数字化生产车间中质量控制管理模块与Web邮件的集成效果表明,该系统满足实时数据远距离传输的业务需求,能够实现数字化生产车间的远程审核管理和异地协同监控功能。     

基于实时技术的大气颗粒物在线分析系统

针对环境监测中,难以实时在线处理海量颗粒物数据的问题,提出了一种基于实时技术的大气颗粒物在线分析系统,实现了颗粒物统计、浓度变化、来源解析等功能.该系统利用实时数据库来实时采集、存储海量大气数据,解决了环境监测中数据的海量问题;同时,引入自适应共振神经网络算法和逻辑回归模型进行数据分析,成功降低数据规模,提升数据分析速度.实践表明,该在线分析系统能在合理时间内得到准确的分析结果,具有重要的实际意义.     

基于WWW的实时在线系统监测技术

简要介绍了ASP技术,分析和讨论了利用ASP技术实现在Internet/Intranet上进行实时在线监测系统的设计方案。该系统采用ASP技术处理实时数据,在实际的Web应用中结合ActiveX控件动态地显示数据,为电厂的管理及运行人员提供了正确的信息支持。     

物联网与大数据技术在油田中的融合应用

油气生产过程中产生了大量实时数据,逐年积累形成海量的历史数据,而这些海量数据的价值未能得到充分挖掘。为了充分挖掘这些信息,文章设计了油气生产物联网与大数据技术融合系统。该系统架构将分布式存储、分布式计算和数据智能分析等技术,应用在油气生产过程的数字孪生、注水系统智能化和油井工况实时诊断等。大港某油田的应用表明,设计系统的实际效果良好。     

基于Storm的工业流水线实时分析系统设计与实现

随着全球云计算、大数据、物联网和人工智能等技术在工业领域的兴起,数据成为了工业4.0时代的核心驱动力。为了弥补Hadoop分布式系统在实时工业数据处理中显现的不足,提出基于Storm的工业流水线实时分析系统。该系统通过嵌入SDK实时采集终端数据,利用Nginx服务器将数据转换成日志文件,并采用分布式消息系统Kafka缓存,消息流入Storm进行分析处理后,将结果存入HBase中。最后从系统的保障性,并行性和实时性等方面进行分析,表明该系统非常可靠地将各个终端收集到的工业数据实时转换成有价值的信息输出,方便数据资源的汇总与优化。     

大数据时代个人隐私保护策略的研究

大数据是一种新兴的、能够有效地收集和分析大量实时数据的技术。它的体量大、速率快,能广泛容纳多种类的数据信息。大数据在当下时代正在促使一种新商业模式的形成,该商业模式能够提供巨大的经济收益预期、社会福利预期及文化革新预期。这场由大数据带来的风暴正在改变我们沟通和交流的方式,但是同时也在泄露我们大量的隐私信息。本文从大数据的特征出发,剖析了大数据对个人隐私的潜在威胁,并对大数据时代的个人信息保护策略提出了几点建议。     

一种电气火灾在线监测系统的设计与实现

针对变电站电力电缆长期运行在高电压、大电流环境下,其接头容易因超温过热而引起爆炸、导致火灾的情况,设计了一种电气火灾在线监测系统。该系统采用工业现场总线技术、数字化温度传感技术、抗电磁干扰技术及网络通信技术等,实现了电气设备的超温发热预测、预报及在线实时监测,并能在线监控电气火灾。该系统的实施,为变电站的安全运行提供了保障。     

基于web的药品管理系统的设计与实现

为了解决目前高校医务室药品管理效率偏低、管理欠科学的问题,通过需求分析、可行性分析,利用计算机技术、网络技术、通信技术设计了一套基于web的高校药品管理系统,该系统包括基本信息维护、采购管理、库存管理三部分功能。系统的实现采用asp.net+access技术,B\S结构,拥有独特的汉字自动转换成拼音及药品分装处理设计,系统还为数字化校园建设预留数据接口。该套系统的投入使用提高了高校药房工作的效率,实现了药品的信息化、科学化管理,并且运行在校园网上,使用方便,维护简单。     

面向大数据存储的主动与被动相结合的性能评测方法体系结构与实现

随着数据量的日益增加,大数据存储在整个大数据应用框架体系中居于重要地位。对大数据存储系统进行性能评测可以指导大数据应用开发人员分析性能瓶颈,进行大数据系统的性能优化。在以往的工作中,通常使用基准测试的方式来对不同大数据框架进行性能评测,或者采用插桩并分析轨迹文件的方式对分布式文件系统进行性能分析。这2种方法采用的分析角度不同,并没有形成合理的评测体系来评价大数据分布式存储系统。本文提出主动与被动相结合的大数据存储系统性能评测方法体系结构及其具体实现。在主动性能评测方法方面,提供了6个领域,超过20个应用的基准测试程序,对大数据存储系统主动发起性能测试,分析大数据存储系统的基准性能指标;在被动性能评测方法方面,提供了对低效任务、低效算子、低效函数的分析及定位方法,通过分析运行在大数据存储系统之上的大数据应用,分析大数据应用程序低效的原因。通过实验表明,该大数据性能评测方法体系结构能够全面地对大数据存储系统进行性能评测。     

传统汉字图形化设计探析

汉字设计是平面设计的重要组成部分,汉字图形化是汉字设计的一种形式。我国传统的汉字图形化设计几乎与汉字有着同样悠久的发展历史。传统汉字图形化的题材和手法多种多样,应用形式也丰富多彩,为现代汉字设计承载中国文化精神提供了传统依据。本文重点对我国传统的文字图形化形式进行分析和总结,希望为当今设计者带来新的启示。     

文化遗产活化关键技术研究进展

中华民族文化资源丰富、种类繁多且艺术形式多样,源于民族,植根民间,承载着历史记忆,延续着文化血脉,是中华民族的根与魂。文化遗产分布广、流传年代长,具有多样性、独特性和不可再生性等特点,是研究古代人类文明发展的珍贵资料。目前随着信息技术的迅猛发展以及全球化的冲击,其传承形式发生了根本性变化,特别是非物质文化遗产的人际传承方式,因此亟待在资源与媒介、内容与技术之间搭建技术的桥梁,支撑中华文化遗产的数字化传承。本文基于先进的智能计算、数字媒体和虚拟现实/增强现实技术,结合文化遗产的传播过程和艺术特点,对文化遗产收集理解、虚实结合智能展示交互和智慧化平台建设等活化关键技术的发展现状、前沿动态、热点问题和发展趋势进行分析和综述。在文化遗产收集理解方面,针对复杂文物数字化所存在的瓶颈问题,介绍数字化采集与重建关键技术;介绍文化遗产元素、主题和风格等特征提取算法,分析文化遗产的构图特征、分布特征、色彩特征和造型特征等数字化模拟过程中的关键技术,介绍基于语义特征分析、理解和识别的文化遗产理解及建设关键技术。对比和分析传统图形图像处理和深度学习方法在民族文化数字化仿真过程的优缺点,比较算法特点和算法效率...     

一个基于C/S模式的汉字词属性分析和重组系统的设计

随着ISO10646的出台,庞大的汉字词集的属性分析是一个迫切需要解决的难题,本文主要阐述了采用C/S模式的汉字词属性分析和重组系统的数据模型,并简单介绍了系统的设计要点。     

简繁汉字转换系统的设计与实现

汉字简繁体转换对于港澳台及世界华人地区与中国大陆之间文化经济的交流极其重要.以已 完成并投入使用的一个自动转换系统为基础,介绍了系统的设计与实现.给出了系统的总体结 构,描述了系统的重要数据结构——词库和对照表.解释了系统处理流程,包括预处理和后处 理、消除歧义、语词转换等,并对系统性能进行分析,同时,给出了测试结果.     

工业大数据分析技术与轮胎销售数据预测

工业大数据是在工业领域信息化应用中所产生的海量数据,作为决策问题服务的大数据集、大数据技术和大数据应用的总称。首先分析工业大数据4V特性与工业数据的特有特征,以及工业大数据来源;从多源异构工业数据集成与数据融合方法、工业大数据计算架构、大数据带来的信息安全等三方面论述工业大数据面临的挑战与潜在价值。探讨了工业大数据分析与挖掘方法,提出了工业大数据平台的计算架构与大数据处理平台,构建轮胎企业大数据资源中心、大数据分析与决策应用系统。从销售数据分析和宏观数据趋势两个层面进行轮胎销售大数据分析与预测。采用多个不同领域的销售数据源来解决销售预测历史数据特征空间稀疏的问题,使用LASSO（The Least Absolute Shrinkage and Selectionator Operator）方法的多任务学习方法来解决高维样本空间的缺点,实验数据验证能够提升轮胎销售预测的准确率。     

基于本体的网络大数据信息处理

针对大数据体量巨大、种类多样、速度极快、价值稀疏的特点,提出了基于本体的网络大数据信息处理架构。 该架构通过历史大数据对本体模型不断丰富,在形成面向大数据主题知识库的基础上,对网络大数据进行语义分析,实现价值 服务。     

基于决策树挖掘算法的气象大数据云平台设计

大数据、云计算技术的迅猛发展为挖掘气象数据丰富的科研和经济价值提供了技术支撑,促进了Hadoop及其包含的文件存储系统(HDFS,Hadoop Distributed File System)和分布式计算模型在气象数据处理领域广泛应用。由于气象数据具有大数据的4V特征,还需要引入新的数据处理算法来提高气象数据处理效率。通过对决策树算法原理的研究,基于Hadoop云平台,创建随机森林模型,为数据挖掘算法在云平台上的应用提供一种新的可能性。基于决策树(CART,Classification And Regression Trees)挖掘算法的气象大数据云平台设计,采用Hadoop系统架构和MapReduce工作流程,对气象大数据云平台采用集群部署。平台总体架构分为基础设施层、数据管理与处理层、应用层,减少了决策树建立的时间,实现了气象数据高效加工和挖掘分析等平台功能。     

智慧水利大数据基础体系架构和标准体系研究

为解决水利大数据概念内涵不清晰,体系架构不统一,标准规范不完善,应用目标不明确等问题,将大数据理论技术与水利行业特点相结合开展水利大数据理论框架的研究。在充分研究调研大数据应用现状基础上,解析水利大数据的体量巨大、复杂多样、新老结合、价值很高、模糊很大、交互性、效能性和共情性等内涵特征;从数据源、管理、计算和应用等4个层面提出适用于智慧水利建设的水利大数据基础体系架构,并从功能、技术、部署角度进行阐述;设计水利大数据实时与离线分析场景的应用框架,用于支撑智慧水利环境下的水利大数据分析和决策;提出水利大数据相关管理规范和应用标准体系框架;总结水资源、水环境水生态、水灾害、水工程、水监督、水行政、水公共服务等水利大数据的应用场景。研究成果符合水利行业实际情况,可以被借鉴用来指导水利大数据的研究和应用工作。     

Chinese character recognition :history ,status and prospects

Chinese character recognition (CCR) is an important branch of pattern recognition. It was considered as an extremely difficult problem due to the very large number of categories, complicated structures, similarity between characters, and the variability of fonts or writing styles. Because of its unique technical challenges and great social needs, the last four decades witnessed the intensive research in this field and a rapid increase of successful applications. However, higher recognition performance is continuously needed to improve the existing applications and to exploit new applications. This paper first provides an overview of Chinese character recognition and the properties of Chinese characters. Some important methods and successful results in the history of Chinese character recognition are then summarized. As for classification methods, this article pays special attention to the syntactic-semantic approach for online Chinese character recognition, as well as the metasynthesis approach for discipline crossing. Finally, the remaining problems and the possible solutions are discussed.