黄石有线直播频道收视率数据分析与研究

本文介绍了黄石有线在高清互动平台运用大数据获取直播频道收视率的方法,并结合数据分析的手段,推断用户行为,发现内在规律,摸索观看习惯,从而对网络公司的市场营销和经营决策提供有价值的数据参考。     

是德科技 UXM 无线综测仪增添 3CC等测量功能

直观的图形触发可以帮助快速、高效地解决问题2015年1月28日,北京——是德科技公司(NYSE:KEYS)日前宣布E7515A UXM无线测试仪增添新功能。这些新功能可以应对快速发展的3GPP LTE-Advanced载波聚合技术的迫切需求。UXM无线测试仪是高度集成的信令综测仪,适用于4G及未来的功能和射频设计验证。UXM支持多小区、下行链路和上行链路载波聚合、4×2     

有关计算机软件数据接口的应用研究

现代社会已经进入到信息化时代，发展的速度很快，所以很多企业都很注重自身的信息化建设，都在着手建设属于自己的数据中心，但是很多企业在构建自身的信息化平台的时候，容易忽视信息的安全管理工作，虽然信息化提高了企业的运行效率，但也增加了营运风险。所以构建一个安全的信息管理体系至关重要。随着计算机技术和信息技术的不断快速发展，计算机软件在各行各业中得到了广泛的应用，然而由于计算机软件设计和开发的公司不同，造成计算机软件的数据结构不同，导致用户在同时使用多个软件时，需要预留更多的数据结构，这不仅造成了工作量的增加，而且也容易使软件在使用过程中出现问题。而计算机软件数据接口能够很好的解决这些问题。本文就计算机软件数据接口的应用进行研究。     

夹岩水利枢纽工程过鱼设施研究

修建大坝阻断了河流连通性,造成鱼类生活环境破碎化,继而导致鱼类种群之间的基因交流受限,特有鱼类遗传多样性降低。鉴于此,建设单位依法承担工程建设和运行对鱼类影响的责任,通过修建过鱼设施进行补救,并制定运行监测计划,定期开展过鱼效果监测与评估。分析了夹岩水利枢纽工程区水域鱼类的行为特征,并根据工程条件及各过鱼设施的结构特点综合分析比选,最终选择了适合该工程的过鱼设施。论文研究成果可为过鱼设施运行后开展过鱼效果监测与评估、优化过鱼设施设计及运行管理提供依据。     

化学链燃烧中铁基载氧体研究进展

化学链燃烧是我国应对气候变化的重要技术之一。载氧体作为氧和热的载体,是实现化学链燃烧的关键因素。近年来,寻找廉价载氧体成为研究者们关注的问题。铁基载氧体由于具有价廉、资源丰富、环境友好、机械性能好等优点受到了广泛关注,但其反应活性相对较差,如何提高其反应活性是其大规模应用的关键。笔者详细论述了化学链燃烧中铁基载氧体活性改进的研究进展,针对如何提高铁基载氧体的反应性能,从铁基载氧体制备方法的优化、组分掺杂、结构调控等3方面进行了阐述。指出,对于载氧体制备方法,应综合载氧体反应性能、制备周期和成本等因素,对其进一步选择或改进。对于载氧体组分,惰性载体的添加、制备成复合载氧体以及碱金属掺杂均可在一定程度上提高载氧体的反应性能,但采用单一措施均存在一定的问题,如活性组分与惰性载体的相互反应、复合载氧体的烧结以及碱金属的流失等,因而需要进一步研究各种因素间的相互作用。对于不同结构的载氧体,虽具有良好的结构稳定性或热稳定性,但也存在各自的缺点,如钙钛矿结构储氧能力较低,氧释放能力较低;在长时间的循环过程中,尖晶石结构的载氧体产生晶相分离和颗粒烧结而失活的现象;为了保持壳核结构的载氧体在循环过程中的稳定性及反应活性,对壳材料需要进一步选择及优化。基于目前研究现状,笔者指出铁基载氧体反应性能的进一步提高需综合考虑各方面因素并深入探究各因素之间的相互作用。     

基于大数据和集中监控技术下的风机状态分析与检修

集中监控技术是实现风电企业"无人值班、少人值守、区域运维合一"的唯一途径。在大数据时代,具有大数据分析能力的集控中心更是电力行业发展的必然趋势。从实时监视、报警中心、经济运行、设备管理、数据分析和统计报表等6个功能需求模块说明了集中监控平台的优势所在,并依据大数据Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)的4 V特性,完成对风电企业风机状态的分析及检修作业指导。     

基于MF-R和AWS密钥管理机制的物联网健康监测大数据分析系统

带有传感器的可穿戴式医疗设备不断生成大量数据，由于数据的复杂性，难以通过处理和分析大数据来找到有价值的决策信息。为了解决这个问题，提出了一种新的物联网体系结构，用于存储和处理医疗应用的可扩展传感器数据（大数据）。所提出的架构主要由两个子架构组成：Meta Fog重定向（MF-R）架构和AWS密钥管理机制。MF-R架构使用Apache Pig和Apache HBase等大数据技术来收集和存储不同传感器设备生成的传感器数据，并利用卡尔曼滤波消除噪声。AWS密钥管理机制使用密钥管理方案，目的是保护云中的数据，防止未经授权的访问。当数据存储在云中时，所提出的系统能够使用随机梯度下降算法和逻辑回归来开发心脏病的预测模型。仿真实验表明，和其他几种算法相比，提出的算法具有更小的误差，且在吞吐量、准确度等方面具有一定的优越性。