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基于大数据技术的石油数字化平台设计

大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段,基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践,该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务,串联了企业数据采集、存储、治理、挖掘、分析及应用的整个数据生命周期;从石油化工服务类企业数字化发展现状及遇到的问题出发,结合大数据技术的发展及优势,提出了基于大数据技术的石油化工服务类企业石油数字化工作平台建设方案,通过对大数据故障信息进行提取,应用DBN大数据学习算法模型实现石油全寿命周期管理的数据计算和处理;通过实验,文章研究的方法数据处理准确度大于90%。

  • 2021-06-21
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大数据中的丝绸文化情感探析

: 针对丝绸文化演变的数字化观测问题,文章探析大数据中的丝绸文化情感特征与构成,透视新时期丝绸 文化的内涵升级。 利用主题网络爬虫技术采集得到丝绸文化情感的大数据,对情感词词频的统计展示了丝绸文化 正、负情感在“一带一路”倡议影响下的总体走向;对历年丝绸文化情感来源的构成分析,发现了物质性来源的下降 趋势、社会性和精神性来源的上升趋势,揭示了“一带一路” 影响下丝绸文化主导形态的转变和升级。 研究结果表 明,对于新时期丝绸文化发展状态的评估、文化政策制定具有重要参考价值。

  • 2021-06-21
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物联网--基于RFID的学生考勤系统的设计与实现

随着电子技术的发展,各类计算机考勤系统如IC卡考勤系统、指纹考勤系统等如雨后春笋般迅速涌现并逐步得到普及和应用。这 类系统的般使用流程为学生持一张具有身份信息的智能卡(或自身的指纹),在进入或离开学校/教室时于出入口处的读卡器上进行刷卡(或按指纹),然后通过系统实时识别并将考勤信息通过物理介质和交换机传输到服务器,再 由数据库对考勤信息进行管理。

  • 2021-06-21
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基于层次化体系的武器系统大数据管理研究

武器系统在试验、训练和作战过程中需要装订大量数据,同时会产生大量的数据,这些数据的紧密铰链支撑着武器系统的运转,也是现代网络化作战的重要基础。对武器系统数据特点进行了研究,提出了一种冷、温、热层次化体系的大数据管理方法,根据数据结构特点、检索频率、更新频率等指标将数据分成3个层级,分别使用不同的存储技术和平台进行数据管理。同时描述了3层数据之间的联动转化关系,使其内在成为有机统一整体。最后,对三层数据体系的应用效果进行了说明,列举了在装备系统上部分应用成果。

  • 2021-06-21
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四种全球大洋水汽数据产品的比较分析

文章比较了卫星专用传感器微波成像仪/探测仪(SSM/I&SSMIS)、遥感系统数据集(RSS V7R01)、欧洲中期天气预报中心第 5 代再分析数据(ERA5)和现代回顾分析的研究与应用第 2 版数据(MERRA-2) 4 种观测和再分析资料在刻画全球大洋水汽气候态中的异同点, 初步探究了不同尺度的大气柱水汽总量(TCWV)的变化特征和长期趋势。研究结果表明, 4 种数据 TCWV 的空间分布、季节和年际变化较为一致。从 1988 至 2018 年, TCWV 总体呈增加趋势, 其中热带海洋的年际变化显著, 增加趋势较强, 且和厄尔尼诺?南方涛动(ENSO)高度相关。利用再分析数据做短时间(如 1991—1997 年) 的 TCWV 趋势分析时要慎重使用 ERA5 和 MERRA-2 的数据。在研究热带区域长期水汽变化趋势时, 需谨慎使用MERRA-2 的数据。

  • 2021-06-21
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基于大数据的上海张江高科园区交通拥堵治理方法研究

大数据技术近年来发展迅速,上海城市交通的缓堵治理,在通过大数据的分析手段和实际应用后,在城市区域交通效率的提升,重要节点的拥堵治理方面取得了一定的成果。文章聚焦张江高科园区区域,利用大数据的手段,融合居民出行、交通流量、设施供应、违章信息等多元数据,针对园区日常拥堵点的分布、拥堵成因进行全新视角分析,探究张江高科园区交通拥堵特征,寻求交通缓堵治理的办法,为上海在全市其它重要区域的交通治理提供指导建议。

  • 2021-06-21
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基于网格技术的分布式大数据混合云存储方法

为提升分布式大数据的存储能力,实现大数据的定向迁移与应用,提出基于网格技术的分布式大数据混合云存储方法。采用网格技术设计Hadoop型云框架、大数据调度模块、信息互感平台,完成分布式存储结构搭建。在此基础上,通过划分大数据存储关系,定义混合云存储的具体格式,实现分布式大数据混合云存储方法设计。实验结果表明,与传统分级信息存储方法相比,新方法的大数据定向迁移速率达到4.5x107T/h,存储容量的上限也明显提升,能够充分满足分布式大数据存储需求。

  • 2021-06-21
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一种适应大数据处理要求的深层学习模型

提出基于参数更新与结构更新的深层学习模型。将向量空间表示扩展到张量空间表示,解决数据结 构表示的局限性,能很好地表示非结构化、半结构化等高维数据。改进后的模型具备保留原有训练参数、数据等 信息能力,不需要再次训练原数据集,并且能根据新进数据进行参数调整或结构调整更新,从而实现对新进数据 的学习。实验结果表明,该模型具有很好的拓展适应性与保持性,能适应大数据背景下数据变化快、类型复杂等 要求,具有很好的拓展实用性。

  • 2021-06-21
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