简介：摘要：地形测绘是工程测量中的基础工作，对工程项目的规划、设计和施工具有重要意义。数据处理作为地形测绘的关键环节，直接影响到测绘成果的精度和可靠性。本文探讨了工程测量中地形测绘的方法及其数据处理技术，分析了现代测绘技术与传统方法的结合，以及数据处理在地形测绘中的应用。文章首先介绍了地形测绘的基本概念和重要性，然后详细讨论了地形测绘的常用方法和数据处理技术，最后提出了提高地形测绘精度和效率的策略。

简介：摘要：大数据技术在电力系统中得到广泛应用，对电量预测和电力调度优化具有重要作用。电量预测通过多源数据收集、特征提取和预测模型构建，实现对电力需求的精准预测。多源数据收集覆盖负荷数据、气象数据和用户行为数据，特征提取分析关键变量，预测模型采用机器学习和深度学习算法。电力调度优化措施包括构建精准负荷预测模型、优化发电资源调度和实现电力系统实时数据监控。精准负荷预测模型结合多维数据动态分析电力需求波动，发电资源调度通过数据优化分配发电机组任务，实时监控系统采集和分析电力系统运行数据，及时发现并处理异常问题。大数据技术推动了电力系统智能化发展，为电力资源高效利用和智能电网建设提供技术支持。

简介：摘要：地理信息系统（GIS）可以用于管理、分析和可视化地理空间数据，以支持各种应用领域，包括城市规划、环境保护、应急响应等。本文探讨了MapGIS地理信息系统的数据集成和数据优化处理方法，介绍了这些方法的实践应用。通过MapGIS地理信息系统，可以更好地应对现实世界中的复杂地理问题，提高数据的质量和可用性，从而为决策制定者和研究人员提供有力支持。

简介：摘要：在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的核心资产。确保数据的一致性对于数据库管理至关重要，它直接影响着数据的准确性、可靠性和可用性。本文详细探讨了数据一致性在数据库管理中的实现方法，包括事务处理、约束机制、备份与恢复等，并深入分析了在实现过程中所面临的挑战，如并发操作、分布式系统、硬件故障等。通过对这些实现方法和挑战的研究，为数据库管理员和开发者提供了有益的参考和指导。

简介：摘要：在当前的大数据背景下，数据作为数字经济的关键要素已经得到广泛认可。企业需要为广泛的数据消费需求提供优质数据供给，而数据资产盘点是实现这一需求的基础性工作。本文回顾了信息资产、数字资产、数据资产等概念的发展，提出企业数据资产盘点的目标和价值，分析了盘点工作中的数据资产范围，给出过程安全稳定、结果准确可靠的盘点原则，并详细阐述了数据资产盘点工作的具体实施方法。

简介：摘要：大数据治理的概念是从公司治理借鉴而来的。数据治理要处理的也正是数据所有者和使用者分离所带来的数据问题。数据治理的一个关键目标是解决组织中的数据孤岛。数据治理通常包括治理团队、作为治理机构的指导委员会和数据管理员。他们共同努力创建数据管理标准、政策、程序。在大数据治理中，一个非常重要的就是数据产权的界定。而基于IT治理概念，数据治理的五项基本原则根据原则驱动理论方法，由COBIT 5提出，包括满足利益相关者需求、端到端覆盖企业、采用单一集成框架、启用一种综合的方法、区分治理与管理这五部分。本文对大数据治理方法论做了全面的阐述。

简介：摘要：数据安全法提出“国家建立数据分类分级保护制度”，明确了数据分类分级是国家治理数据安全的重要制度。实行数据分类分级是保障数据安全的前提，也是数据安全治理过程中极为重要的一环。同时，数据分类分级的准确度更是后续数据保护策略部署的基础，故针对不同行业需要基于业务特点进行数据的分类和分级。本文基于法律法规及相关标准规范要求，结合某省级公安数据管理部门的业务需求，对公安数据分类分级方法进行探究，为其开展数据分类分级工作提供一些思路和建议。

简介：  摘要：随着信息化时代的快速发展，数据量呈现出爆炸式增长，而数据种类和来源的多样化使得异构数据集成成为了一个重要的问题。异构数据集成能够将不同来源、不同格式的数据进行整合，提高数据处理效率和准确性，对于科学研究、企业决策、政府管理等方面具有重要意义。本文对异构数据集成方法进行了研究，介绍了异构数据集成的概念、特点和挑战，并详细阐述了现有的异构数据集成方法及其优缺点。最后，本文展望了异构数据集成方法未来的研究方向和发展趋势。

简介：摘要:胜利油田经过多年的信息化建设，建立了较为完善、规范的数据资源管理体系，为油田勘探、开发、生产提供了有力的数据支撑。随着油田加快推进两化融合及数字化转型发展需要，数据总量的快速增长及对不同数据类型的应用需要，为数据资源管理带来了新的挑战；同时，油田在大数据、人工智能等应用过程中，发现多来源数据不一致、数据不准确、数据共享难等问题，亟需研究更好、更先进的方法与技术来解决。通过前期对政务、企业、能源行业数据管理经验的分析研究，数据治理是目前较合理并切实可行的方法，但数据治理实施方面，不同企业有不同特点，需要因地制宜。因此，结合油田业务管理及数据资源管理现状，研究形成了油田数据治理方法论，并通过数据湖试点建设，验证并完善了这套方法论，取得了阶段性成果，为油田有序开展数据治理工作，以及实施“数据+平台+应用”技术路线打下坚实的基础。

简介：摘要：智能工厂作为制造业的新兴发展方向，依赖于大数据技术来提升生产效率和产品质量。数据分类在智能工厂中发挥着核心作用，通过监督学习、无监督学习和深度学习方法，实现对大量复杂数据的有效处理。监督学习如决策树和支持向量机等技术在有标签数据的分类中表现优异，而无监督学习的聚类分析和主成分分析在无标签数据中找出潜在模式。深度学习方法，特别是卷积神经网络，在图像识别和序列数据分析中具有显著优势。通过实际案例分析，展示了数据分类在智能工厂中的应用价值。

简介：摘要：本研究针对大数据背景下工业领域的数据安全评估问题进行探讨。大数据技术的快速发展为工业领域的数据应用带来了新的机遇，同时也提出了更高的安全性要求。本文首先分析了大数据背景下工业数据安全面临的主要威胁，包括数据泄露、非授权访问、数据完整性破坏等。然后深入探讨了针对这些威胁的工业数据安全评估方法，包括基于风险矩阵的定性评估、基于攻击树的定量评估等。研究表明，结合定性和定量评估可以全面、准确地判断数据安全状态，为后续安全防护决策提供支持。本研究的价值在于为工业企业安全利用大数据提供了理论支撑和技术路径。

简介：

简介：摘要：针对以家庭为单位的客群，提出了一种基于通信运营商数据的家庭信用评级的方法，先基于运营商数据识别移动用户家庭关系，并确定家庭中的主要消费关键人，根据家庭消费关键人的信用分，计算出整个家庭的信用基础分，再根据家庭中产生“不良”行为的成员个数及其严重程度，形成家庭惩罚因子，并用此惩罚因子调整家庭基础信用分，从而得出最终的家庭信用等级。

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简介：摘要：随着信息技术的快速发展，档案工作正逐步向网络化方向发展。档案信息网络化建设是档案工作在网络时代的必由之路，它通过将已开发的档案资源通过网络更好地开发利用，并最大限度地为社会发展服务。然而，档案信息的网络化也带来了一系列的安全隐患。档案信息具有原始性、完整性和机密性的特点，决定了其在网络化过程中面临诸多安全挑战。

简介：

简介：摘要：针对现在管道内部不同损害，对于设计一个管道检测机器人变得很重要，本文主要围绕着管道检测机器人设计与系统研究进行相关的分析。首先对管道检测机器人的软硬件设计进行简单概述，之后从四个部分：机器人总体研究、数据与图像采集系统、硬件设计、使用Linux操作系统控制设计进行具体的描述，最后结合实际的实验应用场景分析管道检测机器人的使用效果。

简介：随着大数据系统在石油行业的开发应用，地震大数据对油田勘探开发起到的作用越来越大，为了保证地震数据的质量，避免误导研究与决策，对相关数据分析处理技术提出了更高的要求，面对复杂的地震大数据，如何正确的自动识别不同形态数据和关联评价是进行自动质控的关键，本文重点对石油行业地震大数据通过机器学习自动识别质控方法进行研究，探索采用机器监督学习数据模型, 自动识别不同结构的地震数据和关联质控方法，提出了“数据分类+构建数据形态模型+自动识别+单体数据质控+关联数据质控+数据统计质控+综合评价”的统一质控模式，让机器替代人工进行综合质控。

简介：摘要：随着近年来我国珠宝行业的快速发展，珠宝专业化数据采集、分析、评估和应用等议题也引发了业内人士的高度关注，且对珠宝市场经营、营销及销售工作产生了重要影响。本文据此论述了珠宝专业化数据采集的背景、方法和思路，推出了几类珠宝数据采集、分析和应用的策略，同时对如何强化珠宝数据评估及转化应用提出了个人思考与见解。

简介：摘要信息技术的不断完善，“大数据”的应用可以使得数据信息的应用更为便捷。城市规划中，要使得规划得到优化，就要对城市规划做好评估工作，确定科学合理的城市规划评估思路是提高评估质量的关键。应用“大数据”进行城市规划评估，可以对城市各项要素的进行评估的过程中做到实时监测，还可以深化城市要素之间所产生的作用。城市的规划对城市的可持续发展起到了一定的作用，重视评估工作，应用“大数据”可以提高评估质量和评估效率，将城市规划的职能凸显，使得评估的方法更为完善，而且从城市发展的角度出发不断创新。本论文针对基于大数据的城市规划评估思路与方法展开研究。