大数据科学的认知和数学基础引论

 大数据不仅在科学、工程与计算智能中有着广泛的应用，而且在人类感知、估计、量化、记忆和推理的认知机制中发挥着基础性作用。通过对大数据科学理论的基础研究，提出一组大数据系统的一般原理和分析方法。为了从形式上解释大数据的起源和本质，探讨大数据的认知基础及其数学模型，严格地引出了根植于科学、工程和社会各个领域的大数据的一般模式。研究发现大数据不再是传统实域上的纯数，而是一个前所未有的新型数学结构，称为递归类型化超结构（RTHS）。这一大数据系统的基本拓扑特性揭示了大数据工程的复杂性及其操作与处理的全新认知、理论挑战，以及可选解决方案。     

全站仪在拟建隧道断面测量中的设计应用

传统的隧道断面测量方法不仅效率低下，精度差而且劳动强度大，出成果不及时，因此严重滞后了施工进度。本系统是采用全站仪与辅助设备测设隧道断面的方法，不仅出成果及时，而且精度高，同时大大减轻了技术人员的劳动强度，在实际应用中有着无与伦比的优越性。     

基于计算思维的大学计算机基础课程教学

大学计算机基础课程是培养大学生综合素质与和创新能力不可或缺的重要环节,而计算思维的培养更是该课程教学的核心。在分析大学计算机基础课程现状和计算思维特征的基础上,从任课教师的角度探讨了以计算思维为导向的教学内容的设计,并取得了较好的实施效果。     

基于云雾结合的工件深度学习识别问题研究

统工业自动分拣存在工件识别准确率不高、特征定义复杂等问题,虽然新兴的深度学习为此类问题提供了较好的解决方法,但仍存在对边缘端设备计算能力要求较高的问题,为此本文提出一种基于云雾结合的工件识别算法,即在云端采用改进ALEXNET卷积神经网络进行训练,然后将训练好的模型下载到雾(边缘)端设备,对工件进行实时识别.对100个不同工件进行实验,结果表明:改进后识别准确率从ALEXNET的98%提高到99%,模型参数减少25%,同时可以充分利用云端的强大计算能力与边缘设备的实时性,为智能工件识别提供了一种新途径.     

三维激光扫描技术在变电站三维建模中的应用

采用三维激光扫描技术获取变电站的点云数据,以图纸提取变电站相关信息,结合高清数码相机获取的测区纹理图片,构建变电站的三维模型,从而为变电站的数字化设计提供基础数据,同时也为变电站的运营、维护和管理提供数据,为电网工程实现全寿命管理提供了基础.文章阐述将为其他地区的变电站三维模型的构建提供一定的参考.     

三维WebGIS中三维模型格式的研究与应用

针对现阶段三维WebGIS系统在浏览器端无法加载传统的桌面端大数据量三维模型文件的问题,提出了一种利用新型的glTF文件格式,借助生成转换工具,将原始的模型文件转换为新的模型格式,实现在浏览器端有效快速加载的方法.这一方式实现了快速生成glTF模型的需求,并且传统的三维建模人员即可独立完成,较好地平衡了转换效率与人员成本之间的矛盾,同时能够保证与原始模型文件的一致性和完整性.这种转换方法是基于开源的转换插件,与传统的创作工具相结合,提高三维复杂模型的加载效率,使三维复杂模型在三维WebGIS系统应用中发挥更大作用.