大数据分析的认识特征

随着云计算等巨型、智能化工具的产生,大数据分析在我们的生产和生活中的作用越来越大,大数据分析展现为点状、预测和量化的认知结构。大数据分析虽然是对相关关系的分析,但它是通过对群集现象的搜集、记录和建模而完成的,大数据分析只是人类认知模式中的一种,并且是撇开定性的因果解释的定量分析的一种,它同质性的因果分析一起构成了人类认识方法的两翼,它不可能替代更不可能消解人类认识最为本质的因果解释。不管大数据分析今后何等智能化,它永远是人类操作和控制的计算工具。     

大学生心理健康普查数据统计分析

对安庆师范大学2015—2017年3届新生使用UPI(University Personality Inventory)进行心理健康普查,应用SPSS22.0对普查数据进行统计,并使用协方差分析进行主效应检验。研究发现,新生心理健康水平逐年提高,男生心理健康水平高于女生,不同专业学生心理健康水平有显著差异。     

试论FANUC数控系统宏指令在零件倒角处理中的应用

本文主要探讨了零件倒角处理,以及FANUC数控系统宏指令应用的相关问题。本文首先对FANUC数控系统进行简单的阐述,形成基本的认识;然后对FANUC数控系统宏指令的突出特点及其在倒角处理编程中应用的优势进行详细的分析,明确其在零件倒角处理中应用的必要性;最后对FANUC数控系统宏指令具体的使用方法及基于FANUC数控系统宏指令的零件倒角编程的具体原理与思路进行了详细分析,从而为开发出基于FANUC数控系统宏指令的零件倒角程序提供参考。     

沥青路面使用性能评价模型与性能评价案例分析

为了客观准确了解沥青路面的实际使用性能，以便及时进行沥青路面管理与维修养护，依据检测数据对沥青路面进行了使用性能评价研究，即将主成分分析法与层次分析法相结合，建立了基于主成分-层次分析法的评价模型，并进行了评价案例分析。本研究以荣乌高速保定段2016~2019年的路面定检数据为基础，首先用主成分分析法对性能指标归类和预处理后的检测数据进行主成分提取，建立判断矩阵，再用层次分析法对各指标赋予权重系数，得到上下行路面的使用性能评价模型。选用荣乌高速检测数据进行了模型验证，并与现行《公路技术状况评定标准》评价结果相比较，评价等级高于《标准》的路段样本比例约为0.34%，低于《标准》的比例约为6.83%。本研究的评价结果更能够反映路面的实际衰变特性。     

复合型固体饮料加工工艺研究

以红枣、花生、枸杞、生姜为主要原料,麦芽糊精为助干剂,通过喷雾干燥技术开发出一种复合固体饮料.通过考察热水浸提、果胶酶浸提以及超声波辅助果胶酶浸提这三种前处理方式,以及喷雾干燥中的料液比、助干剂的添加量、出风温度这三个影响因素,探讨了复合型固体饮料的加工工艺.以出粉率、喷雾干燥效果和感官分值为评定标准,最终得到最佳前处理方式为超声波辅助果胶酶浸提,且其喷雾干燥的最佳条件为料液比1:6,固形物与助干剂的比例1:1,出风温度85℃.     

揭秘美国国家地理空间情报局

<正>2021年9月27日,美国国家地理空间情报局(National Geospatial-Intelligence Agency,以下称NGA)宣布,向天基射频数据分析公司HawkEye360公司授予了一份价值1000万美元的合同,以跟踪和绘制世界各地的射频发射。近年来,NGA持续加强与商业公司的合作力度,综合利用多方手段加强对全球地理空间情报的搜集,为美国维护国家安全与利益提供日益强大的信息支撑。     

一种基于物联网的生产监控芯片结构

易拉罐印刷工业流水线精密度高,急需加强生产监控。本文首先介绍了物联网芯片在工业领域应用需要发展的关键技术,包括传感器和短距离无线网络等,然后详细分析了高精密印刷生产流水线对物联网芯片的特殊需求,最后提出一种基于物联网的低成本、适应性强的芯片结构,以提高芯片的可靠性和向后兼容性,降低生产成本。     

公路路面扩宽施工中的老路面处理

我国公路工程长期处于新旧更替的过程中,在长期的使用过程中,老公路性能逐步降低,其路面宽度、承载力等无法满足当前的通行量要求。因此,人们往往需要在原有公路路面的基础上进行扩宽处理,其中,老路面的处理是路面扩宽工程的重点与难点。     

预训练模型下航天情报实体识别方法

为了快速处理航天情报,基于数据驱动的深度学习技术,提出融合多源异构知识标注中文航天情报数据集的方法流程,以及基于预训练(pre-training)模型的航天情报实体识别(AIER)方法;通过对航天情报进行命名实体识别,达到对航天情报进行信息抽取的目的.通过融合BERT(bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型和条件随机场(CRF)模型构建AIER模型(BERT-CRF模型),将其与隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)模型、双向长短期记忆网络加条件随机场(BiLSTM-CRF)模型进行实体识别对比实验.结果表明:基于预训练模型的AIER模型能够取得93.68%的准确率、97.56%的召回率和95.58%的F₁值;相比于其他方法,基于预训练模型方法的性能得到提高.