福建区域气象观测自动站气温数据集建立及质量评估

整理并分析福建省区域自动气象观测站2008—2020年逐小时气温数据,结果显示,2009年以来,区域站最高气温、最低气温、气温年平均实有率均在90%以上;2008—2020年区域站最高气温、最低气温、气温数据年平均正确率均大于99%,年平均错误率均小于0.12%,年平均可疑率均小于1%;2008—2020年福建省年平均气温呈整体上升趋势。     

气象资料业务系统操作平台省级数据质量控制分析

气象资料业务系统(MDOS)操作平台是实时资料和历史资料加工处理及应用的一体化业务平台系统,包含十大功能模块。省级MDOS操作平台的主要任务是实时监控和接收各类气象数据,并对各类气象疑误信息进行质控处理与反馈。该文结合实际值班工作经验,提出MDOS操作平台一些常见疑误信息的质控信息处理方法和数据质控分析,帮助基层台站业务人员更好地适应全自动一体化业务工作,满足现代气象业务对气象资料完整性、时效性、一致性和高质量数据方面的要求。     

基于格拉姆矩阵和随机森林的疾病预测方法

针对现有预测方法中存在预测精度低、预测时间长及存储空间大等问题,提出一种基于格拉姆矩阵和随机森林的疾病预测方法,该方法首先从数据集中收集大量数据,其次使用格拉姆对称矩阵对采集数据进行存储和归类.然后引入随机森林二元回归和分类技术,通过二元变量相关性来衡量预测结果和数据之间的关系,并根据相关性构造决策树用于结果分类.最后...     

数据驱动视域下的智慧图书馆建设路径探究

智慧图书馆是数字图书馆发展到一定程度的更高的一个图书馆发展阶段,是未来图书馆的发展趋势和新形态。文章从数据驱动的视域下,探讨了智慧图书馆的数据体系,并设计了基于数据驱动的智慧图书馆体系结构。同时,从“技术”、“服务”、“空间”、“资源”、“馆员”关键要素出发,提出了智慧图书馆建设的路径,为智慧图书馆建设提供研究和实践参考。     

基于深度学习的通信网络数据关键特征挖掘

深度学习是挖掘数据关键特征的重要技术手段,为准确分析通信网络数据特征,并保障质量,提出基于深度学习的通信网络数据关键特征挖掘方法。选取接入率、可用性以及覆盖率等七个指标作为通信网络质量核心性能指标,将卷积神经网络与径向基神经网络相结合,构建深度学习网络结构,将该性能指标作为标签参数,将所得到的标签参数的聚类与求和结果作为深度网络的标签数据,通过前向传播将标签数据输入卷积神经网络的输入层内,经过不同隐层的变换与映射至输出层位置,并采用量子粒子群算法求解深度学习网络最优参数,输出通信网络数据关键特征挖掘结果。经实验结果表明,所提方法的通信网络数据关键特征挖掘率在95%以上,能够准确预测未来短时间段内的通信网络质量。     

区块链数据隐私保护研究综述

本文采用了系统文献综述的方法,借助国内外高质量的数据库对区块链进行调研,旨在总结当前区块链中区块链技术、数据隐私威胁和区块链数据隐私保护的相关内容和进展.首先本文按照最新的区块链技术架构针对文献中有关区块链数据隐私威胁内容进行提取并详细分类.然后在其分类的基础上,针对文献中解决这些数据隐私威胁的核心技术和方法进行分类总...     

影像组学的临床应用研究及挑战

近年来,大数据技术与医学影像学的有机结合产生了新的影像组学方法。它从医学影像中高通量地提取并筛选出最有价值的影像组学特征用于临床信息分析,从而帮助指导临床决策,减轻病人的痛苦。影像组学在肿瘤的鉴别诊断、基因表型预测、治疗方案的筛选以及预后分析等方面显示出极大的优势,为个体化精准治疗提供了重要支持。随着精准医疗的深入发展,影像组学在疾病诊疗上的应用受到越来越广泛的关注,已经成为国内外研究者的研究热点。目前,关于影像组学的研究已取得一定的成就,但要将影像组学的研究成果成熟应用到临床,还有许多需要完善的地方。对影像组学的基本概念、具体处理流程及其应用进行了综述,并对未来的发展方向及面临的挑战进行了展望。     

基于二维小波能量阈值的重磁数据去噪算法

研究基于能量阈值的二维小波去噪方法,提出选择小波基函数、信噪分离阶数和去噪阈值3个关键参数的方法,避免依赖经验选择参数。分别针对加性噪声和乘性噪声进行模型试验,并对部分区域的实测磁力数据进行处理。结果表明：与线性滤波器和普通二维小波去噪结果相比,所提方法去噪结果相对误差最小,能够保持异常形态不失真,有利于弱异常信号的识别。     

列车调度指挥信息系统实施分析

介绍了列车调度指挥信息系统的网络结构和功能以及信息数据流程，分析了系统实施后存在的问题，并提出了相关建议。