大数据技术提升农业机械的效率与可靠性探讨

为了研究大数据技术与提升农业机械的效率和可靠性等方面的关系,笔者分析了提升农业机械效率和可靠性的重要性,阐述了大数据技术提升农业机械效率的方式,并提出了大数据技术提升农业机械可靠性的方式。结果表明,大数据技术可通过预测性维护、自动化操作、智能调度等方式来提升农业机械的效率,可通过故障诊断与预警、系统升级改进、风险评估与管理等方式来提升可靠性,为农业机械应用大数据技术提供了科技支撑,有力地促进了农业机械智能化发展。     

大数据在应急管理中的应用研究

21世纪是信息化时代,信息技术、互联网技术等广泛应用在社会各个领域中,对人们的生活与工作产生了重大影响。同时,人们的生活与工作产生了大量信息数据,通过网络实现了共享,对社会发展产生了一定的影响。大数据在社会中有广泛的应用。在应急管理中,其应用促进了应急管理水平的提升,保障了广大群众的切身利益。文章主要以应急管理为主题,以大数据为切入点,详细剖析了大数据在应急管理中的应用。     

农业大数据在农业经济管理中的应用

农业是我国的基础性产业,大数据技术在农业中的应用可有效提升农业资源利用效率,提高农业经济效益,促进农业经济高质量发展。就目前来看,我国在农业经济管理中还存在对农业大数据的价值认识不足、数据价值挖掘不够等问题。为此,笔者通过阐述新时期农业大数据和农业经济管理的内涵,分析农业大数据在农业经济管理的重要意义,论述具体应用场景,提出加强农业大数据应用人才的培养、强化农业大数据关键技术研究、构建农业大数据平台、保护农业大数据的安全性等应用策略。结果表明,农业大数据提升了农业经济管理的信息化水平,促进了农业规模化发展,提升了企业核心竞争力,极大地提高了农业经济管理水平。     

大数据时代的农民教育新形势

大数据信息时代给各个领域带来了新的发展,农村城镇化进程中的大数据特征也很明显,农民继续教育与培训在大数据时代表现得更为明显,在大数据时代背景下,农民教育的形式更科学化、数字化和快捷.文章从传统农民教育与大数据时代的教育相对比中发现大数据时代全新的教育形式的优势,以及进一步推进数字化教育的路径选择.     

农业机械作业大数据清洗方法与试验优化

针对农业机械大数据平台中,已有数据清洗算法不适用于大规模、多源异构、高维度和强时空相关实时数据的问题,分析了复杂田间环境下农机作业数据异常来源及特征,研究了异常数据检测及修正技术,提出一种基于滑动窗口机制的农机作业数据在线清洗方法。该方法基于方差约束原则识别异常数据,基于最小变动原则生成候选修正数据,基于数据时间相关性通过AR、ARX模型迭代优化得到最终修复值,依托Flink分布式计算平台,从而适应农机数据吞吐量大、并发度高的特点。基于某省农机作业数据对算法进行了有效性验证,结果表明,在数据规模达到1×105条、数据异常率为5%的情况下,算法异常识别率达到0.94,且与已有清洗算法相比均方根误差更小。基于Box-Behnken方法设计试验,通过响应面分析得到回归模型,分析算法参数对均方根误差和运行时间的影响。基于二进制编码的混合遗传算法对参数进行优化,优化后的参数组合可使算法均方根误差达到0.16、运行时间达到0.13s。该数据清洗方法能够为农机大数据平台的实时处理提供高质量数据支撑。     

论民事诉讼中电子数据的应用

随着科学技术的发展,互联网被广泛应用,现在已进入大数据时代。人们不用面对面就可以进行商务往来,电子合同、电子签名、网上转账已经在生活中运用。2012年,《民事诉讼法》将“电子数据”规定为新的证据类型。2015年,《最高人民法院关于适用<中华人民共和国民事诉讼法>的解释》(以下简称《民事诉讼法司法解释》)明确了电子数据的具体类别。虽然因此产生了一些相关规定,但在司法实践中,由于电子数据的易修改性、技术性等特征也产生诸多问题。本文先论述了电子数据特征,从而分析电子数据在民事诉讼中可能产生的问题,并提出解决建议。     

互联网需求端大数据在农业发展中的应用研究【修改稿】

本文以互联网需求端大数据为视角分析其在农业发展中的应用,旨在弥补农业领域对互联网需求大数据应用研究的不足,通过网络调研、对比分析等方法,文首明确互联网需求端大数据应用来源及分类,而后解析了相应数据在农产品领域的应用模型和应用过程,最后提出建议通过提升应用意识、人才引进、与第三方互联网平台合作等具体举措强化引导农业领域对互联网需求端大数据应用。      

基于粗糙集理论的设备重要性评价

文章把粗糙集理论引入到企业智能决策中,利用约简启发式算法,通过预加工,数据约简等步骤从企业设备数据库中收集设备属性信息,消除多余的属性,并由此确定决策要求,协助企业确定设备重要性评价的具体条件,从而采取正确的设备管理方法。     

基于SCADA实时数据的配电网管理应用

SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）在国内电力系统、给水系统、石油和化工等诸多领域的数据采集、监视控制及过程管理有着十分广泛的应用。特别是在电力系统,SCADA是能量管理系统不可缺少的部分,它包含了数据的采集与监控功能,在配电网的调度管理中扮演着十分重要的角色。     

大数据背景下农产品营销策略探究

随着社会经济和信息技术的不断发展,技术因素对农产品生产和营销的影响越来越大,笔者通过引入大数据技术深入探索农产品生产与营销中的问题,发现大数据技术是现阶段我国农产品营销创新发展的关键所在;通过分析大数据时代背景下农产品营销特征与营销问题,总结了传统农产品营销面临的主要问题;并结合大数据时代特征与农产品营销需求,提出了创新农产品营销策略的途径。结果表明,大数据技术可以有效推动农产品营销创新发展,拉动农业经济,具有十分重要的研究价值。     

大数据背景下的司法研究

科技的发展进步,使大数据在多个领域中得到发展与应用,大数据本身具有的数据量巨大、高速性、格式多样和价值性的特征在不同层面通过不同途径对法学产生影响,尤其是司法方面。     

第2届全国苹果大数据发展应用高峰论坛在西安成功举办

2019年5月22日,第2届全国苹果大数据发展应用高峰论坛在陕西西安举办。论坛以“数据驱动智慧苹果”为主题,聚焦苹果全产业链数字化改造,培育数字苹果生态圈,以数据驱动苹果产业供给侧结构性改革和高质量发展。中国科学院徐宗本院士在“大数据与人工智能”的主旨报告中提出,建设大数据,目标是前提,数据是基础,平台是支撑,技术是核心,效益是根本;要遵循量变-质变、关联聚合、分析出价值和效用倍增的大数据原理,用好大数据思维,采用全链条、节点聚焦、垂直行业合作共建、产研共生和产业平台等5种模式推动大数据产业发展,充分发挥大数据在提供社会科学方法论、提供科学研究新范式、形成高新科技新领域和形成社会进步新引擎等4个方面的价值。     

大数据与企业内部审计转型发展的思考

不管是在现代还是古代,数据在国家的管理中都起着非常重要的作用。如今,全世界逐渐步入信息化时代,科学技术越来越发达,在这一高科技时代背景下,大数据得以产生。对一些传统行业而言,要使其在竞争越来越激烈的市场上生存下来,学会如何使用大数据是非常关键的一步。如今大数据应用越来越广泛,人们对企业内部审计提出了更多要求,我国企业内部审计机构需要以大数据为基础,改变管理技术与方法,使企业内部审计机构的转型顺利进行。基于此,文章从大数据所产生的影响等方面进行了分析,供相关人士参考。     

农业大数据分析平台建设的研究

随着云计算、物联网及信息技术的飞速发展,社会中出现各种各样的数据,且其数量还在呈几何倍数增长,这也是大数据时代的重要特征.我国是农业大国,农业大数据的建立和发展成为现代农业发展的战略需求,相关的数据分析平台也成为农业大数据服务农业的重要载体.基于此,文章从农业大数据的概念出发,分析农业大数据分析平台特点与当前发展现状,...     

冷链物联网监测数据质量评估与优化研究进展分析

冷链监测具有多环节、技术构成复杂、数据格式多样等特点,针对当前应用场景的适应性较差。为了加深冷链监测物联网应用中的数据意识,本文从数据的视角剖析冷链监测物联网中数据质量问题。从数据质量产生机理、数据质量评估方法以及数据质量改善关键技术出发,按照冷链监测物联网数据完整生命周期中关键环节的顺序,进行冷链物联网监测数据质量评估与优化综述。分析得出,数据质量的测量与评估逐渐成为冷链物联网监测数据质量持续优化的关键,并重点阐述了注重从数据视角解决冷链监测物联网数据产生过程与流程的数据质量问题,指出数据质量评估技术、方法与应用场景、流程需求差异化的结合日益紧密,冷链监测数据获取应注重物联网过程中数据特性、数据特征以及与获取流程匹配性的研究方向,同时在冷链物联网监测数据质量提升方面也应注重监测技术协同优化与性能挖掘的研究。     

国网青海电力配网运维大数据监测分析取得显著成效

日前,国网青海省电力公司通过配网运维大数据监测分析,累积发现2354项有效异动,已完成整改率达61.40%,该公司大数据应用取得显著成效。大数据是以规模巨大、来源分散、种类多样为特征的数据集,通过大数据分析能够发现新知识、创造新价值、提升新能力。对该公司来说,开展大数据工作是推进企业管理变革的客观要求,也是增强价值创造力和核心竞争力的有效支撑。     

面向资源高效管理与可视化分析的检测大数据平台

随着国家对农药、兽药、化肥、饲料等农用物资监管力度的加强,使得农资检测需求明显增加,检测数据呈现出多源、高纬、异构等大数据特点。为满足大量农资现场抽检需求,提高检测效率,对发展农资快速检测技术提出了新要求。为了研究不同地区不同检测实验室记录的数据特征及相互关系,满足不同业务场景共性需求,以多源数据预处理、融合分析决策和可视化展示多平台协同分析技术为核心,构建可视化分析的检测大数据平台,为农业数据资源提供高效的管理策略。以全国13家检测机构在2011-2018年饲料检测数据为对象,应用大数据平台架构和关键技术,构建饲料检测大数据平台。通过饲料近红外光谱分析饲料蛋白质、水分含量和时间的变化规律,为饲料生产厂家提供生产建议。通过处理不同种类饲料的不同检测数据,证明该平台能有效提高数据处理效率,表明大数据技术可以为推动速测技术实用化发展提供新的解决途径。     

一流配电网建设中的大数据理念

在电力系统中,配电网作为电力输送的关键纽带,是整个电力系统中的核心。随着我国社会经济快速发展对电力供应的需求,配电网建设成为国家发展与社会建设中关注的焦点。为了使我国电网始终保持优势,更好地服务社会发展,电力系统开始全面推进一流配电网建设。在大数据时代,数字化配电网成为一流配电网建设的重要内容,将大数据理念应用于一流配电网建设中成为当前一流配电网建设的主流趋势。     

自然科学研究方法在社会研究中的应用现状

社会科学研究的大数据方法是实证主义方法在大数据时代发展进步的产物,大数据平台与大数据技术的易用性也是社会科学研究领域所关注的内容。本文对社会科学研究的大数据方法的主要内容、社会科学研究的大数据方法的积极作用、影响因素及相关的优化对策进行了探究。     

基于联合变化检测的耕地撂荒信息提取与驱动因素分析

撂荒地遥感提取方法主要为分类方法和变化检测方法。由于撂荒地覆被类型复杂,容易同草地、灌木混分,导致分类方法的提取精度不高。而变化检测方法易受非耕地变化因素干扰,且只能提取监测周期内的新增撂荒,无法提取监测周期之前的历史撂荒。此外,受遥感数据本身的制约,中低分数据受混合像元干扰而提取能力不足,高分遥感易受地形起伏、云层遮蔽、覆盖周期长等因素干扰而损失精度,因此,传统遥感方法提取撂荒地困难。本研究提出多源数据联合变化检测方法以提取撂荒地。利用多源数据的异质性和不同方法的互补性,针对不同类型的撂荒地制定不同的提取策略,并进行耦合分析以提取撂荒地。经实地调查验证,该方法提取总精度达到97. 6%。在此基础上,提取撂荒地的距离特征、高差特征、灌溉特征和邻域特征等自然地理指标,对其进行了显著性分析,判别了区域撂荒主导因素,为撂荒驱动力研究、定向提升撂荒地管理提供了依据。