作者单位
摘要
西南石油大学 化学化工学院,成都 610500
大型仪器设备缺少精细化管理以及开放共享不足一直是各高校设备管理中存在的主要问题。为了解决以上问题,通过对学校的分析测试共享平台网络大数据进行统计、归类、分析和总结,建立院级平台各仪器设备的年度使用报告。年度使用报告的建立以每台设备为核心,通过对设备的年度使用情况、每月的使用机时、用户使用情况、维修情况、人才培养、科研成果等进行全面的分析,可及时发现仪器设备在管理流程中的漏洞,制定纠正措施,有助于构建精确的管理流程和策略,提升管理水平,促进仪器开放共享。
高校 大型仪器 精细化管理 大数据 年度使用报告 universities large-scale instruments refined management big data annual usage report 
实验科学与技术
2024, 22(1): 138
作者单位
摘要
西南交通大学 土木工程学院,成都 610031
为响应创新驱动发展、“交通强国”等一系列国家战略号召,实现新工科、双一流教学改革目标,交通运输领域亟须培养一批实践与创新兼优、具备国际竞争力的高素质复合型新工科人才,交通运输专业传统课程体系亟待调整。以新型交通类通识课程“大数据与智能交通”为例,以提升交通运输专业学生实践能力、创新能力、计算机能力等素质为目标,对课程提出新要求,为培养交通运输行业需要的高素质复合型新工科人才建立坚实基础。将传统交通运输工程与大数据技术有机结合,开展多实验教学,每组实验均采用实际案例,并使用多源数据,包括列车旅行时间估计的时空数据、轨道扣件状态分类的二维图像数据以及地铁内噪声的一维音频数据等,有效提高学生创新实践能力。
新工科 交通运输 大数据与智能交通 实验设计 new engineering traffic and transportation big data and intelligent transportation experiment design 
实验科学与技术
2024, 22(1): 114
作者单位
摘要
1 华东师范大学计算机科学与技术学院, 上海 200062
2 丰华东师范大学计算机科学与技术学院, 上海 200062
3 华东师范大学计算机科学与技术学院, 上海 200062同济大学软件学院, 上海 200092
在大数据时代, 依靠以机器学习为代表的人工智能技术从海量、复杂多样的电磁大数据中快速挖掘出有效的信息是当前的研究热点。面向电磁数据的机器学习算法具有多样性、多变性的特点, 要求相关人员具有专业能力与编程知识。为解决电磁大数据挖掘实现过程中的复杂编程问题, 提出面向电磁大数据的图形化编程平台, 将机器学习的各类算法组件化, 用户无需编写代码即可建立机器学习模型和工作流分析数据, 并以可视化的方式分析电磁数据, 帮助用户进一步理解数据, 具有快速开发与易上手的优点。
电磁大数据 机器学习 可视化 图像化编程 electromagnetic big data machine learning visualization graphical programming 
太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(12): 1485
作者单位
摘要
南京工程学院 计算机工程学院,南京 211167
数据科学与大数据技术专业是“新工科”背景下的新兴专业,其理论教学体系已初步形成,但在实践教学尤其是实验平台建设方面存在不足。为此,提出基于Hadoop集群和虚拟化技术的大数据实训平台建设方案,并开展递进式项目化教学实践。大数据实训平台建设思路为“2+2+2”方案,即构建Hadoop和云计算两个功能集群,部署教学管理和资源虚拟管理两组系统,服务大数据日常教学和创新实践两类应用。梳理大数据专业实践教学体系的递进关系,在大数据实训平台上,以推荐系统为例进行了实验设计和项目教学实践,取得良好教学效果。
新工科 大数据专业 教学平台 专业建设 new engineering data science and big data technology experimental platform specialty construction 
实验科学与技术
2023, 21(4): 124
胡德骄 1,2,**王震 2罗铁威 2夏启繁 1[ ... ]曹耀宇 1,*
作者单位
摘要
1 暨南大学光子技术研究院,广东省光纤传感与通信技术重点实验室,广东 广州 510632
2 广东紫晶信息存储技术股份有限公司,广东 梅州 514000
3 中国科学院理化技术研究所,北京 100190
随着信息时代全球数据量爆发式增长,需要存储的数据量与日俱增。面对大数据存储的挑战,全息光存储技术将信息以数据页的形式并行记录在体全息介质中,可以实现大容量数据的存储与高速读写,具有独特优势。本文从全息存储的原理和关键技术入手,详细介绍了面向商业化应用的全息光存储系统和全息光存储介质的研究现状,探讨了实现大容量和长寿命数据存储的技术途径。
全息 全息光存储技术 大数据 全息记录介质 
中国激光
2023, 50(18): 1813003
Author Affiliations
Abstract
1 California State University Channel Islands, Camarillo, California, USA
2 Université Paris-Saclay, CNRS/IN2P3, IJCLab, Orsay, France
3 Central Laser Facility, STFC Rutherford Appleton Laboratory, Didcot, UK
4 Ludwig–Maximilians–Universität München, Garching, Germany
5 BELLA Center, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California, USA
6 Department of Nuclear Engineering and Radiological Sciences, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA
7 Ergodic LLC, San Francisco, California, USA
8 Helmholtz-Zentrum Dresden – Rossendorf, Dresden, Germany
9 Queen’s University Belfast, Belfast, UK
The next generation of high-power lasers enables repetition of experiments at orders of magnitude higher frequency than what was possible using the prior generation. Facilities requiring human intervention between laser repetitions need to adapt in order to keep pace with the new laser technology. A distributed networked control system can enable laboratory-wide automation and feedback control loops. These higher-repetition-rate experiments will create enormous quantities of data. A consistent approach to managing data can increase data accessibility, reduce repetitive data-software development and mitigate poorly organized metadata. An opportunity arises to share knowledge of improvements to control and data infrastructure currently being undertaken. We compare platforms and approaches to state-of-the-art control systems and data management at high-power laser facilities, and we illustrate these topics with case studies from our community.
big data community organization control systems data management feedback loops high-power lasers high repetition rate metadata stabilization standards 
High Power Laser Science and Engineering
2023, 11(5): 05000e56
作者单位
摘要
1 福建师范大学光电与信息工程学院,福建 福州 350117
2 中国计量科学研究院,北京 100029
3 河北民族师范学院化学与化工学院,河北 承德 067000
4 西安电子科技大学光电工程学院,陕西 西安 710071
大数据时代对数据存储提出了新的要求,为克服目前存储技术无法逾越的障碍,全息存储回到人们的视野,为了解决传统全息存储的记录密度与理论值相差较大的问题,本文作者团队提出了将光的振幅、相位和偏振均作为调制变量的多维调制全息数据存储技术;为验证多维调制的实验结果,针对具有偏振响应的全息存储材料特性提高方面也开展了研究。这些研究成果加速了全息存储技术应用的产业化步伐。本文以该团队在北京理工大学期间开展的多维调制全息数据存储技术的研究成果为基础,分别从光的振幅、相位和偏振调制机理出发,综述了各个调制方法的理论基础和应用实例,以及提高全息存储材料性能的有效手段,最后进行了总结和展望。
全息存储 多维调制 大数据保存 存储密度 
光学学报
2023, 43(15): 1500004
作者单位
摘要
合肥师范学院电子信息与电气工程学院, 安徽 合肥 230601
提出了一种基于多维高斯贝叶斯分类算法的复杂系统影响因素的分析方法,并利用大数据方法建立了不同PM2.5范围的分类模型,结合马氏距离开展了影响因素的关键性分析。以合肥市2013―2018年间的天气与空气质量数据为基础,筛选了PM10、SO2、NO2、CO、O3等8个大气污染的关键影响因素,采用散点矩阵对PM2.5与这些影响因素的相关性进行了分析。利用高斯贝叶斯分类器建立了基于8个主要参量的PM2.5大气污染分析模型,研究发现,PM2.5与CO浓度具有较强的正相关性,对NO2具有选择性,与O3具有负相关性,而CO与SO2对PM2.5的产生存在某种竞争机制。
大数据技术 高斯贝叶斯模型 影响因素 PM2.5 相关分析 big data technology Gaussian Bayesian model influencing factors PM2.5 correlation analysis 
大气与环境光学学报
2023, 18(3): 227
作者单位
摘要
武汉轻工大学 经济学院,武汉 430023
物联网、大数据等互联网新技术在实现安全生产全要素的全面深度互联上发挥着巨大作用,风险管理也得到了各领域各层次持续关注,但在高风险工种作业的风险管理中,风险转嫁仍存在着诸如风险成本和风险概率模型缺失的局限性。从风险管理的困境出发,提出了采用大数据来解决风险管理悖论的可能性,并分析了大数据在风险管理领域的应用研究和案例。行业监管方可作为大数据的框架搭建方和数据收集及利用的监督方,通过数据建模并对数据进行监控从而发现潜在的风险因素,并据此举一反三,从根源上避免相关问题的发生;作业管理方对风险管理呈现主观和客观的考量维度,主观上作为一个理性经济人,矛盾的风险管理方式和逐利的分析决策本质会让其作出理性而非合理的判断,客观上大数据的应用将为高风险作业单位划定合理的阈值范围从而衡定合理的风险溢价;风险转嫁方对待风险的态度取决于风险管理和风险定价,大数据的应用将在一定程度上使得该风险管理领域变得指标化和数字化,并挖掘价值数据满足其提供全方位和个性化的合理风险转嫁需求。最终得出了大数据体系建设的明确监管方主导地位、加强管理方角色代入和优化转嫁方补充衔接的角色定位,给出了大数据体系建设的实施策略等应用建议。
大数据 高风险 风险管理 民爆行业 big data high-risk risk management civil blasting industry 
爆破
2022, 39(3): 0209
作者单位
摘要
国网四川省电力公司信息通信公司, 四川 成都 610061
配电网故障识别、分类与定位对快速隔离故障和保证电网安全运行具有重要意义。以大数据驱动法为基础, 提出了最少测量单元选择和区域最佳节点选择两种算法, 两种算法基于分类特征评估法, 在节点的选择策略上有所不同。分别使用决策树分类器和随机森林分类器验证算法性能, 在仅使用7%的节点数据时算法1的最高准确率达91%, 算法2使用16%节点数据的最高精度达到85%。实验结果表明, 提出的算法无需使用全部节点的数据, 可以在系统观测性较低的情况下, 实现配电网馈线故障线路智能识别定位, 具有测量节点数量少、准确率高等优势。
智能电网 故障定位 故障分类 大数据 数值特征 分类器 smart grids fault location fault classification big data numerical feature classifier 
光学与光电技术
2022, 20(4): 145

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