基于数据中台的数据服务建设规范研究

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数据中台是电力企业重要的基础支撑性平台,本文提出基于数据中台的数据服务建设规范方法,给出数据服务接口集成架构,阐述数据中台服务服务接口交互流程,设计数据服务接口注册发布、协议格式规约等,通过数据服务请求实验验证数据服务建设规范的可行性。
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针对滚动轴承故障数据时频特征提取以及故障在变负载环境下难以准确诊断的问题,提出一种基于小波变换和残差神经网络的轴承故障诊断模型。残差神经网络(ResNet)最初用来解决模型网络层数过深而导致的退化问题,本文对传统残差网络进行优化在输入层使用DropBlock层对数据进行随机失活处理,并且在输出层使用全局平均池化代替全连接减少模型的运算量增加模型的泛化能力。首先对一维轴承数据进行小波变换,将其转化为二维时频图,消除手工特征的影响。然后使用本文构建的残差网络模型对同负载和变负载下的数据进行故障类型诊断。实验结
针对微波探测和微波成像问题,提出一种宽带近场聚焦天线。该天线基于径向线性槽阵列设计,通过在平行平板波导上合理的开槽以控制焦点尺寸和旁瓣峰值电平。天线由同轴探针在背部馈电,加工测量该近场聚焦天线。实验结果表明,该天线焦点直径为30mm,焦距为40mm,峰值旁瓣电平为-17.5dB,相对带宽达到7.2%(11.9-12.8GHz),在微波近场探测和微波成像方面具有广阔的应用前景。
基于机器学习的恶意文档检测技术被大量应用,其基于特征的检测方式很容易被攻击者精心构造的特征所欺骗,从而达到使分类器错误分类的效果。利用生成式对抗网络(GAN)可以在与检测器对抗的过程中,不断学习检测器的检测规则,不断降低检测器的准确性,从而生成可以逃逸检测器检测的对抗样本。实验结果表明,在五种黑盒分类器上的攻击的成功率达到了98%以上,生成的对抗样本具有较好的逃逸性能。
目前,适应性学习已成为在线教育智能化的一个发展趋势。适应性学习系统根据学习者的能力和需求提供合适的学习材料和学习干预,以优化学习过程。深度知识追踪采用深度学习技术分析学习者的知识水平,是构建适应性学习系统的基础。本文首先介绍深度知识追踪的基本模型和发展,然后描述适应性学习系统的基本结构,最后探讨深度知识追踪在适应性学习系统的应用,使学习者能够进行个性化学习。
分组加密AES算法应用广泛,为了在降低加密时延的同时提高算法的安全性,可以对分组加密的工作模式进行改进。采用软件实现AES加密算法,对分组加密的ECB模式、CBC模式以及新型HCBC模式进行编程。实验表明,HCBC模式能够加密任意长度的数据,并通过密钥还原为相应的明文,具有较好的安全性和运行效率,是结合ECB模式与CBC模式优点的改进方案。
威胁情报知识图谱构建关键环节为实体识别和关系抽取,实体识别和关系抽取两个子任务通常采取流水线进行,在实体识别基础上进行实体间关系抽取,把实体关系三元组作为任务预测结果输出,这种方法通常存在错误传播、信息丢失和信息冗余的问题。为此,本文提出基于联合学习的威胁情报实体识别抽取方法,在单一模型中进行实体识别,然后基于图卷积神经网络进行实体间关系抽取,输出实体关系三元组,由此构建一个端到端的威胁情报知识图谱。实验结果表明,该方法的F1值为72.62%,说明了该端到端威胁情报知识图谱构建方法的
石英振梁加速度计直接输出与加速度成比例的频率信息,频率测量的微小误差会随着时间积分积累,导致运载体的运动速度、实时位置产生较大偏差。为了实现对石英振梁加速度计输出信号频率的高精度测量,结合某型产品的设计需求,对比分析等精度测频法和等周期测频法的测量原理和测量精度进行对比分析,并基于FPGA进行仿真和试验。仿真试验结果表明,无论是在静态环境下还是在大过载环境下,相比于等精度频率测量法,等周期频率测量法测量精度更高,误差更小,更适用于空空导弹系统中高精度石英振梁加速度计输出信号的频率测量。
针对水下弱通信环境下的多水下机器人编队问题,研究通过传感器获取与其他AUV的相对位姿信息,采用领航-跟随法建立数学模型,利用Lyapunov函数设计控制器,进行多水下机器人的编队控制的研究。最后为了避免速度、角度跳变,引入生物启发模型进行平滑处理。这种方法可以应用于拒止环境或者水声信号较差的环境下的多水下机器人编队任务,也可以与仅依靠水声通信进行交互的编队控制方法相结合,进一步提高编队控制的稳定性。
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针对异构多无人机任务分配问题中存在的资源不均衡、实时性低、整体效能低等不足,本文结合多无人机协同作战特点以及实际作战需求,提出一种改进的合同网任务分配方法。首先,根据任务约束、环境约束以及无人机自身性能约束等多方面的约束构建多无人机任务分配模型,优化传统合同网算法流程;然后,设计贴切实际需求的效能函数和约束条件,引入负载均衡机制;最后,在每一次任务重分配时增加任务买卖和交换操作,从而有效提升全局负载均衡能力。通过实验结果表明,该方法增强多无人机对动态作战环境的适应能力,提升无人机作战的整体效益,能有效应对