.......................................................................................13 3.2.2 数据采集.............................................................................................15 3.2 ..........................................20 3.3 数据采集及 ETL 技术支撑功能...................................................................21 3.3.1 数据采集配置................................................... ..................................21 3.3.2 数据采集.............................................................................................22 3.3.3 数据确认.............................................

1 实景三维建模技术..............................................................................16 2.1.1 数据采集方法.............................................................................18 2.1.2 建模软件与工具... ....................................36 3. 数据采集与处理..........................................................................................38 3.1 现场数据采集方案............................................ ..................................40 3.1.1 航拍与地面采集相结合..............................................................43 3.1.2 传感器与监控设备的布置..........................................................45 3

.........................................................................................36 4.2 数据采集与处理..................................................................................37 4.2.1 传感器部署 Seek 可以根据地形地 貌、水文条件等数据，自动生成最优的枢纽布置方案，并通过虚拟 仿真技术对方案进行验证，确保设计的可行性和经济性。 为了实现上述应用，通常需要以下技术架构： 1. 数据采集层：通过传感器、遥感设备等获取水文、气象、工程 运行等多源数据。 2. 数据处理层：利用 DeepSeek 的数据清洗、特征提取等功 能，对原始数据进行预处理。 3. 模型训练层：基于深度学习算法，构建水文预测、设备故障诊 计、建设和管理效率。文章首先介绍了 DeepSeek 技术的基本概念 及其在水利领域的潜在应用价值，随后深入分析了当前水利工程中 面临的主要问题，包括数据采集不全面、决策支持系统落后、资源 分配不合理等。在此基础上，提出了具体的 DeepSeek 应用方案， 涵盖了数据采集与处理、智能决策支持、资源优化配置等关键环 节。 为了确保方案的可操作性，本文还详细描述了实施步骤和技术 路径，包括传感器网络的部署、数据存储与处理平台的搭建、机器

新材料产业链的整体竞争力， 为推动新材料产业迈 向高质量 发展新阶段提供坚实支撑。 2.2 具体目标 2.2.1 数据融合与共享 整合实验数据 、模拟计算数据 、产业应用数据等多源数据 ， 制定涵盖数据采集 、存储 、传输 、处理等全流程的统一数据 标准和规范 。建立完善的数据分级授权共享机制， 根据数据 的敏感程度和使用需求， 为不同用户提供差异化的访问权 限， 确保数据在安全可控的前提下实现高效流通 20% - 30%， 降低生产成本 10% - 15%。 2.2.4 数据安全保障 构建完善的数据安全管理体系， 综合运用先进的数据加密 、 访问控制 、 区块链存证等技术手段， 对数据在采集 、存 储 、 传输 、使用等全生命周期进行全方位的安全防护 。建 立严格 的数据安全管理制度和规范， 明确数据所有者 、管 理者和使 用者的权利与义务， 加强数据安全审计和监督， 确保数据的 建设思路 3.1.1 以需求为导向 深入开展对新材料企业 、科研机构 、高校等各类创新主体 的 调研， 全面了解其在新材料研发 、生产 、应用等各个环 节的 数据需求 。从材料研发过程中的实验数据采集与分析 需求 ， 到生产过程中的工艺优化和质量控制数据需求， 再 到市场应 用中的需求预测和产品反馈数据需求， 进行细致 梳理 。以这 些实际需求为出发点 ，精准确定数据空间的功 能模块和建设

.........................................................................................39 4.1 数据采集系统................................................................................................. .......................................................................................43 4.1.2 数据采集的频率与规范............................................................................................. 学的交叉融合阶 段。在早期，环境监测主要依赖于人工采样和实验室分析，这种方 法不仅效率低下，而且难以实现实时监控。随着信息技术的进步， 尤其是物联网(IoT)和大数据技术的快速发展，环境数据的采集和分 析变得越来越自动化和智能化。通过传感器和卫星监测，能够实时 获取大量环境数据，并通过数据挖掘和机器学习算法进行深度分 析。 当前，智慧诊断已具备了以下几个关键特征： 1. 数据集成：

以及外置传感器的实时数据采集，利用分布在各层环境中 的计算和处理平台，依托围绕设备运转特征与风险指针相关 性的算法模型，提供设备故障维护精确性判断的方法体系。 预测性维护不仅仅围绕单一的故障预测构建数据应用，其过 程和结果状态信息也为整个智能制造数据体系所整合，成为 数字化生产计划与管理的一部分，帮助提升制造的专业化水 平和运作效率。 通过设备数控 系统及传感器 采集实施数据 数据清洗及 数据采集 数据分析 搭建故障预测算法 并借由数据积累 持续提升算法精度 进行生产计划及 维修排程决策 故障预测及决策支持 自动化设 备数据 (PLC数据) 传感器 数据 1 通过传感器及PLC采集实施生产数据 资料来源：罗兰贝格 2 本地数据 传输设备 本地边缘计算 3 本地数据 实时传输 故障预警(如与 MES系统连动） 4 维修完毕、重启生产后 恢复正常数据采集作业 5a 兰贝格已开发出一套从设备引入机遇识别、解决方案设计 到落地实施的一站式预测性维护解决方案，关键构成要素 如下： 1. 硬件：主要负责本地数据采集及分析，涵盖数据采集设备 （传感器+数据传输设备）及边缘计算服务器： a) 数据采集设备：主要进行数据采集、数据上传及模型下 发等工作。 b) 边缘计算服务器：主导相关边缘应用如AI预测及本地 数据缓存等。相比云端计算，通过边缘计算器的搭建

利用人工智能分析挖掘技术，针对金融市场信息获取和分类需求，实现金融资讯大数据癿采集、检索、 分析、挖掘、推送等应用。 数据采集 互联网 数据 行内结构化 数据 利用全斱位高敁癿大数据采集技术，提供多来源、多渠道、 多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具 和 数据采集 手段，实现数据癿全面融合。 路透、万得、彭博、 合作机构数据（保 险、证券等） …… 境外网站（英文） 路透、彭博、纽交所、纳斯达克等境外网 站 利用全斱位高敁癿大数据采集技术，提供多来源、多渠道、 多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具和 手段，实现数据癿全面融合。 数据采集 数据采集范围可定制 用智慧发现信息价值 Discover information 数据范围 ） 数据 分析 非结构 化分析 挖掘 大数据 融合 OLAP 分 析 HDFS/Hb ase 数据 资源 非结构化数据 结构化数据 文本 数据 采集 批量 采集 批量 采集 实时 采集 数据仓库 关系型数 据库 信息库 数据存储 HIVE 搜索引擎

.......................................................................................77 4.4 舆情数据采集数据流................................................................................................ ......................................................................................79 5.4 统一的数据采集处理方式............................................................................................... 信息服务平台、民生服务综合信息服务平台，为各行各业智慧应用建设、城市 运行管理提供全方位的支撑，全面提升城市智慧化水平。 “一中心”和“四平台”相互支撑，互利互通。城市大数据中心提供基础数据服 务，四平台及舆情采集的业务数据提供给大数据中心实现专题应用。通过大数 据中心的服务容器的搭建，为四平台形成支撑服务，最终形成为政府、企业、 公众提供基于 XX 大数据的创新源头，形成促进信息增值，信息消费的创新孵化

智慧养殖 智能服 务 数据采集应用 农业机械 环控设施 灌溉设施 四情监测设备 巡检机器人 畜牧声音阵列 算法模型先进 专业知识丰富 数据采集客观 智能物联网监测 多设备全天候数据采集 有效缓解病虫草害多发季节专家资源紧张、任务过度繁重和农民问技无门、反馈过慢等问题。 病虫害智能诊断 大数据分析 人工智能 诊断信息、治疗方案 图像、文字、语音 作物生长采集器 孢子捕捉仪 虫情测报仪 问诊信息 农田地理信息采集系统 农田环境与农情信息采集 分析系统 农事综合管理系统 农业数据分析决策系统 智慧农业数据传输技术应用指南 典 型 案 例 0 3 项目概述： 河南省农业农村厅 ，农业农村大 数 据服务平台 。主要实现 80 多亿条数据的盘活 和 挖掘分析 ，面向管理用户提供高效监管和 数据 采集服务 ，面向决策用户提供决策分析 和应急 指挥服务 ，面向农业生产经营主体和 社会公众 提供农业综合信息服务。 建设内容： 1+2+1+3N 1 个农业农村大数据服务平台 2 个门户（一个管理门户、一个服务门户）

变更 SLA 管理经验模板 配置管理数据库 应用 中间件 数据库 主机系统 小型机系统 Windows 平台 网络 存储 业务 虚拟化 机房环境 故障 性能、状态 分布式数据采集 视频图像质量 主要 功能 网络拓扑 基础设施管理 主要 功能 智能—主机拓扑 基础设施管理 主要 功能 智能—虚拟化拓扑 基础设施管理 主要 功能 智能—业务拓扑 基础设施管理 系统日志 应用日志 智能 专业管理 数据库 虚拟化 智能 专业管理 智能 专业管理 存储 智能 专业管理 网络配置管理 智能 专业管理 Ip 地址生命周期管理 自动台帐 通过自动采集分 析网络拓扑数据， 建立完整的 IP 地 址实时台帐，彻 底解决手工难题 • IP 地址 • MAC 地址 • 所在设备 • 所在端口 • 管理属性 智能 专业管理 Ip 地址生命周期管理 DGO 智能采集 运维等级设定 智维规则 智维基线 智能策略 智能巡检 趋势分析 北塔智慧运维解决方案 无需人工设置 被管对象加入后，需采集的指标、 采集频率等自动配置。 数据 仓库 超强容错能力 通过智能判断，避免网络异常导 致的取值异常。 保护设备安全 通过均衡采集算法，合理 分配采集压力，避免设备 被频繁采集。 快速扩展指标 提供丰富的扩展接口，以 采集探针的方式实现指标