主 编：李 俊 刊 号：ISSN3029-1623(Print)、3029-1631(E-periodical) 刊 期：月刊 费 用：本刊遵循国际开放获取出版(OA)原则，收取APC费用400新币/篇 收 录：以下单位提供本刊全部文章的全文查询 新加坡国家图书馆 GOOGLE学术 《计算机与通信进展》 是一个国际开放获取期刊，发表与计算机和电信所有领域相关的原创研究文章和评论文章。该期刊的范围包括计算机和网络安全，大数据搜索和挖掘，云计算，计算机图形学，计算机信息和通信，移动计算系统，多媒体处理，电信模拟，在线社交网络等。
5G移动通信技术具备高速率、低时延以及大连接的特点，给达成天地一体化信息网络赋予了根基。空地通 信，尤其是针对航空器和无人机等空中用户的地空覆盖（Air-to-Ground，ATG）成为5G垂直行业应用的关键拓展 方向。但是，与传统地面通信存在区别，ATG碰上特别的信道环境，高速移动性，繁杂干扰和广域覆盖等难题，使 得传统5G基站天线部署和技术方案很难直接套用。本文针对5G ATG基站天线地空覆盖关键技术展开研究，对天线 体制与波束赋形、空地信道建模、覆盖增强与干扰抑制、移动性管理和切换以及网络架构优化等核心内容做了分析。 通过对这些技术原理和应用的研究，试图给5G ATG系统的设计，改良，性能验证给予理论支撑和技术指导，并且 对今后的技术发展走向做出预估。
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低光照图像增强算法的研究与实现
随着人工智能技术的发展，图像增强算法已逐渐成为计算机视觉领域的一项重要工作，但由于低照度图像 亮度不够、对比度不高、噪声大等问题导致信息严重丢失，影响视觉任务的精度和稳定性。传统增强算法（直方图 均衡化、Gamma校正、Retinex模型等）虽然针对图片具有一定的改善效果，但针对自然场景图像增强效果仍有包括 色彩失真、细节丢失等缺陷。本文提出一种基于深度曲线估计（DCE）的低光照度图像增强方法，使用轻量化卷积 神经网络来实现通过自监督学习自动学习亮度映射函数，并且实现了图像亮度和颜色的自然恢复。本文详细地介绍 了模型的设计原理、损失函数构建以及实验验证的过程，并且进行了多数据集的对比试验，经过对比试验可以看出， 本文方法相比其他算法而言，客观性能更好，同时对于人眼来说更有真实感、细节保留更多。
数智时代思想政治工作模式与方法创新研究
随着大数据、人工智能、虚拟现实等数智技术的蓬勃发展，思想政治工作正面临前所未有的转型契机。本 文系统探讨数智时代思想政治工作的模式与方法创新。首先，解析数智技术内核与思想政治工作内涵重构的理论基 础，构建“技术-内容-对象”三位一体的融合模型。接着，从精准化、个性化、智能化三个维度分析数智技术赋 能思想政治工作的创新机制，并结合实践案例阐述平台搭建、场景创新与生态优化的实践路径。最后，针对技术伦 理风险、人机协同困境与治理能力滞后等挑战，提出构建数据安全防护体系、强化“技术+人文”双轨驱动、完善 数智治理机制等应对策略。
基于大语言模型的城轨机电维修知识图谱的构建研究
针对城市轨道交通机电维修知识管理效率低、知识关联复杂等问题，本文提出一种基于大语言模型（LLM） 的领域知识图谱构建方法。以北京地铁某线路机电维修手册为核心数据源，通过数据清洗、本体构建、提示词模板 优化、知识抽取及图数据库存储的全流程技术路线，构建了包含其特定行业内实体及关系的领域知识图谱。研究通 过Protegé工具构建领域本体框架，在原有的本体框架上，采用大语言模型完成实体、属性及关系的自动化抽取，并 利用Neo4j实现知识图谱的高效存储与可视化。实验结果表明，该方法显著提升了维修知识的结构化程度与查询效 率，为智能故障诊断、维护决策等场景提供了有效的知识支持。
人工智能在自然语言处理中的创新应用
随着人工智能技术的迅速发展，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）已成为智能信息处理的 重要领域之一。NLP旨在让计算机能够理解、分析和生成自然语言，从而实现人机交互与智能决策。近年来，人工 智能在算法优化、模型训练与数据分析等方面的突破，极大地推动了NLP的技术革新和应用拓展。本文系统梳理了 人工智能在自然语言处理领域的发展脉络，分析深度学习、预训练模型和大规模语言模型的技术创新，探讨其在智 能问答、机器翻译、文本生成与语义理解等方面的应用。同时，本文以制造执行系统（MES）和数字孪生（Digital Twin）为例，对智能系统的数据驱动机制和虚实融合理念进行科普性介绍，说明这两种数字化工具在人工智能语言 模型优化中的启发意义。研究表明，人工智能已使自然语言处理从“规则驱动”转向“数据驱动”，并正迈向以理解 与推理为核心的“认知智能”阶段，这一趋势将推动未来人机交互的智能化与自然化发展。
5G通信技术在农业物联网中的应用与价值探究
本文结合农业物联网发展现状与5G技术特性，从农业生产数据采集传输、无人机巡检操控、设备远程监 控管理等场景阐述5G技术的应用模式，深入分析其在提升生产效率、优化资源利用、推动智能农业发展中的核 心价值，探讨技术落地中的安全隐私、基础设施等挑战及未来发展趋势，为5G与农业物联网深度融合提供理论 参考。
基于干涉光谱离散傅里叶变换的外延层厚度求解
碳化硅等晶体外延层的厚度是影响器件性能的关键参数。随着半导体行业的发展，对该参数进行准确测量 成为至关重要的问题。本文通过分析双光束干涉和多光束干涉的光学模型，建立了以频域分析为基础的薄膜厚度测 量方法。针对双光束干涉场景，类比等倾干涉建立几何模型，提出极值法与非线性拟合算法，最终选择极值法求 解厚度；基于该模型处理附件1、2碳化硅晶圆数据，得到厚度为6.31μm，95%置信区间为（6.17μm，6.42μm）。 针对多光束干涉场景，推导反射率公式与多光束干涉必要条件，采用离散傅里叶变换求解附件3、4硅晶圆厚度为 3.66μm；同时验证附件1、2无显著多光束干涉影响，校正后厚度为6.52μm。此外，提出镜面对称光路转化模型， 简化多光束干涉分析与傅里叶变换物理意义解释。本研究为半导体外延层厚度精准测量提供了可靠方法，对器件生 产质量控制与性能优化具有重要参考价值。
融合多源信息的GraphCodeBERT 在智能合约漏洞检测中的应用
智能合约是区块链技术的核心组件，因为其去中心化和自动执行的特点，成为了众多应用场景的基 础。然而，智能合约的安全性问题日益突出，漏洞频发造成重大的经济损失。本文提出了一种融合多源信息的 GraphCodeBERT模型，用于智能合约漏洞检测。graphCodeBERT通过把代码转换为图结构，捕捉代码中上下文依赖 关系，为漏洞检测提供高质量的代码表示。本文对智能合约漏洞的分类及其成因进行了详细分析，其中包括逻辑型 漏洞，包括短地址攻击，时间戳依赖，整数溢出等；交互型漏洞，包括可重入漏洞，未经检查的外部调用等。本文 基于GraphCodeBERT，构建一套智能合约漏洞检测流程，包括代码解析与图构建，特征提取，漏洞识别，结果分析 与修复建议。结果显示，GraphCodeBERT在智能合约漏洞检测中表现良好，能够识别出多种类型的漏洞，对智能合 约安全性有一定的保障。
大数据工程与旅游资源数字化需求探析
在数字经济与体验经济深度融合的背景下，旅游业正经历从资源驱动向数据驱动的范式转型。大数据工程 作为旅游资源数字化开发的核心支撑，其技术架构与实施路径直接决定资源价值转化效率。本文基于“需求-技术- 价值”分析框架，系统梳理大数据工程赋能旅游资源数字化的理论基础，结合国内外实践案例剖析数据采集、分析、 应用全流程的需求特征，识别当面临的数据孤岛、安全合规等现实挑战，最终从技术创新、机制建设、生态构建维 度提出未来发展路径。研究表明，精准匹配大数据工程能力与旅游资源数字化需求，是实现旅游业高质量发展的关 键抓手。
长大桥梁结构监测系统运行故障自诊断方法研究
伴随着大跨桥梁结构健康监测系统应用的日益广泛，监测系统自身的运行可靠度则成为保证监测数据精确 的基础。为此，结合实际监测系统运行情况对长大桥梁结构监测系统运行故障进行自动诊断，针对系统所采用的数 据采集外站、大桥端网络中心、桥梁群联网中心三层架构网络通讯结构，通过对数据采集过程中的数据质优信息 （包括：数据缺省、数据异常跳跃、通信中断等）加以综合汇总，提出了基于数据采集过程数据质优信息的系统运行 故障自诊断方法，并能实现对于系统运行状态进行实时判断并准确定位故障发生的硬件/网络环节以及判断故障的类 型，形成一套系统化故障诊断流程及判别准则，实现了对监测系统运行健康状态的主动感知和智能诊断，达到为系 统维护及数据可靠性提供及时准确的依据的目的，对提升桥梁管养的智能化水平有着十分重要的现实意义。
开源鸿蒙在工业吊机数据采集中的应用
工业吊机是物流运输与重型制造领域的关键装备，其运行状态数据的实时性、完整性与安全性与生产效率 以及作业安全直接相关。目前，传统吊机数据采集系统普遍存在人工运维、远程监管难存在安全隐患、数据采集等 问题，难以适配智能制造对设备协同与国产化的需求，本工程将解决吊机使用现有技术的不足和存在的问题，通过 吊机智能物联感知技术，来实现吊机数据的安全采集，提高作业人员近场巡检安全以及增强企业对吊机远距离监管 的能力，为企业提供更智能更安全更高效的吊机管理手段，以达到企业降低成本增加效益的需求，为企业的安全生 产提供进一步保障。
煤矿粉尘浓度边缘计算实时预警系统优化研究
煤矿粉尘浓度超标构成尘肺病及爆炸事故的核心诱因，传统监测系统因依赖云端集中计算，向数据传输延 迟、隐私保护不足等问题转变。本文提出基于边缘计算的煤矿粉尘实时预警系统优化方案，通过“端-边-云”协 同架构实现粉尘数据本地化处理，结合粒子群优化算法与LSTM神经网络构建混合预测模型，实现粉尘浓度短时与 长时预测。实验表明，此系统在寒区露天煤矿场景中，将预警响应时间缩短至0.8秒内，预测准确率提升至93.2%， 同时通过分布式存储与加密技术给数据安全予以有力支撑。研究创新点在于融合边缘计算与混合智能算法，解决了 传统系统在动态环境下的实时性与可靠性瓶颈，为煤矿安全生产提供了智能化技术支撑。
企业大数据工程数字化管理平台构建与效能评估
在数字化转型深入推进的背景下，企业大数据工程数字化管理平台已成为破解数据孤岛、激活数据价值的 核心基础设施。本文基于大数据技术架构演进规律与企业管理实践需求，系统阐述平台的构建逻辑与技术路径，建 立涵盖技术性能、业务价值、治理能力的三维效能评估体系，并结合实践案例验证框架可行性。研究表明，平台构 建需坚持业务驱动与技术适配的协同原则，而科学的效能评估能为平台迭代优化提供精准指引，最终助力企业实现 数据驱动的管理升级。
基于量子密钥分发技术的金融网络安全实践研究
金融数字化转型中，传统加密面临网络攻击与量子破解双重威胁。本研究聚焦QKD技术在金融网络安全的 应用可行性与实践价值：先阐述QKD原理及依托量子力学的真随机、高可靠、无条件安全优势；再剖析金融安全的 区域失衡、人才匮乏、基建自主可控不足等问题；后论述QKD的多层次防御、提速远程传输、完善防护机制、建跨 机构生态等应用路径。研究表明，QKD可有效应对金融安全难题，为建防护体系、御量子攻击提供支撑，对保障金 融数据安全与系统稳定具重要价值。
大数据构建跨境电子销售供应链风险预警
在全球化与数字化深度融合的背景下，跨境电子销售行业规模持续扩大，但供应链面临关税政策变动、物 流延误、库存失衡等多重风险，传统风险管控方式难以应对。本文聚焦大数据技术在跨境电子销售供应链风险预警 中的应用，分析供应链核心风险类型，阐述大数据在风险识别、评估与预警中的关键作用，构建基于大数据的风险 预警模型，结合实际案例验证模型成效，为跨境电子销售企业提升供应链抗风险能力提供理论支撑与实践路径。
“数字信号处理”课程思政元素挖掘与实践
“数字信号处理”是电类专业的一门专业基础课程，内容包括离散时间信号时域/变换域处理和滤波器设计 的理论基础及方法。随着数字信号处理技术的高速发展及其在各行各业的广泛应用，“数字信号处理”课程变得越来 越重要。在“数字信号处理”课程中融入思政内容，寓价值观引导于知识传授和能力培养之中，能够帮助学生明确 学习目标，有利于激发学生的内在学习动力。“数字信号处理”课程根据理论教学和实践教学的特点，分别挖掘了思 政元素，通过课堂融入、网络平台推送、作业融入三种途径实施了思政教学，并取得了显著成效，学生不断实现自 我突破。
大数据驱动下管理流程的数字化重构与效能优化研究
在数字经济加速渗透背景下，传统管理流程面临响应滞后、协同低效、决策主观等瓶颈，大数据技术为管 理流程系统性变革提供核心支撑。本文基于数据驱动管理理论，剖析传统管理流程典型痛点与大数据赋能价值逻辑； 构建“数据治理筑基-流程重构落地-技术融合支撑-能力保障护航”的数字化重构框架，结合多场景验证有效性。 研究表明，数据驱动的流程重构能显著提升管理效率与决策质量，为企业数字化转型提供理论与实践参考。
“AXON”：一个面向专卖执法领域的闭环、 多维知识增强框架
为解决大语言模型（LLM）在知识密集型专业领域因缺乏深度业务理解与知识持续进化能力而难以落地的 挑战，本文提出了一个名为“AXON”的闭环、多维知识增强框架。AXON的核心贡献在于：1）一套面向业务的知 识原子化与多维表示模型，它通过“八维坐标系”对知识进行深度语义标注与结构化，显著提升了检索上下文的精 确性；2）一条人机协同的自动化知识处理流水线，通过闭环工作流，将新增的专家知识无缝地、自动化地注入知识 库，实现知识体系的持续迭代。实验结果表明，相较于传统检索增强生成（RAG）方法，本框架在关键业务任务上 的可用性与逻辑性平均提升超过60%，证明了该方案在赋能专业领域AI应用上的显著成效。
大数据技术在环境监测与污染治理中的应用研究
我国生态环境治理向“精准化”转型中，环境数据呈现“多源化、高频化、异构化”特征，传统模式面临 数据价值挖掘不足、污染响应滞后等瓶颈。本文基于大数据技术架构，梳理环境监测四类核心数据源，剖析“4V” 特征；研究大数据在污染监测、溯源、治理评估三大场景的应用，提出“数据治理-模型构建-场景落地”三阶框 架，结合东莞某工业园区案例验证。结果显示，该框架使污染预警响应时间缩短60%，污染源定位准确率达88%，为 环境治理数字化转型提供技术支撑。
人工智能背景下Java程序设计教学改革探索
在人工智能快速发展的背景下，传统的Java基础课程因教学方式与评价维度单一已无法满足新时期计算机 人才培养需求。文章针对课程教学的现状，以发挥学生的主观能动性和创造力为立足点，提出三个方面的改革：一 是将实用数据贯穿于教学过程，利用AI赋能知识点的学习；二是重构教学模式为情境化和智能化的交互模式；三是 将教学评价由结果导向转为过程导向。研究表明，基于人工智能的Java程序设计教学改革有助于提高学生的工程化 思维和对AI的适应能力，为基础编程课程与AI的融合提供参考。
大数据技术在智能制造设备运维与生产优化中的实践应用
在“中国制造2025”政策推动下，东莞作为制造业重镇，大量智能制造企业面临设备运维成本高、生产效 率低的痛点——传统“事后维修”模式导致设备停机损失大，经验化生产参数配置制约产能释放。本文以东莞地区 制造企业实践为样本，阐述大数据技术在智能制造中的应用路径：通过构建“工业数据采集-多源数据治理-建模 分析-应用落地”全流程体系，重点研究基于LSTM-XGBoost融合算法的设备故障预警模型与Apriori关联规则驱动 的生产效率优化方案，结合数控机床厂、电子SMT厂实际案例，验证技术落地效果（设备故障率降低32%、生产效 率提升18%、运维成本下降25%）。针对实践中数据孤岛、模型泛化性差、技术业务脱节等问题，提出工业数据中台 搭建、特征迁移学习、跨部门协同等可落地优化策略，为智能制造企业提供数据驱动的运营方案，助力降本增效与 数字化转型。
本文研究了基于故障模式、影响及危害性分析（FMECA）的软件可靠性建模方法。通过对软件系统潜在故 障模式的系统化识别、影响分析和危害性量化，建立了适用于软件可靠性工程的FMECA框架与方法体系。研究中结 合了模糊综合评价、层次分析法（AHP）和故障树分析（FTA）等多种技术手段，解决了传统FMECA在软件领域应 用的适应性难题。研究结果表明，基于FMECA的软件可靠性建模不仅能预先识别软件系统的薄弱环节，还能为可靠 性指标分配和可靠性增长提供量化依据，最终显著提升软件产品的可靠性和安全性。本文还探讨了国内外研究现状， 并展望了该领域的未来发展方向。
基于光通信的站间信息传输闭塞系统应用研究
铁路闭塞方式主要有人工闭塞、电话闭塞、半自动闭塞、自动站间闭塞、自动闭塞、准移动闭塞、移动 闭塞等。目前，国内普速铁路还存在大量的单线区段，单线区段主要以半自动闭塞为主，其站间距比较长，而在 某些枢纽场站内，两站或两场之间存在单线模式的场站联络线，一般情况下，增建的单线宜采用半自动闭塞，自 动闭塞等制式。本文主要研究基于光通信的站间闭塞系统在单线的应用，分析即有电缆传输的特性和机制，通过 对比分析电缆传输和光传输的应用情况，采用光传输代替电缆传输的应用，为单线区段实现单线双向自动闭塞应 用提供借鉴。
大数据安全风险预警中人工智能算法的适应性改进研究
大数据在政务、金融、工业等领域的深度渗透，使其安全风险呈现隐蔽化、动态化、多源化特征，传统人 工智能预警算法因特征适配不足、实时性欠缺、误报率偏高等问题，难以满足复杂场景需求。本文提出一种融合多 尺度特征提取与增量学习的改进预警模型（AI-SEW），以多尺度CNN适配异构数据特征，结合双向LSTM捕捉风险 时序关联，引入注意力机制强化关键风险权重，通过增量学习实现模型动态更新。实验以某金融平台1100万条多源 数据为样本验证，模型风险识别准确率达93.8%，较传统CNN-LSTM提升8.3个百分点；误报率降至3.2%，较SVM 降低61%；实时处理速度达910条/秒，更新时间缩短至45秒。研究有效提升了人工智能算法在大数据安全预警中的 场景适配性，为安全防护提供了高效技术支撑。
基于模糊逻辑概念的云环境数据分布和负载均衡调度框架研究
随着云计算服务的规模化应用，海量数据与多样化任务的并发处理导致云环境面临数据分布不均衡、节 点负载失衡等核心问题，传统调度算法难以应对系统动态性与不确定性带来的挑战。本文提出一种基于模糊逻辑 概念的云环境数据分布与负载均衡调度框架，通过多维度感知与智能决策实现系统性能优化。该框架首先整合系 统实时负载强度、数据访问时空模式及节点资源状态，构建多源数据采集与分析体系；其次采用模糊逻辑理论对 资源状态信息进行模糊化处理，结合粒子群优化算法优化模糊模型参数，提升对系统不确定性的刻画精度；再通 过自适应调节机制，依据数据特性与负载变化动态调整数据分布策略与任务调度规则；最终通过“监控-反馈- 迭代”闭环实现调度策略的持续优化。通过实验评估，证明了该框架在云环境中的有效性和优越性。本研究为云 环境下数据管理与负载调度提供了兼具理论创新性与工程实用性的解决方案，对提升云计算服务的稳定性与高效 性具有重要意义。
大数据工程视角下企业数字化管理的技术框架与实践
在数字化转型浪潮下，企业面临数据体量激增、业务场景复杂、决策效率低下等挑战，大数据工程作为数 字化管理的核心支撑，其技术框架的完整性与落地性直接影响管理效能。本文从大数据工程视角出发，梳理企业数 字化管理的核心需求，构建“数据采集-治理-存储-分析-应用”五层技术框架，集成分布式采集、数据湖治理、 实时计算等关键技术；以供应链协同管理为案例，设计基于Spark SQL的数据整合模块与LSTM的需求预测模型，验 证框架实用性。结果显示，该框架使数据处理效率提升60%，需求预测准确率达88%，决策响应时间从24小时压缩 至2小时。研究为企业大数据工程落地与数字化管理升级提供可复用的技术方案，具较强实践价值。
电子科技企业数字化管理的大数据应用探索
数字经济与产业升级深度融合背景下，电子科技企业面临产品迭代加速、供应链复杂度提升、质量管控难 度加大等挑战，传统依赖人工与经验的管理模式已难以适配发展需求。大数据技术作为数字化管理的核心引擎，其 在全链路数据整合、实时响应、场景化决策中的应用价值日益凸显。本文结合电子科技行业“精密制造、快速响应、 全链路协同”特性，系统探索大数据在企业数字化管理中的应用路径：首先剖析电子企业数字化管理的核心需求 （全链路数据整合、实时化响应、场景化决策）与关键瓶颈（数据采集治理难、技术架构适配不足、价值转化机制缺 失）；其次构建“数据基座-技术中枢-场景应用”三层大数据应用框架，明确多源数据协同采集、全流程治理、弹 性计算服务及场景化价值落地的具体实施方法；最后以格康电子某汽车电子产品线（车载传感器）为实践案例，验 证框架的可行性与成效。结果显示，该框架落地后，生产良率从95.2%提升至98.4%（提升3.2%），库存周转率从6次 /年提高至7.7次/年（提升28%），质量异常响应时间从4小时压缩至45分钟（压缩87.5%）。研究成果为电子科技企 业数字化管理的大数据应用提供可复用的实践方案，对推动行业数字化转型具重要参考价值。
面向于线条图着色任务的VGG特征提取网络改进
本研究针对线条图着色任务中特征提取的需求，对VGG-19网络进行了关键改进，提出LIN-VGG19模型。 通过将ReLU激活函数替换为Leaky ReLU并在卷积层后加入批量归一化层，形成CBL模块，有效缓解了神经元死亡 问题，加速了模型收敛。创新性地利用浅层网络提取纹理特征，深层网络提取色彩特征，重构了网络输出结构。采 用Focal Loss损失函数和高质量数据集进行训练，显著提升了模型性能。实验结果表明，改进后的模型在收敛速度、 纹理分类准确率（89.7% F1值）和色彩识别准确率（92.1%）等方面均优于传统VGG-19，为线条图着色任务提供了 更有效的特征提取解决方案。
大数据挖掘在用户行为分析的实践探索
数字化转型背景下，金融、电商等行业积累的海量用户行为数据，需通过大数据挖掘技术转化为运营价值。 本文以实践为核心，梳理关联规则挖掘、聚类分析、分类预测三类核心技术的落地逻辑，结合证券行业用户分群服 务、电商平台商品推荐等真实案例，阐述技术在用户行为分析中的具体应用路径；针对实践中出现的数据质量参差、 隐私合规风险、技术业务脱节等问题，提出全流程管控、双维度防护、跨部门协同的优化方案，为行业提供可复制 的实践参考，助力实现从“数据积累”到“精准运营”的突破。
智能时代下数据采集与算法融合的实践探索
在人工智能与物联网技术深度渗透的智能时代，数据采集已从传统机械的信息搬运升级为算法驱动的智能 感知过程。数据采集与算法的深度融合不仅破解了多源异构数据的整合难题，更通过实时分析、动态优化机制释放 了数据的核心价值。本文基于智能采集的技术逻辑，系统剖析数据采集与算法融合的核心机制，结合智慧交通、智 能制造、森林防火等领域的实践案例，阐释融合应用的落地路径，揭示当前面临的数据质量、安全合规与算力适配 挑战，并提出针对性优化策略，为行业数字化转型提供实践参考。
大数据工程中数据质量管控体系的构建与应用
在大数据工程落地过程中，数据质量直接决定数据分析结果的可靠性与业务决策的有效性。针对当前大数 据工程面临的数据冗余、格式不统一、缺失率高、时效性差等问题，本文从“标准构建-技术落地-流程管控-持 续优化”四个维度，设计全流程数据质量管控体系：通过多维度质量标准明确管控目标，依托分布式数据处理工具 实现自动化管控，结合“事前-事中-事后”流程保障效果，最终通过企业实践验证体系可行性。实践表明，该体 系可将数据完整性提升至98%、准确性提升至99%，显著降低因数据质量问题导致的工程失效风险，为大数据工程的 高质量推进提供技术支撑。
基于人工智能的大数据质量动态评估与清洗模型研究
大数据在政务、金融、医疗等领域的深度渗透，使其质量成为制约数据价值释放的核心瓶颈，对质量评估 的实时性与清洗策略的动态适配性需求愈发迫切。传统静态管控方法依赖人工规则与批量处理，无法应对大数据多 源异构、动态生成的特性，且评估与清洗流程割裂，难以形成协同优化。本文提出一种基于人工智能的大数据质 量动态评估与清洗模型（AI-DQEC），构建“特征提取-动态评估-自适应清洗-闭环反馈”的端到端架构。评估 模块采用融合注意力机制的改进LSTM网络，实现多维度质量实时评分与问题定位；清洗模块基于DDPG强化学习 Agent，以评估结果为反馈动态生成修复策略。实验以某省级政务平台1000万条多源数据为样本验证，模型评估准确 率达93.1%，较传统LSTM提升8.2个百分点；清洗效率达890条/秒，较规则库方法提升38%；数据流速突变时质量 评分波动系数仅0.11，为传统模型的28%。研究为动态大数据质量管控提供了高效技术方案，兼具理论创新性与工程 实用性。
移动机器人自主导航与路径规划算法研究
随着人工智能与传感技术的飞速发展，移动机器人已广泛应用于智能仓储、无人配送、安防巡检及空间探 索等诸多领域。自主导航能力是移动机器人实现智能化、无人化作业的核心支撑，其性能直接决定了机器人的工作 效能与应用前景。在复杂的现实环境中，机器人需具备感知、决策与控制的完整能力链，才能实现从起点到目标点 的安全、高效与可靠移动。因此，对移动机器人自主导航与路径规划技术的深入研究，不仅是机器人技术演进的内 在要求，更是推动相关产业智能化升级的关键动力，具有重要的理论价值与广阔的实践意义。
云桌面环境下商科类实验室资源动态管理的实践研究
随着数字商科教育的发展，实验教学对信息化和智能化管理的需求日益增加。本文以商学院数字实验室为 研究对象，探讨云桌面环境下实验室资源动态管理的实践方法。通过资源虚拟化、集中调度、动态分配和实时监控， 实现实验室硬件与软件资源的高效利用。研究显示，该模式不仅提升了实验室管理效率，降低运维成本，还改善了 学生的实验体验，促进实验教学质量提升。文章结合实践案例提出了云桌面管理的优化策略，为商科类实验室的数 字化管理提供可行参考。
多云环境下数据一致性保障与跨平台运维自动化方案
数字化转型浪潮下，药品监管领域正逐步摆脱传统管理模式的束缚，朝着精准化、高效化、智能化方向演 进。多云环境凭借其灵活扩展、风险分散、资源优化配置的核心优势，成为药品监管领域整合数据资源、支撑业务创 新的重要技术载体。医药数据作为监管工作的核心资产，其一致性直接决定监管决策的科学性与合规性，而跨平台运 维自动化则是保障多云架构稳定运行、提升监管效率的关键支撑。基于此，本文聚焦多云环境与药品监管的深度融合， 系统探索数据一致性保障策略与跨平台运维自动化方案，为推动药品监管领域的技术革新与效能提升提供新思路。
多无人机协同交通风险应急响应调度
针对城市不同区域交通风险的大小以及无人机探测任务执行时间不同，结合无人机群的异构性，将多无 人机协同任务分配构造为扩展团队定向问题（Extended TOP，ETOP），并建立了以最大化任务执行奖励为目标的 风险区域访问模型。提出了一种自适应多目标混合的遗传算法（Hybrid Multi-Objective Adaptive Genetic Algorithm， HMGA），对多无人机协同任务分配问题进行求解，HMGA在动态实时的调整交叉率和变异率的同时，对奖励和成 本进行了折中考虑。通过设置不同的实验场景，对算法的性能进行对比分析，相对于标准遗传算法，HMGA在探索 解空间，能更快的获得最优解，同时获得更多的奖励、更短的平均飞行距离和更小的距离标准差。
大数据时代下软件工程方法在人工智能产品开发中的实践
大数据时代人工智能产品开发需突破传统软件工程的静态框架，以适配数据驱动、模型迭代的核心特性。 本文聚焦软件工程方法在AI产品开发中的理论融合与实践逻辑，从需求工程的动态化适配、开发流程的迭代式重 构、质量保障的体系化延伸及维护机制的闭环设计四个维度展开分析，旨在构建一套适配AI产品特性的软件工程理 论框架，为提升AI产品开发的系统性与可靠性提供理论支撑。
大规模在线教学中的网络安全研究
本文分析大规模在线教学在教育数字化转型中的安全挑战，聚焦数据保护、学术诚信与系统架构安全风险， 提出构建技术与管理协同的防护体系，依托数据全生命周期加密、多模态生物识别、微服务架构等技术手段，结合 零信任访问控制与用户行为规范，形成动态防御闭环，为在线教育可持续发展提供可信保障，实现开放共享与安全 可控的动态平衡。
双螺旋结构视阈下“技术之课”与“文化之魂”融合的 内涵辨析与关系重构
在“技术之课”与“文化之魂”融合的这种双重螺旋的结构里，技术课程与优秀的传统文化呈现既斗争又 合作的状态。技术课程是工具理性的驱力牵引着文化的革命，以数字技术来激活文化遗存的同时，技术发展也在返 身而有“文”。这两种力量通过三段路的运作：要素间的互补共生、过程中的协作生成和价值上的共存相济来形成螺 旋式整合场域。这种关系的重构超越了传统“主体－客体”二分模式，借助跨学科研究和新产业发展的崛起为人文 经济学提供了现实路径，有助于实现文化与技术融合的高质量的发展。
大数据驱动的高校学风监测与干预
考核学风是实现良好学风的重中之重，也是其基本前提。传统的方式难以完成信息采集、信息统计分析过 程，使得其针对学风的相关研究难以系统地进行。有效应用大数据的方法可以避免以往单靠评价，没有数量化评价 等一系列问题。采集大数据，构建评价体系的若干个子项作比较，借助历史数据作比较等，实现对以往单纯学风考 评方式的转型，向学风的分析、评价过程的推进，形成学风建设的促进作用和效果。
嵌入式AI算法在边缘计算设备中的实现与挑战
随着边缘计算技术的快速发展，嵌入式AI算法凭借低延迟、高隐私性的优势，成为边缘设备智能化的核心 支撑。本文围绕嵌入式AI算法在边缘计算设备中的实现与挑战展开研究，先分析嵌入式AI与边缘计算融合的技术基 础，明确二者适配的核心条件；再梳理算法部署、模型优化、硬件适配的实现路径，细化各环节关键操作；接着探 讨性能、能耗、兼容性方面的核心挑战，剖析问题产生的技术根源；最后提出针对性优化方向与未来发展思路。研 究旨在为嵌入式AI算法在边缘设备中的高效落地提供参考，推动边缘智能技术在物联网、工业互联网等领域的实际 应用。
关于云计算技术在计算机大数据分析中的运用
跟着信息技术的快速推进以及数据量的爆炸性上扬，大数据分析已成为企业决策、科学研究和社会治理必 不可少的支撑，云计算技术借助其弹性、可扩展以及低成本的长处，为大数据处理增添了高效、灵活的计算与存储 资源，本文针对云计算环境下大数据处理的关键技术进行了探讨，涉及分布式存储系统，还分析了大数据分析在金 融、零售、物联网和社交媒体等范畴的应用场景，指出云计算环境下大数据分析面临的数据安全和隐私保护、数据 治理及质量保障等挑战，云计算技术大幅提升了大数据处理的效率与水平，为各行业的数字化转型以及创新发展给 予了有力支持。
探究计算机硬件升级与维护的成本控制方法
在信息化、数字化、智能化、智慧化的今天，计算机早已成为我们日常工作和生活中不可或缺的工具。 伴随着信息化技术和软件应用的快速发展，人们对计算机自身性能要求也在不断的提高，从而引发了计算机硬件 设备不断更新换代的适配性需求，在此背景下，企业正面临着硬件持续更新与成本控制之间的冲突，这使得企业 技术人员更加关注计算机硬件升级带来的性能提升同维护成本间的性价比，找到这一平衡点已成为企业进行成本 控制的有效途径。基于此，本文将深度探究计算机硬件升级与维护的成本控制方法，以期为企业计算机硬件成本 控制提供参考。
关于AI助力全民健身线上运动会发展的研究——全民健身线上运动会中的数据隐私与安全问题分析研究
AI助力下全民健身线上运动会发展迅速，但数据隐私与安全问题凸显。探讨AI在推动其发展中的作用，分 析数据隐私与安全面临的挑战，如数据收集不规范、存储易受攻击、共享存在风险等。研究如何平衡发展与安全， 提出保障数据安全、维护用户隐私的策略，以促进全民健身线上运动会健康、可持续发展。
数字孪生技术在光纤智能制造系统中的应用与实现
在当下光纤制造朝着智能化转变的进程里，遇到了生产流程繁杂、参数调控险阻以及质量管控滞后等诸多 问题。数字孪生技术可借助虚实映射达成全流程的动态管控，为解决上述这些痛点开辟一条新的途径。本文将数字 孪生技术与光纤智能制造系统的融合作为核心内容，先是阐释二者的基本概念，接着设计技术应用架构，最后围绕 预制棒制备、拉丝等关键环节，详细叙述技术落地的实现方式，以此为光纤智能制造朝着高效化、精准化方向发展 提供实践方面的参考。
导视系统在空间环境中的设计研究
随着生活审美需求的不断升级，导视系统设计的形式日益多元化。它不再是仅以材料、造型或加工类型界 定的单一设计制作项目，而是融入日常生活、满足审美需求、秉持“以人为本”理念，并与空间环境深度结合的系 统设计。在现代城市生活中，人与环境的信息联结愈发紧密且需求不断提高，无论是一幢写字楼，还是一个区域乃 至一座城市，都亟需科学、人性化的导视系统设计提供支撑。
软件架构的演变：从单体到云原生及未来展望
软件架构是软件系统的骨骼，定义了软件的质量属性和演化能力。随着业务的需求、技术范式和基础设施 不断迭代前进，软件架构风格也发生着很大的变化。因此本文梳理和总结了过去几十年软件架构的发展脉络：从单 体架构到分层架构、面向服务架构（SOA）、微服务架构、再到最近的云原生架构等几个大周期，结合每个阶段的代 表性架构讨论了各个阶段对应的代表技术、核心理念、特点优势和缺点；与此同时我们还分析了近几年兴起的服务 网格（Service Mesh）和无服务器计算（Functions-as-a-Service）等新型架构的崛起背景，给出了一些建设性的结论， 希望给大家启示。研究发现，从一开始就想要高内聚、低耦合、高扩展、高可靠就是软件架构发展的目标，所以它 受硬件的发展、网络的发展、分布式系统理论的影响等等。
高校数据治理视角下网络安全防护体系的构建路径
随着数字化校园建设的深入推进，高校数据规模呈指数级增长，数据治理与网络安全防护的融合已成为保 障高校正常教学、科研与管理秩序的关键。本文从高校数据治理的核心需求出发，剖析当前高校网络安全防护体系 在数据全生命周期管理中存在的短板，包括数据安全与治理脱节、防护技术碎片化、人员安全意识薄弱等问题。在 此基础上，提出“治理-防护”协同的构建路径，从数据治理框架下的安全策略制定、全生命周期安全防护技术体 系搭建、多主体协同管理机制完善、安全文化培育四个维度，探索符合高校实际需求的网络安全防护体系，为高校 数字化转型中的数据安全保障提供实践参考。
信息化项目评审中的专家决策行为分析
在当今数字化时代，信息化已成为推动社会各领域发展、提升组织竞争力与运营效率的关键力量。从企业 的数字化转型战略，到政府部门的智慧政务建设，再到教育、医疗等公共服务领域的信息化升级，信息化项目如雨 后春笋般不断涌现。这些项目不仅规模庞大、技术复杂，而且涉及多方面的利益相关者，其成功实施与否直接关系 到组织的发展前景和社会资源的有效配置。因此，深入研究信息化项目评审中的专家决策行为，揭示其内在规律和 影响因素，对于提高评审质量、优化项目决策机制、保障信息化项目的顺利实施具有重要的现实意义。