簡(jiǎn)介

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界中，企業(yè)和組織越來(lái)越依賴(lài)數(shù)據(jù)分析來(lái)做出明智的決策。為了有效地分析數(shù)據(jù)并從中提取有意義的信息，數(shù)據(jù)參量化至關(guān)重要。

什么是數(shù)據(jù)參量化？

數(shù)據(jù)參量化是指將定性數(shù)據(jù)（例如文本、圖像或音頻）轉(zhuǎn)換為量化數(shù)據(jù)（例如數(shù)字或代碼）的過(guò)程。這使得可以對(duì)定性數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和建模，從而更輕松地從中提取模式和趨勢(shì)。

數(shù)據(jù)參量化的類(lèi)型

有幾種不同的數(shù)據(jù)參量化技術(shù)，包括：

• 二值化：將定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 0 或 1 的二進(jìn)制表示。
• 序數(shù)化：將定性數(shù)據(jù)分配到一個(gè)順序尺度，其中值具有等級(jí)關(guān)系。
• 間隔化：將定性數(shù)據(jù)分配到一個(gè)間隔尺度，其中值之間的差異具有有意義的含義。
• 比值化：將定性數(shù)據(jù)分配到一個(gè)比值尺度，其中值具有零值且比率具有有意義的含義。

數(shù)據(jù)參量化的優(yōu)勢(shì)

數(shù)據(jù)參量化提供了許多優(yōu)勢(shì)，包括：

• 提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性：量化數(shù)據(jù)更容易分析，產(chǎn)生更可靠的結(jié)果。
• 簡(jiǎn)化統(tǒng)計(jì)建模：定量數(shù)據(jù)可用于構(gòu)建更復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)模型，從而提高預(yù)測(cè)和分類(lèi)的準(zhǔn)確性。
• 改善數(shù)據(jù)可視化：量化數(shù)據(jù)更容易可視化，從而更輕松地識(shí)別模式和趨勢(shì)。
• 增強(qiáng)決策制定：基于

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淺談規(guī)則引擎ILog的國(guó)產(chǎn)化替代選型

探尋規(guī)則引擎國(guó)產(chǎn)替代之路：uRule的卓越選擇

自2009年IBM收購(gòu)并改名IBM ODM以來(lái)，ILoG JRules的規(guī)則管理系統(tǒng)在金融、保險(xiǎn)和電信等行業(yè)獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷。 隨著市場(chǎng)變遷，一項(xiàng)關(guān)于規(guī)則引擎本地化的項(xiàng)目應(yīng)運(yùn)而生，Drools和uRule因其各自的特性，成為了多條規(guī)則遷移與優(yōu)化的熱門(mén)候選者。

關(guān)鍵決策因素中，用戶(hù)體驗(yàn)、業(yè)務(wù)場(chǎng)景適應(yīng)性和高并發(fā)支持是核心考量。 在規(guī)則引擎的遷移挑戰(zhàn)中，uRule憑借開(kāi)源與商業(yè)版本的便捷性脫穎而出，特別是對(duì)于操作人員，它的簡(jiǎn)單易用性和較低的遷移成本使其成為首選。

技術(shù)對(duì)決：硬實(shí)力與易用性

ODM的局限性在于缺乏內(nèi)置評(píng)分卡功能，但可通過(guò)規(guī)則集進(jìn)行補(bǔ)充。 uRule的預(yù)定義特性恰好彌補(bǔ)了這一空白，強(qiáng)化了其在項(xiàng)目中的實(shí)用性。

特別強(qiáng)調(diào)的是，uRule的“in”和“fROM”簡(jiǎn)化規(guī)則參數(shù)取值，如預(yù)定義值、局部臨時(shí)參數(shù)，以及其在決策表和交叉決策表中的高效應(yīng)用，如內(nèi)存管理優(yōu)化后的規(guī)則運(yùn)算性能提升。

規(guī)則文件遷移過(guò)程中，面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的程序轉(zhuǎn)換，領(lǐng)域特定語(yǔ)言Antlr的解析和轉(zhuǎn)換技術(shù)起到了關(guān)鍵作用。 盡管調(diào)整配置后的性能顯著提升，特別是在資源有限的情況下，但隨著并發(fā)度上升，響應(yīng)時(shí)間可能會(huì)有所增加。 規(guī)則引擎本質(zhì)上是CPU密集型，通過(guò)合理設(shè)置線程數(shù)，如限制為CPU核心數(shù)加1，可實(shí)現(xiàn)持久性能提升，適應(yīng)高并發(fā)需求。

測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，uRule在i7 8核處理器上表現(xiàn)出色，通過(guò)集群和負(fù)載均衡技術(shù)，能夠進(jìn)一步提升吞吐量，滿(mǎn)足業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多樣化需求。

總結(jié)：規(guī)則引擎選型的藝術(shù)

在特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如風(fēng)險(xiǎn)控制、數(shù)據(jù)分析）中，規(guī)則引擎的選擇并非易事。 它要求我們?nèi)鏅?quán)衡專(zhuān)業(yè)知識(shí)與場(chǎng)景適應(yīng)性，開(kāi)源軟件雖有挑戰(zhàn)，但團(tuán)隊(duì)技術(shù)實(shí)力的支撐和適合產(chǎn)品的選擇同樣重要。 uRule以其卓越的易用性與適應(yīng)性，成為國(guó)產(chǎn)替代方案的理想之選。

聲發(fā)射b值解析，從線性擬合的原理開(kāi)始

在聲發(fā)射技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景中，存在多種關(guān)鍵問(wèn)題，如通過(guò)聲發(fā)射事件數(shù)評(píng)估載荷、判斷材料疲勞狀態(tài)、推測(cè)信號(hào)模式等。 為解決這些問(wèn)題，本文主要介紹數(shù)據(jù)擬合的基本概念及其在聲發(fā)射數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。 數(shù)據(jù)擬合，或稱(chēng)曲線擬合，是通過(guò)數(shù)學(xué)方法將離散數(shù)據(jù)代入函數(shù)表達(dá)式的過(guò)程，以獲得連續(xù)的函數(shù)或密集的離散方程與已有數(shù)據(jù)相吻合。 數(shù)據(jù)擬合的原理基于最小二乘法，其核心目標(biāo)是通過(guò)調(diào)整擬合函數(shù)參數(shù)，使數(shù)據(jù)點(diǎn)與擬合曲線間的誤差平方和最小化。 這種方法能有效評(píng)估數(shù)據(jù)集的集中趨勢(shì)和分散程度。 在聲發(fā)射斷鉛實(shí)驗(yàn)中，信號(hào)幅度與斷鉛距離傳感器距離的關(guān)系可通過(guò)線性方程 f(x) = ax + b 進(jìn)行擬合，其中a和b分別為斜率和截距。 根據(jù)最小二乘法原理，導(dǎo)數(shù)為0時(shí)，得到擬合曲線的最優(yōu)參數(shù)。 除了線性擬合，還可以應(yīng)用非線性函數(shù)，如二次方程、指數(shù)函數(shù)等，以更精確地?cái)M合數(shù)據(jù)。 在實(shí)際操作中，MATLAB等軟件提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)擬合工具，包括圖表自帶的擬合功能和專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)擬合工具箱cftool。 cftool允許用戶(hù)選擇多種擬合函數(shù)，自定義擬合模型，并通過(guò)直觀的界面進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和結(jié)果評(píng)估。 數(shù)據(jù)擬合在聲發(fā)射分析中的應(yīng)用廣泛。 例如，在《輸氣管道閥門(mén)內(nèi)漏聲發(fā)射多參數(shù)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)研究》中，通過(guò)最小二乘法擬合聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)與內(nèi)漏率的關(guān)系，可以量化閥門(mén)內(nèi)漏程度。 在《基于聲發(fā)射能量判定指標(biāo)巖石破壞時(shí)刻預(yù)測(cè)研究》中，利用時(shí)間一能量參數(shù)進(jìn)行擬合，預(yù)測(cè)巖石當(dāng)前狀態(tài)，以提高破壞預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。 在《基于聲發(fā)射技術(shù)的碳/環(huán)氧復(fù)合材料拉伸損傷模型》中，聲發(fā)射事件累計(jì)數(shù)擬合出的數(shù)學(xué)模型能有效評(píng)估復(fù)合材料的損傷過(guò)程。 聲發(fā)射B值作為巖石破裂過(guò)程的重要參數(shù)，其分析通常涉及數(shù)據(jù)擬合技術(shù)。 B值通過(guò)比較聲發(fā)射事件中小事件與大事件的比值，反映巖石破裂的特征。 這一參數(shù)的計(jì)算和理解對(duì)預(yù)測(cè)巖石破裂和評(píng)估材料損傷狀態(tài)具有重要意義。 綜上所述，數(shù)據(jù)擬合在聲發(fā)射技術(shù)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，不僅幫助解決實(shí)際問(wèn)題，還能深入理解材料的物理性能和行為。

高速數(shù)據(jù)采集卡在BOTDR（布里淵光時(shí)域反射）系統(tǒng)中的應(yīng)用

高速數(shù)據(jù)采集卡：BOTDR系統(tǒng)中的關(guān)鍵引擎

BOTDR，即布里淵光時(shí)域反射技術(shù)，憑借其獨(dú)特的光纖傳感原理，為大規(guī)模建筑監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域提供了實(shí)時(shí)、全面的溫度和應(yīng)變監(jiān)控解決方案。 其核心是光纖作為傳感和傳輸媒介，憑借卓越的抗干擾性能和長(zhǎng)距離覆蓋，使得實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)成為可能。 高速數(shù)據(jù)采集卡作為這一系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件，其性能直接影響著整個(gè)系統(tǒng)的效率和精度。

在BOTDR的工作流程中，高速數(shù)據(jù)采集卡肩負(fù)著數(shù)據(jù)接收、處理和傳輸?shù)闹厝巍? 它首先從測(cè)試儀接收信號(hào)，通過(guò)精密的模數(shù)轉(zhuǎn)換，高效存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，然后通過(guò)高速數(shù)據(jù)總線實(shí)時(shí)傳輸至計(jì)算機(jī)，供后續(xù)的深度分析和決策支持。

高速數(shù)據(jù)采集卡的五大核心特性

一款由深圳市南科復(fù)華信息技術(shù)有限公司精心打造的高速數(shù)據(jù)采集卡——N-Linx，憑借其卓越性能，展現(xiàn)出了在BOTDR系統(tǒng)中的強(qiáng)大實(shí)力。 基于KINTEXT UltraScale架構(gòu)的XCKU060 FPGA，搭載AD42LB69的4通道250MS/s ADC和DAC3174的2通道500MS/s DAC，提供了高速數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與輸出。 它配備PCIE3.0 x8接口，支持多種數(shù)據(jù)通信模式，并配置了獨(dú)立的高性能時(shí)鐘源，確保了整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

N-Linx板載4GB DDR4存儲(chǔ)器，支持Vivado開(kāi)發(fā)環(huán)境，使用C++編程，并且兼容Windows與Linux系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)。 為了方便用戶(hù)，公司還提供了驅(qū)動(dòng)程序、演示例程，甚至包括電路板資料、程序資料以及現(xiàn)成的板子，只需通過(guò)微信：xfrr390與我們?nèi)〉寐?lián)系，即可獲取更多信息。

總的來(lái)說(shuō)，高速數(shù)據(jù)采集卡是BOTDR系統(tǒng)高效運(yùn)作的催化劑，其性能的優(yōu)劣直接決定了系統(tǒng)的整體效能。 選擇一款優(yōu)秀的采集卡，就像為光纖監(jiān)測(cè)系統(tǒng)裝配了飛速而精準(zhǔn)的神經(jīng)中樞，讓實(shí)時(shí)、智能的監(jiān)測(cè)成為可能。

現(xiàn)代天氣預(yù)報(bào)技術(shù)和方法內(nèi)容

現(xiàn)代天氣預(yù)報(bào)技術(shù)與方法的多元應(yīng)用為我們提供了精準(zhǔn)的氣象信息。 首先，雷達(dá)圖像和資料在天氣監(jiān)測(cè)中扮演著關(guān)鍵角色，它們通過(guò)實(shí)時(shí)捕捉大氣中的降水、風(fēng)速等信息，為預(yù)報(bào)員提供了詳實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)（雷達(dá)圖像和資料在天氣監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用）。

氣象衛(wèi)星則在天氣分析預(yù)報(bào)中發(fā)揮著決定性作用，它們能覆蓋廣闊的區(qū)域，捕捉全球的氣候動(dòng)態(tài)，為精細(xì)化的天氣預(yù)報(bào)提供了廣闊的視野（氣象衛(wèi)星資料在天氣分析預(yù)報(bào)中的應(yīng)用）。

風(fēng)廓線雷達(dá)進(jìn)一步深化了我們對(duì)風(fēng)場(chǎng)的理解，通過(guò)觀測(cè)大氣邊界層的風(fēng)速和風(fēng)向，對(duì)風(fēng)暴的形成和發(fā)展有重要指導(dǎo)意義（風(fēng)廓線雷達(dá)的應(yīng)用）。

閃電定位儀的加入，使我們能夠及時(shí)預(yù)警雷暴等極端天氣，提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性和時(shí)效性（閃電定位儀在天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用）。

物理量診斷則通過(guò)量化分析大氣中的各種參數(shù)，輔助我們理解天氣系統(tǒng)的演變過(guò)程（物理量診斷在天氣分析和預(yù)報(bào)中的應(yīng)用）。

中尺度天氣系統(tǒng)分析，關(guān)注的是較小尺度的天氣變化，對(duì)于局部地區(qū)預(yù)報(bào)具有重要意義（中尺度天氣系統(tǒng)及分析）。

熱帶天氣分析和預(yù)報(bào)方法，針對(duì)熱帶地區(qū)特有的氣候特點(diǎn)，提供了獨(dú)特的預(yù)報(bào)策略（熱帶天氣分析和預(yù)報(bào)方法）。

臨近和短時(shí)預(yù)報(bào)，注重的是未來(lái)短時(shí)間內(nèi)的天氣變化，對(duì)于日常生活和緊急應(yīng)對(duì)具有實(shí)用價(jià)值（臨近和短時(shí)預(yù)報(bào)）。

最后，數(shù)值天氣預(yù)報(bào)作為核心技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬大氣運(yùn)動(dòng)，為我們提供未來(lái)天氣的精確預(yù)測(cè)（數(shù)值天氣預(yù)報(bào)）。 這些預(yù)報(bào)產(chǎn)品通常包含溫度、降水、風(fēng)速等關(guān)鍵信息，方便公眾和相關(guān)行業(yè)使用（數(shù)值天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品釋用）。

擴(kuò)展資料

本書(shū)系統(tǒng)地介紹了新的現(xiàn)代大氣探測(cè)設(shè)備（天氣雷達(dá)，氣象衛(wèi)星，風(fēng)廓線雷達(dá)，閃電定位儀）及其所獲取資料運(yùn)用于天氣預(yù)報(bào)的原理和方法；總結(jié)了現(xiàn)代天氣分析和預(yù)報(bào)中的新技術(shù)，新進(jìn)展。

期貨量化軟件：赫茲量化以 MQL5 實(shí)現(xiàn) ARIMA 訓(xùn)練算法

眾多外匯和加密貨幣交易者渴望從短期走勢(shì)中獲益，但常因缺乏關(guān)鍵基本面信息而困惑。 時(shí)間序列技術(shù)在這一領(lǐng)域提供了有力的支持，尤其是Box和Jenkins開(kāi)發(fā)的ARIMA（自回歸綜合移動(dòng)平均線）預(yù)測(cè)方法。 盡管經(jīng)過(guò)了多輪改進(jìn)，但這些方法的核心原理至今仍具有重要意義。 ARIMA模型通過(guò)捕捉數(shù)據(jù)序列中的時(shí)間依賴(lài)關(guān)系，為非穩(wěn)態(tài)時(shí)間序列建模提供了框架。 本文采用函數(shù)最小化Powells方法作為基礎(chǔ)，利用mql5編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)ARIMA訓(xùn)練算法。 赫茲量化交易軟件將展示這一過(guò)程。 ARIMA概述Box和Jenkins提出，大多數(shù)時(shí)間序列可以通過(guò)自回歸（AR）模型或移動(dòng)平均線（MA）模型來(lái)建模，AR模型解釋了序列值與前值之間的相關(guān)性，而MA模型關(guān)注當(dāng)前與前一周期的創(chuàng)新值或噪聲。 創(chuàng)新解釋了不可預(yù)測(cè)的隨機(jī)變化。 請(qǐng)注意，在本文中，我們將噪聲視為創(chuàng)新。 ARIMA模型結(jié)合了AR和MA模型，形成ARMA模型，通過(guò)定義有限數(shù)量的滯后序列和噪聲項(xiàng)，進(jìn)一步增強(qiáng)預(yù)測(cè)能力。 然而，所有這些模型的應(yīng)用都需序列呈穩(wěn)態(tài)。 盡管金融時(shí)間序列難以滿(mǎn)足此條件，ARIMA通過(guò)應(yīng)用差分操作解決此問(wèn)題，以提高序列的穩(wěn)態(tài)特性。 在ARIMA中，“I”代表差分操作，用于將建模序列轉(zhuǎn)換回原始域。 自回歸模型標(biāo)注ARIMA模型通過(guò)AR、MA和差分次數(shù)d的組合進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)注形式為ARIMA(p,d,q)。 純過(guò)程可以描述為MA(q)或AR(p)模型。 通過(guò)指定p、d或q為零，可以表示純過(guò)程。 例如，ARIMA(1,0,0)簡(jiǎn)化為純AR(1)模型。 大多數(shù)自回歸模型允許非連續(xù)滯后，而本文將展示的算法支持指定非連續(xù)的AR和/或MA項(xiàng)。 該算法還允許指定模型是否包含恒定偏移量。 構(gòu)建自回歸模型模型系數(shù)和恒定偏移量需通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)值與已知值的誤差平方和進(jìn)行優(yōu)化。 預(yù)測(cè)時(shí)需注意限制，如果模型包含AR項(xiàng)，預(yù)測(cè)只能從最大滯后值對(duì)應(yīng)的數(shù)值之后開(kāi)始。 例如，使用指定模型后，只能從時(shí)隙7開(kāi)始預(yù)測(cè)。 計(jì)算預(yù)測(cè)值與已知值之間的差值即為創(chuàng)新值。 若模型包含MA項(xiàng)，創(chuàng)新值會(huì)在預(yù)測(cè)過(guò)程中不斷積累。 使用初始AR系數(shù)計(jì)算預(yù)測(cè)值。 計(jì)算出的預(yù)測(cè)值與已知值之間的差值即為創(chuàng)新值。 在純MA模型中，若指定了恒定偏移量，將其初始化為序列的均值。 為了適應(yīng)不同數(shù)據(jù)長(zhǎng)度，本文提出的算法應(yīng)用全局最小化Powells方法優(yōu)化系數(shù)。 在實(shí)現(xiàn)中，該方法詳細(xì)記錄在使用指數(shù)平滑進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)一文。 CArima類(lèi)本文中，ARIMA訓(xùn)練算法被封裝在文件中的CArima類(lèi)中。 該類(lèi)包含兩個(gè)構(gòu)造函數(shù)，一個(gè)用于創(chuàng)建具有恒定偏移量的純AR(1)模型，另一個(gè)允許指定更多模型參數(shù)。 CArima類(lèi)提供兩種Fit方法來(lái)指定模型。 第一個(gè)Fit方法只有一個(gè)參數(shù)，而第二個(gè)方法需要額外四個(gè)參數(shù)，包括AR、MA、差分次數(shù)和是否啟用恒定偏移量。 總結(jié)本文詳細(xì)介紹了ARIMA模型的原理、標(biāo)注方法及其在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。 通過(guò)利用mql5編程語(yǔ)言，赫茲量化交易軟件成功實(shí)現(xiàn)了ARIMA訓(xùn)練算法。 這一算法的實(shí)現(xiàn)為外匯和加密貨幣交易者提供了更為精確的短期走勢(shì)預(yù)測(cè)工具。 通過(guò)優(yōu)化模型參數(shù)和預(yù)測(cè)方法，交易者能夠更好地理解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，從而做出更明智的決策。

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