简介:摘要:随着数字化时代的到来,企业面临着巨大的挑战和机遇。数据已经成为企业的重要资产,如何有效地管理和利用数据,成为企业成功的关键因素之一。同时,数字化转型已成为企业发展的必然趋势,而数据驱动的管理则是企业数字化转型的核心。因此,研究数据驱动管理赋能企业数字化转型技术具有重要意义。本文旨在探讨数据驱动管理如何赋能企业数字化转型,并对其相关技术进行研究。通过深入分析当前企业数字化转型的重要性,将探讨数据驱动管理的核心技术,包括数据采集、数据处理、数据分析等方面的技术。希望通过本研究,能够为企业数字化转型提供新的思路和方法,推动企业更好地适应数字化时代的发展。
简介:常规的时间一空间域和频率一空间域预测滤波方法假设地震记录由地震信号和随机噪声两部分构成,即所谓的加噪声模型,但是,在对随机噪声进行估算时,又假设随机噪声可以通过预测误差滤波器由地震记录中进行预测,即所谓的源噪声模型。这种前后不一致的噪声模型降低了该类方法的去噪能力和保幅性能。为此,本文提出了一种基于反演的时空域随机噪声衰减方法。它首先从地震数据中估算预测滤波算子,该算子表征了地震信号的可预测性,自适应地描述了地震信号的空间结构。在得到预测误差算子之后,将该算子作为正则化约束引入到地震信号反演系统,由含有随机噪声的地震数据直接反演地震信号。不同于常规随机噪声衰减方法,该方法将随机噪声衰减问题归结为正则化约束下的地震信号反演问题,克服了常规方法噪声模型的不一致性问题。我们采用模型数据和实际数据进行了实验分析,并与常规方法进行了效果对比。实验结果表明:与常规方法相比,本文方法在噪声压制的同时,没有对有效信号产生明显伤害,具有更好的振幅保持能力。