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本发明公开了一种多样式类型数据的JSON化处理方法，包括步骤：S1.对多样式类型数据进行提取，得到提取后的多样式类型数据；S2.对提取后的多样式类型数据进行统计处理，得到统计后的数据；S3.判断统计后的数据是否符合数据标准，若是，则进入步骤S4，若否，则结束；S4.对统计后的数据进行二进制化处理，得到二进制化的数据；S5.对二进制化的数据进行JSON化处理，得到JSON化的数据。本发明的一种多样式类型数据的JSON化处理方法，能够快速将原始数据信息转化为易读性强、存储结构简易以及便于大数据分析的JSON化数据信息。

本发明涉及图像数据处理技术领域，公开了地理信息系统与建筑信息模型的数据转换验证方法及系统；方法包括构建地理信息系统本体与建筑信息模型本体在模式层的映射关系；根据映射关系将地理信息系统本体的实例文件，转换成工业基础类本体的实例文件；获取工业基础类模式中实体和类型的定义域规则，将规则中定义的约束条件，转换为形状约束语句；基于约束语句对工业基础类本体的实例文件中的数据进行验证，验证工业基础类本体的实例文件中的数据，是否符合定义域规则中定义的约束条件；将修正后的工业基础类本体的实例文件转换为工业基础类文件并导入建筑信息模型软件。进行全方位精细化的建模，呈现出建筑物的空间结构与周边地理环境的相互关系。

本发明涉及数据预处理的数据挖掘或机器学习领域，本发明提出的一种基于微调条件概率的分类数据转换方法，包括：S1、分类数据的数据采集；S2、数据预处理，清洗分类数据中的缺失数据，噪音数据，以及无效数据；S3、条件概率计算，将清洗以后的分类数据转换为数值向量；S4、微调条件概率，对步骤S3中转换后的数值向量进行数值微调；S5、分类数据的数值嵌入，对步骤S4中进行数值微调以后的数值向量，采用原始的分类数据嵌入或映射为数值数据。本发明可将分类数据集中的分类值转换为高质量的数值向量，转换后的数值数据能保持原始数据的真实分布，保证了数据挖掘任务的可靠性。

本发明公开了一种信息管理的数据转换设备及其控制系统，包括供电模块、存储模块、外部写入模块、转换模块、外部显示模块和后台控制模块，通过下压弹簧带动内槽限位条与内槽固定条卡接组合，再由夹持丝杆带动夹线固定架对导线进行夹持固定，使得在排线时可以有效的卡接支撑，从而在排线时可以对导线进行分离，通过排气风扇和排气固定盒对限位固定盒内侧的气体流动，再由抽气泵和排气管对内孔固定盒排气，从而对运行过程中的存储器和固定支撑箱进行排气散热，再由导流风扇带动排线固定盒和排线支撑盒内的空气流动，使得在需要排热时可以将导线排热和存储器排热分离，避免散热时不同位置热量相互影响。