一种基于深度学习的数据处理系统的制作方法

1.本实用新型涉及大数据处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习的数据处理系统。


背景技术：

2.随着万物互联时代的到来，网络中的设备变得复杂多样，并且数量急剧增加。不可避免的，在网络中传输的数据量也在急剧增加。在云计算时代，所有的数据存储与计算均在云端服务器执行，这带来便利的同时也产生了很多需求，比如在面对大数据量的传输时，网络的带宽不足；在处理时效性较高的任务时，数据在网络的传输和云端的计算存在一定的延迟，实时性不足；存在云端的数据的安全性和隐私性问题。很多学者也在尝试缓解和解决这些问题做出了很多努力，对这些方面进行了广泛深入的讨论。在这种情况下，边缘计算应运而生。边缘计算起源于传媒领域，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据
3.专利号cn111753967a公布了一种基于深度学习反馈的大数据处理系统，包括数据任务接收模块、数据任务分析模块、深度学习反馈模块、数据任务分发模块、边缘计算终端以及云数据处理系统。数据任务接收模块接收从多个互相独立的输入终端输入的数据处理任务；数据任务分析模块分析输出数据处理任务的至少一个数据输入属性；深度学习反馈模块与所述数据任务分发模块连接所述数据任务分析模块基于所述数据任务分析模块输出的数据输入属性，将所述数据处理任务传送至所述边缘计算终端和/或云数据处理系统。本发明的技术方案能够基于输入的数据处理任务的属性参数尤其是输入变化参数，深度学习反馈匹配对应的数据处理方式，实现大数据背景下的数据任务高效处理。
4.该一种基于深度学习反馈的大数据处理系统存在以下弊端：1、散热效率低，无法快速有效地对数据处理系统中工作的元件进行散热，影响了工作效率；2、无法对数据处理系统进行快速稳定安装，且不利于拆卸，降低了安装效率。为此，我们提出一种基于深度学习的数据处理系统。


技术实现要素：

5.本实用新型的主要目的在于提供一种基于深度学习的数据处理系统，可以有效解决背景技术中的问题。
6.为实现上述目的，本实用新型采取的技术方案为：
7.一种基于深度学习的数据处理系统，包括数据处理箱，还包括风冷集成散热机构和液冷集成散热机构，所述数据处理箱左右端侧壁上均安装有风冷集成散热机构，所述风冷集成散热机构具体由风冷扇、扇叶和扇轴组成，所述风冷集成散热机构上安装有风冷扇，
所述风冷扇中心安装有扇轴，所述扇轴上安装有扇叶。
8.进一步地，所述液冷集成散热机构上安装有液冷曲管，所述液冷曲管右端通过连通泵管连通安装有循环液冷泵，所述循环液冷泵内部安装有泵盘，所述泵盘中心安装有泵轴，所述泵轴上安装有泵叶；液冷集成散热机构采用液冷方式进行快速吸取散热，对数据处理箱内部的元件提高散热效率，保证元件正常运转工作。
9.进一步地，所述数据处理箱底端安装有衔接座，所述衔接座下端对接安装有安装座，所述数据处理箱顶端安装有散热格栅，所述散热格栅上开设有格栅孔，所述数据处理箱内部后端侧壁上安装有液冷集成散热机构。
10.进一步地，所述数据处理箱前端通过门铰链安装有操控箱门，所述操控箱门上镶嵌安装有显示屏，所述显示屏下方设置有操控面板，所述操控箱门上还安装有门锁；操控箱门用于对数据处理箱内部的元件进行保护，并且操控箱门上的操控面板具有操控作用。
11.进一步地，所述安装座上横向焊接有嵌块，所述嵌块上贯穿有卡销，所述衔接座下端焊接有座体，所述座体上横向开设有嵌槽，所述座体内导通开设有销孔；安装座与衔接座进行相互配合，对数据处理箱进行快速稳定安装，方便拆卸。
12.与现有技术相比，本实用新型具有如下有益效果：
13.1、本实用新型通过设有风冷集成散热机构和液冷集成散热机构，当数据处理箱工作时，内部的工作元件会产生热量，这时，打开电源开关，使得风冷集成散热机构和液冷集成散热机构运转，风冷集成散热机构上的风冷扇工作，扇轴旋转，带动扇叶旋转，产生吸取力，将外界气流吸取输入至数据处理箱内部，对工作元件进行风冷散热，同时，数据处理箱内部的热空气会通过顶端的散热格栅的格栅孔排出，而液冷集成散热机构上的循环液冷泵工作时，泵盘中心的泵轴旋转，带动泵叶进行旋转，产生水液流动力，在液冷曲管内注入有冷凝液，将液冷曲管内的冷凝液进行循环流动，使得冷凝液对元件上热量进行循环流动吸收散热，同时采用了风冷和液冷双重散热方式，如此，散热效率高，能够快速有效地对数据处理系统中工作的元件进行散热，提高了工作效率。
14.2、本实用新型通过设有安装座和衔接座，当对数据处理箱进行安装时，将数据处理箱底端的衔接座与安装座进行对接，使得衔接座上的嵌槽对接安装座，再将卡销贯穿座体上的销孔，并且同时贯穿嵌块，使得固定安装，当对数据处理箱进行拆卸时，只需将卡销拔出，即可使得安装座与衔接座进行分离，方便快捷，如此，可对数据处理系统进行快速稳定安装，且有利于拆卸，提高了安装效率。
附图说明
15.图1为本实用新型一种基于深度学习的数据处理系统的整体结构示意图；
16.图2为本实用新型一种基于深度学习的数据处理系统的风冷集成散热机构结构示意图；
17.图3为本实用新型一种基于深度学习的数据处理系统的液冷集成散热机构结构示意图；
18.图4为本实用新型一种基于深度学习的数据处理系统的安装座结构示意图。
19.图中：1.安装座；2.衔接座；3.操控箱门；4.门锁；5.显示屏；6.数据处理箱；7.散热格栅；8.格栅孔；9.液冷集成散热机构；10.风冷集成散热机构；11.门铰链；12.操控面板；
13.风冷扇；14.扇叶；15.扇轴；16.液冷曲管；17.连通泵管；18.循环液冷泵；19.泵轴；20.泵盘；21.泵叶；22.销孔；23.座体；24.嵌槽；25.嵌块；26.卡销。
具体实施方式
20.为使本实用新型实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本实用新型。
21.如图1-4所示，一种基于深度学习的数据处理系统，包括数据处理箱6，还包括风冷集成散热机构10和液冷集成散热机构9，所述数据处理箱6左右端侧壁上均安装有风冷集成散热机构10，所述风冷集成散热机构10具体由风冷扇13、扇叶14和扇轴15组成，所述风冷集成散热机构10上安装有风冷扇13，所述风冷扇13中心安装有扇轴15，所述扇轴15上安装有扇叶14。
22.其中，所述液冷集成散热机构9上安装有液冷曲管16，所述液冷曲管16右端通过连通泵管17连通安装有循环液冷泵18，所述循环液冷泵18内部安装有泵盘20，所述泵盘20中心安装有泵轴19，所述泵轴19上安装有泵叶21；液冷集成散热机构9采用液冷方式进行快速吸取散热，对数据处理箱6内部的元件提高散热效率，保证元件正常运转工作。
23.其中，所述数据处理箱6底端安装有衔接座2，所述衔接座2下端对接安装有安装座1，所述数据处理箱6顶端安装有散热格栅7，所述散热格栅7上开设有格栅孔8，所述数据处理箱6内部后端侧壁上安装有液冷集成散热机构9。
24.其中，所述数据处理箱6前端通过门铰链11安装有操控箱门3，所述操控箱门3上镶嵌安装有显示屏5，所述显示屏5下方设置有操控面板12，所述操控箱门3上还安装有门锁4；操控箱门3用于对数据处理箱6内部的元件进行保护，并且操控箱门3上的操控面板12具有操控作用。
25.其中，所述安装座1上横向焊接有嵌块25，所述嵌块25上贯穿有卡销26，所述衔接座2下端焊接有座体23，所述座体23上横向开设有嵌槽24，所述座体23内导通开设有销孔22；安装座1与衔接座2进行相互配合，对数据处理箱6进行快速稳定安装，方便拆卸。
26.需要说明的是，本实用新型为一种基于深度学习的数据处理系统，工作时，通过设有风冷集成散热机构10和液冷集成散热机构9，当数据处理箱6工作时，内部的工作元件会产生热量，这时，打开电源开关，使得风冷集成散热机构10和液冷集成散热机构9运转，风冷集成散热机构10上的风冷扇13工作，扇轴15旋转，带动扇叶14旋转，产生吸取力，将外界气流吸取输入至数据处理箱6内部，对工作元件进行风冷散热，同时，数据处理箱6内部的热空气会通过顶端的散热格栅7的格栅孔8排出，而液冷集成散热机构9上的循环液冷泵18工作时，泵盘20中心的泵轴19旋转，带动泵叶21进行旋转，产生水液流动力，在液冷曲管16内注入有冷凝液，将液冷曲管16内的冷凝液进行循环流动，使得冷凝液对元件上热量进行循环流动吸收散热，同时采用了风冷和液冷双重散热方式，如此，散热效率高，能够快速有效地对数据处理系统中工作的元件进行散热，提高了工作效率；通过设有安装座1和衔接座2，当对数据处理箱6进行安装时，将数据处理箱6底端的衔接座2与安装座1进行对接，使得衔接座2上的嵌槽对接安装座1，再将卡销26贯穿座体23上的销孔22，并且同时贯穿嵌块25，使得固定安装，当对数据处理箱6进行拆卸时，只需将卡销26拔出，即可使得安装座1与衔接座2进行分离，方便快捷，如此，可对数据处理系统进行快速稳定安装，且有利于拆卸，提高了安
装效率。
27.以上显示和描述了本实用新型的基本原理和主要特征和本实用新型的优点。本行业的技术人员应该了解，本实用新型不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本实用新型的原理，在不脱离本实用新型精神和范围的前提下，本实用新型还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本实用新型范围内。本实用新型要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。