中国省级政府数据开放质量研究——基于12个省级数据开放平台的分析

来源 :厦门大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:binfeb91
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
大数据时代,我国政府数据开放运动方兴未艾,较之美国等发达国家,我国数据开放平台存在着分散、成熟度不同的问题,准确把握我国数据开放平台的现状和问题存在一定困难。本文以12个省级数据开放平台作为研究对象,通过数据分析描述我国省级政府数据开放平台的现状,探究当前政府数据开放平台存在的突出问题,并提出相应的对策。研究的思路是,运用数据分析软件对所选取的目标政府数据平台中发布的数据集进行全采样,从数据量、更新频率、数据获取、下载量等多个考察角度对政府数据平台开放现状进行探究,力图量化地展示我国省级数据开放平台的现状和问题。在现状分析中,本文总结了以浙江为代表的数据开放平台的优缺点,同时也提出了在探究过程中发现的省级平台共性问题,包括数据质量不高、数据重复、碎片化、缺乏高价值数据内容。产生这些问题的核心,除了有法律、标准的不完善,还在于地方政府未能充分认识数据开放的经济价值,缺乏驱动力,政府也未能以数据开放应用价值为导向,惯性地制造了壁垒;作为数据开放的主体,政府未能很好地区分信息公开和数据开放的不同内涵和核心价值。针对具体问题,论文还提出可操作性的建议,包括应当采用广义的政府开放数据定义,将企事业单位的数据纳入考量,整合下级机构数据,在数据发布之前设立数据目录清单对开放数据进行管理。本文有以下特点,一是在研究过程中,采用全采样方式,尽可能避免简单观察,而是使用较为全面的数据得出结论,尽可能以定量方式展现各省数据开放的现状。二是除了关注数据量、更新频率等硬标准,还关注数据内容来源这样的软标准。三是在对策上尽量从微观上提出具体操作性的建议。
其他文献
燃料电池因其相比传统能源具有更高的能量转换效率、环境友好等优点,越来越成为未来新能源领域重要的发展方向之一。甲酸的电催化氧化反应是最基础的有机酸氧化反应和直接甲酸燃料电池的重要阳极反应。但由于其常用的Pt、Pd等贵金属催化剂选择性和活性较低,而且易被毒化。随着使用时间的增加,催化效率和稳定性的降低,大大阻碍了直接甲酸燃料电池的发展。因此提高催化剂的活性一直是燃料电池研究的核心和难点。对一些关键反应
学位
职业生涯规划对高中生的未来发展非常重要,教师必须重视对高中生进行职业生涯规划,引导高中生树立规划意识,从而助力高中生未来更好的发展。本文主要论述高中生职业生涯规划认知现状与应对策略,仅供读者参考。
期刊
通过添加导电性材料可以介导并促进互营菌与产甲烷菌间直接种间电子传递(Direct interspecies electron transfer,DIET),从而加速厌氧产甲烷过程。该策略应用于高浓难降解精对苯二甲酸(Purified terephthalic acid,PTA)废水处理上,可能实现简化工艺、降低成本,对PTA废水工业处理领域极具意义。本研究在上流式厌氧污泥床(Up-flow ana
学位
随着全球计算力的提升,深度学习的方法正在成为解决人工智能问题的一个重要途径。图像语义分割是计算机视觉中一个重要的研究热点,在现实中被广泛应用于无人驾驶,辅助医疗诊断以及地理信息系统等。图像语义分割从本质上来讲是对图像各个像素点进行稠密分类的工作,传统算法是用一般的机器学习方法来手工设计图像的语义特征,之后再使用SVM等分类器进行分类来得到最终的图像分割结果。卷积神经网络在计算机视觉领域不断突破现有
学位
目标跟踪是计算机视觉领域中一项基础研究任务,在视频监控、城市安防、智慧交通的场景中应用广泛。因此,对目标跟踪方法的研究具有重要的理论意义和应用价值。随着深度学习的快速发展,基于深度神经网络的目标跟踪方法表现出优越的性能,目标跟踪算法整体性能得到了显著的提升。其中,基于全卷积孪生网络的目标跟踪算法,由于其良好的跟踪精度与高效的跟踪效率,受到了研究人员的广泛关注。然而,由于背景杂乱、光照变化、目标表观
学位
双离子电池是一种超越传统摇椅电池的新型电池体系,它具有高能量密度、低成本,环保和长寿命等优点,已成为研究热点之一。传统的双离子电池其正负极均采用石墨电极材料,石墨负极在双离子电池中低的理论比容量导致整体电池低能量密度问题,因此探究可替代石墨的负极材料是改善双离子电池性能的有效措施之一。采用高比容量的锂金属作为负极材料可显著提升电池的能量密度,但锂金属负极在循环过程中存在严重的锂枝晶生长问题导致电池
学位
图像语义分割是计算机视觉任务中一个经典的研究方向,其目的是对图像中的每一个像素点进行分类,使得图像语义信息相同的像素点具有相同的语义类标,从而实现对图像的语义内容分割。得益于深度学习技术的不断发展,图像语义分割任务取得了一系列巨大的突破,运用卷积神经网络技术解决图像语义分割难题已经成为主流方法。基于深度全卷积神经网络(FCN)的图像语义分割模型的训练过程可以被归纳为三个阶段:(1)主干层级特征提取
学位
本论文在医疗信息化背景下,利用物联网、大数据分析技术,结合人工智能,机器学习算法设计了具备医疗信息通信与交互、智能化识别、监控和管理为一体的医疗物联网平台,实现了前端设备数据采集、多源异构体征数据归一化处理、远程体征信息智能建模分析、应用服务共享互惠的需求。传统医疗信息化系统存在数据孤岛现象严重、数据评判标准单一、患者病情误判率高的问题,且传统的体征测量及传输方式无法对病人体征进行实时监测,不能有
学位
药物靶向释放可实现对体内特定部位的药物治疗,提高药物利用率,并减少其副作用,因此在各类疾病的治疗中应用越来越广泛。在药物靶向释放体系中,载体的性质是直接影响体系效果的主要因素。通过对载体进行优化,可以提高目标药物的包封率,并且对药物的释放过程进行调控。本研究利用果胶-蔗糖凝胶体系在超高压下的熔化现象,实现模型药物柳氮磺胺吡啶的常温包埋和结肠靶向输送。主要的研究内容和结论如下:(1)用pH=2.2的
学位
本论文主要涵盖两方面研究内容:(一)由白磷直接构建硫磷酸酯化合物;(二)紫外辐射下核酸对二肽的保护作用探究。第一部分:磷元素是与生命息息相关的重要元素,许多与生命活动密切相关的过程都有磷元素的参与。硫磷酸酯类化合物具有多种生物活性,例如杀虫杀菌、作为生长调节剂、抗胆碱酯酶药物等等,广泛应用于农业、功能材料、有机合成以及生物医药等领域。因此开发硫磷酸酯类化合物的合成方法具有重要的经济及社会价值。现如
学位