斜沟煤矿自动办公信息管理系统的设计与实现

来源 :太原理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jianjia88521
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
目前西山晋兴能源斜沟矿产能达到了1500万吨/年,开采技术处于国内先进水平。随着矿井工作面的逐年不断延伸,各类机械电器设备有了更多的投入,生产队组组织结构建设和人力资源也是每年有若干变化。但信息管理方法依旧是靠各部门管理各自的办公资料,用电脑word,excel来辅助文字数据处理,这种传统的办公信息管理方法,不仅在部门与部门之间数据共享繁琐易出错,工作资料备份易丢失,致使工作效率低下,而且不能快捷的服务于生产活动,不能有效的配合现代化的企业生产。所以针对现在斜沟矿的实际工作需求,本文结合现代化的信息管理方法,通过规范企业信息化管理,以安全可靠的方式为斜沟矿开发出一套方便快捷的自动化办公软件。通过深入了解工作一线队组和辅助生产部门的实际办公流程和内容,实际管理工作的具体需求得以落实,从而斜沟煤矿自动化办公软件要研究的内容和研究的范畴眉目得以清晰。同时综合近年来自动化软件的主流开发技术,本文决定采用成熟的.Net,易于多平台应用的B/S体系结构,高效安全的SQLserver2012数据库,来为斜沟煤矿开发一个起点低,人机界面好,易上手的办公自动化管理软件。在科室实际工作中不难发现,例行的工作可以分为以下几类:具体工作流程事宜,比如文件审批传阅会议纪要等,职工的调入调出出差请假,各门类资料的存档,职工个人业务资源处理这些方面。所以本研究采用模块化的设计思想,用模块功能来覆盖斜沟煤矿科室的业务要求。以工作流模块为引线,挂载个人办公,公文管理,人事管理项目管理,档案管理,客户管理,视频会议管理,车辆管理,系统管理等模块相结合来设计。办公科室可以用图表的方式形象具体的来建立自身业务工作流模版,这样既直观又易于理解,并且在实际工作中可以方便的做出后期改进。本着以人为本,可持续发展的原则,在开发的过程中充分考虑到,人力生产活动的可变性,软件功能必然有个生存期限,必然有不再满足实际工作需求的时候。因此必须代码开源,支持多次开发,这样有利于提高系统利用价值,有效的降低企业人力物力财力的消耗。同时应用程序安全,数据安全是近些年来网络安全防护的重点,因此在斜沟矿办公自动化软件设计过程中,结合本企业网络环境,数据特点,构建了合理的安全体系,并且在压力测试中系统完全能够正常运转。
其他文献
心力衰竭,简称心衰,是各种心脏疾病发展的终末阶段。心衰患者预后死亡率是高度可变的,死亡率从5%到75%不等。因此评估心衰患者预后死亡率,根据预测死亡率情况来使医生制定更加科学的治疗方案,是防止病情进一步恶化,从而降低医疗开支的一种重要手段。目前,针对心衰预后死亡率研究模型主要分为两种,一种是根据医学知识和统计学出发的医学领域模型,另一种是依靠计算机算法的机器学习和深度学习模型。但这些模型都存在着患
小样本图像分类是计算机视觉领域的一项重要任务,现实生活多数应用场景都存在样本数据量较少的问题,使该领域受到国内外学者广泛关注。本文基于胶囊网络模型,针对不带噪声相对复杂的小样本数据集提出融合胶囊网络与Darknet的分类模型,针对带噪声的复杂小样本数据集的分类提出融合胶囊网络与深度残差收缩网络的模型,并通过实验验证了所提融合模型的有效性。本文具体工作如下:(1)针对相对复杂的小样本数据集的分类问题
Deepfake是一种基于深度学习的人脸图像操纵技术。如今Deepfake视频人们已经很难通过肉眼区别出真伪。虽然该项技术带来了很多积极的应用,但是这些篡改的视频会给我们的社会带来巨大的潜在威胁,例如被用来制作假新闻和色情视频。因此,现在我们亟需找到一种可以有效识别深度伪造视频的方法。目前常见的Deepfake视频检测方法是基于图像每一帧的空间特征信息,它们并没有有效地利用视频的时空特征信息。De
增加原煤的洗选率是提高煤质的重要途经,也符合当今煤炭资源清洁高效利用的趋势。在原煤入洗前,需对原煤中粒径较大的矸石进行分选处理,以达到后续破碎和洗选的要求。传统的煤矸分选主要由人工完成,存在着劳动强度大,分选效率低的问题。为了实现煤矸分选的自动化,本文研究设计了一套基于机器视觉的煤矸智能分选系统,该系统主要由负责采集图像及进行动态测试的煤矸分选平台、负责图像识别与定位的上位机煤矸分选软件以及控制执
强化学习技术用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。深度强化学习是强化学习的进一步发展,用以应对更加复杂的环境。多智能体环境是一种常见的复杂环境,在这种环境中深度强化学习的训练成本通常十分高昂,这极大的阻碍了深度强化学习的技术发展和应用推广。迁移技术是一种可以有效降低多智能体深度强化学习训练成本的技术,它是指将某个领域或任务上学习到的知识或模式应用
高精度压力传感器是现代航天航空领域中十分关键的核心器件,也是航天器大气数据检测系统对压力进行准确检测的重要保障。双“H”型硅谐振式压力传感器由于尺寸小、重量轻、精度高以及双频自补偿输出和抗干扰能力强等优点,因此,双“H”型硅谐振式压力传感器的研制在压力传感领域中受到了广泛关注。相比于传统振动筒式(谐振筒式)和单梁谐振式等压力传感器,双“H”型硅谐振式压力传感器在重量、体积和精度等方面优势显著,但是
量子机器学习是将量子计算的基本特性应用于机器学习所产生的一门交叉学科。将量子态叠加原理以及量子并行算法等加速算法应用在机器学习上,可用以解决当前面对大数据时代激增的数据量,传统的机器学习训练过程缓慢等困难,从而实现对传统经典算法的加速。该领域的研究不仅可以推动机器学习的快速发展,提高数据挖掘分析学习效率以及学习精度,同时也可以推动量子算法在经典算法中的应用。目前在该领域的研究不仅是提出量子无监督聚
光纤环衰荡光谱作为一种高灵敏度的技术,可以实现样品的折射率、浓度等参数的测量,近年来受到研究者广泛关注。对于脉冲光纤环衰荡系统,脉冲一般由强度调制器、激光光源和信号发生器组成。脉冲的频率和宽度需要折中考虑,所以需要考虑光纤环的长度,而较窄的脉冲宽度也对环衰荡时间有较大的影响,混沌激光技术可以很好的解决这个问题。本论文研究基于化学腐蚀法的光纤传感器实现混沌相关光纤环衰荡传感,采用混沌光纤激光器作为激
近些年来,在我国政府大力重视“新基建”发展的背景下,智慧交通行业成为了“新基建”的关注焦点之一,其中编队驾驶技术成为车路协同系统中重要的技术热点和前沿课题。编队驾驶技术不仅在缓解交通拥堵、提高道路通行能力、降低环境污染和提高驾驶安全等方面具有关键意义,同时为智能网联交通系统的发展提供理论基础和技术支撑。目前随着国外戴姆勒集团等企业开始研发编队行驶,国内以百度、一汽等为首的互联网和传统造车企业也开始