基于用户自定义结构的电子档案管理系统设计与研究

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基于传统档案管理中经常遇到的档案易丢失、易损坏、不宜查询、外调难度大等问题,结合现代信息化在档案管理中的运用及完善,提出了基于用户自定义结构的电子档案管理系统。通过分析系统的功能需求,提出了文档信息、目录信息、文档结构信息管理和查询等理论功能框架;以系统的功能需求实现系统设计,将Web技术作为基础,保证系统信息的安全性,使系统信息安全成本降低。在系统设计过程中,主要包括登录模块、数据录入、设置权限模块、业务流程、查询检索模块、系统配置;通过各模块设计实现系统功能。通过系统实际应用发现,文中所设计的基于用户
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目前,IP地址全生命周期管理方法存在IP地址数据分析精准度较低、管理有效性较差的问题,基于流程提出一种新的IP地址全生命周期管理方法。对IP地址的基础信息进行全方位查询,在取得内部查询数据后,将查询信息与IP地址相结合。调整信息的传输通道,标准化处理通道内部的流通数据,获取相关的数据流通机制。按照流通机制执行数据管理方案,实现整体IP地址管理,提升管理的有效性。实验结果表明,所提管理方法能够提高数据分析精准度,增强管理有效性。
协同工作环境日益复杂和多样化,丰富的协同感知信息的有效获取与用户注意力资源的有限性之间的冲突更加凸显,需要解决协同感知数据的组织和语义表达以协助用户获取有效、全面的信息。针对这一问题,提出通用的基于上下文感知计算的协同感知数据模型(CADM)。基于活动理论建立协同交互模型,定义协同交互模型内的协同感知计算范畴;引入上下文感知分类方法,对协同感知信息进行概念分层,同时采用本体建模法建立CADM的本体。在服装协同设计平台内,验证了CADM的有效性。
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为提升机器人与人类之间的交互能力,实现人机交互更加智能、自然。提出了基于通道注意力机制的人脸表情识别方法,以双足人形机器人NAO为实验平台,设计了能进行人脸表情识别的人机交互系统。首先,通过RAF-DB数据集对注意力机制的人脸表情识别算法进行训练,训练结果显示,模型可以对7种基本表情(高兴、生气、恶心、恐惧、伤心、惊讶和自然)进行识别,其准确率可以达到76.21%。其次设计NAO机器人面对不同表情
行人检测是目标检测领域的一个重要分支,目前行人检测算法已经取得了较好的发展,但拥挤场景下存在着行人间的严重遮挡,这为检测任务带来了极大地挑战。为有效缓解该问题,在YOLOv3的基础上进行改进,提出单阶段密集行人检测算法:Crowd-YOLO,该算法将可见框标注信息加入到网络中,使网络同时预测全身框与可见框信息从而提升检测性能;提出时频域融合注意力模块(TFFAM),将频域通道注意力和空间注意力加入
目前提出的工业互联网边缘数据检测系统数据存储空间消耗较大,检测消耗时间过长。基于B/S架构设计一种新的工业互联网边缘数据检测系统,系统硬件选择四路输入/输出存储器,同时引入数据传感器。根据硬件结构设计软件,利用B/S构架将浏览器界面与工业互联网工作界面相连接,在连接的过程中匹配操作原则数据,管理检测空间平台内部信息。实验结果表明,基于B/S架构的工业互联网边缘数据检测系统能够有效降低存储空间,缩短检测消耗时间。
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