企业网上年检系统

针对企业网上年检系统的建设和应用要求,提出了基于J2EE技术平台和分层设计的思想,采用业界成熟的SSH(Struts+Spring+Hibernate)应用开发框架完成系统设计与实现的方法,对系统的表示层、业务逻辑层和数据持久层的主要功能设计做了阐述,对基于PKI技术的应用安全设计以及系统实施中的应用服务器配置做了概要说明。基于J2EE技术平台的SSH应用开发框架的应用,提高了系统开发的效率,增强了系统的可靠性和可维护性,系统开发和应用达到了预期效果。     

企业网上年检系统的应用安全研究与设计

摘要：针对企业网上年检系统在互联网环境下的可信与安全问题,提出了基于PEa／CA系统的应用安全解决方案,即通过在系统的身份认证和业务处理过程中数字信封、对称密钥加密和数字签名技术的综合应用以及相关功能和流程的设计,确保业务通信的机密性、完整性、身份确认和不可抵赖性,为面向社一会公众的、基于互联网的电子政务应用提供一种成熟、可靠的安全机制。     

用于图像复原的二阶与四阶结合的偏微分方程滤波

针对目前现有的用于图像复原的二阶偏微分方程滤波和四阶偏微分方程滤波的不足之处,提出了一个二阶偏微分方程滤波和四阶偏微分方程滤波相结合的非线性滤波.该滤波充分利用了二阶滤波保持边缘和四阶滤波在平滑区域去除阶梯效应的优点,能够在恢复的图像中保持边缘和避免阶梯效应.数值实现结果表明:该模型的去噪效果好,而且还具有较快的收敛速度.将实验结果与其他二阶和四阶模型相比,恢复的图像质量较高,体现了该模型在图像复原上的有效性.     

基于多层次语义感知的中文关系抽取研究

关系抽取是构建知识图谱的基础,而中文关系抽取也是关系抽取中的难点问题,现有的中文关系抽取大多采用基于字符特征或者词特征的方法,但是前者无法捕获字符上下文的信息而后者受制于分词质量,导致中文关系抽取的性能较低。针对该问题,提出了基于多层次语义感知的中文关系抽取模型,该模型利用实体间丰富的语义信息来提高实体对关系预测的性能。多层次语义感知体现在以下三个方面：首先,利用ERNIE预训练语言模型将文本信息转化为动态词向量;然后,利用注意力机制增强实体所在句子的语义表示,同时通过外部知识尽可能地消除实体词的中文歧义;最后,将包含多层语义感知的句子表示放入到分类中进行预测。实验结果表明,所提模型在中文关系抽取的性能上优于已有模型,且更具解释性。     

基于耗散结构理论的政府数据治理研究

针对政府数据利用中数据的可查找、可理解、可使用等典型问题,为有效缓解高质量数据供给不平衡不充分的矛盾,综合分析政府数据治理的理论成果与目标任务,进一步研究政府数据治理的基础理论和相应的实践路径,从系统科学角度探究基于耗散结构理论的政府数据治理的内在逻辑机理,提出基于元数据管理和一体化建模的政府数据内生治理机制建设的技术方法,以期从基础层面强化数据标准、提升数据质量、促进数据利用,提升政府数据治理效能。     

数字政府建设背景下电子证照一体化应用研究与实践

围绕数字政府建设,针对当前电子证照应用中存在的电子证照库不完善、互通互认机制不健全、应用手段不完备、应用场景不丰富等问题,提出了电子营业执照和电子许可证一体化应用解决方案并在上海市取得初步应用成效,通过电子营业执照的身份认证功能和系统核验能力,实现电子证照的安全、便利、可信、协同应用,以高质量服务供给促进高水平社会共治,进一步提升治理数字化水平。