基于网络存储的公安信息系统数据整合

随着“金盾工程”建设的深入开展，公安部门相继建立了一大批业务信息应用系统，积累了大量的基础数据，但存在资源利用率低、管理水平低、成本高等问题。文中研究分析了目前国内外存储技术的发展和应用，就数据整合的方式和技术进行研究和探讨，在此基础上针对公安机关的实际应用提出应用系统数据整合的数据存储方案。     

煤矿可视化应急指挥系统的设计

针对传统的煤矿应急指挥系统传递效率低的问题,提出了一种煤矿可视化应急指挥系统的设计方案。该系统采用SOA数据整合技术对井下定位系统数据库进行数据整合,使得井下各种信息可以第一时间传送到可视化应急指挥系统中;采用JNI技术整合硬盘录像机,实时获取监控点的视频信息;采用专家库模块分析应急指挥过程中所需的数据;采用全息技术和GIS引擎对事故地点进行展示。实际应用验证了该系统的适用性。     

数据整合技术在高校应用系统中的研究与实现

随着高校信息化建设的发展需求,高校中的应用系统与日俱增。然而,在信息化建设中,很多高校缺乏前期的规划设计,这样造成了高校现有的应用系统数据相互独立,信息资源分散、使用率较低。为了提高现有应用系统数据资源的使用效率,消除信息化建设中出现的＂信息孤岛＂问题,就需要对现有应用系统的数据进行整合。本文结合高校信息化建设的实际情况,分析了数据整合技术在高校应用系统中的必要性,深入分析了数据整合的多种模式,提出了数据整合的实现策略,为高校应用系统数据整合提供参考。     

基于SSi2框架处理LOB数据的方法研究

在中小企业的Web应用中,经常需要上传、下载各种类型的LOB数据。而且,随着业务的增多,建立一个可重用和易维护的系统非常重要。表现层Struts2、业务逻辑层Spring和持久化层iBatis（SSi2）是Web应用系统开发中常用的免费轻量级框架,在简要分析3种框架的基础上,整合SSi2框架来处理某Web系统中的LOB数据,并阐述整合过程中的关键点、分层设计优势和代码间的低耦合性。整合后,系统的可维护性和可扩展性都大大增强。     

面向服务的多源异构数据整合平台的设计

为了使中小企业租赁的各种在线应用系统间的数据能够进行有效地整合和共享,并且使企业员工和客户有统一的登陆点来访问企业租赁的各类信息化系统,研究了面向服务的体系架构,在此基础上设计了面向服务架构的数据整合平台。该平台使中小企业能够一站式对多个软件提供商提供的软件进行租赁,将平台作为使用这些应用系统的统一入口,中小企业可以在该平台中建立企业门户,自助整合企业所租赁的应用系统,有效地实现企业应用系统的整合。通过实例结果表明了该平台对不同软件提供商的数据整合的有效性。     

基于SOA架构的高校数据资源整合研究

根据高校校园数字化建设的现状,分析了应用整合的重心在于数据资源的整合,提出了常见的数据整合解决方案的不足,结合实际应用建构了基于SOA架构数据整合方案。采用对比的方法,阐述了采用SOA架构实现数据资源整合的体系结构,将系统划分为业务系统层、共享服务层和整合业务应用层,其中共享服务层是数据资源整合方案的重点,采用共享库和存储转发两种模式实现数据资源的交换,通过企业服务总线（ESB）进行Web服务的注册与发现和Web服务之间的消息传输和安全管理等功能。通过数据资源的整合,可以统一学校全局信息标准,创建基于业务的数据主题,实现跨部门、跨应用系统的数据交换,同时集中存放的共享数据可以为学校后续应用系统的建设和领导决策提供数据支持。     

基于SOA架构的高校数据资源整合研究

根据高校校园数字化建设的现状,分析了应用整合的重心在于数据资源的整合,提出了常见的数据整合解决方案的不足,结合实际应用建构了基于SOA架构数据整合方案。采用对比的方法,阐述了采用SOA架构实现数据资源整合的体系结构,将系统划分为业务系统层、共享服务层和整合业务应用层,其中共享服务层是数据资源整合方案的重点,采用共享库和存储转发两种模式实现数据资源的交换,通过企业服务总线（ESB）进行Web服务的注册与发现和Web服务之间的消息传输和安全管理等功能。通过数据资源的整合,可以统一学校全局信息标准,创建基于业务的数据主题,实现跨部门、跨应用系统的数据交换,同时集中存放的共享数据可以为学校后续应用系统的建设和领导决策提供数据支持。     

基于Silverlight的赤潮监测WebGIS技术研究与应用

以赤潮综合监控预警服务系统为背景,在解析数据通信、图层结构等关键技术的基础上,给出系统的总体结构和框架设计,并研究WebGIS在赤潮上应用。重点介绍RIA技术与Spring框架结合实现的WebGIS系统,并针对GIS相关实现中的关键问题,给出行之有效的解决方案。Silverlight的应用增强了地图应用的表现力并使GIS工程与Spring功能分离开发。通过嵌入结构在Spring实现整合,系统耦合性低、可移植性强。     

六问税务数据整合

美国人理查德·诺兰(Richard.L.Nolan)的“诺兰模型”提出:信息化大体要经历初始、蔓延、控制、集成、数据管理和成熟这样几个发展阶段。而集成与数据管理实为同一阶段的两个方面,即实现数据的集中和应用系统的整合。北京地税的数据大集中建设,早已同步完成了数据的集中和应用系统的整合。此前,人们关心较多的是应用系统的整合问题。值此国内各行业都积极建设数据中心之时,北京地税数据整合的实施方法和经验值得推荐。     

基于语义的隧联网数据整合方法

通过构建隧联网实现多个城市隧道监控系统的深层次数据共享与协同应用。隧联网可提供应急管理、城市规划建设和隧道长期监控等服务,实现各个城市隧道监控系统间的协同调度与联动控制;同时丰富物联网技术的应用,提高隧道联网智能监控水平。针对隧联网数据整合进行研究,首先通过构建隧联网联邦数据库实现各个城市隧道数据库的数据共享;然后给出标准化的隧联网数据字典;其次通过基于语义的数据整合方法实现隧联网数据的整合和查询。实现了隧联网数据的统一管理和关联性查询应用,其中的每个城市隧道监控系统实现数据的共享和信息互联,增加隧联网系统数据的利用率和信息的可信程度。     

Heterogeneous data source integration for smart grid ecosystems based on metadata mining

The arrival of new technologies related to smart grids and the resulting ecosystem of applications and management systems pose many new problems. The databases of the traditional grid and the various initiatives related to new technologies have given rise to many different management systems with several formats and different architectures. A heterogeneous data source integration system is necessary to update these systems for the new smart grid reality. Additionally, it is necessary to take advantage of the information smart grids provide. In this paper, the authors propose a heterogeneous data source integration based on IEC standards and metadata mining. Additionally, an automatic data mining framework is applied to model the integrated information.     

基于深度学习的智能问答系统综述

在科技发达和信息爆炸的时代,如何从海量数据中准确地提取所需信息已成为人们研究的目标.问答系统作为解决此问题的重要途径之一,其主要通过对已有数据信息进行检索和分析,并最终返回问题答案或其他相关信息.近年来,深度学习的革命性发展给问答系统带来了长足的进步,序列到序列的模型,端到端的模型以及最近流行的预训练,都给问答系统留下无限的发展空间,但其仍面临许多挑战.本文首先对问答系统的发展进行简要介绍,接着将问答系统按照3个不同角度进行分类,并对相关数据集、评测指标和各类问答系统的主流技术进行阐述,最后对问答系统面临的问题和未来的发展趋势进行讨论.     

Instance-based domain ontological view creation towards semantic integration

In many domains today there are very limited explicit ontologies established for implementing information systems. Traditional ontology-driven semantic integration approaches cannot be directly applied in integrating these information systems. Usually, the information systems have schemas, a type of formal information model, for their information repositories which to some extent imply the semantics of the information. Each schema actually reflects a specific view of the domain conceptualization. This paper investigates the theoretical foundation of ontologies and extends the traditional ontology concept to the ontological view concept. It proposes to use ontological views to address the challenge of semantic integration. The proposed approach adopts the schemas to create local ontological views, uses data instances of the information systems to discover semantic relationships between the concepts within the ontological views, and builds a domain ontological view based on the discovered equivalence mappings. It applies the hierarchical clustering technique on the data instances and, in the further analysis, uses the clusters to reduce the cost of processing a large amount of data. The matching of concept properties is based on the probability distribution of the data instances. The experimental results have demonstrated the effectiveness of this approach.     

基于商务智能的黄山景区决策支持系统研究

黄山风景区经过多年的信息化建设,已初步建成了涉及景区多个领域的近30个应用系统。但是,这些系统之间彼此孤立,数据间难以实现共享,并且日益积累的大量历史数据没有得到充分利用。文中将商务智能技术运用到景区的业务经营管理中,通过利用ETL技术,解决各系统间的信息孤岛问题,并建设统一的数据仓库平台;在此基础上,根据景区日常业务经营管理需求,介绍构建基于商务智能技术的景区经营决策支持系统的框架、系统的决策功能以及关键技术分析。     

A Survey of Developments in Distributed Data Base Management Systems

Distributed data base management systems extend the capacities of computing systems to give many people access to a wide range of information. These systems, which arise from the combination of recent important advances in computer networks with general-purpose data base management systems, should shortly represent another significant step in commercial system development. So it is not surprising that they have been the focus of much research and development activity in both the academic and industrial environments.     

如何利用Oracle表分区技术建设ODS平台

该单位目前要在业务系统和数据仓库之间建立一个ODS数据交换平台。此ODS数据平台用于存放从各个业务系统直接抽取出来的数据,这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与原业务系统基本保持一致,在ODS数据平台中利用SCHEME方式进行区分。到目前为止,我单位的业务数据已运行多年,基本信息数据、历史归档数据庞大。如何规划一个设计合理、运行安全、查询快捷、性能高效的ODS数据交换平台就显得尤其重要。该文详细论述了如何利用oracle的表空间、表分区、子分区技术并结合我单位目前业务数据的特点来建立一个高效、安全、稳定的ODS数据交换平台。     

一个基于神经网络的专家系统

医疗专家系统主要使用基于知识的技术，其中的决策规则和策略来自于人类的专家。把这些知识和各种推理方法结合，可以建立一个模拟专家决策过程的系统。建立这样一个系统，需要经常与专家磋商，以获取专家的知识，因而需要大量的时间和精力。为此，本文提出直接从数据中提取有效的信息，即用神经网络提取隐含在大量数据中对医疗诊断有效的信息，继之与基于规则的知识，各种推理方法相结合，建立一个神经网络专家系统。     

基于特征的产品信息应用模式

企业信息管理系统已经得到极大地普及,随着时间的推移,不少信息管理 系统中逐渐积累了大量的数据。如何便捷有效地利用这些数据成为一个亟待解决的问题。论 文提出一种基于特征的产品数据应用模式,通过特征的抽取、运算,针对性的解决企业信息 管理系统中的数据深层次利用问题。最后,以某装备研发中心的具体案例说明该模式在信息 管理系统中的应用。     

Discernibility matrix simplification with new attribute dependency functions for incomplete information systems

Recently, many researches have been done on attribute dependency degree models. In this work, we bring forward three attribute dependency functions for incomplete information systems and investigate their basic properties in detail. Afterward, we apply the proposed models to twelve data sets from the UCI repository of machine learning databases. Finally, using the proposed functions, we perform the discernibility matrix simplification of incomplete information systems. The experimental results show that our proposed functions are more flexible to calculate the degree of each conditional attribute related to the decision attribute for incomplete information systems.     

Information extraction from remotely sensed data.

Digital image processing is now widely available for users of remotely sensed data. Although such processing offers many new opportunities for the user (or analyst) it also makes heavy demands on the acquisition of new skills, if the data are to yield useful information efficiently. In deciding on the best approach for image classification the user faces a bewildering array of choices, many of which have been poorly evaluated. It is clear, however, that the use of both internal and external contextual information can be of great value in improving classification performance. The ultimate use of information extracted from remote sensing data is strongly affected by its compatability with other geographic data planes. Problems in achieving such compatibility in the framework of automated geographical information systems are discussed. The success of image analysis and classification methods is highly dependent on the relationships between the abilities of sensing systems themselves and the character of the phenomena being studied. This is illustrated by reference to the capabilities of future high resolution satellite systems.