基于微信公众号的水利信息服务平台研究

运用微信公众号,结合水利汛情综合数据,发布汛情信息和水利应对气候变化信息,组建水利信息服务平台。通过服务器向授权注册用户群发布文本、声音、图像、视频、图文等汛情信息和水利应对气候变化信息,实现图文并茂信息推送、汛情查询、气象动态、互动服务等功能。系统采用多进程并发命令,快速发布汛情信息;用户可以随时随地进行汛情险情上报。系统信息发布迅速,内容丰富,有效提高防汛应急响应及防灾减灾能力。     

智慧校园框架下学院微信综合信息服务平台构建研究

在信息爆炸时代的今天,大学生更倾向于通过手机来寻找想要的资讯。精准化传播、移动化服务、近距离互动无疑是新媒体的优势,而其中微信公众号无疑是最受欢迎的一个,本文通过第三方接口api、微信小程序、大数据、javaweb等关键技术设计并实现了智慧苏信综合信息服务平台,让师生足不出户即可感受微查询、微校园、微资讯等一站式全方位的人性化校园服务。拓宽了校园文化传播途径,增加了校园文化内容和凝聚力,促进了校园文化和校园生活在新媒体环境下的创新发展。     

基于微信小程序的校园服务平台

随着网络的快速发展,高校学生的校园需求也随之增多,各类校园服务平台层出不穷、功能各异,但学生在生活学习上缺少具有完整流程的一站式服务。基于此,根据校园服务平台现状与当代大学生的需求,提出了适用于大学生的一站式校园服务平台。该微信小程序目的在于整合校内信息,面向学校学生,优化学校服务,方便学生学习生活,增加平台与学生之间的黏性,建立和谐校园。     

物流微信化运营模式的设计与实现

伴随移动互联技术的迅猛发展,为了让广大客户享受快速优质的运输服务、建立高效的沟通方式、提升可视化体验,构建了物流企业的微信化运营模式,并据此设计和实现了一个微信下单服务平台.微信前台基于HTML5、CSS3、JavaScript设计自适应网页;业务后台基于Struts2、Spring和Hibernate框架,前台页面则采用了Ext-JS.通过微信展示的企业人物、事件、服务创新等内容,能够让客户真正认识和理解物流的服务价值;通过发布的Web应用,为公司的运营机制搭建了重要平台,加强了服务体系建设,规范了业务流程;通过企业号的消息交互,使得消息内容更丰富,也降低了管理和运营成本.     

基于微信小程序的校园服务平台设计与应用

基于微信小程序的校园服务平台是一种为学生和教职工提供校园服务的新型平台。该平台可以提供校园地图、校内活动信息、考试成绩查询、图书借阅、教学评价以及签到管理等功能,方便用户了解校园信息、参与校内活动、管理个人信息等。学生、教职工、学校管理人员都可以通过该平台进行信息交流和管理,提高校园服务质量,为学校的发展提供支持。     

基于微信小程序的高校大学生信息服务平台设计

网络方便了人们的生活,人们越来越习惯通过网络获得信息或帮助。大学生在现代化的校园生活中更加离不开网络,他们通过网络获取咨询,希望通过网络解决校园生活中的事情。在此背景下,提出了基于微信小程序的有关服务平台设计,对微信小程序的运用、校园服务平台的运用现状进行了分析,探讨了基于微信小程序的校园服务平台功能,实现了校园拼团、跳蚤市场信息、校园新闻、校园百事通等功能。     

基于微信的校园信息云平台建设研究

移动互联网与原有的校园网络结合已经成为校园信息化建设的重要方面之一。在物理网络改造基本完成的基础上,以微信平台及其应用为切入点,升级扩展现有的校园信息云平台,并以微信服务号的方式呈现在移动智能设备终端的屏幕上,无疑是速度最快,经济性最好,推广最为容易的选择。对原有信息云平台的改造必须以受众的需求为出发点,进而将学校的日常教育教学和校园的日常生活服务融合,为今后的功能业务拓展奠定基础。     

基于微信的数据安全自毁服务平台

针对社交软件中数据信息易泄露的现状,展开了社交软件数据安全自毁服务平台的研究.利用微信,结合TLS协议,一种基于网络的数据自毁方法以及微信的第三方网页授权OAuth2.0机制构建了基于微信的数据安全自毁服务平台,以微信作为基础推广平台,用TLS协议保障客户端和服务器之间的数据传输的安全,核心为改进后的一种基于网络的数据自毁方法作为服务器端的数据安全自毁方案,最后使用微信的第三方网页授权OAuth2.0机制为基础完成对用户身份的识别.通过结合实例与理论分析,验证了设计方案的可行性和安全性.     

社区中基于QoS和相关度的Web服务推荐方法

随着Web服务技术的发展,越来越多的社区引入了Web服务。为了更好地满足用户的要求,本文提出了一种为社区用户推荐服务的方法CWSR。CWSR首先对服务质量即QoS给出了定量的测算,然后通过解析服务的WSDL文档提取出服务关键字,计算社区与服务关键字的相似性从而获得服务对社区的相关度,最后结合两者与历史评分数据训练得出某特殊社区的推荐模型,根据该模型预测其它服务对于该社区的推荐指数。实验表明,本文提出的方法具有比以往方法更优的推荐质量。