基于服务化技术的办公软件开发平台设计及实现

服务化本质是将一个大型系统中的各个业务进行抽象化后,以服务为单位进行开发和管理的方法。对于企业办公来说,办公软件服务化的转型可有效提高企业的办公效率,助力企业发展。基于此,本文以办公软件开发平台的设计与实现为切入点,构建出包含数据服务层、基础服务层、应用服务层、用户服务层四个层次架构的办公软件开发平台,形成面向企业业务需求的软件体系架构,为企业实现高效管理提供技术支持,助力企业可持续发展。

数据加密技术在计算机网络安全中的应用研究

随着计算机网络技术的不断发展,它对人们的生活和工作产生了深远的影响。数据加密技术多种多样,但要想真正提升计算机网络的安全性,必须将其与网络安全紧密结合,加强对数据加密技术的科学应用,从而提高计算机网络的安全性和稳定性。本文首先从数据加密技术的概念及算法出发,剖析了计算机网络中存在的安全风险;其次阐述了计算机网络安全中数据加密技术的应用类别;最后深入讨论数据加密技术在计算机网络安全中的实际应用,以供有关人员参考。

云数据环境下的智慧校园信息安全研究

随着云计算技术的快速发展,智慧校园建设逐渐转向云数据环境,实现了高效的资源共享、数据管理和服务。然而,由于在云数据环境中用户易于获取数据,智慧校园信息的安全问题也日益突出。从智慧校园的信息安全需求出发,分析云数据环境下智慧校园面临的信息安全威胁,并提出相应的安全策略和技术方案,为智慧校园的建设提供参考和借鉴。

高校一站式服务平台设计应用

为方便学校的统一管理,加快数字化转型进程,本文以高校管理现状为基础,分析现阶段高校一站式服务平台建设的目标,明确系统设计的功能需求与受众需求。在此基础上构建贴合高校实际情况的服务平台设计思路,提出高校服务平台的设计方案,重点对系统设计中的主要环节与主要技术进行分析,并结合A校实际应用情况对服务平台进行评价。

超融合技术在高校数字化校园建设中的应用研究

在高校数字化校园建设中,超融合技术的应用是提升效率和优化资源管理的关键。技术整合了计算、存储和网络功能,实现数据中心的简化和自动化管理。首先,概述超融合技术的基本原理和特点。其次,详细探讨其在高校数字化校园建设中的应用,包括对高校数字化需求的分析,以及基于超融合技术的数据中心设计。设计方面,涉及总体拓扑、资源池、分布式存储模块、应用交付模块式、容灾设计。最后,分析了超融合技术应用后的实际效果,其融合了X86架构服务器统一计算系统(unified computing system,UCS)和存储区域网络(storage area network,SAN)系统,优化了校园的数字化基础设施,保证原有设备的投资价值,并为未来的技术升级提供强有力的支撑。

基于云计算机的虚拟化技术应用研究

在信息化时代背景下,互联网技术体系日益成熟,对社会各行业产生了深远的影响。与此同时,人们对数据处理技术提出更高的要求,需要进一步提高数据处理的精准性、高效性和全面性。基于云计算机技术的虚拟化技术能够有效解决上述问题,将其应用到互联网系统中能够确保各项数据资源的安全性,同时提高信息数据处理的效果和效率。因此,本文对基于云计算机的虚拟化技术进行了研究。首先,对云计算机技术和虚拟化技术进行了明确。其次,对基于云计算机的虚拟化技术设计进行了分析。最后,结合案例对基于云计算机的虚拟化技术实际应用效果进行了探究。本研究表明,基于云计算机的虚拟化技术在实际应用中具有良好的应用效果。

位置信息服务在智慧校园的应用研究与实现

智慧校园是利用信息化手段,实现校园的智能化、数字化和网络化,为师生提供高效、便捷、安全和舒适的学习和生活环境。位置信息服务则是智慧校园的重要组成部分,可以为校园的管理、教学、服务和安全等方面提供有力的支撑。本文以位置信息服务为切入点,探讨了智慧校园的关键技术、典型案例和有效策略,旨在为智慧校园的建设和发展提供参考和借鉴。

人工智能在计算机科学与技术中的应用与挑战

人工智能(artificial intelligence,AI)作为计算机科学与技术领域的重要分支,已经取得了巨大的进展并在各个领域展现出了广阔的应用前景。本文通过对人工智能定义的阐述,系统介绍了机器学习、深度学习以及自然语言处理等关键技术的分类与原理,分析了人工智能在计算机科学中的应用,包括数据挖掘、计算机视觉、网络安全等方面。同时,探讨了人工智能在软件工程和系统开发中的应用,并指出了相关技术面临的挑战,如算法复杂性、数据隐私保护等。

基于深度学习的化工园区VOCs风险溯源方法

针对化工园区风险点空间尺度小、排放因子相关度高、因子谱差异性较小等问题和传统溯源模型解析难度大、模型结果不确定的挑战,本文通过引入人工智能技术,提出了一种基于深度学习的溯源方法,旨在提高溯源性能,为化工园区智能化、精准化治理提供技术参考。首先分析研究区域化工园区气象条件,通过模拟化工园区挥发性有机化合物(volatile organic compounds,VOCs)泄漏事故建立数据集,以解决数据样本层面稀缺性问题。其次,通过深度学习技术构建化工园区VOCs事故风险溯源模型。最后结果表明:通过Chama仿真产生的数据集可以满足后续深度学习模型的数据需求;构建并对比了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、CNN+LSTM 3种深度学习网络模型,其中基于CNN+LSTM的深度学习模型能够精准实现化工园区VOCs事故风险溯源,溯源精度可以精确到化工园区中的每一个企业,准确率达到98%以上。

基于云计算的信息化系统架构设计与优化研究

针对云计算环境下的企业信息化系统架构设计与优化问题进行研究。主要从选择云计算平台、确定系统架构模式、制定设计原则三个方面展开。提出通过微服务、Serverless等云原生架构实现系统敏捷性、高可用性、灵活扩展性的方法。还从性能优化、数据安全与系统可靠性三个层面提出了具体的技术优化手段。研究表明,云计算为构建新一代信息化系统提供了有力支撑,通过云平台可以获得更优系统性能、更高数据安全性以及业务连续性保障。

智能化网络入侵行为检测模型的设计和实现

针对网络入侵行为的危害,本文提出将人工智能技术应用于网络入侵行为检测系统,增强其对抗不断进化的网络入侵行为的能力。本文基于PyTorch技术,构建了一个智能化网络入侵行为检测模型,并对模型的代码实现进行了详细的阐述。同时,定义了一组性能评价指标,监督模型的训练和调优过程,确保模型对网络入侵行为检测的准确性和可靠性。

基于ASP.NET的在线音乐网站设计

拥有独立服务器的音乐网站,由于网络广告、版权等问题,增加了用户的开支成本。研究一种免费、方便使用的音乐分享网站显得十分必要。本文基于一种脚本语言(active server page.NET,ASP.NET)技术设计了在线音乐网站。首先分析了所用的关键技术和功能需求,其次完成了数据库的设计,最后实现了注册登录功能、界面设计、播放音乐、后台管理模块、测试模块等设计。经测试,该音乐分享网站设计基本达到了预期的目标。

基于大数据的高校毕业生就业创业平台设计研究

为更好地落实高校毕业生就业服务工作,满足用人单位选拔人才需求,本文利用大数据技术,设计一款新型、先进的高校毕业生就业创业平台。首先,在设计系统架构和系统数据库的基础上,依次完成就业创业管理服务模块、就业创业指导模块、系统后台管理模块等的搭建。其次,对系统功能进行测试。结果表明:该系统不仅可以提高辅导员和管理部门的工作质量和效率,还能帮助高校毕业生与用人单位形成良好的沟通关系,为创业时期的毕业生提供了科学指导和帮助。

基于深度学习的图像超分辨率算法优化研究

本研究针对图像超分辨率重建问题,基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)提出了一种优化方法,并利用DIV2K数据集进行了实验验证。首先,对GAN的基本原理进行了深入研究,探讨了其在图像超分辨率重建中的应用。其次,引入了自适应矩估计(adaptive moment estimation,Adam)方法对GAN进行优化,通过结合动量和自适应学习率的机制,提高了模型的性能和稳定性。最后,利用DIV2K数据集进行了实验对优化前后的方法进行了比较。实验结果表明,优化后的方法在均方误差(mean squared error,MSE)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)等评价指标上均取得了显著的提高,证明了优化方法对提高图像质量和视觉感知效果的有效性。

基于计算机网络技术的网络信息安全防护体系建设解析

本文以提高计算机网络信息安全性为前提,讨论在建设网络信息安全防护体系中,计算机网络技术的应用。首先介绍网络信息安全及其特点,明确开展网络信息安全防护的必要性。其次根据网络信息安全防护中面临的问题,提出防火墙、用户身份认证技术、虚拟专用网络技术、加密技术在构建网络信息安全防护体系中的应用。最后结合现存问题,提出了更新复合网络拓扑结构、网络软件防护配置升级、构建多层级协同防护机制三点建议,充分发挥计算机网络技术优势,从而完善网络信息安全防护体系功能与架构,旨在加强网络信息安全性。

基于系统模型的自动化生产线故障诊断策略

自动化生产线在现代制造业中发挥着重要作用,然而,故障事件可能导致生产中断,影响生产计划。因此,设计一套优秀的故障诊断策略对于提高自动化生产线的稳定性和可靠性至关重要。首先,分析了自动化生产线的结构和工作原理,探讨了常见的故障类型及其对生产线性能的影响。在此基础上,总结了基于规则和经验的人工故障诊断方法,进一步,引入系统辨识机制,提出了基于系统模型的智能化诊断方法,最终达到智能诊断的目的。实验验证了该方法的有效性,为自动化生产线的故障诊断和维护提供了更为可靠的科学基础。

智慧校园数字孪生建模种类及效果分析研究

通过数字孪生三维模型的概念、制作方法和应用场景,分析基于地理信息系统(geographic information system,GIS)的数字孪生建模种类及效果,提供多种建模数据类型,如:矢量地图、瓦片地图、三维建模地图和混合地图模型,并通过多样孪生建模实现在智慧校园中的应用效果,如宣传展示、信息网络、平安校园、绿色后勤和决策分析等,为智慧校园建设提供多元化的数字孪生建模。

大学生商务数据分析能力评估系统的设计与实现

随着电子商务行业的迅速发展,数据分析成了企业竞争力的关键。然而,当前针对电商专业的大学生在商务数据分析能力方面的评估系统仍有待完善。本研究旨在设计与实现一个大学生商务数据分析能力评估系统,并采用分层式、模块化架构设计,将现代信息技术与数据挖掘技术相结合,以准确分析和评价大学生的商务数据分析能力,为相关专业的教学改革和个性化教学提供数据支持,在提升学生的数据分析技能的同时,促进专业人才的培养,满足企业的用人需求。

无人机多源测绘信息集成与智能服务系统研究

利用搭载光学传感器的无人机实现场地测绘是一种新型的工程测绘技术。本文利用视频流传输和4G/5G技术进行测绘现场视频数据的获取,对数据接口进行标准化规范,同时统一软件与硬件间的时空基准,借助数据传输链路实现数据间的转换,构建测绘无人机智能数据获取平台。对基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)惯导的空地多源传感器数据快速地理编码进行了简单分析,并强调了地理场景与视频关键帧的深度融合方法的优势,进一步提升了视频流的价值;合理植入“北斗”卫星系统,利用其强大的覆盖功能,优化本设计中获取实时位置模块,构建出测绘无人机智能服务系统。

基于差分隐私的多维数据脱敏方法研究

本研究针对当今社会中大规模多维数据的隐私保护问题,提出了一种基于差分隐私的多层优化方法。首先,通过研究多维数据脱敏整体框架,构建了一个系统化的处理流程。其次,为了提高数据质量,分析了数据预处理技术;提出了一种针对多维数据的数据分割与映射技术,将数据划分为合适的数据块,并进行映射建立关联关系;通过动态调整隐私参数和差异化处理敏感性来实现隐私保护,保证了数据的实用性。最后,通过在Adult数据集上的实证研究,验证了提出方法的实际效果。结果表明,在提高数据隐私保护的同时,多层差分隐私优化方法对分类模型性能产生了一定影响,呈现了性能略微下降的趋势。因此,这种权衡关系为实际应用提供了一种思路,根据具体需求调整差分隐私参数和处理策略。