我院特殊药品监管信息网络的建立及上报数据的形成

目的完善医疗机构特殊药品监管信息网络,实现SFDA对医疗机构特殊药品的监管。方法根据重庆市特殊药品监管信息网络结构,通过合理的药品编码及表格设计,建立医院麻醉药品和精神药品(一,二类)信息网络与上报数据流程。结果加强了特殊药品管理,使特殊药品相关数据能按时准确上报药监局。结论使特殊药品监控到"每一针,每一片"。

高校合并后图书馆联网模式与数据整合初探

本文介绍了高校合并后图书馆利用VPN技术实现分馆互联及数据归并、数据整合的原则与模式。

交通系统数据专网规划与设计

文章介绍了交通通讯数据专网的构建原则、体系结构、组网技术及其它支持条件 ,并以江苏省公路和水运为例 ,给出各级交通部门间专网的布局、结构 ,及数据专网建设所需的物理设施。交通通讯专网的建设、使用 ,有利于提高交通通讯的服务水平 ,促进交通运输业的现代化。

远传业务一体化可行性研究

为推进电网二次系统一体化建设及二次专业的横向融合与纵向贯通,从功能定位及数据采集、处理、存储、转发与源端维护和分布式应用等方面研制了具有远传一体化功能的智能数据网管机。给出了硬件、软件设计方案,预测了该装置的试验运行情况,并针对智能数据网管机涉及多个专业业务的交叉的特点,提出了一种新的二次专业融合管理模式。

特种设备安装平面控制网建立方法

结合特种设备安装控制网建立过程,讨论由该工程精度要求推出的精密平面控制网精度指标,详细介绍采用自由测站测量技术建立精密平面控制网的测量方法和数据处理过程。通过平差结果分析,验证采用自由测站测量技术建立精密平面控制网的可行性,对同类高精度工程控制网的建立具有一定指导作用。

宁夏无线发射台站远程自动化监控系统建设思路

本文介绍了充分利用高新技术的创新和应用,改变全宁夏无线传输发射系统21个发射台站运行状况,通过本地自动化控制、专用网络平台、远程监控技术逐步实现各发射台日常运行管理的数字化、自动化、网络化。主要通过通信运营商3G/4G网络回传、2M光纤数据专网和远程数字微波数据链路搭建远程监控系统的专用网络,通过定制台站自动化运行管理的软件平台,并实时采集台站设备运行数据,实现各发射台本地自动化管理和监控数据的集中分析、判研。

大数据时代视角下特殊教育网络资源建设

随着社会的快速发展,信息时代进入了大数据发展的阶段。大数据时代下,网络信息资源呈现数据量庞大、发展速度快、更新速度快等特点。特殊教育作为我国教育体系中的一部分,体现社会对特殊人群教育的关注和关爱,有效的保障了特殊人群受教育的权利。随着我国教育网络资源应用的不断深入,建设大数据时代下特殊教育网络资源对特殊教育的发展具有重要的意义。从大数据概念以及特征着手,分析了大数据时代网络资源的特征,并对特殊教育网络资源的现状进行了阐述,探究了大数据时代下建设特殊教育网络资源的途径和方法。

“企业数据中心”的功能及设计原则

提出了“企业数据中心”(EDC)的概念 ,阐述了EDC的基本作用 。

多轴特种车辆的数据建模方法及横向动力学应用

多轴特种车辆的动力学模型具有强非线性,精细化的物理建模需要准确的模型参数和动力学方程以映射车辆动力学的特性。在无精确的车辆先验物理参数信息和动力学函数关系条件下,为提高车辆动力学建模的保真度,针对某型五轴特种车辆的横向动力学行为,提出了一种基于神经网络的数据建模方法。网络框架主体呈闭环结构,网络输出的状态信息同时作为输入用于预测下一时刻的状态,实现了数据建模递归更新;针对闭环网络模型,设计了闭环结构的训练策略,在网络模型中引入中间变量,使得网络在训练阶段仍然保持闭环结构;网络模块采用循环门控单元(Gate Recurrent Unit)和全连接网络(Full Neural Networks)的组合方式;数据集由经过实车验证的Trucksim仿真模型生成,分析结果表明:在无精确车辆先验信息条件下,物理建模难以准确预测出车辆的状态信息,数据模型具有更好的保真度。闭环训练方法可以使得闭环结构的网络具有更好的保真度,对于横向速度和横摆角速度预测的最大绝对值误差仅为0.079 km/h和0.342°/s,相比于开环训练的结果,最大误差降低了58.40%和49.48%。

油井生产信息网络控制系统

针对目前油田生产数据采集的不合理状况,通过大胆尝试,提出了一种科学系统的生产数据采集方式。并通过数据处理系统,充分利用计算机信息网络资源,实现网上各类生产信息查询,使信息技术能够更好地为油田生产服务。目前已经取得满意的效果。

数据网系统可靠性测试

从铁路数据网可靠性保障出发,阐述如何在铁路专用数据网络中使用标准和测试设备,提高网络可靠性。

基于Web技术的网络制造资源专业化搜索引擎研究

在现有搜索引擎技术较成熟的基础上,对网络化制造资源的特点进行详细分析,提出了一个专门针对制造资源领域信息的专业化搜索策略和一个专业化搜索系统模型。文中采用粗糙集方法简化与搜索主题无关的属性(关键字),以减少搜索空间,提高搜索效率,然后利用关联规则挖掘方法对Web内容进行分析,最后介绍了系统的实现过程和运行模式。

局域网上集中式多用户数据库系统

描述了如何在局域网上实现集中式多用户数据库管理系统，它以ＮＯＶＥＬＬ网和ＦＯＸＢＡＳＥ－ＰＬＵＳ为支持环境，将数据库的管理、维护、访问等操作都集中在网络服务器上，不同用户通过网络可对共享数据库操作，也可对私有文件访问，该系统用户界面友好，数据分布合理、安全、可靠，价格低廉，适用于中小事务管理。

网络游戏服装研究热点挖掘

为挖掘并分析网络游戏服装学术研究中的现状与热点,文章通过CNKI数据库检索相关文献,构建以网络游戏服装为主题的专业语料库,运用KH coder作为自然语言处理工具对语料库进行分析,发掘网络游戏服装的研究内容和研究热点。结果表明,运用语料库分析法对网络游戏服装相关文献进行数据挖掘及知识抽取具有可行性,对网络游戏服装相关领域的研究和应用具有一定的参考价值。

DDN典型故障一例

DDN(Digital Data Network)即数字数据网。由于DDN专线提供点到点的通信,通信保密性强,多被税务、金融等客户采用。为保障全网业务正常,计算机终端的正常与否也是通信保障中的重要环节。

无线网络控制器的一种设计方法

描述了第三代移动通信中的无线网络控制器的一种设计方法。从建立系统概念构架和业务模型开始,通过将业务模型应用到具体构架中而得到单板的设计边界条件,然后进行测试和评估,最后确定具体的软、硬件方案。该方法对于设计一个高性能、高质量、高效率的产品系统具有很好的借鉴意义。

宁德电业局电视会议系统建设方案比较

从协议标准、数据传输质量、数据功能、安全性和建设资金等方面,对宁德电业局E1专线视频会议系统和IP网络视频会议系统进行比较,得出E1专线视频会议系统为最佳方案的结论。

企业数据保护反不正当竞争法路径的展开

企业数据保护的初衷并非仅是明确数据权属,而是以保护促进数据流动和利用。但赋权路径碍于企业数据特性,不仅面临确权理论困境,还易导致数据权利交叉,阻碍数据要素潜能的释放,造成司法实践的混乱以及侵权案件的频发。行为规制路径因缺乏明确且具有针对性的规则而未获得充分肯定。“泛一般条款”理论范式下企业数据反不正当竞争法保护路径,囿于立法规则供给侧的不足和理论研究争议,出现裁判口径不一致的尴尬窘境,从而消极、被动、间接地造成该类不正当竞争案件的高发案率。鉴于此,构建“网络数据专条”来消解当前司法实践中存在的裁判依据多元且向一般条款逃逸的困境,可以实现企业数据保护及流通与利用的平衡。“网络数据专条”的具体设计,应明确企业数据范围、清晰界定企业数据保护的限度并细分数据不正当竞争行为类型。通过将企业数据利益视为权益进行保护,既有利于避免反公地悲剧现象,也有助于数据价值的充分挖掘。

数字基础设施建设与全国统一大市场形成——兼论交通网络扩张的协同效应

建设全国统一大市场是构建新发展格局的基础支撑和内在要求。数字基础设施作为数字中国的底层架构和技术基础,为加快建设全国统一大市场提供了新“基”遇。本文基于2009—2020年中国城市面板数据,从理论与实证层面分析数字基础设施建设对全国统一大市场形成的影响及其作用机制,并探讨了交通网络扩张的协同效应。研究发现,数字基础设施建设显著促进了全国统一大市场的形成,数字基础设施发展带来的数据要素流动性的增强和技术专业化分工程度的提升是影响全国统一大市场形成的重要渠道。异质性分析发现,在城市特征方面,数字基础设施更有助于推动中小城市、沿海城市的统一大市场形成;而在政府行为方面,政府对数字基础设施关注度的提升以及行政分割程度的降低更有利于发挥数字基础设施对全国统一大市场形成的促进作用。拓展性分析发现,交通网络的扩张与数字基础设施形成协同效应,对全国统一大市场形成产生更加明显的推动作用。

基于空间变换网络的人员行为识别方法

基于惯性测量的人员行为识别(human activity recognition,HAR)在智能运动、智能家居、医疗健康领域有着较广泛的应用前景,是当前的研究热点。提出了一种基于空间变换网络(spatial transformer network,STN)的人员行为识别方法,该方法在传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中加入空间变换单元,使得网络对输入数据的时间平移、频率变化等因素不敏感,从而提高识别稳健性。在方法实现中,根据人员惯性数据的特点,对仿射变换的参数模型进行了改进,使其能够适应相同行为类别中惯性数据的样本变换,包含时间的平移、频率的变化等。开源数据集的试验结果表明,相比于传统的卷积神经网络和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的方法,提出方法的识别率分别提高了约5.1%和3.4%,网络训练收敛时间降低了2.4%和30.8%。