基于SSH框架的考务信息平台设计与实现

利用Struts、Spring以及Hibernate(SSH)框架编制一套适用于高校考务信息管理、以计算机网络为平台的系统设计方案,实现了用户界面、业务处理和数据访问的分离。该设计实现了学校考务管理工作的网络化,提高了工作效率,在一定程度上实现了考务管理工作的办公自动化。

基于校园网的大学英语四六级考务信息管理系统

随着信息技术的发展，高校校园网建设已十分普遍，利用校园网开发和建设ＭＩＳ将是高校管理的重点 之一。本文介绍了基于校园网的大学英语四六级考务信息管理系统的设计目标、系统结构、系统功能， 对开发过程中的技术特点和系统特色作了具体的阐述。

利用EXCEL开发电大考务信息管理软件

中央电大开发的"广播电视大学教务管理信息系统"推出以来,为基层电大提供了统一的、科学的教务管理支持应用平台;然而由于软件开发落后于实际需求的特点,基层电大教学管理人员进行考场编排管理仍需利用EXCEL等辅助软件,传统的操作方法存在工作效率低等问题。该文总结了利用EXCEL开发电大考务信息管理软件,提高电大考务工作效率的一些做法。

基于PHP的学生考务管理系统设计与实现

学生考务信息是学校管理中不可或缺的一部分,提出了一种基于PHP语言的学生考务管理系统的设计与实现方案。以B/S模式构建系统,应用MySQL存储数据,利用PHP的快速开发优势,采用MD5对进行数据加密,完成学生信息管理、课程信息管理、成绩信息管理、统计分析和系统管理等模块的开发。同时,系统具备教师、学生、管理员3种角色的权限控制功能。测试表明,系统稳定性和可靠性较好,为管理学生信息提供了便利,为考务管理提供了参考。

5G+MEC打造移动考务研究

MEC边缘算力是网络与业务融合的桥梁,是应对5G大带宽、低时延、本地化垂直行业应用的关键。5G+MEC移动考务以5G网、云计算为基础架构底座,以数据中台与物联网为依托,以微服务可扩展架构承载服务运行,以移动式考场服务、标准化考点管理、考生身份验证、考场网上巡查、应急指挥等系统为应用接入,通过在考点侧加装边缘处理设备,为现场身份验证和作弊识别分析提供移动边缘算力,满足移动考场搭建、实时身份验证、考场视频AI处理与回传等需求。5G+MEC实现无盲点的标准化考点网格,在国家教育考试综合管理平台的统筹调度管理之下,全面保障国家教育考试服务的顺利开展。

试析自学考试考务考籍信息的科学管理

自学考试是我国的一项重要教育制度,其考务考籍管理是由多种要素构成的一个完整系统。自学考试考务考籍工作的目标是通过对系统中各种要素的管理和控制来实现的。本文从系统论和控制论的观点出发,提出要实现对自学考试考务考籍的科学管理,必须对考务考籍工作中各类信息进行科学控制和管理。针对考务考籍信息管理的要求和存在的问题,提出了加强考务考籍信息科学管理的对策建议。

条形码在考务管理信息系统中的应用

结合考务管理工作,介绍了条形码技术的几个关键技术,并将其应用于考务管理信息系统,经过实践证明取得预期效果。

高考考务信息管理工作的研究

就我国当前的教育形式发展来说,虽然素质教育理念已经得到了一定的认可,但是由于我国人口数量较大,每年的高考考生数量较多,所以高考仍旧会成为划分学生的一个主要标准。对于学生来说,高考是人生中一件很重要的事情,甚至会对其人生的走向形成影响,所以完善考务系统,提高考务信息管理的质量,不仅会对教师的工作形成积极作用,同时也能对学生的发展造成直接影响。基于此,本文将对如何在高考考务信息管理的工作中应用信息技术展开分析。

现代信息技术条件下考务管理工作探究

随着时代发展,信息技术对教育的影响越来越大,许多高校都引入了信息技术对学校日常事物进行管理。而考务工作与信息技术的结合,便是信息化技术进入高校日常管理的重要部分。良好的考试方式是提高教学质量的保证,是学校为社会培养优秀人才不可缺少的环节,信息技术能够帮助学校优化考务流程,加强考务工作的管理。文章从考务工作的现状出发,分析加强考务管理信息化建设的必要性,并提出相关建设策略。

高职院校考务系统现状与需求分析——以广东机电职业技术学院为例

高等教育的普及使得高校规模日益扩大,高校学生数量急剧增加。高校考务管理是教学管理中的一个重要组成部分,只有科学、规范统一地管理高校考务,才能实现考务信息的准确、公正、严肃和规范。因此,研究高职院校考务系统现状与需求分析以开发考务系统并规划考务管理,从而提升高职院校人才培养质量。

其它计算机与系统

Y2000-62287-Ⅲ1211 0019327数据与决策分析(Ⅳ)=WM-1:Data and decision anal-ysis[会,英]//1999 IEEE International Fuzzy SystemsConference。Vol.3.—Ⅲ1211～1250(NiD)本部分收录6篇论文,内容涉及发现模糊联想规则的数据挖掘系统.基于模糊决策树的数据挖掘模糊规则产生。基于模糊证据理论的回归分析,数据挖掘中的粒度相关分析。采用信息增益的近似规则产生等。