基于领导移动决策支持信息平台对智慧城市发展的影响研究——以昆明市为例

昆明市领导移动决策支持信息平台可以实现对全市城市管理重点领域和重点建设项目的状态和实时数据进行监控,实现与其信息系统的对接,汇集所需数据,经对数据融合与分析后提供给市领导决策使用,促进无纸化办公以及智慧城市科学发展。平台主要实现功能有:①便于领导及时掌握城市运行状态信息;②便于领导更直观的了解城市的运行状态及发展趋势;③辅助市领导进行智慧决策。

昆明市35,014例住院死亡病例统计分析

[目的]了解昆明市2004-2010年住院死亡病例的病死率、疾病构成及变化趋势,为昆明市卫生行政部门加强疾病的防治、制定卫生保健措施、适时合理配置卫生资源提供科学依据。[方法]对35,014例死亡病例进行综合性统计分析。[结果]2004-2010年,随着住院病人数的增加,住院病人的病死率反而有所下降。2004-2010年住院病人死亡病例前5位的疾病是:循环系统疾病、肿瘤、呼吸系统疾病、损伤与中毒和外因的某些其他后果的疾病、消化系统疾病,该5种病种共死亡28,002例。[结论]应加强疾病防治,合理调配医疗资源,提高人群生存质量。

昆明市智慧城市建设理论基础及实践路径

伴随着全球城镇化快速推进以及大数据、人工智能、量子计算、虚拟现实、区块链、5G技术等信息技术的普遍应用,人类社会正快速进入社会、经济数字化的时代,智慧城市在经济社会可持续发展以及城市管理方面的积极效果逐渐凸显。本文通过对国内外智慧城市建设研究动态的深入研究,结合昆明市智慧城市建设现状,把握发展趋势和规律,厘清昆明市智慧城市发展短板,根据昆明市经济社会发展特点和区域性国际中心城市的目标要求,提出昆明市智慧城市发展的对策建议,对推动昆明市智慧城市建设健康、有序、快速发展具有重要现实意义。

昆明市主城区医疗资源配置现状研究

文章运用统计分析的方法,对昆明市卫生统计数据进行分析,通过从昆明市卫生统计数据中找出昆明市主城区的医疗资源配置的特点是:1.医疗资源总量充足,特别是医院这一医疗资源总量充足;2.医疗资源人均拥有量高于全省、高于全市;3.医疗资源地理空间分布不均衡。并针对这些问题提出可行性、合理化的建议:1.限制医院的设置,加强社区卫生服务中心的建设;2.加强医疗人力资源的合理配置,促进医疗人才流动工作;3.优化医疗机构选址办法,鼓励现有医院优址改址。

昆明市智慧城市建设简析

指出了智慧城市是提升城市竞争力和解决城市问题的重要途径,昆明市被列为国家发改委第一批新型智慧城市名单,结合实际,分析了昆明市智慧城市开展的背景建设内容,提出了昆明市智慧城市建设的创新之处。

昆明市噪声自动监测与显示系统建设与应用探索

本文介绍了昆明市噪声自动监测与显示系统的结构和功能,并结合昆明市声环境质量管理的实际及噪声自动监测的规范要求,阐述了噪声自动监测对城市声环境质量管理的重要意义。

昆明市呈贡新区园林绿化植物应用调查研究

通过对昆明市呈贡新区25条主要街道、8个公园、3所大学校园、1个市级行政中心绿地的园林绿化植物抽样进行调查,结果发现:共有植物206种,隶属67科145属。香樟、桂花、银杏、枫香、滇朴、乐昌含笑、云南樱花、球花石楠、冬樱花、北美红杉、鸡爪槭、红花檵木、清香木、黄杨、红叶石楠、锦绣杜鹃等应用频率最高,且数量最多;但部分区域香樟、乐昌含笑、银杏、复羽叶栾树等因栽培、小环境、病虫害等原因生长不良。针对调查中植物和应用方面出现的问题,提出了建议:加强乡土树种的培育和应用、城市园林绿化规划设计、养护管理、丰富植物多样性等。

昆明市智慧城市架构及其对未来城市的发展影响

中国的城市化既有世界城市化进程的普遍性,又具有其特殊性。因此智慧城市在城市规划领域的研究十分重要。该研究的内容包括对广义智慧城市的认识,智慧城市研究的概念模型及多学科协同的研究方法准备等。本文论述了智慧城市的起源、意义以及国内智慧城市发展动态。主要从城市管理、城市基础设施建设、物联网技术及产业发展、智能生活等多方面分析智慧城市理念对未来城市发展所产生的重要影响。

昆明市造林绿化树种选择与应用

通过研究分析昆明市20世纪50年代以来开展的人工造林树种选择及适应性、森林植被及古树资源代表性树种等,选出适宜昆明市的造林绿化树种45种,并就推荐树种的应用范围提出建议。

烟草企业执行力建设的信息化实践

当今时代是全球化、市场化和信息化交织推进的时代。在这种时代背景下，企业面临着更多的未知因素、更大的风险和挑战。一个组织要适应快速变化的环境并在其中求得生存和发展，就要设定大胆创新的宏伟目标，并努力去实现它。管理学大师杰克·韦尔奇有句名言：

基于SRTM3和SWBD的滇池流域特征信息提取

滇池是我国著名的高原淡水湖泊,属国家重点保护水域之一。滇池流域是云南省经济和社会发展水平最高的区域。以滇池流域为研究对象,选用SRTM3和SWDB数据,利用ArcGIS软件集成的Hydrology水文分析模块,对流域进行了特征信息提取工作。通过数据预处理、洼地填充、流向计算、汇流累积量计算、汇流点捕捉等步骤,有效的提取了滇池流域的边界和河流水系,成果具有一定的实际应用价值。

基于大数据的GMS国家商务信息服务平台建设

云南省毗邻东南亚国家的独特区位优势,自1992年GMS机制建立以来,与区域五国在政治经济文化等多领域保持友好合作。随着"一带一路"建设的推进,云南省在GMS区域中发挥着更为重要的作用,建设面向南亚东南亚辐射中心的角色定位也更加凸显。基于大数据技术建设的GMS国家商务信息服务平台作为区域合作的新领域和新模式,能够有效促进区域经济合作与提升企业市场竞争力。本文在对大数据、GMS、商务信息内涵理解的基础上,分析了GMS国家商务信息服务平台建设的重要意义,提出了平台建设的总体构想以及平台建设和运营的几点建议。

卫生监督信息系统建设

本文通过对目前卫生信息行业暴露出来大量不良现象的研究和分析，判断出许多问题正是由于卫生监督信息系统的缺失而得不到恰当的处理和解决。针对这些问题，本文提出了建设卫生信息系统的必要性和意义，并说明了卫生信息系统建设的内容。

双达标"环境地理信息系统——基于组件对象模型的GIS

将地理信息系统采用的核心技术归纳为地图分层、矢量抽象、空间数据与属性数据的划分三个方面,以此为基础,探讨了基于ActiveX技术的GIS平台。利用此类GIS平台,结合环境信息的特点,使用面向对象的方法,抽象出环境管理的污染源、水、气、声功能区等通用概念,基于视图与视图配置的模型,开发出环境地理信息系统软件。实践证明,采用这种技术能缩短地理信息系统软件的开发周期,提高软件的可扩展性。

浅谈医疗卫生信息化建设的推进举措

推进医疗卫生信息化建设在提升医疗水平、服务质量,实现实现卫生信息共享等方面发挥着重要的作用,本文简述了医疗卫生信息化的建设要点,从三个方面探讨医疗卫生信息化建设的推进举措,以期为提升我国的医疗卫生事业略尽绵力。

面向对象的多尺度加权联合稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类

针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性,以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性,并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点,提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先,采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征;然后,根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重,构建面向对象的多尺度加权联合稀疏表示模型;最后,采用2个国产GF-2高空间分辨率遥感数据集和1个高光谱-高空间分辨率航空遥感数据集(WashingtonD.C.数据)验证该算法的有效性。试验结果表明,与SVM、像素级稀疏表示、单尺度和多尺度对象级稀疏表示和深度学习等算法相比较,本文算法获得了较高的OA和Kappa分类精度,提高了各个尺度地物的分类精度,有效抑止了地物分类结果中的椒盐噪声现象,同时保持大尺度地物的区域性和小尺度地物的细节信息。

基于GEE的滇池流域土地覆盖变化及建设用地扩张驱动力分析

以滇池流域为研究区,基于Google Earth Engine云平台,选取Landsat遥感影像,采用支持向量机分类方法,提取林地、草地、农地、水体、建设用地、其他未利用地共6类土地覆盖类型,以行政区划为单元来分析1988—2018年土地覆盖变化的特点;通过熵值法与灰色关联法来分析不同时间段内影响滇池流域建设用地扩张的驱动力。结果表明:1988—2018年,滇池流域内林地、建设用地、其他未利用地面积持续增长,而草地、农地、水体面积持续减少。1988—2018年,建设用地为最大的转入类型,林地、草地的转出面积较多。1998—2018年,滇池流域内土地覆盖变化最为剧烈的为官渡区、五华区与呈贡区,其余区县的土地覆盖变化过程较为缓和。1988—2018年,人均道路铺装面积、社会销售品销售总额与客运总量这3项因子与建设用地的关联度较高;1988—2008年间,经济驱动因素与人口驱动因素的贡献比重较高;2008—2018年,教育、卫生条件驱动因素与基础建设驱动因素的贡献比重较高。

考虑地形效应的高山松地上生物量遥感估测模型构建

【目的】研究基于遥感因子与地形因子构建香格里拉市高山松地上生物量非线性混合效应估测模型,提高高山松地上生物量估测精度。【方法】以2015年和2018年Landsat 8 OLI与对应年份样地实测数据为基础,通过二元生物量模型计算出高山松地上生物量。提取植被指数、纹理等遥感因子。将地形因子按照一定等级进行划分后作为模型因变量,基于8种非线性模型,考虑地形特征,构建非线性混合效应模型估测高山松地上生物量并进行模型检验,然后与多元线性回归、线性混合效应模型两种参数模型,以及随机森林(Random Forest,RF)、梯度提升回归树(Gradient Boosted Regression Trees,GBRT)、K-近邻(K Nearest Neighbors,KNN)3种非参数模型的预估精度进行对比。【结果】1)8种非线性基础模型中增长模型的拟合效果最优;2)共输出12个具体增长模型,其中以样地号(Number)、海拔等级(Elevation Class)为固定效应,坡向等级(Aspect Class)为随机效应时,模型Log Likelihood值最大,为-56.53,AIC、BIC的值最小,分别为133.06、155.55;3)经检验非线性混合效应模型的RMSE为13.94 t/hm^(2),AMRE为15.64%,预估精度P为84.34%。【结论】采用Landsat影像和地形因子构建的非线性混合效应模型的拟合优度和预估精度较多元线性回归、线性混合效应模型均有明显提高,并且预估精度高于非参数模型。加入地形因子作为混合效应因子构建的非线性混合效应模型可以提高高山松地上乔木层生物量的估测精度。

昆明市环境监控系统建设研究

通过建设环境监控系统,加强对环境污染的监控力度,提高环境质量管理现代化水平,已经成为当前环境信息化领域的趋势。对昆明市环境监控系统的基本设计框架、关键技术进行系统的阐述。