一、科技信息的网络动态监测和信息自动获取技术研究（论文文献综述）
刘树西[1]（2021）在《基于天空地一体化的石漠化治理特色林产业效益监测评价研究》文中认为喀斯特石漠化是中国南方生态建设中需要面临的最突出地域问题,治理成效是判断该地区实现生态文明建设与可持续发展的主要依据之一。党的十九届五中全会要求科学推进石漠化综合治理,石漠化治理特色林产业是石漠化综合治理工程向纵深发展的重要组成部分,是科学改善石漠化生态环境和社会经济发展的有效措施之一。协同天空地一体化地理空间信息技术挖掘林业资源信息、监测评价综合效益对石漠化治理特色林产业协调发展具有重要意义。根据地理学、生态学、区域经济学有关人地协调发展、生物多样性、目标决策、3S技术等理论,针对石漠化治理特色林产业效益评价指标因子深度挖掘、天空地多尺度协同对林产业效益评价专题信息提取等科学问题和科技需求,在代表南方喀斯特石漠化生态环境类型总体结构的贵州高原山区选择关岭-贞丰花江、毕节撒拉溪和施秉喀斯特为研究区。2018-2021年协同天空地通过对野外考察、定位采集、天空地数据挖掘、资料调查收集等多手段、多数据、多方法为一体,挖掘生态和社会经济指标因子,运用空间分析、熵权法、综合指数模型等方法,构建基于天空地一体的石漠化治理特色林产业综合效益监测评价指标体系和评价模型,通过不同石漠化等级特色林产业“两山”效益、扶贫效益、惠民效益与综合效益实现综合效益动态监测和评价,揭示特色林产业发展的驱动力因素,提出后续可持续发展的对策建议,为国家和地方石漠化治理特色林产业发展和评价提供科技参考。1基于2015-2020年的两期遥感影像和相关地理专题数据,结合天空地一体化多源数据挖掘不同等级石漠化特色林产业专题资源信息,提取石漠化区生态资源时空分布特征表明中国南方喀斯特石漠化治理特色林产业整体改善了石漠化区生态环境状况。近5年来关岭-贞丰花江无石漠化面积比例由2015年的20.62%增长至23.28%,潜在、轻度、中度和重度石漠化动态度分别下降了0.29%、6.64%、5.58%、14.89%;毕节撒拉溪无石漠化面积比例由2015年的11.07%增长至13.55%,潜在石漠化动态度增长了39.94%,但轻度、中度和重度石漠化动态度分别下降了47.88%、34.51%、0.31%;施秉无石漠化面积比例由2015年的49.70%增长至50.81%,潜在石漠化、轻度石漠化、中度石漠化动态度分别下降了7.07%、53.85%、1.61%。不同地域石漠化等级总体呈现下降趋势,且不同石漠化等级的演进以重度向轻度过程演进为主。2基于喀斯特石漠化环境背景按照指标选取原则,协同天空地一体化多源数据挖掘特色林产业综合效益评价因子,以层次分析法构建了石漠化治理特色林产业综合效益评价指标体系并采用熵权法确定指标权重,结果表明中国南方喀斯特生态环境改善良好,经济效益和社会效益稳定提升。依据指标体系结构层次的属性特征,即土地覆盖、植被覆盖度、生物多样性、石漠化程度、植被净初级生产力、涵养水源、人均收入、林产值、产业结构变化、人口密度、基础设施覆盖度、恩格尔系数、农村居民生活保障、贫困率。采用熵权法计算生态效益权重为0.426,经济效益和社会效益权重为0.298和0.276。该指标体系及科学指标权重赋值法综合反映了石漠化治理特色林产业的生态经济社会发展变化情况,为中国南方喀斯特石漠化治理林产业综合效益评价提供了参考依据。3基于指标权重通过线性加权求和以确定不同石漠化等级特色林产业的生态和社会经济效益,并构建天空地一体的特色林产业综合效益评价模型。表明特色林产业综合效益随时间提高的变化程度,即石漠化治理特色林产业总体发展效益水平明显提升,但不同石漠化等级之间特色林产业的效益发展程度有所不同。近5年间关岭-贞丰花江（中-强度石漠化区）特色林产业综合得分由2015年的0.156增长至2020年的0.247。毕节撒拉溪（潜在-轻度区）综合得分由0.096增长至0.201。施秉（无-潜在石漠化区）综合得分由0.094提升至0.206。不同地域不同石漠化等级特色林产业发展过程中如何对资源要素进行合理分配以及不同生计策略制约经济社会发展问题值得商榷。4通过线性组合加权函数建立了特色林产业综合效益评价模型表明综合效益增长变化明显。近5年间中-强度石漠化（关岭-贞丰花江）特色林产业综合效益由2015年的0.492提升至0.756,相较于其他两地区增长幅度最小（0.264）,综合效益等级由中等（0.4～0.6）转变为较好。潜在-轻度石漠化（毕节撒拉溪）综合效益由2015年的0.296增长到2020年的0.622,综合效益等级由较差转变为较好（0.6～0.8）。无-潜在石漠化（施秉）综合效益分别为0.283、0.604,综合效益增长了（0.321）,综合效益等级由较差（0.2～0.4）转变为较好（0.6～0.8）。石漠化治理特色林产业在一定程度上足以实现生态恢复与维持农户生计发展促进区域生态-经济-社会可持续发展模式,喀斯特石漠化治理特色林产业实施对生态环境具有直接性影响,而社会经济环境具有间接性和滞后性,未来需建立长效的生态补偿机制及综合效益评价,使其更加科学合理的可持续循环发展。
邓晶艳[2]（2021）在《基于大数据的大学生日常思想政治教育创新研究》文中研究表明中国特色社会主义进入新时代,标定了大学生日常思想政治教育的新方位。面对新时代提出的新任务与新要求,大学生日常思想政治教育要不断探索新思路、新路径与新方法,进一步增强工作的针对性与实效性,以满足大学生成长成才需求以及党和国家事业发展需要。当前,随着移动互联网、物联网、云计算、人工智能等为代表的新一代网络信息技术的迅猛发展、全面集成与广泛应用,人类逐步迈入大规模数据挖掘、运用与创新的“大数据时代”。在此时代背景下,如何运用新媒体、新技术加强和创新高校思想政治教育工作,使之富有时代性、增强针对性、彰显实效性,是新时期高校面临的一个重要而现实的课题。作为当代信息技术发展的前沿,大数据广域的信息资源、先进的信息处理技术以及全新的思维范式,为大学生日常思想政治教育带来了即时性、精准性、前瞻性与个性化等创新发展的新动力与新空间。将大数据思维、技术与方法全方位嵌入大学生日常思想政治教育各要素、各环节与全过程,促进大学生日常思想政治教育革新思维、优化供给、改进方法、重构范式,建构科学化、数字化与智能化的大学生日常思想政治教育体系,推进大学生日常思想政治教育向“精准思政”“智慧思政”转型升级,是大学生日常思想政治教育顺应时代发展的现实需要,也是其进一步提质增效、焕发新机的重要生长点与强劲推动力。阐释大数据内涵、价值、特征与功能,阐释大学生日常思想政治教育内涵并且辨析其与大学生思想政治理论教育的关系,有利于进一步探讨两者的深度融合。基于此,大学生日常思想政治教育大数据概念得以提出。从大学生日常思想政治教育大数据资源、大学生日常思想政治教育大数据技术、大学生日常思想政治教育大数据思维三个维度全面阐述大学生日常思想政治教育大数据的内涵与外延,同时运用马克思主义哲学基本原理和方法论论析大学生日常思想政治教育大数据的生成逻辑、发展动因、方法论基础与价值取向,可以明确大数据与大学生日常思想政治教育需求的契合点,理清大数据对大学生日常思想政治教育的作用机理。面对新时代提出的新任务与新要求,大学生日常思想政治教育仍然面临一些困境、存在一些短板和弱环。运用文献资料法、大数据文本挖掘方法与访谈调研法审视大学生日常思想政治教育现状,总结当前大学生日常思想政治教育存在的问题与困境并作原因剖析,同时探讨新时代大学生日常思想政治教育新要求,指出新时代大学生日常思想政治教育面临的新课题以及新时代大学生日常思想政治教育的指导思想与原则、教育内容体系以及教育工作的主体转型,有利于为新时期大学生日常思想政治教育发展创新提供现实依据。通过分析大数据在大学生日常思想政治教育中应用的技术优势以及可能性,进一步探讨大数据在大学生日常思想政治教育中“精准画像”“规律探寻”与“超前感知”三个应用呈现。以之为基础,基于当前大学生日常思想政治教育存在的理念滞后、模式粗放、知行脱节、供需错位等难题,提出利用大数据推进大学生日常思想政治教育由线性思维向系统思维、由普适教育向个性化培育、由认知培育向实践养成、由需求侧适应向供给侧发力四大发展转向并详细阐述四大发展转向的实现路径。基于大数据推进大学生日常思想政治教育不仅要遵循学科规律、注重理论深化,还要坚持实践导向,致力推动大数据应用,促进理论与实践的双向转化。由之,宏观上,探索大学生日常思想政治教育大数据的数据采集、数据预处理与存储、数据挖掘与分析、数据应用与可视化、数据解释与反馈五大工作模块与应用流程;微观上,对大数据在大学生日常思想政治教育典型场域中的“数据画像”“精准资助”“失联告警”三个应用进行数据模型构建,从而为大学生日常思想政治教育利用大数据提供切实可行的实现路径。大数据为大学生日常思想政治教育创新发展带来了前所未有的机遇,然而,当前大学生日常思想政治教育利用大数据还存在观念性、路径性与机制性瓶颈,同时,大数据是一柄双刃剑,对数据的不当应用会带来诸如“数据垄断”“数据滥用”“数据侵害”“数据冰冷”等一些可能的风险与挑战。高校尚须在思维理念、技术开发、政策支持、制度完善、机制建设、校园环境建设等方面对大数据应用作出回应与调试。不仅如此,在基于大数据创新大学生日常思想政治教育过程中,高校要注重发挥教育工作者的主体性与能动性,始终坚持数字技术与人文精神、数据智能与教育智慧相结合。
张吟[3]（2021）在《基于天空地一体化的石漠化治理草地畜牧业效益监测评价研究》文中提出喀斯特石漠化是中国南方生态建设中需要面临的最突出地域问题,治理成效是判断该地区实现生态文明建设与可持续发展的主要依据之一。党的十九届五中全会要求科学推进石漠化综合治理,石漠化治理草地畜牧业是石漠化综合治理工程向纵深发展的重要组成部分,是科学改善石漠化生态环境和推动社会经济高质量发展的有效措施之一。进行石漠化草地畜牧业综合效益评价对揭示草地畜牧业的实施与成效间的协调性和畜牧业生产效益具有重要意义。根据地理学、遥感学、草地学、畜牧学等关于空间异质性、地物光谱差异性、草地生态系统整体性等理论,针对草地畜牧业效益监测与信息化融合、因地制宜的定量效益评价指标体系、模型构建等技术需求和科学问题,在代表南方喀斯特石漠化生态环境类型总体结构的贵州高原山区选择关岭-贞丰花江、毕节撒拉溪和施秉喀斯特为研究区。以天空地一体化为技术手段,获取2015-2020年卫星遥感、航空遥感和地面监测等数据,运用频度统计、理论分析、专家咨询、层次分析、静态和动态分析相结合等方法,构建基于天空地一体的石漠化治理草地畜牧业综合效益监测评价指标体系和评价模型,通过不同石漠化等级草地畜牧业“两山”效益、扶贫效益、可持续效益与综合效益实现综合效益动态监测和评价,提出后续可持续发展的对策建议,为国家和地方石漠化治理草地生态恢复与生态畜牧业发展提供科技参考。（1）基于研究目标以及对数据的时间连续性、空间分辨率、数据获取成本等需求,获取了多平台、多时空、多分辨率、多尺度的数据:包括:2015和2020年两期Landsat-8中分辨率遥感影像,2020年的2m分辨率GF和ZY卫星数据,高精度无人机影像数据,地面草地样本数据,社会经济数据,集成了天空地一体化动态监测体系,满足了研究的时间、空间和精度需求,实现草地畜牧业综合效益动态监测评价与信息化技术的融合。在进一步研究中可以引入雷达遥感和高光谱地面监测数据,丰富数据类型和监测手段,更加有利于提升监测精度。（2）植被覆盖度增加速率与石漠化程度成正比,平均草地地上生物量增加速率与石漠化程度成反比,石漠化演变趋势整体呈现由高等级石漠化向低等级石漠化、有石漠化向无石漠化方向发展,石漠化程度越深的区域,石漠化治理取得的成效越显着:从2015-2020年间的植被覆盖度变化来看,关岭-贞丰花江平均植被覆盖度由38.50%提升至57.87%,毕节撒拉溪平均植被覆盖度由53.03%提升至61.19%,施秉喀斯特平均植被覆盖度由58.45%降低至58.20%,不同等级石漠化区域的平均植被覆盖度增长率分别为52.63%、15.09%和0%。从2015-2020年,植被覆盖度随石漠化程度越深,增长速率越快,无-潜在石漠化的施秉喀斯特植被保护较好,潜在-轻度石漠化和中-强度石漠化区域的植被恢复较好,生态环境得到了较大改善。关岭-贞丰花江平均草地地上生物量密度由478.55 g/m2增加至708.52 g/m2,增长率为48.06%;毕节撒拉溪由703.39 g/m2增加至1544.96 g/m2,增长率为119.64%;施秉喀斯特由1632.85 g/m2降低为1035.97 g/m2,增长率为-36.55%,草地地上生物量总体表现为石漠化程度越深密度越小,施秉喀斯特作为世界自然遗产地保护区,草地生物量密度水平较高,关岭-贞丰花江和毕节撒拉溪草地生态系统恢复均较好。针对不同石漠化地区草地生态系统异质性较强特点,政府制定明确的草地治理与保护目标和具体措施,鼓励农民种草养殖可以有效降低地区裸土比率,提升地表植被覆盖度。（3）运用频度统计法、理论分析法、专家咨询法和实地调研法选定指标,构建了包括13个具体指标的指标层和生态效益、经济效益、社会效益3个准则层的综合效益评价指标体系,采用专家打分法和层次分析法给出相应指标权重,构建石漠化草地畜牧业综合效益评价模型:石漠化草地畜牧业综合效益评价模型生态效益:经济效益:社会效益比为0.4934:0.3108:0.1958。轻度及以下石漠化面积占研究区面积比重C4、人均畜牧业产值C6、植被覆盖度C1、平均草地地上生物量C3、人均耕地面积C12等五个指标对综合效益评价的影响最大,这5个指标权重之和达到目标层权重的61.78%,说明石漠化治理草地畜牧业的综合效益主要由这5个指标来体现。针对石漠化治理草地畜牧业效益多尺度评价缺乏因地制宜的规范指导问题,构建了石漠化治理草地畜牧业综合效益评价模型。基于天空地一体化应用层面构建的评价指标体系还具有一定的试探性,后续研究可以尝试结合高光谱遥感,更系统科学地把宏观和微观指标相结合。（4）石漠化治理草地畜牧业在2015-2020年间的生态效益、经济效益、社会效益变化表现为无-潜在石漠化区域的三类效益增长率最小,潜在-轻度石漠化研究区经济效益增长率最大,中-强度石漠化研究区生态效益和社会效益增长率最大:施秉喀斯特生态效益由0.4883下降至0.4503,毕节撒拉溪生态效益由0.3560增长至0.4217,关岭-贞丰花江生态效益由0.2774增长至0.3301。施秉生态效益增长率为负,但在不同时期施秉的生态效益都优于关岭-贞丰花江和毕节撒拉溪生态效益。潜在-轻度石漠化研究区经济效益值在2015年时相对最低（0.1375）,但在2015-2020年间的增长速率最快（85.98%）。在经济发展方面,潜在-轻度石漠化区域比中-强度石漠化区域和无-潜在石漠化区域更具发展优势。社会效益与不同石漠化程度的关系与生态效益变化规律相似,在不同时期都呈现出无-潜在石漠化区域社会效益值最高,但增长率最低。说明石漠化程度越深的区域社会效益发展潜力越大。（5）在综合效益评价基础上,结合国家提出的生态文明建设要求,精准扶贫思想和可持续发展理念,提出“两山”效益、扶贫效益和可持续效益的联动分析手法:从2015-2020年间,无-潜在石漠化研究区综合效益由0.8173提升到0.8270,潜在-轻度石漠化研究区综合效益由0.6109提升到0.8095,中度-强度石漠化研究区综合效益由0.6126提升到0.7589,就综合效益增长率来看,无-潜在石漠化研究区增长率最小,但与同时期不同等级石漠化研究区相比,综合效益值最高。不同等级石漠化区域石漠化治理草地畜牧业的综合效益在均在变好。施秉喀斯特“两山”效益保持为0.6424不变,毕节撒拉溪“两山”效益由0.4935提升到0.6774,关岭-贞丰花江“两山”效益由0.4879提升到0.6168。施秉喀斯特扶贫效益由0.3290提升到0.3766,毕节撒拉溪扶贫效益由0.2549提升到0.3878,关岭-贞丰花江扶贫效益由0.3352提升到0.4287。施秉喀斯特可持续效益由0.6631下降为0.6349,毕节撒拉溪可持续效益由0.4735提升到0.5539,关岭-贞丰花江可持续效益由0.4021提升到0.4722。石漠化治理草地畜牧业的发展对不同等级石漠化区域的生态文明建设,农村人民的贫困扶持,社会的可持续发展均有一定的贡献。要继续鼓励各单位、组织、机构积极参与石漠化治理科技推广,加强石漠化治理与草地畜牧业关键性技术问题的研究和开发。
赵帮强[4]（2021）在《河域边界线实时视觉识别与应用》文中认为河域边界线指的是河域中波动的水面与河滩的瞬时交界线,其位置信息的实时监测在河域自动化测流中起着十分重要的作用。现为实现河域测流平台在测流时对河域边界线的自动实时视觉识别与定位而可自动布置测流点,达到河域全自动化测流的目标。现针对河域边界线的实时视觉识别提出方法研究,接着对识别到的边界线进行坐标定位并应用于测流点布置。本课题针对水文站的实际测流工作需要,首先进行了视频监控系统的搭建,实现了研究对象的图像获取;针对获取到的研究对象的图像,采用高斯平滑进行初步降噪,利用图像阈值分割二值化得到水陆二值化图,基于种子区域填充与形态学处理结合对二值化图进行边缘特征增强处理,最后利用边缘检测实现了模糊状态下的河域边界线的实时视觉识别;在河域边界线提取结果基础上结合现场测流平台的工作原理提出了定位研究;最后将定位后的河域边界线的位置在测流点布置工作中得以应用,解决了目前半自动化测流中采用人工目视定位水边线的效率低、误差大等问题,为实现全自动化测流奠定坚实基础,极大减少河域测流工作中人力及财力的投入。本文研究的主要工作及成果如下:（1）河域边界实时监测系统的搭建。为实现研究对象的获取,本文提出在水文测流站的设备基础上进行监测系统搭建,主要包括摄像头的选型,摄像头在测流平台上定位与安装,摄像头姿态调整及电源接线等工作,实现了摄像头对河域边界的视频监控;然后采用两个无线网桥的无线传输功能将视频监控画面传送至计算机中;最后通过视频分帧方式成功获取了本文研究对象的图像。（2）河域边界线实时视觉识别。针对河域边界实时视觉识别进行了方法研究和实验分析,首先对研究对象进行预处理以得到初步降噪的灰度图,然后采用阈值分割法进行二值化处理以得到水陆二值图,在二值图的基础上进行种子填充来避免非水体中连通域噪声的影响,并经数学形态学运算使得水陆分界线的边缘特征连续且清晰,最后利用经典边缘检测算子对其中的河域边界线进行提取并经形态学进一步处理,最终实现了对河域水陆分界线的识别。实验结果表明,该方法可以有效地识别在碎石淤泥河沙等物复杂干扰下的河域边界线。（3）河域边界线的定位与应用。针对河域边界线的提取结果,首先通过分析河域边界线、摄像头、测流平台三者之间的坐标关系,将河域边界线的定位转换为测流平台的定位;然后在世界坐标系下,通过对测流平台所造循环索道的运动监测进行定位;接着对测流平台定位结果进行反推解决了河域边界线的定位问题;最后利用河域边界线定位得到的横坐标对当前河域宽度进行计算,并在测流截面内对测流点进行了均匀布置。
宋欣欣[5]（2021）在《基于ARM的石油储存动态监测系统设计与实现》文中研究说明石油是我国经济领域的支柱产业,在石油开采、生产、储运过程中,石油储存动态监测是石油储存区生产管理工作的重要组成部分,同时也是保证石油存储设备安全高效运行的重要技术措施。目前绝大多数石油储存监测系统采用现场总线技术,该技术存在工程布线困难、故障率高等缺陷,并且还存在数据采集不及时、数据处理较慢、监测模块单一、数据存储量小等迫切需要解决的问题。因此,本文针对上述问题,研发出一款具有高效率数据采集能力、快速数据传输能力、各项功能可靠性高的石油储存动态监测系统。本文在分析国内外石油储存监测技术总体发展现状的基础上,针对目前石油储存监测系统的问题,研发出一种新型的石油储存动态监测系统。该系统以ARM-STM32F103C8T6为核心处理器,设计并构建了传感器采集模块、无线传输模块、电源模块以及RS485转TTL模块,并将采集到的数据通过无线Wi-Fi模块上传至One NET云平台,利用最新One NET-View3.0数据可视化模块对监测系统完成数据可视化界面设计,通过PC终端登录One NET云平台,实现石油储存动态远程监测。同时在系统中加入信号滤波算法,对数据传输信号抗干扰性做了优化处理,进一步改进了信号传输效率。该监测系统的研发能够保证监测数据及时、准确收发,最大程度降低事故发生的概率,方便工作人员安全高效地进行石油储存监测工作。本文的研究不仅有助于促进石油监测系统的进一步发展,而且弥补了石油储存动态监测领域的不足,对国内石油监测系统的性能提升和改进石油储存区的安全运营具有现实意义,具有较好的应用前景。
化柏林,阮元元,王宏光,王英泽[6]（2021）在《数据环境下的科技情报资源保障体系研究》文中研究说明[目的/意义]构建长期可靠、可持续、资源完善的科技情报资源保障体系,保障新形势下国家创新发展的需求,应对重大事件、重大问题对我国科技情报资源建设的冲击。[方法/过程]结合当前国际国内形势与时代特点,分析国内外科技情报资源的发展现状和规律,总结新形势下科技情报资源建设的新特点和新变化,分析"资源、技术、应用"3个核心要素之间的关系,完善科技情报资源建设体系的设计。[结果/结论]科技情报资源保障体系包括:建设科技情报资源云中心、科技情报数据中台,实现支持面向场景的情报分析服务;研究制定科技情报资源保障措施与机制,包括标准规范制定、经费保障、专业人员配备、科学的评价体系、协同联动机制。
颜慧超,林洪,涂瑜,冯建龙,胡然,余昶颖[7]（2020）在《面向科技智库的科技创新政策监测体系构建研究》文中进行了进一步梳理科技创新政策研究是科技智库的核心职责之一,科技创新政策监测是开展科技创新政策研究的基本工具和手段,但目前针对科技创新政策监测体系的系统研究却不多。针对科技创新政策研究需求,创新性地以科技创新政策监测体系为研究对象,系统分析科技创新政策监测对象的范畴、科技创新政策监测的主要方法、科技创新政策智能监测的系统功能、科技创新政策监测的产品设计,可为相关科技智库机构开展科技创新政策研究提供一套具备操作性的研究模式,为后续科技创新政策监测研究提供有益借鉴。
刘东[8]（2020）在《腾冲市矿山储量管理系统设计与实现》文中研究指明在矿山生产过程中,矿山储量动态监测是一项重要的基础性工作。每年度进行矿山的储量数据更新工作,有利于掌控到矿山企业矿产的真实资源储量和矿山开采回采率、选矿回收率及综合利用率,是合理利用资源,保护矿产资源有效途径。论文以腾冲市矿山储量动态监测系统建设为总体目标,研究了储量更新的工作流程和数据交互格式。基于软件工程思想,通过需求分析、系统设计和系统实现等步骤,设计并实现了腾冲市矿山储量管理系统。该系统使用SQL Server作为数据库平台,使用Arc Engine作为开发引擎,能够完成年度数据的提交、储量数据的更新、信息预警以及生成报表等一系列操作,能够较好地支撑储量动态监测的工作,对储量信息进行管理。此外,该系统还存储了大量的相关地质信息和图件报表,并设置了统一的编码格式将非结构化的数据与结构化数据进行对接,有利于数据的统一管理,提高了检索效率和信息的利用效率。系统能支持储量的智能化和信息化管理,对于矿产资源的合理开发和利用有着重要的意义。
吴桐[9]（2020）在《老旧房屋健康智能监测云平台系统研究》文中研究指明近年来我国老旧房屋安全问题日益凸显,随着国家智能传感器、物联网、云计算技术等新技术的日益成熟,面对智能化、主动式、实时高效的老旧房屋健康监测新要求,以及海量异构监测数据信息的计算、存储和可视化管理的新挑战,基于物联网和云计算技术融合的老旧房屋健康智能监测己经成为发展趋势,未来将助力智慧城市的建设。首先,本文通过分析我国房屋安全检测评定的现状,总结目前老旧房屋综合治理的难题,研究物联网通用架构和系统设计原则,并借鉴其在各应用领域的相关经验,提出了老旧房屋健康智能监测系统的总体架构,并通过研究云计算技术的主要特征,分析大数据处理策略与云计算任务部署,探索物联网监测系统上云。接着,通过在浙江省、广东多县市对老旧房屋安全现状进行实地调研,梳理总结了我国目前老旧房屋的主要破坏特点和损伤诱因,以此对智能监测物联网系统各功能子层进行设计。针对老旧房屋主体结构存在的倾斜、沉降、裂缝问题,设计了基于物联网的老旧房屋传感器监测系统,实现监测数据自动化采集与低功耗、实时传输,以及低成本、实时动态的老旧房屋健康智能监测的新要求。面对老旧房屋存在的各种损伤老化、安全隐患、人为使用不当等问题,并对比了传统人工巡视排查方式的局限性,设计了工业级智能机和巡检APP软件任务驱动式的老旧房屋智能巡检APP系统,实现无纸化、高效、便捷、全面的房屋安全智能巡检,并利用无线传输网络和百度地图定位功能,满足巡检任务与信息的实时更新和巡检工作开展地有效监督要求。然后,分析老旧房屋传感器监测系统与智能巡检APP系统在功能和监测效果上的互补互促,实现有机融合并上云,借鉴阿里云中的关键技术,实现老旧房屋健康智能监测系统的云平台部署,让监测机构更好地解决海量异构监测数据信息的分析、处理、存储等难题。并设计了基于云上批量计算应用模块的监测数据后处理工作流程。借助python软件工具对倾斜等实时监测历史数据进行预处理和时间序列分析预测后处理,提高了监测数据的利用价值,实现了智能监测系统中海量监测数据信息的云上自动化处理,有助于提升老旧房屋监测和预警效果。最后,为浙江省多市县政府房管部门搭建监控中心,初步实现老旧房屋健康智能监测云平台系统的可视化管理和应用,结合三级预警和预警响应方案等措施,很好地提升了政府对城市老旧房屋安全监管和治理能力,保障了城镇居民人身财产的安全。
王益成[10]（2020）在《数据驱动下科技情报智慧服务模式研究》文中进行了进一步梳理从“信息时代”到“数据驱动”的智慧服务时代,多源异构且海量的数据资源成为人们解决问题的出发点。将多源异构且海量的数据资源纳入科技情报智慧服务模式中,不再局限于传统科技情报服务涉及的专利数据、科技文献数据、实地调研数据与科技项目数据等,还应该涵盖更广范围的互联网数据资源、科研社交媒体数据资源、社交网络数据资源与政府开放数据资源等多种来源的数据形式。数据资源驱动着科技情报服务从用户需求感知、科技情报内容获取与科技情报服务场景化推送这三个核心功能实现科技情报智慧服务模式,实现了科技情报服务流程的创新。本研究旨在以新视角探索数据驱动时代科技情报智慧服务模式及其实现,解析科技情报智慧服务构成要素及其特征,以实证分析探索数据驱动时代科技情报服务向智慧服务模式转型的思路,为科技情报机构科学转型提供理论与实践支撑。基于此,通过界定“数据驱动”、“情报、智能与智慧的辩证关系”、“智慧服务”与“科技情报智慧服务”等相关概念,以回顾智慧服务、科技情报服务与科技情报智慧服务研究现状为基础,综合运用文献调研法、问卷调查法、情境实验法、案例分析法与模式构建法分析了科技情报智慧服务的数据环境、驱动模式、创新模式与模式实现以及保障策略的制定。围绕科技情报智慧服务模式这一核心研究内容,本文第三章从科技情报智慧服务模式构成要素及表现特征为出发点对智慧数据、用户需求、智能技术、智慧情报、情报工作者、智慧服务平台与情报分析方法这七个维度进行详细阐述,分析了各构成要素在科技情报智慧服务模式中的地位以及数据驱动各构成要素的融合协作的服务特征;第四章以“数据驱动”视角切入科技情报智慧服务模式构建研究,更多的体现智慧数据服务作为智慧服务的核心构成要素,实现数据驱动科技情报智慧服务,获取用户需求,利用智能技术分析获取情报,实现场景化服务推送与嵌入式的科技情报服务;第五章就如何实现数据驱动科技情报智慧服务进行了详细阐述,从多源数据分析切入科技情报智慧服务模式的实现研究过程,体现了数据驱动作为科技情报服务的新范式与新思想,着重从需求感知、内容获取与服务推送等三个科技情报服务流程构成解析科技情报智慧服务模式实现路径,综合运用用户画像方法、数据挖掘方法与场景分析和需求侦测方法对科技情报智慧服务模式进行解析,并融入科研大数据在此过程中结构、类型与属性分析结果进行解析,探究这些数据在需求感知、内容获取与服务推送中的应用关系,进而实现科技情报智慧服务模式并完善科技情报智慧服务研究体系;第六章采用单案例横向研究方法研究格微软件数据驱动背景下科技情报智慧服务模式的系统优化策略;第七章就如何实现科技情报机构实现智慧服务模式转型升级分析了相关保障策略。具体内容如下:（1）系统分析了科技情报智慧服务模式核心构成要素与特征。构成要素涵盖数据、用户、技术、智慧情报、科技情报工作者、智慧服务平台与方法等七个维度,将从这七个维度进行深入分析,并在此基础上讨论数据驱动下科技情报智慧服务实现的理论与实践基础,进而对科技情报智慧服务的需求敏感性、数据多源性、技术智能性与服务场景化等四个主要特征进行解读。系统分析科技情报智慧服务构成要素是构建科技情报智慧服务模式的基础,在文献调研并借鉴其它领域实践经验的基础上对各个构成要素进行详细分析。数据、用户、技术、内容、科技情报工作者、智慧服务平台与方法等七个维度间相互关联、相互印证,进一步丰富着科技情报智慧服务研究领域的知识体系。（2）构建了数据驱动下的科技情报智慧服务模式。从“数据驱动”视角切入科技情报智慧服务模式构建研究,更多的体现智慧数据服务作为智慧服务的核心构成要素,实现数据驱动科技情报智慧服务,获取用户需求,利用智能技术分析获取情报,实现场景化服务推送与嵌入式的科技情报服务。在此过程中优化传统科技情报服务模式,优化构成科技情报智慧服务的各个构成要素,实现模式最优化并体现科技情报智慧服务的四个特征,通过文献调研法探讨已有服务模式的优劣势,重构科技情报服务模式与流程,重点突出智慧实现流程,数据如何驱动智慧情报服务。（3）分析了数据驱动下科技情报智慧服务的实现路径。以科技情报智慧服务模式实现的三项核心功能为基础,在实现智慧服务核心功能基础上实现科技情报智慧服务,从多源科研大数据分析切入科技情报智慧服务模式的实现研究过程,体现了数据驱动作为科技情报服务的新范式与新思想,着重从需求感知、内容获取与服务推送等三个科技情报服务流程构成解析科技情报智慧服务模式实现路径,综合运用用户画像方法、数据挖掘方法与场景分析和需求侦测方法对科技情报智慧服务模式进行解析,并融入科研大数据在此过程中结构、类型与属性分析结果进行解析,探究这些数据在需求感知、内容获取与服务推送中的应用关系,进而实现科技情报智慧服务模式并完善科技情报智慧服务研究体系。（4）采用单案例横向研究方法研究格微软件数据驱动背景下科技情报智慧服务模式的系统优化策略,在分析格微软件基本概况与发展现状的基础上,进而分析格微软件科技情报智慧服务发展模式,并对其较为超前的实践应用成果进行分析,然后借鉴前述构建的科技情报智慧服务模式及其实现研究,提出格微软件在数据驱动背景下科技情报服务模式优化的策略。（5）制定数据驱动下科技情报智慧服务模式保障策略。以构成数据驱动下科技情报智慧服务模式的构成要素以及智慧服务模式实现过程为主体制定数据驱动下科技情报智慧服务模式保障策略,具体维度包含数据、用户、科技情报工作者、科技情报服务机构、政府部门、技术与方法等维度。如完善数据安全保障机制,完备数据分析技术、方法与工具,科技情报服务人才队伍建设,建立健全相关法律法规等。制定数据驱动下的科技情报智慧服务模式保障策略应依据重点保障关键要素、完备并疏通科技情报智慧服务流程、科技情报智慧服务整体平衡、联合共建共享等四项基本原则。数据驱动时代,传统科技情报服务模式已然无法满足用户崛起的趋势以及内外环境面临的机遇与挑战,界定数据驱动科技情报智慧服务的内涵与外延,探索科技情报智慧服务模式的实现,有利于从方法论认知层面为科技情报智慧服务的转型升级提供理论支撑,本文构建的数据驱动科技情报智慧服务模式也更具实践价值。
二、科技信息的网络动态监测和信息自动获取技术研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、科技信息的网络动态监测和信息自动获取技术研究（论文提纲范文）
（1）基于天空地一体化的石漠化治理特色林产业效益监测评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 一 研究现状 |
| (一)天空地一体化与林产业效益监测评价 |
| (二)喀斯特环境天空地一体化与林产业效益监测 |
| (三)天空地一体化林产业效益监测评价研究进展及其对石漠化治理的启示 |
| 1 文献论证与获取 |
| 2 研究阶段划分 |
| 3 国内外主要进展与标志性成果 |
| 4 国内外拟解决的关键科技问题 |
| 二 研究设计 |
| (一)研究目标与内容 |
| 1 研究目标 |
| 2 研究内容 |
| 3 研究特色与难点及创新点 |
| (二)技术路线与方法 |
| 1 技术路线 |
| 2 研究方法 |
| (三)研究区选择与代表性 |
| 1 研究区选择的依据和原则 |
| 2 研究区基本特征与代表性论证 |
| (四)数据资料获取及可信度分析 |
| 1 天空地数据 |
| 2 野外调查数据 |
| 3 收集资料数据 |
| 三 数据挖掘与处理 |
| (一)数据挖掘 |
| 1 航天数据 |
| 2 航空数据 |
| 3 地面监测调查数据 |
| (二)数据处理 |
| 1 航天数据处理 |
| 2 航空数据处理 |
| 3 地面监测调查数据处理 |
| 四 产业效益指标信息提取 |
| (一)特色林产业提取 |
| 1 特色林产业分类标准 |
| 2 不同石漠化等级特色林产业时空分布特征 |
| (二)生态环境指标因子 |
| 1 土地覆盖 |
| 2 石漠化类型 |
| 3 植被覆盖度 |
| 4 植被净初级生产力 |
| 5 生物多样性 |
| 6 涵养水源 |
| (三)社会经济指标因子 |
| 1 人口密度 |
| 2 人均收入 |
| 3 林产值 |
| 4 产业结构变化 |
| 5 基础设施覆盖度 |
| 6 恩格尔系数 |
| 7 最低生活保障标准 |
| 8 贫困率 |
| 五 综合效益评价模型构建 |
| (一)指标体系构建 |
| 1 指标选取原则 |
| 2 指标因子选取 |
| 3 指标体系构建方法 |
| 4 指标体系建立 |
| (二)指标数据标准化 |
| 1 标准化方法 |
| 2 极差标准化 |
| (三)指标权重确定 |
| 1 权重计算方法 |
| 2 指标权重计算 |
| (四)综合评价模型构建 |
| 1 综合效益评价模型建立 |
| 2 综合效益评价模型计算 |
| 六 综合效益评价 |
| (一)“两山”效益 |
| 1“两山”理论 |
| 2“两山”效益评价 |
| (二)扶贫效益 |
| 1 扶贫发展 |
| 2 扶贫效益评价 |
| (三)惠民效益 |
| 1 惠民内涵 |
| 2 惠民效益评价 |
| (四)综合效益 |
| 1 综合效益 |
| 2 综合效益评价 |
| 七 结论与讨论 |
| (一)主要结论 |
| (二)主要创新点 |
| (三)讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（2）基于大数据的大学生日常思想政治教育创新研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 绪论 大数据让大学生日常思想政治教育智能化 |
| 第一节 选题缘由及研究意义 |
| 一、选题缘由 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究综述 |
| 一、国内研究现状 |
| 二、国外大数据与教育交叉研究综述 |
| 三、研究评析 |
| 第三节 逻辑结构 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 三、内容框架 |
| 第四节 重点、难点及预期创新点 |
| 一、研究重点 |
| 二、研究难点 |
| 三、研究创新点 |
| 第一章 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的理论基础 |
| 第一节 核心概念解读 |
| 一、大数据 |
| 二、大学生日常思想政治教育 |
| 三、大学生日常思想政治教育大数据 |
| 第二节 大学生日常思想政治教育大数据之马克思主义哲学审视 |
| 一、感性对象性活动之数据生成逻辑 |
| 二、实践的社会历史性之数据发展动因 |
| 三、辩证唯物主义认识论之数据应用的方法论基础 |
| 四、人的全面自由发展之数据应用的价值取向 |
| 第三节 大学生日常思想政治教育大数据自组织系统阐释 |
| 一、大学生日常思想政治教育之复杂自组织系统特征 |
| 二、大学生日常思想政治教育大数据之数据转化 |
| 三、大学生日常思想政治教育大数据之数据转换 |
| 四、大学生日常思想政治教育之数据工作机制 |
| 第二章 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的现实依据 |
| 第一节 大学生日常思想政治教育存在的现实困境 |
| 一、基于大数据文本挖掘方法的大学生日常思想政治教育现实困境分析 |
| 二、大学生日常思想政治教育者访谈 |
| 三、大学生日常思想政治教育存在的问题及原因剖析 |
| 第二节 新时代大学生日常思想政治教育新要求 |
| 一、新时代大学生日常思想政治教育面临的新课题 |
| 二、新时代大学生日常思想政治教育指导思想与原则 |
| 三、新时代大学生日常思想政治教育教育内容体系 |
| 四、新时代大学生日常思想政治教育的主体转型 |
| 第三节 基于大数据创新大学生日常思想政治教育技术优势 |
| 一、大数据关键技术之大学生日常思想政治教育应用 |
| 二、教育主体与教育客体的数据交互 |
| 三、教育管理平台载体的数据智能 |
| 四、教育管理实践数据的跨域应用 |
| 第四节 基于大数据创新大学生日常思想政治教育可能性分析 |
| 一、基于数据技术的效率提升 |
| 二、基于证据的日常教育管理 |
| 三、基于数据评价的工作改进 |
| 第三章 基于大数据促进大学生日常思想政治教育发展转向 |
| 第一节 大学生日常思想政治教育大数据应用呈现 |
| 一、精准画像:大数据精确反映学生行为状态 |
| 二、规律探寻:大数据有效呈现学生活动规律 |
| 三、超前感知:大数据准确研判学生活动趋向 |
| 第二节 基于大数据之由线性思维向系统思维转变 |
| 一、线性思维 |
| 二、系统思维 |
| 三、线性思维向系统思维转变的全面性与准确性 |
| 第三节 基于大数据之由普适教育向个性化培育转变 |
| 一、普适教育 |
| 二、个性化培育 |
| 三、普适教育向个性化培育转变的适应性与有效性 |
| 第四节 基于大数据之由认知培育向实践养成转变 |
| 一、认知培育 |
| 二、实践养成 |
| 三、认知培育向实践养成转变的实效性与长效性 |
| 第五节 基于大数据之由需求侧适应向供给侧发力转变 |
| 一、需求侧适应 |
| 二、供给侧发力 |
| 三、需求侧适应向供给侧发力转变的精准性与有效性 |
| 第四章 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的实施路径 |
| 第一节 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的原则 |
| 一、以人为本原则 |
| 二、守正创新原则 |
| 三、趋利避害原则 |
| 四、循序渐进原则 |
| 五、理论与实践相结合原则 |
| 第二节 大学生日常思想政治教育大数据资源库建设与运行 |
| 一、大学生日常思想政治教育大数据采集 |
| 二、大学生日常思想政治教育大数据预处理与存储 |
| 三、大学生日常思想政治教育大数据挖掘与建模分析 |
| 四、大学生日常思想政治教育大数据可视化与应用 |
| 五、大学生日常思想政治教育大数据解释与反馈 |
| 第三节 利用大数据推进大学生日常思想政治教育实践应用 |
| 一、数据画像 |
| 二、精准资助 |
| 三、异常告警 |
| 第五章 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的条件保障 |
| 第一节 个体主观条件 |
| 一、培育大数据意识与大数据思维 |
| 二、掌握大数据知识与大数据技能 |
| 三、提升大数据伦理与管理理性 |
| 四、把握大数据应用的价值导向 |
| 第二节 技术条件保障 |
| 一、开发和搭建高校思想政治教育大数据技术平台 |
| 二、培育大学生思想政治教育大数据核心技术团队 |
| 第三节 组织与制度保障 |
| 一、加强组织领导 |
| 二、推进教育政策实施与制度建设 |
| 三、加强体制机制建设 |
| 第四节 文化环境保障 |
| 一、优化校园网络环境 |
| 二、培育校园数据文化 |
| 三、优化校园人文环境 |
| 结语:数据智能与教育智慧结合 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 |
（3）基于天空地一体化的石漠化治理草地畜牧业效益监测评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 一 研究现状 |
| (一)天空地一体化与草地畜牧业效益监测评价 |
| (二)喀斯特环境天空地一体化与草地畜牧业效益监测 |
| (三)天空地一体化与草地畜牧业效益监测评价研究进展及其对石漠化治理的启示 |
| 二 研究设计 |
| (一)研究目标与内容 |
| (二)技术路线与方法 |
| (三)研究区选择与代表性 |
| (四)数据获取与可信度分析 |
| 三 数据挖掘与处理 |
| (一)数据挖掘 |
| 1 航天数据 |
| 2 航空数据 |
| 3 地面监测数据 |
| (二)数据处理 |
| 1 航天数据处理 |
| 2 航空数据处理 |
| 3 地面数据处理 |
| 四 石漠化治理草地畜牧业综合效益评价因子分析 |
| (一)生态环境因子 |
| 1 土地利用/土地覆盖变化 |
| 2 植被覆盖 |
| 3 石漠化 |
| 4 草地地上生物量 |
| (二)社会经济因子 |
| 1 人口与GDP |
| 2 畜牧业GDP |
| 3 生产与生活水平 |
| 4 劳动力结构与文化水平 |
| 五 综合效益评价模型构建 |
| (一)指标体系构建 |
| 1 指标体系构建原则 |
| 2 指标筛选方法 |
| 3 指标体系 |
| (二)指标权重确定 |
| 1 指标权重确定方法 |
| 2 指标权重确定 |
| (三)指标因子标准化 |
| 1 指标值标准化方法 |
| 2 指标值标准化结果 |
| (四)评价模型构建 |
| 1 模型建立 |
| 2 模型确定 |
| 六 综合效益评价分析 |
| (一)单一效益评价分析 |
| 1 生态效益 |
| 2 经济效益 |
| 3 社会效益 |
| (二)综合效益分析 |
| 1“两山”效益 |
| 2 扶贫效益 |
| 3 可持续效益 |
| 4 综合效益 |
| 七 结论与讨论 |
| (一)主要结论 |
| (二)主要创新点 |
| (三)讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果及获奖情况 |
（4）河域边界线实时视觉识别与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究问题的提出 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本文研究技术路线 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 第2章 河域边界实时监测系统搭建及研究对象获取 |
| 2.1 网络摄像机的定位与安装 |
| 2.2 摄像头姿态的确定 |
| 2.3 摄像监控系统的接线 |
| 2.4 视频监控数据传递 |
| 2.5 研究对象的获取 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 河域边界线的检测提取方法研究 |
| 3.1 图像灰度化 |
| 3.1.1 灰度化的概念 |
| 3.1.2 图像灰度化方法简介 |
| 3.1.3 加权平均值算法简介 |
| 3.1.4 加权平均值法与其他方法的对比 |
| 3.2 图像平滑处理 |
| 3.2.1 信号时域分解的卷积积分 |
| 3.2.2 邻域处理的基本概念 |
| 3.2.3 图像的简单平滑 |
| 3.2.4 高斯平滑处理 |
| 3.2.5 研究对象的高斯平滑与简单平滑对比 |
| 3.3 图像阈值分割二值化 |
| 3.3.1 阈值分割二值化概念 |
| 3.3.2 阈值分割方法分类 |
| 3.3.3 大津法求最佳阈值 |
| 3.4 种子区域填充 |
| 3.4.1 种子填充的概念 |
| 3.4.2 连通域内像素搜索 |
| 3.4.3 边界判断准则 |
| 3.5 图像的形态学处理 |
| 3.5.1 数学形态学 |
| 3.5.2 腐蚀与膨胀原理 |
| 3.5.3 结构元素与模板 |
| 3.5.4 开运算和闭运算 |
| 3.6 边缘检测 |
| 3.6.1 边缘检测的基本思想 |
| 3.6.2 经典边缘检测算子简介及总结 |
| 3.6.3 边缘检测算子的选择 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 河域边界线提取实验 |
| 4.1 研究对象概况 |
| 4.2 河域边界线的提取实验过程 |
| 4.3 河域边界线的提取结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 河域边界线的识别定位研究 |
| 5.1 河域边界线识别定位方法 |
| 5.1.1 相机成像中的坐标关系 |
| 5.1.2 局部区域内河域边界线的识别方法研究 |
| 5.2 测流截面内的河域边界线定位 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 河域边界线的应用 |
| 6.1 河域测流点的布置 |
| 6.1.1 河域宽度计算 |
| 6.1.2 测流点的布置 |
| 6.2 河域边界线的其他应用 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于ARM的石油储存动态监测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 石油储存监测国外研究现状 |
| 1.2.2 石油储存监测国内研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 第二章 系统总体设计方案 |
| 2.1 系统功能要求 |
| 2.2 系统整体架构设计 |
| 2.3 系统功能设计方案 |
| 2.4 石油储存区监测节点设计 |
| 2.5 无线传输模块设计方案 |
| 2.5.1 ZigBee无线技术设计方案 |
| 2.5.2 Wi-Fi无线技术设计方案 |
| 2.6 云平台设计方案 |
| 2.6.1 云传输概念 |
| 2.6.2 云平台发展现况 |
| 2.6.3 云平台功能设计 |
| 2.6.4 云平台的选取 |
| 2.6.5 云平台接口协议 |
| 2.7 总结 |
| 第三章 硬件电路的设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 硬件总体架构设计 |
| 3.3 主控芯片选型 |
| 3.4 主控板电路设计 |
| 3.4.1 复位电路设计 |
| 3.4.2 晶振电路设计 |
| 3.4.3 电源电路设计 |
| 3.5 数据采集模块设计 |
| 3.5.1 温度采集模块 |
| 3.5.2 压力采集模块 |
| 3.5.3 液位采集模块 |
| 3.6 无线模块设计 |
| 3.7 RS485 转TTL模块设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 软件设计 |
| 4.1 STM32 软件开发工具 |
| 4.2 库函数开发 |
| 4.3 系统软件总体设计 |
| 4.4 采集与传输系统软件设计 |
| 4.5 报警装置程序设计 |
| 4.6 滤波算法设计 |
| 4.7 监测终端数据上传 |
| 4.8 云平台的接入 |
| 4.9 云平台数据分析 |
| 4.9.1 云平台数据分析设计 |
| 4.9.2 元数据配置 |
| 4.9.3 数据接入配置 |
| 4.9.4 数据分析任务模型 |
| 4.9.5 输出管理 |
| 4.10 OneNET云平台界面设计 |
| 4.11 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 硬件系统搭建 |
| 5.2 整体系统搭建 |
| 5.3 数据传输测试 |
| 5.4 云平台系统测试 |
| 5.5 监测节点测试 |
| 5.5.1 监测节点布置 |
| 5.5.2 监测节点范围测试 |
| 5.5.3 信号强度测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（6）数据环境下的科技情报资源保障体系研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 1.1 我国科技情报资源发展现状 |
| 1.2 当前环境与时代特点 |
| 1.2.1 国际形势新变化对科技情报资源建设提出新要求 |
| 1.2.2 新型信息技术为科技情报注入新动力 |
| 1.3 科技情报资源规划的意义 |
| 2 理论研究与实践现状述评 |
| 2.1 科技情报资源理论研究 |
| 2.1.1 情报资源体系的发展战略研究 |
| 2.1.2 信息资源保障体系的架构设计研究 |
| 2.1.3 情报资源保障体系的技术平台研究 |
| 2.1.4 情报资源体系的保障机制研究 |
| 2.1.5 情报资源保障体系的应用服务研究 |
| 2.2 世界主要国家的科技文献资源建设情况 |
| 2.3 研究与建设现状总结 |
| 3 科技情报资源保障体系的架构 |
| 3.1 科技情报资源保障体系的整体设计 |
| 3.2 科技情报资源保障体系核心要素 |
| 3.2.1 资源要素模块 |
| 3.2.2 技术要素模块 |
| 3.2.3 应用要素模块 |
| 4 科技情报资源保障体系的建设内容 |
| 4.1 建设科技情报资源云中心 |
| 4.1.1 科技情报资源云中心的建设内容 |
| 4.1.2 科技情报资源云中心的实施方案 |
| 4.2 打造科技情报数据中台 |
| 4.2.1 科技情报数据中台的建设内容 |
| 4.2.2 科技情报数据中台的技术架构 |
| 4.2.2. 1 大数据技术平台 |
| 4.2.2. 2 数据资产管理平台 |
| 4.2.2. 3 数据引擎 |
| 4.2.2. 4 相关技术支持 |
| 4.3 研究设计面向场景服务的资源提取 |
| 5 科技情报资源建设实施方略 |
| 5.1 科技情报资源保障体系实施路径 |
| 5.2 科技情报资源建设机制与保障 |
| 5.2.1 标准规范 |
| 5.2.2 经费保障与人员队伍方面 |
| 5.2.3 科学规范的评价体系 |
| 5.2.4 协同联动机制与应急方案 |
| 6 结语 |
（7）面向科技智库的科技创新政策监测体系构建研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 研究现状 |
| 1.1 国外研究现状 |
| 1.2 国内研究现状 |
| 2 科技政策监测范畴 |
| 3 科技创新政策监测方法 |
| 3.1 科技创新政策监测路线 |
| 3.2 科技创新政策监测技术 |
| 3.2.1 基于知识图谱的Web信息抽取 |
| 3.2.2 基于云计算的大数据挖掘技术 |
| 3.2.3 元数据解析技术 |
| 3.3 科技创新政策监测评价体系 |
| 4 科技创新政策监测系统设计 |
| 4.1 科技创新政策采集 |
| 4.2 科技创新政策检索 |
| 4.3 科技创新政策分析 |
| 4.4 科技创新政策展示 |
| 5 科技创新政策监测产品开发 |
| 6 结语 |
（8）腾冲市矿山储量管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 技术路线图 |
| 2 腾冲市矿山储量管理系统需求分析 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 系统性能需求分析 |
| 2.3 系统需求分析 |
| 3 腾冲市矿山储量管理系统设计 |
| 3.1 系统总体设计 |
| 3.2 数据库总体设计 |
| 4 腾冲市矿山储量管理系统实现 |
| 4.1 技术模块实现 |
| 4.2 系统功能实现 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（9）老旧房屋健康智能监测云平台系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 既有建筑健康现状 |
| 1.2.1 既有建筑服役现状及出现的问题分析 |
| 1.2.2 既有建筑结构健康监测的发展现状 |
| 1.2.3 老旧房屋健康监测的发展 |
| 1.3 物联网与云计算的发展 |
| 1.3.1 物联网与云计算的研究现状 |
| 1.3.2 老旧房屋健康智能监测云平台系统的发展 |
| 1.4 课题来源及本文主要研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 第二章 老旧房屋健康智能监测云平台系统的总体框架及工作原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 国内房屋安全检测评定机制 |
| 2.2.1 国内房屋安全检测评定的历史 |
| 2.2.2 国内房屋检测评定的现行机制 |
| 2.2.3 老旧房屋综合治理的难题和对策 |
| 2.3 老旧房屋健康监测云平台系统总体方案 |
| 2.3.1 物联网系统通用架构 |
| 2.3.2 系统设计原则 |
| 2.3.3 老旧房屋健康智能监测系统架构设计 |
| 2.4 云计算技术 |
| 2.4.1 大数据处理模式与云计算的任务部署 |
| 2.4.2 云计算技术部署与应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 老旧房屋健康监测与智能巡检系统的设计与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 老旧房屋损伤特点与诱因分析 |
| 3.2.1 老旧房屋的主要破坏特点 |
| 3.2.2 老旧房屋的损伤诱因分析 |
| 3.2.3 老旧房屋健康智能监测系统各功能子层的设计分析 |
| 3.3 老旧房屋传感器监测物联网系统总体架构 |
| 3.3.1 现阶段我国常规房屋检测技术 |
| 3.3.2 老旧房屋健康监测感知层传感设备选型与布设 |
| 3.3.3 老旧房屋健康传感器监测物联网系统网络传输层设计 |
| 3.3.4 智能传感器监测与传统人工监测对比 |
| 3.4 智能巡检APP系统架构和功能设计总体架构 |
| 3.4.1 老旧房屋传统人工巡检 |
| 3.4.2 老旧房屋巡检新方式 |
| 3.4.3 智能巡检APP系统总体架构与功能的设计 |
| 3.4.4 智能巡检系统网络传输层设计: |
| 3.4.5 老旧房屋智能巡检APP系统与传统人工巡检的对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 老旧房屋健康智能监测云的关键技术和系统应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 老旧房屋健康智能监测云设计 |
| 4.2.1 老旧房屋健康智能监测云的设计目标 |
| 4.2.2 云计算服务模式的对比 |
| 4.2.3 阿里云的关键技术及监测云数据处理的技术实现 |
| 4.2.4 基于云计算的老旧房屋健康监测变革 |
| 4.3 老旧房屋监测数据预处理与后处理分析 |
| 4.3.1 监测数据预处理 |
| 4.3.2 监测数据后处理分析及预测 |
| 4.4 智能监测云平台系统的管理和房屋预警应用实现 |
| 4.4.1 智能监测云平台系统的管理 |
| 4.4.2 老旧房屋安全预警实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文的主要结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）数据驱动下科技情报智慧服务模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与创新点 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究创新点 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 国内外研究现状 |
| 2.1.1 智慧服务研究现状 |
| 2.1.2 科技情报服务研究现状 |
| 2.1.3 科技情报智慧服务研究现状 |
| 2.1.4 研究现状述评 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 相关概念界定 |
| 2.2.2 信息链理论 |
| 2.2.3 用户场景理论 |
| 2.2.4 需求层次理论 |
| 2.2.5 生命周期理论 |
| 第3章 科技情报智慧服务构成要素及特征 |
| 3.1 科技情报智慧服务构成要素 |
| 3.1.1 智慧数据 |
| 3.1.2 用户需求 |
| 3.1.3 智能技术 |
| 3.1.4 智慧情报 |
| 3.1.5 科技情报工作者 |
| 3.1.6 科技情报智慧服务平台 |
| 3.1.7 科技情报分析方法 |
| 3.2 科技情报智慧服务模式要素间关联关系 |
| 3.3 科技情报智慧服务特征 |
| 3.3.1 数据多源性 |
| 3.3.2 需求敏感性 |
| 3.3.3 技术智能性 |
| 3.3.4 服务场景化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数据驱动下科技情报智慧服务模式构建 |
| 4.1 多源数据驱动 |
| 4.1.1 数据多源性 |
| 4.1.2 多源数据融合 |
| 4.2 智慧服务模式构建思路 |
| 4.3 智慧服务模式核心功能设计 |
| 4.3.1 用户需求智慧感知功能 |
| 4.3.2 情报服务智慧决策功能 |
| 4.3.3 用户服务智能推送功能 |
| 4.4 科技情报智慧服务模式 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动下科技情报智慧服务实现 |
| 5.1 多源科研数据调研 |
| 5.1.1 数据结构 |
| 5.1.2 数据类型 |
| 5.1.3 数据属性 |
| 5.2 基于用户动态画像的科技情报用户需求智慧感知 |
| 5.2.1 用户结构分析 |
| 5.2.2 用户分层画像 |
| 5.2.3 用户动态画像 |
| 5.2.4 用户需求模型构建 |
| 5.3 基于网络文本挖掘的公众政策感知智慧研究 |
| 5.3.1 运用网络文本挖掘分析公众政策感知 |
| 5.3.2 人工智能产业政策公众感知的特征 |
| 5.3.3 人工智能产业政策公众感知热点主题 |
| 5.4 基于向量空间模型的科技情报服务场景化推送 |
| 5.4.1 向量空间模型的应用 |
| 5.4.2 场景化服务 |
| 5.4.3 场景化服务接受效用 |
| 5.4.4 场景化服务推送模型 |
| 5.4.5 场景化服务推送实验 |
| 5.5 科技情报服务智慧反馈机制 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 案例研究 |
| 6.1 格微软件科技情报智慧服务发展现状 |
| 6.1.1 基本概况 |
| 6.1.2 科技情报智慧服务发展现状 |
| 6.2 格微软件科技情报智慧服务发展模式 |
| 6.2.1 发展模式分析 |
| 6.2.2 实现路径 |
| 6.3 格微软件向科技情报智慧服务模式转变的优化 |
| 6.3.1 用户维度优化 |
| 6.3.2 情报维度优化 |
| 6.3.3 服务维度优化 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 数据驱动下科技情报智慧服务保障策略 |
| 7.1 政策保障层面 |
| 7.1.1 建立健全法律法规保障体系 |
| 7.1.2 优化科技情报机构管理架构 |
| 7.2 资源保障层面 |
| 7.2.1 完善科研数据安全保障策略 |
| 7.2.2 推进科研数据开放保障策略 |
| 7.2.3 科技情报数据资源保障策略 |
| 7.3 技术保障层面 |
| 7.3.1 完善技术体系建设保障策略 |
| 7.3.2 完善科技情报服务反馈体系 |
| 7.3.3 创新大数据分析方法及工具 |
| 7.4 人才保障层面 |
| 7.4.1 完善人才队伍建设保障策略 |
| 7.4.2 完善科技情报人才教育体系 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究总结与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限与展望 |
| 8.3.1 研究局限 |
| 8.3.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
四、科技信息的网络动态监测和信息自动获取技术研究（论文参考文献）
- [1]基于天空地一体化的石漠化治理特色林产业效益监测评价研究[D]. 刘树西. 贵州师范大学, 2021
- [2]基于大数据的大学生日常思想政治教育创新研究[D]. 邓晶艳. 贵州师范大学, 2021(09)
- [3]基于天空地一体化的石漠化治理草地畜牧业效益监测评价研究[D]. 张吟. 贵州师范大学, 2021
- [4]河域边界线实时视觉识别与应用[D]. 赵帮强. 太原理工大学, 2021(01)
- [5]基于ARM的石油储存动态监测系统设计与实现[D]. 宋欣欣. 西京学院, 2021(12)
- [6]数据环境下的科技情报资源保障体系研究[J]. 化柏林,阮元元,王宏光,王英泽. 科技情报研究, 2021(02)
- [7]面向科技智库的科技创新政策监测体系构建研究[J]. 颜慧超,林洪,涂瑜,冯建龙,胡然,余昶颖. 科技进步与对策, 2020(24)
- [8]腾冲市矿山储量管理系统设计与实现[D]. 刘东. 中国矿业大学, 2020(07)
- [9]老旧房屋健康智能监测云平台系统研究[D]. 吴桐. 广州大学, 2020
- [10]数据驱动下科技情报智慧服务模式研究[D]. 王益成. 吉林大学, 2020(08)