MAPGIS和AutoCAD文件格式及相互数据的转换

详细介绍了MAPCIS和AutoCAD的数据特点、数据转换方法及转换过程中要注意的问题.MAPGIS是一款国产GIS软件,已经从4.0,5.0,5.32,6.0,6.5发展到目前的7.0版本;AutoCAD(Auto Computer Aided Design),是美国Autodesk公司1982年推出的一种通用的微机辅助绘图和设计软件包.     

支持语义映射和转换的社区卫生信息服务平台

分析社区卫生服务机构及相关医疗机构,在各阶段产生的业务、管理等数据,对数据的采集、处理、存储、分析、传输及交换等技术进行研究。规划支持社区卫生信息服务系统开发、集成、运行和管理的社区卫生服务信息网络支撑平台和软件平台。提出一种具有语义映射与转换功能的社区卫生信息管理模型,提供自定义档案格式的功能,根据需要定义不同的疾病档案,使用语义映射和转换进行数据迁移和版本管理。     

MapGIS数据转换方法研究

GIS数据的共享一直是GIS研究中的一个重点内容,通常人们将GIS数据的转换与地图数据的转换混为一谈,结果将GIS数据转换复杂化。文中将这2种数据转换分开研究,针对地图数据的转换提出了直接转换法、对照转换法和程序转换法。针对GIS数据的转换提出了一种分开-间接转换法,它先将GIS数据转换为空间数据与属性数据2个文件,然后将其分别转入目标软件下后,再将其挂接,使它们联系起来或融为一个整体。     

CAD数据到GIS数据自动转换方法探讨

分析了现有CAD数据与GIS数据转换的研究成果,在分析AutoCAD与ArcGIS数据特点的基础上,提出并设计了基于规则库的CAD数据到GIS数据转换方法,并基于该方法开发应用程序,通过在实际数据生产中的应用分析,该方法的优点是可避免数据转换过程的信息丢失和建立完整要素关系,并可通过规则库实现转换过程及质量的可控制性。     

数据仓库中ETL技术的研究与改进

ETL是数据仓库构建中的核心环节,通过对传统的ETL架构体系的介绍,从数据抽取、数据转换等方面对ETL过程进行了改进,让数据转换环节在数据抽取和数据清洗加载的过程中同时进行,并增加了一个临时存储区,以此来缓解在数据抽取和转换过程中由于数据量太大或过于复杂而引起的数据拥堵和冗余的现象。通过改进后的ETL系统,可以提高整个数据仓库运行的效率,大大改善运行速度,提高了数据仓库的数据质量。     

多源异构数据到空间数据仓库的转换方法

多源异构数据的转换是在空间数据仓库构建中不可避免的问题.将异构数据源的数据分为空间数据、多种数据库数据和XML文档数据3大类,并设计一个转换工具,实现对来自于这3种类型的数据的转换.     

规则库支持下的CAD数据到GIS数据自动转换方法探讨

论文分析了现有CAD数据与GIS数据转换的研究成果，在分析AutoCAD与ArcGIS数据特点的基础上，提出并设计了基于规则库的CAD数据到GIS数据转换方法，并基于该方法开发应用程序，通过在实际数据生产中的应用分析，该方法的优点是可避免数据转换过程的信息丢失和建立完整要素关系，并可通过规则库实现转换过程及质量的可控制性。     

电信经营分析系统中抽取转换子系统的设计与实现

针对电信运营分析系统的特殊要求，仔细分析了系统的数据源情况和数据转换要求，设计并实现了一个能够完成经营分析系统数据抽取转换工具．     

Rdb/VMS数据库数据装载方法

本文讨论了VAX Rdb/VMS数据库数据装载和异质数据库数据转换工具的设计思想和实现技术,并给出了程序设计流程。实践结果表明,转换工具界面友好,灵活多变,具有实用性和通用性。     

MARC数据开放性转换与生成初探——从非标准型数据到MARC数据

MARC数据可以从其他相关格式数据经过转换而生成,也可以经过反转换而生成其他相关格式数据。以E-Mchange为例,说明了非标准型数据向MARC数据的开放性转换与生成的实现途径。     

数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。     

基于DataGuard的Oracle RAC高校数据保护研究

数据是高校管理信息化产生的最重要的无形资产,数据的丢失或者损坏都将极大地损害教学、管理和科研工作的正常开展．Oracle RAC是目前使用最为广泛的数据库集群化管理方式,在此基础上开展DataGuard数据保护技术的应用研究,可以弥补集群数据库环境在数据容灾、备份和故障恢复方面的不足,提升数据的安全性,确保高校各类应用系统的正常运行．     

人工智能赋能高校数据治理:逻辑、挑战与实践

随着人类社会逐步迈入以情感计算、自然语言处理等智能技术为核心支撑的人工智能时代,数据的战略资源地位日益凸显,数据治理已成为推进高校教育治理现代化的关键工具。人工智能赋能高校数据治理的基本逻辑主要体现在数据管理、数据质量、数据决策与数据服务4个层面。高校数据管理忽视“多方协同管理”、缺乏相对统一的数据质量标准、数据决策在权责限定与顶层设计方面存在缺失、数据服务潜能激发不力制约数据价值高效释放等可被视为人工智能赋能高校数据治理的现实挑战。对此,应创设落位智能共管的高校数据管理职能优化机制、完善校本化高校数据挖掘与共享质量标准、构建基于责权厘定的智能化数据决策体系、优化指向数据价值释放的智能数据服务体系。     

Microsoft Excel的数据库管理方法

从一般数据库管理的角度出发,论述Excel管理数据库的方法。这种“表格”式的数据库管理方法将提供给用户一种新颖的设计方法和简单的使用操作。具有很大的推广价值。     

中小油田地震数据计算机管理方法研究

石油勘探技术发展迅速 ,需要一个集地震、测井、地质 3种数据为一体的勘探数据库来支持新的研究工作 .对包括地震资料处理、解释等资料的存储、应用方法进行了探索 ,提出了一种适合于中小油田的地震数据管理方案 .通过分析地震资料处理、解释产生的各类数据及其特点 ,从存储管理方法、数据规范化、质量控制方法、应用支持方法、数据服务方法等方面进行了详细论述     

化工物性数据库CPPDB在IBM-PC/XT机上的实现

讨论了文题实现方法,介绍了该数据库的总体结构。CPPDB利用dBASE Ⅲ支持建库,数据独立性高,修改、扩充方便。CPPDB存储了468种物质的29种物性数据,具有较强的物性估算和图形输出功能。     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

数据仓库清洗技术讨论

数据仓库建设过程中最关键的环节是数据集成,本文重点分析了数据清洗需要解决的问题及涉及的主要技术,针对数据库的数据模型与数据仓库模型的区别讨论了利用元数据的映射规则的数据清洗方法.     

数据挖掘和数据仓库的关系研究

阐述了数据挖掘和数据仓库的有关技术,研究了数据挖掘和数据仓库的相互关系,说明了数据挖掘系统和数据仓库应统一分析和设计.