“调动上级积极性”的艺术

“调动上级积极性”这句话似乎使下级们咋舌。因为,人们习惯了上级如何调动下级的积极性。许多下级们认为,只要不“冒犯龙须”就不错了,哪里谈得上“调动上级积极性”。其实,我们这里的“调动上级积极性”不是真像上级那样指挥、使用下级,而是指下级如何取得上级的支持,如何发挥上级的工作热情和积极性,以及使下级的正确主张、合理建议得到上级的肯定和采用。那么,下级怎样“调动上级的积极性”呢?     

异构数据库间数据交换工具的设计与实现

针对各异构数据库之间数据交换存在的问题,提出了基于元数据映射规则的异构数据库之间的数据交换模型,并采用自描述的XML文件作为数据交换的中介,运用自定义的格式存储元数据信息和数据内容,结合元数据映射规则,设计和研发了一个异构数据库之间的数据交换工具——DataExchanger,实现了各异构数据库之间无障碍的数据交换。     

安徽交通科技信息共享平台数据交换体系设计与实现

重点讨论了交通科技信息资源共享平台数据交换体系组成和交换过程.数据交换体系由交通科技业务系统数据库、前置数据库、XML转换模块、数据交换Web service接口、数据规范和交换与共享数据指标组成.根据业务系统的XML数据文件格式与规则,利用Web Service接口,连接平台间的交通科技业务数据库,从而实现平台间数据交换和共享.     

农业网络数据交换规范设计模式的研究

数据交换是解决异构信息系统共享问题的有效途径之一,本文给出了数据交换格式设计的一般准则,包括数据元提取和标准化、数据分类与编码、独立于语法的数据交换格式设计三个部分,并结合田间气象数据交换给出了设计实例,可以为具体领域数据交换格式设计提供可操作的设计模式。     

讨好制度还是讨好上级——分析李嘉廷案

问题是现在的政治制度设计,权力高度对上负责,而不是对制度负责。上级的个人喜好就成为下级升迁的重要因素。那么,所有下级官员就极力去讨好上级,去满足上级的个人偏好,而不是去讨好制度。     

书目数据库主题词数据挖掘——基于广州航海高等专科学校图书馆管理系统

从分析当前图书馆书目数据库主题词字段数据特征入手,得出书目数据库普遍存在主题标引问题。提出采用DATAMINING（数据挖掘）技术对现有书目数据库主题词进行挖掘,探索出各类目下的主题词集,形成主题词表作为图书馆书目数据库主题标引的参照。     

EXCEL的数据清单在作物品种资源保存中的应用

EXCEL数据清单是一个含有行记录和列宁段的数据库表.它是一种小型数据库,能容纳32个字段,1000条记录.在数据不太多的情况下,使用它保存数据对育种工作者来说,简单易学,方便轻松.     

馆藏书目数据库MARC数据质量控制分析

着重分析书目数据库中存在的容易忽略可检索字段著录、人为性误录、书目数据的规范化和单向性等主要MARC数据质量问题,并针对这些问题提出数据质量控制的应对策略。     

『倒拍马』浅谈

当前,在一些单位开展批评居然成了难题.下级不敢批评上级,同级不便批评同级,这似乎"有情"可原.奇怪的是有些上级竟然不敢批评下级,何以会出现这种"倒拍马"现象?     

FoxBASE~＋通用全屏幕编辑程序的设计与实现

ＦｏｘＢＡＳＥ＋数据库管理系统包含对数据记录的录入、修改、插入、删除等常规操作。通常，数据库结构较大，需多屏显示，有时又需要修改数据库。基于这些情况，考虑到数据库的结构由用户定义，随时可以改动。系统从结构库文件中取出字段长度，判断是否超过８０列。这样无论字段如何改变，程序都无须改动，减少了很多不必要的反复工作，使用方便、灵活。     

山东省1：100万SOTER数据库的建立与初步应用研究

在GSI环境下，采用SOTER的方法建立了一个包括数字化地图单元和属性数据的山东省SOTER数据库，实现了空间数据和属性数据的连接，为山东省的土训和土地资源制图动态监测提供必要的数据源，并初步开展了山东省土地资源与环境方面的定量研究，为减缓山东省土地退化、水土流失的状况，合理开发利用山东省土地资源提供了必要的科学依据。     

利用XMLSPY实现XML文档与关系型数据库的转换

XML是目前广泛采用的WEB信息交换、存储、处理的技术之一,渐已成为数据表示的标准格式.本文在分析XML文档和数据库各自优势的基础上,对数据库与XML文档转换的两种形式进行了探讨,介绍了XML专业开发工具XMLSPY的主要功能,以ACCESS数据库为例,实现了数据库与XML文档的互相转换.     

计算机农业试验数据处理系统CAEDAS

CAEDAS是一个农业试验数据的计算机处理系统。包括数据预处理、数据分析和文件管理三部分。其主要特点是设计思想新颖、使用方法简便、输入输出规范、分析程序全面。文中通过实例说明了系统的使用方法。     

农作物品种资源数据库系统的一种设计方案

 本文提出一种设计方案，可适用于各种农作物品种资源数据库的管理，它不受不同作物之间植物学形态、农艺性状、品质、抗逆、抗病等生物学特性差异的限制，避免了编程繁琐、冗长，使程序具有通用性。其主要方法是在管理系统中设置三个不同级别的控制文件，其中第一层为高层管理文件，控制系统进入指定作物的数据库；第二层为格式控制文件，控制指定作物数据库的结构，中英文报表的生成、代码的转换，以及供用户自由选择的打印字段的标识等；第三层为代码转换控制文件。这三层不同级别的数据文件构成一个控制软件层，每层数据文件设置的不同参数字段是作为应用程序的公共变量使用的。程序运行过程中，通过判断这些公共变量，系统便进入指定的单项作物的数据库进行数据库维护、生成、查询、报表打印、分类统计、数据连接变换等操作，这样既保证了单项作物数据文件的独立性，又大大减少了程序设计的工作量，是一种行之有效的方法。 文中详细说明了在不同级别数据文件中字段名的含义，以及如何与应用程序衔接和挂钩的方法。     

土地利用信息系统的数据处理

地理信患系统（Geographic Information System，缩写GIS）应用于土地利用的一项重要工作就是集成不同来源以及不同类型的数据，并创建空间数据库和属性数据库。获取数据并对数据进行处理。以及处理数据的精度决定了系统最终的使用性能。     

基于GML的图库一体化数据存储及应用

为解决传统的图库一体化中制图数据与基础数据分离且格式不统一问题,引入能够表示地理空间对象的空间数据和非空间属性数据GML(地理标识语言)文档,建立图库一体化模型,实现数据统一存储管理和应用。首先将GIS数据作为基础数据建库,制定相应的配图方案形成制图数据,用GML技术将上述基础数据与制图数据即地图配置数据统一存储和管理,建立GML图库一体化模型;然后从GML地理数据库中提取与制图数据有关的信息并分析GML地理要素的属性,从地图符号库中匹配出表示该地理要素的地图符号信息,运用编程语言实现地图配置并保存至GML数据库,实现制图数据与基础数据的一体化存储。以某县级开发区土地利用数据为例对GML数据库的应用进行分析,运用C#编程语言完成土地利用数据的GML存储,采用Arc Engine提供的可视化控件实现GML可视化,通过Arc GIS Engine提供的地图整饰功能进行制图输出,实现图库一体化GML数据的应用。     

Development of an automated climatic data scraping, filtering and display system

One of the many challenges facing scientists who conduct simulation and analysis of biological systems is the ability to dynamically access spatially referenced climatic, soil and cropland data. Over the past several years, we have developed an Integrated Agricultural Information and Management System (iAIMS), which consists of foundation class climatic, soil and cropland databases. These databases serve as a foundation to develop applications that address different aspects of cropping systems performance and management. In this paper we present the processes and approaches involved in the development of a climatic data system designed to automatically fetch data from different web sources, consolidate the data into a centralized database, and delivery the data through a web-based interface.Climatic data are usually available via web pages or FTP sites. The exact steps to scrape data from different sources vary depending on how the data are rendered. The climatic data building process presented herein is broken down into 5 major program modules, corresponding to different phases of the process: Data Requester, Data Fetcher, Data Parser, Data Filter, and Data Explorer. The Data Requester is responsible for processing the web pages that lead to the determination of the requested weather data. The Data Fetcher is responsible for fetching weather data that is made available by the data sources based on the request from the Data Requester. The Data Parser is responsible for decompressing and parsing the contents of the original data file and saving the data to an SQL Server 2005 database. The Data Filter is responsible for data quality control and for estimating missing data and saving the filtered data. The Data Explorer is designed to provide web-based user access to the consolidated and filtered climatic data using both dropdown lists and map-based navigation.Three types of data are stored in the process: original climatic data in file format, parsed climatic data in SQL Server database, and filtered climatic data in SQL Server database. The resulting consolidated and filtered climatic database provides a common foundation that allows us to develop diversified applications that require dynamic access to near real-time data. A number of applications have been and are being developed that seamlessly access the foundation class climatic database. Collectively these applications address water conservation, crop production and management, land use suitability analysis, and bioenergy refinery site selection.     

Flexible exchange of farming device data

A new trend in the farming business is to replace conventional farming devices with computerized farming devices. Accordingly, numerous computer-based farming devices for logging, processing and exchanging data have recently been installed on moving farm machinery such as tractors. The exchange of data generally takes place between the devices and farming systems, mostly installed at the premises of farmers, contractors, advisory services, etc. In most cases, data exchange is based on farming data exchange standards and is bi-directional. Bi-directional data exchange allows different devices and systems to exchange data based on a predefined set of rules. In consequence, many hand-coded data exchange solutions have been developed in the farming business. Although efforts regarding incorporating data exchange standards have been made, their actual usage so far has been limited, due to the fact that hand-coded bi-directional data exchange solutions have proven themselves too complex to maintain. Maintenance need to occur as requirements change frequently and the existing data exchange techniques lack flexibility with regards to efficient requirements change management. In addition, requirements change results in managing low-level code rather than a high-level specifications. This paper presents a bi-directional data exchange solution in the farming business that is based on high-level specifications without any need for hand-coding. The proposed solution supports ISOBUS based bi-directional data exchange as well as efficient requirements change management through a graphical user interface. The paper also demonstrates the use of the proposed solution based on a farming case study and open source technologies.     

MARC的功能替换研究

MARC具有数据描述、数据存取、数据交换三大功能。其学科二元性导致其功能边界模糊．语义、语法及物理结构捆绑。MARC的数据存取功能已经被RDBMS取代。LOC已确定用XML替换MARC的数据交换功能，并在近期提出对MARC数据描述功能的重新评估。MARC面临严峻的挑战，图书馆界最终彻底放弃MARC是可以预期的。     

林业资源监管通用数据采集系统研究

林业资源数据是林业资源管理的基础,简单通用的林业资源数据采集系统是提高林业资源监管信息化水平的重要途径。针对我国林业资源数据采集软件通用性低、重复开发的问题,本文对数据交换、动态数据库管理、功能界面自动生成、智能配置等柔性软件设计技术进行研究,设计开发了适用于林业资源监管的通用数据采集系统。该系统具有简单易用、方便扩展等特点,能够满足林业资源监管各业务对数据快速采集的需求。结合云南省临沧市林业资源管理的需求,基于通用数据采集系统框架开发了临沧市林业资源监管数据采集软件并进行应用,验证了该系统具有很强的通用性与扩展能力。