图书馆管理软件开发:
目录
一、基本概述 - 3 -
二、安装、注册、界面 - 3 -
三、主要功能模块 - 5 -
四、各模块具体功能 - 6 -
(一)编目管理 - 6 -
1) 图书编目 - 6 -
2) 图书检索 - 14 -
3) 断号查询 - 15 -
4) 图书盘点 - 16 -
5) 馆藏地调拔(支持RFID) - 17 -
6) 架位号设定 - 19 -
7) 书标打印 - 20 -
7) 条形码打印 - 23 -
8) 馆藏处理 - 25 -
8.1、图书注销 - 25 -
(二)流通管理(支持RFID) - 30 -
(三)报表统计 - 39 -
1) 编目清单(按种) - 39 -
2) 馆藏清单(按册) - 40 -
3) 馆藏分类统计 - 42 -
4) 馆藏综合统计 - 43 -
5) 年度变化统计 - 44 -
6) 借阅综合统计 - 44 -
7) 文献借阅排行 - 45 -
8) 工作量统计 - 46 -
9) 财务清单(罚款明细、押金统计) - 48 -
(四)期刊 - 49 -
(五)系统设置 - 49 -
五、特色功能 - 58 -
六、OPAC检索 - 59 –

  • 项目概况:
    基于深度学习人工智能技术的自动编写文稿系统。是针对在项目资料齐全的前提下,通过对施工资料的读取、识别、深度分析,自动提取方案资料的有用信息,结合数据处理算法、深度学习算法、解释执行模型,并根据国家法律法规以及行业标准文件,仿真模拟安全评价师行为进行编制行业安全技术评价报告。
    二、运行环境
    硬件环境
    阿里云服务器
    软件环境
    centos 7、mysql
    三、功能模块
    功能主要包括:方案资料录入、资料分析、资料缓存数据库、方案修改提示、报告版本库、大数据分析对比等
    四、技术要求:
    1、负责对图像中的道路元素、交通标志进行检测,识别,ocr文字提取; 
    2、负责矢量地图数据分析与挖掘;
    3、对CAD或PDF格式图纸的识别分析;
    4、熟悉图像、文档识别算法的研究、开发,包括图像识别,目标检测,语义分割,动作识别等;
    5、有良好的数学基础和编程能力,熟悉Python、C/C++、SHELL等编程语言;
    6、熟悉机器学习、深度学习等领域的相关算法(如逻辑回归、SVM、神经网络、CNN, 决策树、贝叶斯等);
    7、熟悉 docker/kubernetes部署运维、性能调优,具备定制化开发能力;
    8、熟悉主流深度学习框架(Caffe/Theano/TensorFlow/Torch等);
    通过以上技术,完成一个可以自动编写完成度达到70%以上的安全技术评价报告。

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