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公开(公告)号:CN106528794A
公开(公告)日:2017-03-22
申请号:CN201610990195.8
申请日:2016-11-10
申请人: 国网安徽省电力公司 , 安徽继远软件有限公司
IPC分类号: G06F17/30
CPC分类号: G06F16/113 , G06F16/13
摘要: 本发明公开了一种基于档案管理系统的电子文件归档方法,归档方法步骤如下:创建电子文件;收集电子文件;鉴定电子文件;归档电子文件。在发明的一种基于档案管理系统的电子文件归档方法中,通过电子文件的属性文件把复杂的流程串联起来,使整个档案管理工作变成了对一个很小内存的属性文件进行填写,从而更明确化、简单化、易操作,让档案管理员对其他专业性很强的电子文件进行归档;公司也可以通过对属性文件资源库的操作来掌控整个电子档案管理工作的操作。
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公开(公告)号:CN106528794B
公开(公告)日:2020-06-26
申请号:CN201610990195.8
申请日:2016-11-10
申请人: 国网安徽省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于档案管理系统的电子文件归档方法,归档方法步骤如下:创建电子文件;收集电子文件;鉴定电子文件;归档电子文件。在发明的一种基于档案管理系统的电子文件归档方法中,通过电子文件的属性文件把复杂的流程串联起来,使整个档案管理工作变成了对一个很小内存的属性文件进行填写,从而更明确化、简单化、易操作,让档案管理员对其他专业性很强的电子文件进行归档;公司也可以通过对属性文件资源库的操作来掌控整个电子档案管理工作的操作。
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公开(公告)号:CN105678278A
公开(公告)日:2016-06-15
申请号:CN201610069804.6
申请日:2016-02-01
申请人: 国家电网公司 , 国网安徽省电力公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
CPC分类号: G06K9/00624 , G06K9/36 , G06K9/6227
摘要: 本发明提供一种基于单隐层神经网络的场景识别方法,其特征在于:包括训练阶段和识别阶段;所述训练阶段包括:对预先采集的用于训练的样本图像集进行预处理,提取预处理后的样本图像集的局部梯度统计特征,将所述局部梯度统计特征以及对应场景类别标签加入到单隐层神经网络分类器进行层级式监督学习,得到复数个不同的多类单隐层神经网络的最优参数,根据所述最优参数构建多层级场景分类器;所述识别阶段包括:对待识别的图像集进行预处理,提取预处理后的待识别图像集的局部梯度统计特征,将该局部梯度统计特征向量送入所述多层级场景分类器中进行识别,得到所属场景类的类别标注。本发明实现高精度场景识别。
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