软件需求规格说明书评审 很好的介绍，大家可以参照着看看。。

CQI-9 热处理系统评审(2011版).pdf

1、安装使用方便。安装过程中不需要用户设置参数、不需要配置数据库和第三方软件，一键安装，方便快捷。 2、专家库、监督库建设规范。支持照片和附件上传，可添加专家的各种格式的证书、证件档案资料。 3、数据库结构科学。库、表中每个字段均经过严格测试，类型清晰，程序自动审核，确保数据的准确有效。 4、先进的随机抽选机制。系统可以方便地从专家、监督员库中的一组或几组中随机抽取指定数量的专家、监督员，支持一个项目中多个采购类别（如专业类、经济类、法律类、监督员、其他类别）的反复多次抽取。具有补抽专家等功能，因各种原因抽选不成功时，本系统会自动保存项目信息到“需重新抽选的项目”中（重新抽选时不需要再次录入项目信息），操作员可随后继续进行抽选，直到抽选成功为止。本系统采用概率论随机抽选算法，种子值动态随机改变，有效避免伪随机现象，所有专家、监督员被抽取机会均等、公平。采用动态抽选过程，可在现场公开展示抽选步骤，以供监督。 5、专家屏蔽及姓名隐藏设置功能。专家屏蔽方式 ：（1）与采购方同单位屏蔽（2）同一单位只抽一名专家（3）可在抽取前在待抽取名单中对个别专家进行人工屏蔽；随机抽取显示方式：（1）显示专家全名（2）只显示姓氏（3） 显示随机数。 6、冲突屏蔽功能（专家在其他项目中已被抽选有时间冲突时不再被抽取） （1）忽略冲突（2）当日冲突（3）半日冲突。 7、有效避免人工干预。抽选后项目资料不允许修改，关键操作均有操作日志备查。 8、系统管理严密。管理员拥有最大权限，其他用户的权限由管理员根据工作实际需要来设置，可按“抽选、添加、编辑、删除”分别赋予权限，可以让部分用户只能进行专家管理，也可以让部分用户只能抽取。 9、启用监督机制。每个项目除了抽取专家外，还可根据需要抽取现场监督人员。 10、强大的模糊数据查询功能。所有档案资料均可按照不同方式进行模糊查询，方便快捷。 11、强大的数据报表打印功能。抽选结果、档案资料等数据报表均采用Word表格设计，打印规范美观。

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。

工程建设项目审批管理系统项目根据业务深化总体要求，分析目前建设项目并联审批业务的需求和未来发展方向。具体需要满足以下功能要求： 实现建设项目多规合一管理，优化“立项用地规划许可阶段”前置审查环节，实施并联审查，各部门在“多规合一”规划空间信息数据平台上结合宗地情况提出联合审查意见，实现建设项目多规合一审批数据共享，提供项目审批、实施监督、服务公众等功能。 对建设项目涉及的评价、评估、评审进行并联统一管理，实现建设项目评估的统一受理、统一评估、统一评审、统一审批、统一办结、统一监管，建立统一对接标准，向多评合一审批部门推送审批数据，实现多评合一审批数据的共享，进一步优化投资发展软环境。 实现建设项目图审管理，推行施工图设计信息化管理，利用现有的平台，将设计成果数字化交付、审查及存档备案，实现“网上受理、一个项目、一家机构、全面审查、过程留痕、责任可溯”的管理模式。 实现建设项目多测合一管理，整合建设工程竣工验收阶段各测绘结果报告，实现“一次委托、统一测绘、成果共享”的管理模式。 完成建设项目并联审批中介机构的服务组织管理、服务过程管理、评价管理等。 实现建设项目并联审批过程跟踪、异常预警以及督察督办功能，实现并联审批的效能监察功能。

XXX市重大项目库管理软件应满足项目业主单位、行业主管部门、发改部门、市县领导四类用户的在重大项目全生命周期的管理需求。根据四类系统用户，系统平台提供了不同的功能应用。 一是覆盖重大项目管理相关职能部门，加快推进重大项目的前期工作办理；二是实现对全部重大项目从选址、立项、开工、建设到竣工的全生命周期监管；三是采集项目图片或视频信息实现项目进度可视化。

本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据，分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。 本书主要是面向数据仓库的设计、开发和管理人员，以及构造和使用现代信息系统的人员，也适于信息处理方面的高校师生和从事传统数据库系统技术工作的人阅读。 目录 译者序 审、译者简介 前言 第1章 决策支持系统的发展 1 1.1 演化 1 1.2 直接存取存储设备的产生 2 1.3 个人计算机/第四代编程语言技术 3 1.4 进入抽取程序 3 1.5 蜘蛛网 4 1.6 自然演化体系结构的问题 5 1.6.1 数据缺乏可信性 5 1.6.2 生产率问题 8 1.6.3 从数据到信息 10 1.6.4 方法的变迁 11 1.7 体系结构设计环境 12 1.7.1 体系结构设计环境的层次 13 1.7.2 集成 14 1.8 用户是谁 15 1.9 开发生命周期 15 1.10 硬件利用模式 16 1.11 建立重建工程的舞台 16 1.12 监控数据仓库环境 17 1.13 小结 19 第2章 数据仓库环境 20 2.1 数据仓库的结构 22 2.2 面向主题 23 2.3 第1天到第n天的现象 26 2.4 粒度 28 2.4.1 粒度的一个例子 29 2.4.2 粒度的双重级别 31 2.5 分割问题 34 2.6 样本数据库 34 2.7 数据分割 35 2.8 数据仓库中的数据组织 37 2.9 数据仓库—标准手册 41 2.10 审计和数据仓库 41 2.11 成本合理性 41 2.12 清理仓库数据 42 2.13 报表和体系结构设计环境 42 2.14 机遇性的操作型窗口 43 2.15 小结 44 第3章 设计数据仓库 45 3.1 从操作型数据开始 45 3.2 数据/过程模型和体系结构设计环境 49 3.3 数据仓库和数据模型 50 3.3.1 数据模型 52 3.3.2 中间层数据模型 54 3.3.3 物理数据模型 58 3.4 数据模型和反复开发 59 3.5 规范化/反规范化 60 3.6 数据仓库中的快照 65 3.7 元数据 66 3.8 数据仓库中的管理参照表 66 3.9 数据周期 67 3.10 转换和集成的复杂性 70 3.11 触发数据仓库记录 71 3.11.1 事件 72 3.11.2 快照的构成 72 3.11.3 一些例子 72 3.12 简要记录 73 3.13 管理大量数据 74 3.14 创建多个简要记录 75 3.15 从数据仓库环境到操作型环境 75 3.16 正常处理 75 3.17 数据仓库数据的直接访问 76 3.18 数据仓库数据的间接访问 76 3.18.1 航空公司的佣金计算系统 76 3.18.2 零售个性化系统 78 3.18.3 信用审核 80 3.19 数据仓库数据的间接利用 82 3.20 星型连接 83 3.21 小结 86 第4章 数据仓库中的粒度 87 4.1 粗略估算 87 4.2 粒度划分过程的输入 88 4.3 双重或单一的粒度？ 88 4.4 确定粒度的级别 89 4.5 一些反馈循环技巧 90 4.6 粒度的级别—以银行环境为例 90 4.7 小结 95 第5章 数据仓库和技术 96 5.1 管理大量数据 96 5.2 管理多介质 97 5.3 索引/监视数据 97 5.4 多种技术的接口 97 5.5 程序员/设计者对数据存放位置的控制 98 5.6 数据的并行存储/管理 99 5.7 元数据管理 99 5.8 语言接口 99 5.9 数据的高效装入 99 5.10 高效索引的利用 100 5.11 数据压缩 101 5.12 复合键码 101 5.13 变长数据 101 5.14 加锁管理 102 5.15 单独索引处理 102 5.16 快速恢复 102 5.17 其他的技术特征 102 5.18 DBMS类型和数据仓库 102 5.19 改变DBMS技术 104 5.20 多维DBMS和数据仓库 104 5.21 双重粒度级 109 5.22 数据

信息系统定级专家评审意见表

2019年全国数学建模评审详细要点（A-E题），准备数模比，赛必看，具有参考意义， 如有问题可以私信

JHU获取和清理数据（数据分析专业课程3） 此存储库包含“获取和清理数据”的同行评审作业的脚本和数据。 数据 原始数据集取自 。 脚本 run_analysis.R是 R 脚本，用于执行课程作业所需的操作。 它可以通过导入到 RStudio 并启动脚本来运行。 它假定数据目录（test/ 和 train/）位于工作目录中并且未压缩。 文档 CodeBook.md描述了变量、数据和对原始数据所做的更改，以创建整洁的数据集。 结果 run_analysis.R的输出在tidyAverages.txt.