计算机视觉检测论文怎么写

推荐下计算机视觉这个领域，依据学术范标准评价体系得出的近年来最重要的9篇论文吧： （对于英语阅读有困难的同学，访问后可以使用翻译功能） 一、Deep Residual Learning for Image Recognition  摘要：Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers—8× deeper than VGG nets [40] but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions1, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 二、Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 摘要：In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3x3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16-19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 三、U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 摘要：There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently. The architecture consists of a contracting path to capture context and a symmetric expanding path that enables precise localization. We show that such a network can be trained end-to-end from very few images and outperforms the prior best method (a sliding-window convolutional network) on the ISBI challenge for segmentation of neuronal structures in electron microscopic stacks. Using the same network trained on transmitted light microscopy images (phase contrast and DIC) we won the ISBI cell tracking challenge 2015 in these categories by a large margin. Moreover, the network is fast. Segmentation of a 512x512 image takes less than a second on a recent GPU. The full implementation (based on Caffe) and the trained networks are available at . 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 四、Microsoft COCO: Common Objects in Context 摘要：We present a new dataset with the goal of advancing the state-of-the-art in object recognition by placing the question of object recognition in the context of the broader question of scene understanding. This is achieved by gathering images of complex everyday scenes containing common objects in their natural context. Objects are labeled using per-instance segmentations to aid in precise object localization. Our dataset contains photos of 91 objects types that would be easily recognizable by a 4 year old. With a total of million labeled instances in 328k images, the creation of our dataset drew upon extensive crowd worker involvement via novel user interfaces for category detection, instance spotting and instance segmentation. We present a detailed statistical analysis of the dataset in comparison to PASCAL, ImageNet, and SUN. Finally, we provide baseline performance analysis for bounding box and segmentation detection results using a Deformable Parts Model. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 五、Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 摘要：Convolutional networks are at the core of most state of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks. Since 2014 very deep convolutional networks started to become mainstream, yielding substantial gains in various benchmarks. Although increased model size and computational cost tend to translate to immediate quality gains for most tasks (as long as enough labeled data is provided for training), computational efficiency and low parameter count are still enabling factors for various use cases such as mobile vision and big-data scenarios. Here we are exploring ways to scale up networks in ways that aim at utilizing the added computation as efficiently as possible by suitably factorized convolutions and aggressive regularization. We benchmark our methods on the ILSVRC 2012 classification challenge validation set demonstrate substantial gains over the state of the art: 21:2% top-1 and 5:6% top-5 error for single frame evaluation using a network with a computational cost of 5 billion multiply-adds per inference and with using less than 25 million parameters. With an ensemble of 4 models and multi-crop evaluation, we report 3:5% top-5 error and 17:3% top-1 error on the validation set and 3:6% top-5 error on the official test set. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 六、Mask R-CNN 摘要：We present a conceptually simple, flexible, and general framework for object instance segmentation. Our approach efficiently detects objects in an image while simultaneously generating a high-quality segmentation mask for each instance. The method, called Mask R-CNN, extends Faster R-CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with the existing branch for bounding box recognition. Mask R-CNN is simple to train and adds only a small overhead to Faster R-CNN, running at 5 fps. Moreover, Mask R-CNN is easy to generalize to other tasks, ., allowing us to estimate human poses in the same framework. We show top results in all three tracks of the COCO suite of challenges, including instance segmentation, bounding-box object detection, and person keypoint detection. Without tricks, Mask R-CNN outperforms all existing, single-model entries on every task, including the COCO 2016 challenge winners. We hope our simple and effective approach will serve as a solid baseline and help ease future research in instance-level recognition. Code will be made available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 七、Feature Pyramid Networks for Object Detection 摘要：Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But pyramid representations have been avoided in recent object detectors that are based on deep convolutional networks, partially because they are slow to compute and memory intensive. In this paper, we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A top-down architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art single-model results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 5 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 八、ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 摘要：Feature matching is at the base of many computer vision problems, such as object recognition or structure from motion. Current methods rely on costly descriptors for detection and matching. In this paper, we propose a very fast binary descriptor based on BRIEF, called ORB, which is rotation invariant and resistant to noise. We demonstrate through experiments how ORB is at two orders of magnitude faster than SIFT, while performing as well in many situations. The efficiency is tested on several real-world applications, including object detection and patch-tracking on a smart phone. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 九、DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 摘要：In this work we address the task of semantic image segmentation with Deep Learning and make three main contributions that are experimentally shown to have substantial practical merit. First , we highlight convolution with upsampled filters, or ‘atrous convolution’, as a powerful tool in dense prediction tasks. Atrous convolution allows us to explicitly control the resolution at which feature responses are computed within Deep Convolutional Neural Networks. It also allows us to effectively enlarge the field of view of filters to incorporate larger context without increasing the number of parameters or the amount of computation. Second , we propose atrous spatial pyramid pooling (ASPP) to robustly segment objects at multiple scales. ASPP probes an incoming convolutional feature layer with filters at multiple sampling rates and effective fields-of-views, thus capturing objects as well as image context at multiple scales. Third , we improve the localization of object boundaries by combining methods from DCNNs and probabilistic graphical models. The commonly deployed combination of max-pooling and downsampling in DCNNs achieves invariance but has a toll on localization accuracy. We overcome this by combining the responses at the final DCNN layer with a fully connected Conditional Random Field (CRF), which is shown both qualitatively and quantitatively to improve localization performance. Our proposed “DeepLab” system sets the new state-of-art at the PASCAL VOC-2012 semantic image segmentation task, reaching percent mIOU in the test set, and advances the results on three other datasets: PASCAL-Context, PASCAL-Person-Part, and Cityscapes. All of our code is made publicly available online. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 希望对你有帮助！

计算机信息管理在第三方物流中的应用 摘要：本文以提高计算机信息管理在企业物流中的应用程度为出发点,通过对第三方企业物流专业现状分析,就我国企业的物流管理信息系统建设进行了系统规划,给出了系统规划的框架,并就物流管理信息系统的安全性提出了建议。 关键词：信息管理，第三方物流，系统安全，外部信息，内部信息 我国物流市场现状 对于企业的发展而言,物流愈来愈成为其发展的瓶颈。目前,我国国内没有一家能让众企业均信服的第三方物流(简称TPC)企业,使得许多企业都拿出大量资金自己做物流。因此,第三方物流企业应该抓住这个时机,搞好自己的物流管理。 现代物流是以计算机信息管理和通信技术为核心的产业,但目前的企业物流尚处于传统的传递、送货阶段。因此,第三方物流企业要有严格的、科学的管理系统实现事务处理信息化、信息处理电子化的能力,充分利用计算机和计算机网络来处理信息,以提高自身竞争力。要达到此目的,其关键就是加紧物流管理信息系统的开发建设。 物流管理信息系统的设计与开发 第三方企业物流要做大、做强,展示本身企业的形象,从技术而言,开发物流管理信息系统就应从大局着眼,全盘考虑。首先就是管理者和技术人员的充分统筹规划,在企业内部开发适合自己信息管理系统,建立自己的供求网站,其次是对现行的规章制度整合优化,并对新内容进行开发。 系统的设计模式 此系统可以从第三方物流企业的市场地位方面进行考虑并进行开发。 由此可见,第三方物流管理信息系统建设包括两部分:外部的网上信息交流和内部的信息处理。 外部信息交流 客户管理子系统:网上接受订单模块;查询模块。财务结算子系统:基本费用结算模块;特别费用结算模块;查询费用结算模块。 内部信息处理 仓储管理子系统:仓库管理模块;库存管理模块;查询模块。运输管理子系统:车辆、人员变动管理模块;运输任务调度管理模块;查询模块。财务结算子系统:费用结算模块;查询模块。管理层子系统:权限设置模块;查询模块。 建立本企业的网站 物流企业建立自己的因特网站,在该网站上将企业的运作方式、配送情况每日在网上发布。通过运用现代化电子商务手段,实现网上配送的信息发布与收集,方便了客户、节省了物流成本、提高了物流效果,从而为企业带来更多的利润。 物流管理信息系统的安全性 根据系统分外部和内部两大模块,系统的安全性问题可从两方面进行保障。 外部信息交流中的安全 在与其他企业的信息交流中,接受企业定单、反馈信息等重要信息都在网上进行。针对网络上的不安全因素(例如:网络黑客攻击、网络病毒传播、网络系统本身不安全等)可采取相应的对策,例如:数据加密技术、数字签名技术、报文鉴别技术、访问控制技术、密钥管理技术、身份认证技术等。 内部信息处理中的安全 安全的运行环境是企业物流信息的基本要求,而形成一支高度自觉、遵纪守法的技术职工队伍则是计算机信息系统安全工作的最重要环节。要抓好这个环节的安全工作,可从两方面着手:一方面是从技术入手。即开发并应用好企业物流管理信息系统中的权限设置模块,对接触此信息管理系统的工作人员设置不同的访问权限、设置口令、进行身份确认,对用户的定时、定终端登陆用机的安全实施严格的访问控制技术,严格有效地制约对计算机的非法访问,防范非法用户的入侵。另一方面是由管理入手。任何的企业发展都要以人为本,第三方物流企业也不例外,企业可以在思想品质、职业道德、规章制度等方面做一定的工作。 发展现代物流产业是市场发展的必然趋势,第三方物流信息管理的设计与开发将会带来企业的外溢效应,实现计算机化全面管理在规划物流管理信息系统时会对一些较落后的环节进行优化的同时,可加快物流产业向现代化、信息化、产业化、集团化、专业化发展的进程,从而有利于拓展市场,扩大生存空间,提高企业的整体经济效益,有利于物流企业实现可持续发展。 参考文献： 1.王国华.计算机物流信息管理系统的实施与应用[J].科技情报开发与经济,2004,14 2.朱明.数据挖掘[M].中国科学技术大学出版社,2002

Windows NT/2000系统下进程的隐藏摘要 进程的隐藏一直是木马程序设计者不断探求的重要技术，本文采用远程线程技术，通过动态链接库方法，较好地解决了这一问题，通过远程线程将木马作为线程隐藏在其他进程中，从而达到隐藏的目的。关键字进程 线程 木马 动态链接库 木马程序(也称后门程序)是能被控制的运行在远程主机上的程序，由于木马程序是运行在远程主机上，所以进程的隐藏无疑是大家关心的焦点。本文分析了Windows NT/2000系统下进程隐藏的基本技术和方法，并着重讨论运用线程嫁接技术如何实现Windows NT/2000系统中进程的隐藏。1 基本原理在WIN95/98中，只需要将进程注册为系统服务就能够从进程查看器中隐形，可是这一切在Windows NT/2000中却完全不同， 无论木马从端口、启动文件上如何巧妙地隐藏自己，始终都不能躲过Windows NT/2000的任务管理器，Windows NT/2000的任务管理器均能轻松显示出木马进程，难道在Windows NT/2000下木马真的再也无法隐藏自己的进程了？我们知道，在WINDOWS系统下，可执行文件主要是Exe和Com文件，这两种文件在运行时都有一个共同点，会生成一个独立的进程，寻找特定进程是我们发现木马的方法之一，随着入侵检测软件的不断发展，关联进程和SOCKET已经成为流行的技术，假设一个木马在运行时被检测软件同时查出端口和进程，我们基本上认为这个木马的隐藏已经完全失败。在Windows NT/2000下正常情况用户进程对于系统管理员来说都是可见的，要想做到木马的进程隐藏，有两个办法，第一是让系统管理员看不见你的进程；第二是不使用进程。本文以第二种方法为例加以讨论，其基本原理是将自已的木马以线程方式嫁接于远程进程之中，远程进程则是合法的用户程序，这样用户管理者看到的只是合法进程，而无法发现木马线程的存在，从而达到隐藏的目的。2 实现方法 为了弄清实现方法，我们必须首先了解Windows系统的另一种"可执行文件"----DLL，DLL是Dynamic Link Library（动态链接库）的缩写，DLL文件是Windows的基础，因为所有的API函数都是在DLL中实现的。DLL文件没有程序逻辑，是由多个功能函数构成，它并不能独立运行，一般都是由进程加载并调用的。因为DLL文件不能独立运行，所以在进程列表中并不会出现DLL，假设我们编写了一个木马DLL，并且通过别的进程来运行它，那么无论是入侵检测软件还是进程列表中，都只会出现那个进程而并不会出现木马DLL，如果那个进程是可信进程，（例如浏览器程序，没人会怀疑它是木马吧？）那么我们编写的DLL作为那个进程的一部分，也将成为被信赖的一员，也就达到了隐藏的目的。 运行DLL方法有多种，但其中最隐蔽的方法是采用动态嵌入技术，动态嵌入技术指的是将自己的代码嵌入正在运行的进程中的技术。理论上来说，在Windows中的每个进程都有自己的私有内存空间，别的进程是不允许对这个私有空间进行操作的，但是实际上，我们仍然可以利用种种方法进入并操作进程的私有内存。动态嵌入技术有多种如：窗口Hook、挂接API、远程线程等，这里介绍一下远程线程技术，它只要有基本的进线程和动态链接库的知识就可以很轻松地完成动态嵌入。远程线程技术指的是通过在另一个进程中创建远程线程的方法进入那个进程的内存地址空间。我们知道，在进程中，可以通过CreateThread函数创建线程，被创建的新线程与主线程（就是进程启动时被同时自动建立的那个线程）共享地址空间以及其他的资源。但是很少有人知道，通过CreateRemoteThread也同样可以在另一个进程内创建新线程，被创建的远程线程同样可以共享远程进程（是远程进程）的地址空间，所以，实际上，我们通过一个远程线程，进入了远程进程的内存地址空间，也就拥有了那个远程进程相当的权限。全文地址： 更多计算机论文：

这其实并不难，首先在设计题目时，不要过于笼统广泛，要多从自身的角度出发，要结合你们当前所处的生活环境、城市等进行思考，从中找出其中一个点进行扩展，千万不要涉及的太大，那样就没有突出点。然后就是在确定要做具体点的时候，还要在自己的设计中添加一个相对新颖的功能，最重要还是要和你的导师多走动走动，商量你自己设计的项目，寻求一些比较擅长的同学的帮助，实在搞不定的时候，就只能找别人代做了，但你要先了解行情，避免自己踩坑，详情可以找六月雪毕业设计咨询，那里的质量都是不错的

四、政府知识管理系统实例分析 下面以由苏州欧索软件公司开发的“Bluten政府知识管理平台”③为主导，结合北京俊和在线网络科技有限公司的知识管理系统④作实例分析，这两家公司的政府知识管理系统基本上可以代表当前我国政府知识管理系统的现状。 经过归纳可以得到“Bluten政府知识管理平台”主要功能模块及特点是： 第一个主模块是政务中心，这是系统的主导功能，下设五个子功能： 一是公文管理(发文、收文、档案管理)，特点是支持语音录入、手写录入，能实现收发公文流程的自由设置和流程监控；二是事务管理(人事办公事务和财务事务)，特点是能够规范和固化行政办公流程，实现各项事务的自助处理；三是日程管理(有多种方式，如邮件提醒、短消息提醒、BP机提醒、电话提醒)，特点是按日、周、月显示日程，并可对日程进行公布、存储、查询；四是会议管理(会议室管理、会议通知管理)，特点是能与日程管理紧密联系，可进行会议提醒，可进行会议纪要管理；五是邮件管理(电子邮件收发、扩展Web访问)。 第二个主模块是资源中心，下设以下五个子功能：新闻发布、公告发布、政策法规办事指南、其他信息(包括各种交通信息及其共享信息)。第三个主模块是管理中心，能实现无线应用、消息提醒、流程自定义、图形化设计工具、多组织结构、流程监控分析、自定义表单、用户管理、图形化的用户权限管理等功能。 “Bluten政府知识管理平台”代表了当前大部分电子政务管理软件的主要功能。但是，应当说它的政府知识获取、传播共享、利用测评功能不够充分，基本上可以说还是一种办公管理，偏重于政务管理，而不是知识管理和公共服务。 相比之下，俊和在线的一站式电子政务应用解决方案除了具备上表所列的欧索软件中的大部分功能以外，还突出了知识管理功能。该方案基于门户系统与内容管理、虚拟网站集群，以及中间件平台等支撑系统的整合而成，包括“一站式”所必须具备的单点登录、统一认证、应用分布、虚拟站点集群、集中管理功能，同时还包括门户服务通常应具备的搜索引擎、消息引擎、个性化展现、知识导航、应用集成等功能。 从该方案的“一站式信息门户”有“消息沟通”模块，包括分类论坛、在线交流、在线聊天、在线调查、信访管理等功能；“一站式协同办公”平台的办公应用层中的特别有一个“办公协作平台”模块，其中有信息发布、数据文档共享、视频会议、论坛服务、远程办公等功能。事务管理模块中还有“辅助决策”功能等，在此都体现了知识管理的特征。 从上文提出的政府知识管理系统的三大功能需求，到俊和在线的知识管理系统这一阶段，政府的知识管理系统已经取得了很大进展：如知识门户开始形成、协同办公成效显著。但这些系统大多还只是停留在知识的简单获取、传播和利用阶段，需要加强的知识管理功能还有很多：隐性知识的获取难度仍然较大，需要引入适当的激励机制激发共享；知识交流的过程基本上还是在对知识的外化，真正内化的很少；对知识培训、推送考虑的也不多；知识贡献较少；也没有良好的知识测评机制。综上所述，当前已有的政府知识管理系统与从理论上设计的理想需求模型还有差距，在实践中，系统设计人员可以参考知识管理的功能需求，从公务员的个人知识管理做起，培养知识分享和交流的组织文化，培育实践社区，确定办公领域中的关键知识，重视信息门户的知识沉淀，并结合实际情况设计出适合政府的知识管理系统，培养政府创新能力。 ①以外促内，内强则外优——政府、公共事业单位知 识管理的导入．http：／／www．amteam．org／static／54235．hnn1． [访问日期：2007—2—3】 ② 刘武，朱明富．构建知识管理系统的探讨．计算机应用研究．2002(4)：35—37． ③ 苏州欧索软件公司．Bluten知识平台解决方案．http：／／www．oceanso~：．com．cn／document／knowledge．doc． 【访问日期：2006-12-10】 ④北京俊和在线网络科技有限公司．成功方案：一站式电子政务应用解决方案．http：／／www．wits．com．cn／wits／news／news_show．asp?id=94&kind= 公司动态&trade=政府信息化．【访问日期：2007—3—9】

计算机专业论文： 计量标准设备管理系统的设计与实现 对于法定计量技术机构．计量标准档案和设备档案的管理是一项非常重要的工作。然而，对于档案的管理，大多数单位还停留在传统的管理模式，耗费大量的时间和人力，却不能实时动态地从档案中获取信息，大量信息资源不能得到有效利用。为提高计量标准档案和设备档案的管理水平与工作效率，必须对档案进行网络化、实时化、动态化的管理．实现计量标准和设备信息的高度共享，建立更加高效、快捷的实时化与动态化管理模式。 一、计量标准设备管理系统的 网络化解决方案为实现计量标准和设备档案的实时、动态管理，根据相关法规要求、管理工作需要、检定和校准工作需要，我院设计开发了“计量标准设备管理系统”。为实现信息实时动态共享，系统采用浏览器，月艮务器(B／S)架构，并充分利用．NET技术的优势．采用Ⅳ层体系结构设计思想。系统的整体设计思想如图1所示，整个系统的层次结构分为页面文件层、隐藏文件层、数据访问层、数据服务层、存储过程层、数据库表层。这样的设计可使系统的用户界面处理、业务逻辑处理、数据访问处理的层次更加清晰，易于系统的扩展与升级。 二、计量标准设备管理系统的设计与实现 由于计量标准档案和设备档案中涉及的数据信息非常繁杂．而且还要考虑管理方面的各种要求。在对系统进行设计时．特别考虑了以下四个方面的问题： 第一，JJF1033～2001《计量标准考核规范》、JJF1069—2003《法定计量检定机构考核规范》和GB15481—2000《检测和校准实验室能力的通用要求》规定的相关要求。 第二，计量标准档案和设备档案管理的实际情况与特点。 第三，系统运行的稳定性及运行速度。 第四，系统的易用性及可操作性。 根据以上设计思路，通过对数据资源进行分解、归类、重新组合，本设计方案将计量标准设备管理系统分为以下四个子系统： 1．设备履历管理子系统 该子系统主要是对设备的各种硬件信息及软件信息进行管理。硬件信息包括设备的名称、规格、编号、测量范围、不确定度／准确度等级／最大允许误差、主要技术指标、制造厂、价格、出厂日期、启用日期、所处状态、设备的组成情况、设备附件明细等：软件信息包括设备检定／校准证书、证书号、检定时间、有效期限、检定结论、溯源单位、所属标准、使用人情况、保管人情况、设备维修明细、设备的供应商明细等信息。 通过对设备信息的分析．将设备履历管理系统分为硬件信息管理和软件信息管理子模块。硬件信息管理包括设备基本信息管理、设备的组成设备管理、设备附件管理：软件信息管理包括设备溯源证书管理、设备使用人与保管人管理、设备供应商管理等功能。 该子系统为每个设备构建一份清晰的履历档案，按照过程管理的要求，记录设备从购进开始直到报废整个生存周期内所发生的各种事件，包括设备的使用、维修、溯源、保管等事件。 由于大型设备经常是成套存在，由若干个设备组成，还有可能需要许多附件。而且某些大型设备的组成设备也可以单独使用．亦需要建立履历档案。所以在设备履历管理子系统中，提供了设备的组成设备管理，为设备的组成设备也提供一份履历档案．对大型设备及其组成设备进行综合管理。 2、计量标准档案管理子系统 该子系统以计量标准装置为主线，将其涉及的人员、设备、环境条件、方法、量值溯源、稳定性考核、重复性考核、期间核查等诸多要素贯穿在一起．不但满足了档案管理的需要，还满足了法定的相关要求。计量标准档案所涉及的数据信息更加繁杂，包括计量标准的名称、代码、测量范围、不确定度／准确度等级／最大允许误差、开展工作需要的环境条件、所用的检定规程／技术规范、计量标准器和配套设备、稳定性考核信息、重复性考核信息、计量标准考核证书的有效期、授权开展的项目、到期复查的申请、建标报告、各类作业指导书等。计量标准的设备构成也具有多种形式。有的计量标准只由一台设备构成，有的计量标准则由多台设备构成：还有多个计量标准共用设备的情况发生。当出现共用设备的情况时．设备的更换与报废就必须能够灵活处理，不能由于其中某个计量标准中更换了设备，而影响其他计量标准的工作。 由于该子系统包含的数据资源及数据关系非常复杂，需要对计量标准档案的内容进行重组归类，进行仔细的梳理。在子系统的接口方面．要充分考虑该子系统和设备履历管理子系统以及检定员管理子系统的接E1．以实现子系统之间数据的共享与交互。 综合考虑以上几个方面的设计思路，将该子系统分成六个子模块．即基本信息管理、设备配置管理、考核与核查管理、开展项目管理、授权证书管理、相关文档管理子模块。 基本信息管理包括标准概况、环境条件、技术资料、保管人、使用人管理；设备配置管理包括计量标准器、配套设备、其他设备管理；考核与核查管理包括计量标准稳定性考核、计量标准重复性考核、标准器稳定性考核、期间核查管理；开展项目管理包括计量行政部门授权开展的项目、实验室认可开展的项目、院内批准开展的校准项目管理；授权证书管理包括计量标准考核证书、社会公用计量标准证书管理：相关文档管理包括建标报告、复查申请书以及各类作业指导书的管理。 3．检定员管理子系统 检定员管理子系统是对从事检定／校准工作的人员进行管理。由于检定员／校准员的工作岗位会有调动．可能会引起其所使用设备或计量标准方面的相关信息发生变化。很多检定员都具有从事多项检定工作的资质，但对于特定的计量标准．必须使用相应的授权检定项目。因此，在该子系统中，不但包括了人员基本信息的管理(如检定员证号、检定员姓名、专业领域等)，还要能够管理每个检定员经授权可开展的检定项目信息．以便和设备履历管理子系统和计量标准管理子系统进行交互。 4．查询统计子系统 查询统计子系统是计量标准设备管理系统重要的数据输出端口。所有的人员、设备、计量标准、量值溯源等数据，均要通过查询统计子系统提供给院领导和相关的管理人员与检测人员。如设备的台账统计、设备的送检计划、设备的维修统计、计量标准的考核与核查监控、技术资料查询、电子文档统计查询、开展项目统计、检定员信息查询等。 三、计量标准设备管理系统的特点及应用 计量标准设备管理系统将过程管理中人员、设备、环境条件、方法、量值溯源等要素有机地结合在一起，实现了信息的动态管理；同时还能够满足法定计量技术机构中有关法规、规范所规定的要求。该系统对繁杂的数据信息及数据关系进行了梳理，使其成为清晰准确的数据资源。其不但可为院内的资源配置提供实时的数据支持．还可为院领导的管理决策和科学管理提供准确、可靠的依据，实现了设备和计量标准的网络化、透明化、实时化、动态化管理。