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數字化技術營銷范文1
關鍵詞：數據挖掘技術；數字化校園；應用
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2014）01-0068-03
0 引 言
信息的分析與處理是重要的人類活動之一，但隨著當前社會信息化進程的不斷加快，其整個社會的信息量也表現出成倍的增長趨勢，當某一種數據庫所包含的數據日益龐大的情況下，傳統或簡單的數據統計方法自然也會逐漸表現出諸多的不適用。盡管眼下的多數數據庫系統仍可比較高效地進行數據的錄入、查詢以及統計等操作，但對于這些數據可能存在的某些關聯與規則卻無法實現理想掌握，在此種情況下也無法通過現有數據實施未來發展可能性的推斷。在這樣一個“數據爆炸”的時代，如果不具備挖掘數據背后隱藏的知識的能力，勢必也會出現“知識匱乏”的現象。當人們意識到此問題所在之時，其對信息的態度也正在由簡單的數據收集型向分析加工型轉變，并期望從同樣的數據信息中挖掘出更多可加以利用的信息，數據挖掘（DM）技術即是在此時代背景中誕生的。就近些年的情況來看，DM技術的相關研究不僅愈發變得炙手可熱，而且已經在諸如商業、金融業、企業生產以及市場營銷等很多領域獲得了實際性的廣泛應用，比較之下，其在教育領域的應用卻相對偏少?；诖耍P者特針對DM技術在數字化校園中的應用進行一定闡述，旨在為DM技術在教育領域的應用開發提供一定參考價值。
1 DM技術與數字化校園的概念與內涵
1.1 DM技術的概念與內涵
DM技術即是指一種通過某種方法與策略從一切實際應用數據中將某些人們事先未掌握的、潛在的、但確實存在一定利用價值的信息與知識最大程度地提取出來并對其進行加工的技術稱謂。具體開展DM的方法種類是多樣的，但其中最具代表性的通常包括了分類分析法、關聯分析法以及序列模式分析法等，而經常需使用到的工具則主要包括了IBM公司Almaden研究中心開發的QUEST系統，SGI公司開發的MineSet系統，加拿大Simon Fraser大學開發的DBMiner系統，SAS Enterprise Miner，IBM Intelligent Miner，Oracle Darwin，SPSS Clementine以及Unica PRW等。在針對具體應用實際的情況下，通過選用以上DM工具可以幫助人們發現某些未知的數據含義，進而開發其價值以預測或指導未來可能發生的情況與需要采取的行為，總之就是為人們的決策行為提供全方位的數據信息支持。
1.2 數字化校園的概念與內涵
數字化校園即是在以互聯網為依托的情況下，進而充分利用一切可以利用到的信息化策略及相關設備，繼而從包括教學環境、教學資源以及教學活動等方面實現校園整體性的數字信息化管理。由此可見，與傳統的校園建設比較而言，通過對校園實施數字信息化的建設后，不僅將使得校園的發展具備了更加明顯的時代性，而且還能夠將學校發展過程中的某些實際成效及時展現出現，同時也能及時地從中發現可能存在的管理方面的問題，并對學校在未來一定時間內的發展趨勢做出比較符合實際的預測，最后，在數字化的校園管理模式下，其校內的相關資源配置將進一步得到優化，這勢必也將促進校園的整體建設可逐步得以完善。
2 在數字化校園建設中采用數據挖掘技術的需求分析
2.1 學校教學與教學評價方面的需求分析
一方面，教學是學校最核心的任務，那么教學部分的數據挖掘也自然是數字化校園建設的核心部分，現以教學過程中的課程設置為例，在學校，學生的課程學習是循序漸進的，而且課程之間有一定的關聯與前后順序關系，在學一門較高級課程之前必須先修一些先行課程，如果先行課程沒有學好，勢必會影響后續課程的學習，另外，同一年級學習同一課程的不同班級，由于授課教師、班級文化的不同，班內學生的總體成績相差有時會很大，利用學校教學數據庫中存放的歷屆學生各門學科的考試成績，結合數據挖掘的關聯分析與時間序列分析等相關功能，就能從這些海量數據中挖掘出有用的信息，幫助分析這些數據之間的相關性、回歸性等性質，得出一些具有價值的規則和信息，最終找到影響學生成績的原因，在此基礎上對課程設置作出合理安排；另一方面就是教學評價的數據挖掘，教學評價是對其重要的調節、控制、指導與推動手段，而且可發揮重要的導向作用，也更是學校教學管理的重要組成部分，基于此，針對教學評價管理中出現的某些問題給予科學地解決就顯得格外重要，此方面的問題又包括：影響教學評價的關鍵因素有哪些？教學評價的指標與關鍵環節的合理性如何？在具體的教學評價中的各級得分者的特征如何？教學評價的可疑數據可通過什么方式給予剔除？通過數據挖掘后，諸如此類的問題均有望得以明朗化，繼而更科學地實施教學評價以確保可真正掃清教學工作中存在的障礙。
2.2 教師結構和專業配制方面的需求
在當前高校擴招的大潮流中，我高職院校也占據了相當比例，由此所導致的師生比例失調的問題、新增設專業教師的稀缺問題以及具體每個專業的教師人員結構與專業領域的重組問題等等，均是迫切需要解決的問題。通常采取的做法自然是通過一定措施來引進新的教師隊伍并留住人才，然而在這個過程中，還包括很多細節的問題：現有的教師哪些即將流失？ 現有教師他們的流失概率如何？哪些因素造成了教師的流失？ 教師流失對學校會造成什么影響？ 教師的流失情況有什么差別？ 如何制定科學的用人制度？等等問題，通過應用數據挖掘技術后，便有望在高職院校變被動為主動地科學人用。
2.3 學校的科研管理需求
學校所開展的科研項目對于教學內容的革新、教學質量的提升以及教師學術水平的提高均具有極大的推動作用，同時，其成效也是衡量經費分配與職稱評定的重要參考依據。在此基礎上，改進與完善科研評價制度自然就成為了學校迫切需要解決的問題，這些問題主要包括：在各類級別期刊上的相關教師所具備的特征、各種課題申請者的特點、未完成科研任務教師的特征、影響教學科研進展與成效的因素、科研滾動周期的最佳年限、科研工作量應該如何設定以及科研項目存虛存假的可能性等。而通過DM技術可將這些問題均得以不同程度地解決，如此也必將更加有效地激勵教師科研的執行力與創新水平，整體加快學校科學事業的進展。
2.4 數字化圖書資源的管理需求
圖書館最大價值化的存在，無疑要全面了解并掌握所有讀者的分類、屬性以及特征等方面的情況，同時還需充分掌握讀者在應用圖書館后的滿意度情況以及是否有新的需求，圖書所涉及學科的交叉問題等等，這均是當代學校圖書館亟待解決的問題。而數字挖掘技術正能實現對以上信息的深加工，繼而在對相關數據進行分析后進一步指導圖書館的館藏建設，同時還可為學校的學科課程設置提供一定參考價值的科學依據，最終推動學校圖書館業務與相應管理的全面進步。
其他還比如有在人力資源管理方面、學校的教務管理以及住校學生生活消費管理等等，其各自存在的問題均可在充分應用數據挖掘技術的基礎上找到相關突破口，最終在整體上全方位地實現學校各方面資源的優化管理與合理配置，持續提升學校數字化建設進程的速度。
3 數據挖掘在數字化校園中的應用研究
通過了解，數字化校園的數據管理平臺是一個集成了學校多方面應用系統的綜合性平臺，將所能收集到的所有數據均儲存在學校的數據中心的共享數據庫里面。但在儲存的過程中，還需對這些數據進行詳盡的分類處理，并充分考慮到其可能存在的不完整性、模糊性與隨機性等，而通過數據挖掘對這些信息的充分提取與整理，繼而生成與之相對應的應用決策系統，最終為相關領導做出正確的決策提供更為豐富的可靠的參考信息。數據挖掘在數字化校園中的具體應用結構圖如圖1所示。
如上述介紹以及上圖均可以看出，DM技術在校園數字信息化建設中可說是一項頗具復雜性與繁瑣性的特殊工作，因此其具體應用情況的介紹限于篇幅限制，筆者在此僅以學校的科研管理為例，并應用Clementine挖掘工具進行操作，現對其相關數據挖掘技術的實際應用情況展開一定剖析。
3.1 對不能完成科研任務教師的相關分析
在實際的學?？蒲许椖抗芾磉^程中，其中項目進度的管理是一個比較重要的環節，而與項目進度相關的因素中，又會存在個別教師可能因多方面原因而出現不能完成既定科研任務的情況，而只有通過科學的對其實施預測，才能讓諸如此類的問題得以最大程度地解決。其具體的解決思路主要就是要把這個問題定義為一個分類預測的問題，那么首先需要做的就是將參與科研項目的教師分為兩類，其中一類為已完成科研任務量者，而另一類則是尚未完成科研任務量者。接著分別從此兩部分教師中選擇一定數量的教師，并統計其相關屬性數據繼而組成訓練數據集，然后再通過應用神經網絡與決策樹等辦法建立起科研工作量完成情況的實際分類模型，最后再利用該模型來進行科研任務量完成情況的實際預測，如此便可獲得可能會不能完成科研任務教師的相關信息，為學校后期的科研計劃的制定提供參考依據。
3.2 教師不能完成科研任務的實際原因
在了解到可能完不成科研任務的教師后，還更需要對導致此種情況發生的原因進行必要的分析，進而可在以后保證其能最大程度地去完成科研任務。此方面的數據挖掘處理具體來說主要包括兩個方面的措施。一方面，可以運用關聯分析的辦法，把科研任務量的完成情況看作一個實際目標變量，而把與之可能相關的某些屬性數據作為變量，一起輸入系統后在運用GRI模型展開分析，進而可初步找出具體有哪些屬性可對科研完成的情況造成影響；另一方面，就是應用決策樹的方法來獲得科研工作量完成情況的規則集。以具體的某學校為例，以APRIORI算法為基礎來對教師科研任務量完成情況的影響因素進行分析，設定0.3為最小支持度與最小置信度，繼而對挖掘的結果實施分析，所獲得的最終結果為：基礎學科有38%的教師不能按時完成，82%的文科教師可以完成，75%的年輕教師可以完成，95%的高級教師可以完成等等，如此一來，便能很清楚地獲得對科研任務量完成情況的影響因素，比既往的方法便捷了很多，同時也顯著提高了工作效率。
3.3 學校科研管理中對教師的分類
在尋找到影響教師不能完成科研任務量的原因之后，接下來還必須完成的工作就是要對教師實施明確的分類，繼而便于針對具體情況的不同類教師建議采用不同的策略來最大程度提升科研任務的完成率。打個比方，我們可以把學校看為一個企業，而把教師視作企業的客戶，因此對教師實施分類的問題亦即是對企業客戶進行細分的問題，通過分類后，自然更便于將那些特別需要關注的“客戶”找出來，繼而采取相應的實際措施來改善部分教師不能按時完成科研任務量的問題。下面筆者以聚類算法為例對教師細分過程中所采用到的實際算法應用進行一定說明，本算法主要是采用逐步減少K值的方式進行嘗試。職稱與學歷等均是影響是否能完成科研任務的主要因素，因而需將這些相關的數據均作為參數給予輸入，比如先將K值假定為8，接著通過對K值的大小進行連續調整，最終或許可以發現，比如當K值為4時，其效果最為理想，然后便可運用決策樹對此類與其他類型的因素進行相同的分析，對每位教師的具體情況實施深入挖掘，最終分析出導致其不能完成科研任務的所有影響因素。通過此種在給予分類基礎上的實際算法的應用，教師科研工作中所存在的問題就能很容易被挖掘出來。
4 結 語
綜上所述，對數字化校園的建設而言，數據挖掘技術不僅是一項迫切需要掌握的全新技術，而且也是一項有著必要性、重要性與繁瑣性的工作項目，因此有必要更加重視其在數字化校園建設中的作用與效果。與此同時，筆者認為，當代的學校管理自然也需要現代化的管理方式，數據挖掘技術的誕生與不斷發展，也勢必能為校園數字化建設提供更為有利的幫助，這也是有助于學校實現數字信息化最有利的保證。筆者相信，在不久的將來，數據挖掘技術將會在校園數字信息化建設中發揮出更為突出的作用。
參 考 文 獻
[1] 陳薇.數據挖掘在數字化校園的研究與實現[D].杭州：浙江大學，2006.
[2] 丁智斌，衰方，董賀偉.數據挖掘在高校學生成績分析中的應用[J].計算機工程與設計，2006，27（4）：590-592.
[3] 谷瓊，朱莉，蔡之華，等.基于決策樹技術的高校研究生信息庫數據挖掘研究[J].電子技術應用，2006（1）：20-21.
[4] 姜衛儉，程從從.數據挖掘技術在校園信息化中的應用研究[J].科技廣場，2009（5）：72-74.
[5] 蔡會霞，朱潔，蔡瑞英. 關聯規則的數據挖掘在高校圖書館系統中的應用[J]. 南京工業大學學報：自然科學版，2005，27（1）：85-88.
數字化技術營銷范文2
【關鍵詞】功圖量油；推廣應用；效果評價
1 功圖量油技術綜合應用
1.1適應性分析
（1）理論上，機械計量的產量是油、氣、水及相當數量的固態雜質混合物的產量（井口產量），影響較大，只能接近真實產量。而通過曲率波動方程模型確定泵功圖，從而計算有效沖程（取小原則），得到的產量可直接反應出泵的真實抽汲能力，更能無限接近油井地質產能。
（2）實際上：1）僅侏羅系延9油藏功圖計量與罐量誤差較??；2）兩套系統，必須定一為真實產量，就目前運行只能是罐量；3）能不能用、用與不用主要由產量的穩定性決定（如X66-84井），而目前生產穩定井超過450口，占比75%以上，功圖計量適用性強。
1.2 推廣對策
1.2.1 動態特征分析
（1）油藏特征規律影響。截止2013年，全區油井分析成功井數563口，無法運用84口，主要表現為供液能力、伴生氣及復合因素影響，其中氣體影響44口，占比52.4%，最為嚴重。
1）供液能力。主要位于梁長6油藏低產區，18口，平均單井日產0.94方，供液能力低且間出嚴重，泵功圖隨地層吐液情況成階段性變化，計量曲線呈波動狀，尤其是在間出期間，有效沖程幾乎不計；主要依靠優化生產制度治理。
2）氣體影響。梁長6油藏中部44口，平均單井日產液5.36方，供液能力較好，同時氣量大，泵功圖實時變動，導致有效沖程計算失真，功圖計量曲線無規律，無法有效利用，主要依靠強化伴生氣管理，目前收效甚微。
3）復合因素。高產區域，22口，平均單井日產液8.74方，且井口產液穩定，供液能力好，功圖計量值雜亂波動，無法確定系數。主要因素：一是連噴帶抽；二是氣體影響；三是硬件設備。
（2）硬件、軟件設備影響
1）硬件方面。一是采集設備是整個系統的最前端，它的微小波動，經過中端信息的變換、傳遞放大、計算處理，將對計量準確度造成直接影響；二是傳輸設備損壞將直接導致功圖掉線、缺失、數據失真，定期；三是信號干擾測試精度受信號電纜線走向設計影響，排布不合理影響測試準確度，可能會導致采集的部分功圖數據錯誤。
2）軟件方面。兩大系統，即功圖生成的內控系統及功圖計量的平臺系統自身局限性：①對連噴帶抽無法計量；②井筒異常（漏失）會造成計量失準；③特殊情況（大風、下雨、停電等）下功圖亂畫、采集數下降；④平臺軟件與現實存在計算差異，修正系數導入后反向推到，初始值波動異常（27口）。
（3）日常生產操作影響
1）基礎數據維護
①靜態數據。必須完整、準確錄入，如完井數據、原油物性參數、抽油機型號等資料，動態上具明顯變化的有抽油桿材質及抽油機型號。一是抽油桿材質，馮69-92井從鋼D抽油桿改為玻璃鋼，示功圖形狀發生變化，從嚴重結蠟變成固定凡爾漏，主要對功圖診斷產生影響；二是抽油機型號發生變化影響，同一口油井，改變抽油機型號參數，對功圖計算液量，泵效等有較大的影響。
②動態數據。一是油壓、套壓、動液面、含水，只對工況的判斷結果影響；二是對同一口井，在功圖量油模型中，泵徑越大，計量值越大，功圖形狀沒有明顯變化。三是當沉沒度增加，泵充滿系數提高，功圖計算結果變大，部分井工況診斷結果也發生變化。
2）日常動態維護。①分區域參數試驗10口，產量回歸期2-4天；②井筒處理后產量回歸期4-6天。
1.2.2 常規問題處理
（1）抵觸心理。應以最快速度完成技術推廣應用，拖拖拉拉會更加反感。
（2）區域分散。油田成藏原理及地質特征決定了“老區分散、新區偏遠”的現狀，需提前儲備、擴大隊伍、提高投資。
（3）運維量大。全區油井開井589口，數據完善、設備調試、運行監控等工作量大，成立運維組，培養一批專門應對設備問題的技術人員。
（4）動態特征復雜。是實現功圖量油建用結合主要因素，且影響因數眾多，從硬件、軟件、油藏特征、生產操作入手，深入分析。
（5）培訓力度不夠。影響功圖量油綜合運用推廣速度的重要因數就是專業技術人員儲備薄弱，在數字化運用的新環境下，加大培訓力度，采用輪崗制。
1.2.3 特殊問題處理
（1）考核管理無專職人員
首先要有制度，同時必須要有人管。建立功圖量油綜合運行制度，并納入績效量化考核，成立功圖量油管理小組，明確操作、監控、維護、技術崗位職責，建立模板，規范資料錄取，修訂系數、標定及補量界定。
（2）生產監控存在盲區
功圖量油需要運行穩定，可太穩定卻掩蓋了真實動態變化，出現“井口虛高、盤庫無貨”現象，尤其是對油井地質產能監控，導致油藏區域注采調整滯后。解決辦法：必須確保每口油井都具備罐量條件、落實月度標定制度。
（3）監控中心未充分利用
數字油田通俗講，就是完成生產組織“監控落實治理”的上線運行，最終解放勞動強度、降低生產成、提高管理效率，重點發揮“監控中心”的職能性，建立油藏開發管理系統。
2 功圖量油應用效果評價
2.1實現功圖量油技術全面推廣
截止2013年，全區完成34個站點功圖量油配套建設，油井開井604口，設備累計安裝566口，平均數據上線563口，除3口井計劃關井影響，采集分析成功率實現100%；上線率93.7%，相比2012年提高17%；功圖量油應用井數達到479口，應用率85.1%，其中長2以上淺層93.7%，長2以下深層80.1%。
2.2 提高產量監控體系時效性
數字化功圖量油從工況監控、功圖計量出發，同時解決了原油井筒階段、地面階段的上線監控。在油藏生產能力一定的情況下，優化產量監控體系，提高采油時率，就是提高原油產量。與傳統示功儀實測相比，采用功圖量油技術無數據延遲，降低井筒影響因素效率高，使得單井產能≌井口產量≌盤庫產量，實現油田高效開發。
2.3 網上辦公降低勞動強度
以自動生成，帶動報表精簡，以盤三試點，形成《報表精簡方案》，對各基層單位取締報表13種，全年節省報表約2200本。同時，按照月度罐量標定制度計算，每口油井每年減少罐量次數60次，全區減少罐量約36000井次，大大降低勞動強度。
2.4 儲備數字化建設實踐經驗
形成了以“建設試點綜合運用”的數字化三步走建設思路。開展數字化運行下動態特征綜合分析，不斷提高對數字化深度運用的認識程度，培養出一批數字化運行下的技術骨干，為數字化油田建設奠定基礎。
2.5 降本增效工作卓有成效
全年累計修舊利廢成本結余約9.86萬元，實現無人值守井場32處，撤人32人，站點規范化撤罐27具，鎖罐66具，在完成生產任務的同時，大大降低成本投入。
3 結論及認識
油藏隨開發時間延長而趨于復雜化，動態特征研究需探索新技術、新理論、新方法，進一步提高分油藏試驗性分析能力，擴大降本增效范圍。要實現數字化功圖量油建用結合，專業技術員及專崗監控員梯隊建設是首要任務，也是今后長時間里的工作重點。
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關鍵詞：數據挖掘；決策樹算法；數字化校園；學生等級
中圖分類號：G64文獻標識碼：B
文章編號：1672-5913（2007）06-0040-04
1 引言
數字化校園是以數字化信息為依托，利用計算機技術、網絡技術、通訊技術支持學校教學和管理信息流，實現教育、教學、科研、管理、技術服務等信息收集、處理、整合、存儲、傳輸、應用，使教學資源得到充分優化利用的一種虛擬教育環境[1]。數字化校園建設已經成為現代高校建設的重要組成部分，如何更好地利用數字化校園信息，提高高校教學效率，從而為社會培養出更多高素質人才，是一個值得研究的問題。數字化校園是面向教師和學生的，并為教師和學生服務。利用數據挖掘技術，在了解學生的各個方面信息的基礎上，通過決策樹算法得到學生學習成績的總體發展趨勢，為高校教學提供決策支持作用。
2 數據挖掘技術
2.1 數據挖掘的基本概念
數據挖掘（Data Mining，DM）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際數據中，提取隱含在其中的、人們不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程[2]。目的是發現未知的關系和以數據擁有者可以理解并對其有價值的新穎方式來總結數據，進而預測未來可能發生的行為，從而為決策行為提供有利的支持。
2.2 決策樹方法
決策樹方法是數據挖掘的核心技術算法之一，通過大量數據有目的地分類，從中找出一些潛在的、對決策有價值的信息，常用于預測模型中。目前，國際上最有影響力的決策樹方法是ID3決策樹生成算法，C4.5算法是ID3算法的改進，該算法主要采用信息增益比來確定被測試的屬性[3]。
決策樹（Decision Tree）是一個類似于流程圖的樹結構，其中每個內部節點表示在一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，而每個樹葉節點代表類或類分布。樹的最頂層節點是根節點。通常情況下，采用自頂向下遞歸的各個擊破的方式構造決策樹，在此過程中，選擇合適的屬性作為測試屬性；采用剪枝方法控制生成的決策樹的大??；是兩個關鍵的問題。
決策樹的基本算法是貪心算法，它以自頂向下遞歸的各個擊破方式構造決策樹，算法Generate_ decision_tree生成一棵決策樹的基本步驟。
輸入：訓練樣本samples，由決策屬性表示，候選屬性的集合attribute_list。
輸出：一棵決策樹。
（1）創建節點N；
（2）if samples 都在同一個類C then；
（3）返回N作為葉節點，以類C標記；
（4）if attribute_list為空，以類C標記；
（5）返回N作為葉節點，標記為samples中最普通的類，//多數表決；
（6）選擇attribute_list中具有最高信息增益的屬性test_attribute;
(7) 標記節點N為test_attribute;
（8）for each test_attribute中的已知值ai //劃分samples；
（9）由節點N長出一個條件為test_attribute= ai的分支；
（10）設si是samples中test_attribute= ai的樣本的集合，//一個劃分；
（11）if si為空then；
（12）加上一個樹葉，標記為samples中最普通的類；
（13）else加上一個由Generate_decision_tree返回的節點。
以上遞歸步驟當下列條件成立時停止：
（1）給定節點的所有樣本屬于同一類；
（2）沒有剩余屬性可以用來進一步劃分樣本，在此情況下，使用多數表決；
（3）分支test_attribute= ai沒有樣本，在這種情況下，以samples中的多數類創建一個樹葉。
3 數字化校園整體框架
基于當前高等院校校園網的基本設施和已有的各種應用服務，一個基于通用的統一身份認證和統一信息展示的數字化校園解決方案的總體框架。這個框架能夠集成各種校園網中的應用。各個子系統在數字化校園中的位置如圖1所示。
在這個數字化校園框架中，利用PKI體系結構作為統一身份認證系統的基礎，以LDAP目錄作為校園網內各種身份和信息數據的存儲媒體，從而實現Portal信息展示平臺，為校園網內各種應用服務的集成與展現提供了途徑。
4 數據挖掘技術在數字化校園中應用
數據挖掘過程主要經歷以下階段：確定數據挖掘對象、數據準備等。下面將結合數字化校園介紹數據挖掘關鍵過程的應用。
圖1數字化校園的整體框架
4.1 確定數據挖掘對象
定義清晰的挖掘對象，認清數據挖掘的目標是數據挖掘的第一步。在數字化校園信息庫中，主要的信息就是教師和學生，如何更好地協調教師和學生的關系，更好地促進教育事業的發展，本文先從本科生著手，來研究本科生在校的基本情況，從而確定以學生為主體。
4.2 數據準備
收集和描述數據是整個數據挖掘工作中相當重要的一部分。數據準備一般包括兩個步驟：數據的選擇和數據的預處理。這里主要是在校本科生的家庭出身、學習、每月消費、每月借書、社會工作等情況。例如從校園一卡通系統中可以找到某個學生這個月的消費情況。下面的挖掘方法并未對學生信息的各個子庫中所有數據進行直接挖掘，而是以學生的數字化校園中的基本信息作為基礎信息，通過對學校的各個子庫的個人信息進行加工處理，運用簡單的統計方法對每個子庫信息進行聚合，從而得到進行數據挖掘的基本信息。
把從各個子庫中得到想要的數據必須經過處理才能應用到數據挖掘技術中去。例如我們把學生通過文字所表現的不同屬性進行量化，以便于算法分析。我們把學生分為：A、B、C、D、E五個等級，即各個方面都表現優秀的學生為A、中等靠上但次于優秀的為B、中等生為C、中等靠下為D、各個方面都很差的為E。
依據以上量化標準，我們把統計得到用于數據樣本的一個6維向量進行初步量化。
（1）學生每月消費：超過500元的為高、300~500元的為中、低于300的低。
（2）圖書館平均每月借書（每月按圖書館開放25天計算）：每月光顧圖書館4次以上為優，2~4次為良，少于2次的為中。
（3）專業課平均成績：高于85分的為優，75~85之間的為良，60~75之間的為中。
（4）參加社會活動情況：1表示經常參加社會活動，0.5表示參加社會活動適度，0表示基本上不參加社會活動。
（5）家庭出身：“農”表示出身農民，“工”表示出身工人，“干”表示出身干部。
（6）學生等級：各個方面都表現優秀的學生為A，中等靠上但次于優秀的為B，中等生為C，中等靠下為D，各個方面都很差的為E。
下面介紹一個訓練樣本，該數據樣本選自2003級計算機專業某個班學號的前15名，如表1所示。
4.3 構造決策樹
根據選取訓練樣本數據集，取屬性“學生等級”作為類別標識屬性，屬性“家庭出身”、“每月平均消費水平”、“專業課平均成績”、“圖書館借書”、“參加社會活動”作為屬性集。訓練樣本集類A、B、C、D、E所對應的樣本個數記為s1、s2、s3、s4、s5。其中s1=2，s2=4，s3=4，s4=3，s5=2。
首先，對給定的樣本分類所需的期望信息：
類似地，我們可以計算Gain（每月平均消費水平）＝0.4076，Gain（專業課平均成績）＝1.2668, Gain（圖書館借書）＝0.6963, Gain（參加社會活動）＝0.266，由于專業課平均成績在屬性中具有最高信息增益，它被選作測試屬性。創建一個節點，用專業課平均成績標記，并對于每個屬性值，引出一個分支。樣本據此劃分，重復上述步驟，最后返回的最終判定樹如圖2所示。
4.4 結果分析
比較以上5個屬性的信息增益，得到學生等級決策樹，從而得到以下結論：
(1) 可以看出專業課水平的高低是決定學生等級的關鍵因素。
(2) 圖書館借書次數較多，可以看出學生比較重視學習。
(3) 參加社會活動積極的學生，也是相對較好的學生。
(4) 每月消費較高的部分同學比較側重于學習之外的別的方面，所以這些學生是較差的。
(5) 并不是來自家庭貧困的學生都是好學生，也不是來自家庭富裕的學生都是差學生，雖說大學生關鍵是靠個人的努力，學校的管理和督促對那一部分消費比較高的學生來說還是能起到一定的作用的。
5 結論
本文根據數字化校園系統中所存儲的學生信息，利用數據挖掘技術的決策樹方法分析了影響學生等級的重要因素，這只是數據挖掘技術在數字化校園系統中一個簡單的應用。如何充分地利用高校資源，把數據挖掘技術和數字化校園更好地結合起來是當前高校面臨的一個很重要的現實問題，從而達到提高教學質量和大學生素質的目的。
參考文獻：
[1] 陸炯.數字化校園的總體框架與若干關鍵技術的研究[D].南京大學:南京大學出版社,2004.
[2] Jiawei Han, Micheline Kamber.數據挖掘:概念與技術[M].北京:機械工業出版社,2001.
[3] 陳文偉,黃金才.數據倉庫與數據挖掘[M].北京:人民郵電出版社,2004.
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關鍵詞數字化校園；負載平衡；Web集群；創建
1引言
數字化校園網上依托Web技術開設的許多功能，使得Web服務器不僅需要提供更多的應用服務，而且要對不同的請求作出快速響應。因此，加重了Web服務器負荷，導致其性能下降。為了解決這個問題，從而提高整個系統的高可靠性、高性能，可采用創建Web集群的具體解決方案。
2數字化校園的概念
數字校園建設是學?，F代化建設的基礎，是學校信息化建設的具體目標。數字化校園用層次化、整體的觀點來實施校園信息化建設，將校園網上信息進行更好的組織和分類，讓用戶在網上快速發現自己需求的信息。為師生提供網上信息交流環境，讓管理人員科學地、規范地管理自己的數據，并將這些信息方便地出去。它是以網絡為基礎，利用先進的信息化手段和工具，實現從環境(包括設備、教室等)、資源(如圖書、講義、課件等)到活動(包括教、學、管理、服務、辦公等)的數字化，在傳統校園的基礎上，構建一個數字空間，拓展現實校園的時間和空間維度，提升傳統校園的效率，擴展傳統校園的功能，最終實現教育過程的全面信息化，從而達到提高教學質量、科研和管理水平與效率的目的。能否建立一個現代化的數字化校園已經成為衡量高校綜合競爭實力的一項重要指標。
數字校園建設的主要內容是實現基于教學、科研、管理、生活的各種服務應用信息化建設工作，包括網絡基本服務、數據倉庫、各類應用支撐系統、信息服務系統、組織管理、學校社區服務、教學活動、公共服務、學術研究等，從而將校園網絡及其應用系統構成整個校園的神經系統，完成實現校園的信息傳遞和服務。
3數字化校園中的Web集群
3.1集群的概念
集群(Clustering)廣義來說，集群就是相互獨立的一些系統的集會。它們利用高速通信網絡將這些系統按某種結構進行高速互聯，這樣所構成的一個計算機組叫集群[1]。構成集群的目的是為了提高系統的整體性能、系統的可用性和規模的可擴展性。在集群系統中，每臺服務器都承擔相應的子任務，因而服務器的個數將與工作效率呈正比例增長。對程序員和用戶來說，集群系統就是一個整體的并行系統[2]。
3.2負載平衡
負載平衡(LoadBalancing)是指在一個Web集群中的多臺服務器之間均衡地分配客戶請求。一般地，負載平衡能增加系統吞吐率，而同時保持較低的響應時間。通過使用嵌入到Windows2000Server中的NetworkLoadBalancing，主機能夠檢測每一個來訪的IP報文，只有符合接收條件的才接收它。每個NetworkLoadBalancing主機可以指定它將處理的報文百分比。作為一個選項，報文也可以平等地在所有的主機之間進行分配。如果一個主機故障，則負載平衡機制就會在剩余的主機之間重新分配報文。
3.3Web集群
Web集群是由任意多臺計算機組成的一種Web站點。當設計者創建Web集群時，可以選擇三層Web體系結構(由Web服務器程序，COM+應用程序和數據庫應用程序組成)。三層體系結構的優點是設計者可以將以下的各層次任務分散到不同的服務器上，而不是將它們都結合在一臺服務器上(如圖1)。
圖1
使用若干臺低成本服務器，設計者可以很容易地處理大量的客戶請求，而不會產生任何不必要的延時。在多臺計算機之間共享負載對于院校用戶支持重量級應用程序是至關重要的：例如，處理行政事務，訪問數據庫，支持學校Intranet以及執行其它重要的日常活動。
4Web集群在數字化校園中的負載平衡特性
NetworkLoadBalancing和ClusterService可以增強任何設施的安全可靠性。將它們分組是一種功能強大的方法，用來將后端數據庫和事務系統與基于Web的前端相結合，從而有效地提供給用戶所需的可伸縮性、客戶要求的高可用性。下面列出相應的解決方法(如圖2)，并給出如何將它們集成到一個三層配置中的實例。
NetworkLoadBalancing平衡那些主要由入站TCP/IP通信產生的負載。管理員可以在第一層上建立LoadBalancing，并且在集群的Web服務器上平衡站點的訪問。ClusterService是管理員對那些要求高可用性的數據庫服務進行分組的理想選擇，這些數據庫服務可以是MicrosoftSQLServer7.0或其它數據敏感應用。管理員可以在第三層上建立ClusterService，以完成諸如用戶訪問數據庫的任務。
5在數字化校園中創建Web集群
通過將這兩個負載平衡的特性結合起來，這些特性將是三層體系結構應用程序的理想支持。例如，如果數字化校園平臺建設基于Web的教務管理系統、科研管理系統、辦公管理系統(如圖3)，則可以建立如下的集群。
在多臺服務器上建立前端、用戶界面(UI)層，使用NetworkLoadBalancing以平衡和分配客戶TCP/IP連接。當通信量增加時，升級已有的集群或者添加計算機到配置中。這樣就保證站點不論什么時候都能夠處理訪問請求。
使用ClusterService，以便為應用程序和三層應用程序的數據服務層提供結點故障接管功能。這將創建一個可靠的平臺用于數據庫、消息和類似的應用服務。
下面將舉例說明如何創建Web集群服務器。
5.1硬件需求
為了建立用于基于Web的教務管理系統、科研管理系統、辦公管理系統，設計者需要利用WebApplicationStressTool(該工具允許設計者模擬測試站點上具有幾千個用戶負載的情況)來確定實際需要多少臺Web服務器來滿足一個特定的應用。在測試了單臺服務器之后，設計者可能會發現服務器CPU的利用率特別高，而高速緩存命中率很低，并且在隊列服務器中還留有許多請求。與SystemMonitor工具相結合，設計者可以很容易地確定一臺單一的Web服務器的負載極限。Web服務器的主要瓶頸在于HTTP層，為了打破該瓶頸，設計者應該增加Web服務器。例如，可以添加三臺Web服務器以組成Web集群的第一層。
5.2創建第一層
隨著三個新Web服務器的加入，設計者現在必須通過運行NetworkLoadBalancing來平衡這四個服務器間的請求負載。四臺服務器從客戶角度來看只是一臺服務器。因為設計者只分配一個IP地址給一個集群中的三臺服務器，因此管理集群十分容易。通過配置一臺DNS服務器，設計者可以使用IP地址192.168.18.10建立。該IP地址代表了集群中的所有主機(此時為三臺服務器)。
通過這種配置，設計者可以將站點拓撲結構由一臺Web服務器改變為四臺?，F在可以使用WebApplicationStressTool再次測試應用程序，將會看到性能立即得到了改善。接下來，再次測試集群，但這次要使用幾千個用戶進行模擬，確認站點消耗的資源遠小于單臺計算機運行IIS5所消耗的資源。如果應用程序需要更高的可用性，則可以添加更多的主機，最多為32臺。
通過建立一臺開發服務器(例如)，設計者可以在此服務器上內容和測試其應用程序，而后能夠將所有的授權和開發移交給服務器。設計者在開發服務器()上安裝了FrontPageServerExtensions后，用戶就可以使用FrontPage連接到一臺開發服務器，寫入內容以及創建應用程序，而不用將應用程序引入到Web產品服務器上。
一旦數據已準備好用于產品，則使用SiteServer3.0的ContentDeployment特性將數據從階段服務器復制到Web服務器產品上。在四臺Web服務器間必須相同復制的單元是Web內容。當設計者需要復制數據時，ContentDeployment將很容易地實現該過程，從而可以節省大量時間。
當站點規模增長時，需要為每臺服務器設置一個獨立的日志文件。如果四臺服務器在同一個Web集群中，則必須分析四個單獨的日志文件，可以預先地將所有日志導入到一個源中來幫助簡化任務。SiteServerUsageAnalyst給設計者提供了一種簡易的方法將這些文件導入到一個源中，而后設計者可以生成定制報告來表示Web站點上的所有通信量。
設計者添加了服務器、創建了開發服務器并且簡化了日志后，就將會注意到站點變得十分復雜。為了處理增加的復雜性和應用程序數量，設計者就需要創建其它層，以便維持Web站點的有效性和性能。
5.3創建第二層
當ASP應用程序與Windows2000組件一起相結合運行時，站點很快會變得更為復雜。ASP應用程序可以被認為是將表示層連接到應用和數據服務層的中介。ASP提供了一種豐富而強有力的開發環境。但如果真的要增加應用程序的整體性能，應考慮添加COM+組件。
使用ASP應用程序調用一個包含用戶業務邏輯的組件，該組件駐留在第二層的應用程序服務器上。一個應用程序服務器可以簡單地是一個Windows2000Server，它主要為組件提供處理器功能。
至此，駐留在第一層Web服務器上的ASP應用程序調用第二層應用程序服務器來處理業務邏輯。該處理過程的一部分會請求組件從位于第三層的后端數據庫中提取數據。
5.4創建第三層
為了在第三層獲得高可用性，設計者需要安裝ClusterService。為了存儲所有組成第三層的后端數據，大多數企業級用戶都需要一臺高端對稱多處理(SymmetricMultiProcessing，SMP)服務器(例如，一個8個處理器的SMP，帶有4GB的RAM)，以運行SQLServer7.0等大型關系數據庫。ClusterService可以處理任務緊急的數據庫管理、文件和Intranet數據共享、消息機制以及通用業務應用程序。
最好再添加一臺服務器用于故障處理，而不是僅僅依靠一臺高端Windows2000Server。
綜合起來，這兩臺服務器為訪問請求提供了更高的可用性，并且簡化了管理數據和應用程序的任務。ClusterService不僅允許設計者將兩臺服務器連接到一個集群中(如圖4)，而且也可以自動地檢測并恢復服務器和應用程序故障。另外，它可以巧妙地處理服務器操作的工作負載，使管理員在不必關閉服務器的情況下進行維護規劃。
圖4
如果一個單獨的應用程序故障(但服務器沒有故障)，則ClusterService將試圖重啟同一服務器上的該應用程序。如果仍然失敗，則ClusterService將該應用程序的資源轉移到另一臺服務器上，并且在該服務器上重啟該應用程序。
6總結
由于用戶的應用程序需要很高的可用性、可伸縮性和性能，因此設計者需要創建一個三層Web體系結構，并且對每個層次使用具有高可用性的Microsoft技術。而后使用WebApplicationStressTool測試單臺服務器并實現它。為了獲得更高的可用性，則需要創建Web集群。一般情況下，可以算出三臺服務器已經足夠了。而后安裝NetworkLoadBalancing，并且這三臺服務器實質上被看作一臺服務器。接下來，設計者應該添加第四臺Web服務器作為開發階段服務器，以便用戶可以內容到該服務器上。為了復制已開發的內容，設計者在階段服務器和Web服務器產品上應使用SiteServer3.0的ContentDeployment特性。為了增強第二層的性能，設計者要添加一個COM+應用程序，并且使用來自第一層的ASP應用程序來調用來自第二層的預編譯組件。另外，這些第二層組件會調用第三層數據服務。運行SQL7.0的一個高端SMP服務器組成了系統的第三層。為了獲得高的可用性，設計者應添加ClusterService來確保系統是一個具有容錯能力的故障接管系統。這種拓撲結構提供了高可用性和可伸縮性，盡管存在可預見的故障(例如服務停止或硬件升級)或者不可預見的故障(例如硬件故障或軟件完整性丟失)。
本論文不僅分析了集群技術在數字化校園網中的負載平衡特性，而且給出了其高性能應用的具體實現框架。Web集群技術在數字化校園網中的應用不僅能夠大大地提高學校的資源利用率，而且能夠有效地、及時地完成吞吐量大的科學計算和商業數據運算。Web集群技術隨著服務器硬件系統與網絡操作系統的發展將會在可用性、高可靠性和系統冗余等方面得到進一步地提高和完善。
參考文獻
[1]胡凱．《集群計算》．計算機世界，2001-02
[2]LinuxClusteringwithCSM&GPFS，IBMRedbooks，http：///
[3]Microsoft公司.《Win2000DirectoryServices基礎結構設計》.北京大學出版社，2001-05
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關鍵詞：煤礦供電；數字化技術；GIS系統
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.09.057
0 引言
伴隨著我國國民經濟的迅猛發展，煤礦行業的發展同樣迅速。但由于煤礦行業在一定程度上具有行業特殊性，因此在煤礦行業日常的工作當中就對電力供應產生了特別嚴格的要求。只有電力供應系統的安全可靠，煤礦行業的工作才可以正常進行，才可以對礦下的高效率工作進行保證。伴隨著逐漸興起和持續發展的數字化技術，該技術也越來越被廣泛地運用到煤礦供電當中，該技術構成的供電網絡具有穩定、安全、嚴密的特點，數字化煤炭供電系統是一個持續變化的系統，它會伴隨數字化技術同步提高。
1 數字化技術在煤礦供電的獨特優勢
工業設計全新的發展方向，由運用范圍廣泛的數字化技術提供，同樣也使得具有創新技術支持的煤礦供電系統的設計更加完善。煤礦行業相關工業設計師在對供電系統的設計前期，對數字化技術進行充分利用，可以對設計的障礙進行有效的克服。由于時間的差異和空間的復雜給設計工作帶來的阻礙，可以利用數字化技術進行最大限度的減少，對設計工作的合理性進行了保證，并且減少設計誤差。與此同時，井下供電系統與煤礦地面之間的監控集成環境，也可以通過數字化技術進行高效的建立，將煤礦供電系統的統一調度和監控得以實現。煤礦供電系統的自動化水平，在整體上得以提升，運行效率達到最高標準，將煤礦供電的應用程序達到簡化。通過決策和技術上的支持，使得供電系統可以正常安全的運行。經濟效益也隨之提高。概括來看，將數字化技術廣泛地應用在煤礦供電系統之中，與目前時代的要求相符合，還提供了煤礦正常工作的方便條件。與此同時，對于滿足煤礦行業發展的需求，現實意義非常重大。
2 煤礦供電中數字化技術的有效應用
2.1 提高供電系統運行質量
伴隨著在供電系統中大量使用數字化技術，供電行業的設計水平都有了顯著的提升。數字化技術的應用，可以使得設計師們將時間和距離的差距進行縮短，有助于工作更好地協同進行，技術上的交流也更加方便。從產品的設計到最終的產品投入生產運行，設計師們不斷地持續進行交流，這樣有利于對整體的設計質量進行提高，發生錯誤的可能性也被最大限度的控制。與此同時，對于人力、物力和財力都進行了節約，進一步發展供電系統設計行業的工作協調性。通過數字化技術的運用，設計者們可以將設計方法和思路進行持續的科技創新，傳統方法實現不了的設計效果則可以通過數字化計算機輔助設計系統進行實現，通過互聯網和計算機網絡甚至智能手機，所有的設計人員都可以進行實時的技術交流，在設計上博采眾長，還可以使得自己的設計方法和理念得到較為客觀的評價，設計的自由程度和設計空間對于設計人員來說更加增強。煤礦供電系統中數字化技術的有效應用，在降低成本的同時，還可以增強設計水平，體現集體協作，達到各方面的全面提升，對于生產和施工的高效率運轉，有著積極地促進作用。
2.2 GIS系統在煤礦供電系統綜合自動化的應用
就一般情況來看，地面是無法完全接收到煤礦井下實際信息。供系統圖是地面對井下供電系統唯一可以獲取的信息，可是供電系統圖只能體現出開關、設備、電纜和變壓器之間的控制和連接關系并沒有任何實際作用對于分布電纜和內部位置進行指導，礦井下工作受限于相對封閉的環境和電纜分布的復雜。由于這些復雜因素的影響，煤礦供電系統不但在數字化技術的有效應用過程中受到了一定程度的限制，而且日常的供電系統維修也有著很大的麻煩。在煤炭供電系統數字進程化中，運用具有優勢的GIS系統，它可以直觀且系統的描述礦井下的實際環境情況。特別是在煤炭供電系統中屬性特點和相對復雜的空間關系方面有著較強的反應效果。利用GIS系統中的地理坐標統一系統，在煤炭供電系統中，精準的定位實體對象，準確地描述空間關系。在對獲取的一系列數據通過具體的分析，合理調整供電系統，依據相關的空間數據，在安全供電的基礎之上，達到煤炭生產需求的最大程度滿足。同時GIS系統的優勢還表現在管理空間信息和數據上，通過對真實可靠性較強的地理信息收集，對今后的維修工作提供了便利。所以把GIS系統為基礎的動態供電系統建立在煤礦供電系統中，煤礦的整體管理都可以實現最優化，獲取最大經濟效益的同時，兼顧安全性和后期維修的便利性。
3 結語
根據目前情況來看，煤礦供電系統安全運行的實現，要依靠數字化技術作為堅實的基礎。在煤礦供電系統中，從設計到運行，數字化技術的應用都實現了技術創新。伴隨著在煤礦行業中廣泛發展和應用的數字化技術，與時俱進的特點也更能夠在數字化技術應用的供電系統中得以體現，實現供電系統的迅猛式發展，提供更多的技術和物質支持給煤礦行業，對促進我國國民經濟的發展有著不可或缺的作用。
參考文獻：
[1]丁穩峰.數字化技術在煤礦供電的應用[J].科技視界，2012 （09）：13-14.
數字化技術營銷范文6
關鍵詞：圖書館 信息資源 數字化 應用技術類院校
【中圖分類號】G【文獻標識碼】B【文章編號】1008-1216（2015）07C-0087-02
為落實《國家中長期教育改革發展規劃綱要》提出的“建立現代職業教育體系”的要求，各地區紛紛加強了應用技術類院校的建設，其中，數字化資源建設是制約此類院校發展建設的重點也是難點。據此，我區提出了“重點支持職業院校師資隊伍、數字化校園等建設，加快數字化專業課程體系和優質教學資源公共服務平臺建設，構建面向學校教育，服務社會，開放型、數字型的新型職業教育網絡學習體系”。在此背景下，筆者對我區的高校圖書館數字資源建設進行了全面調查，基于對大量數據的分析整理對比，有針對性地對應用技術類院校圖書館信息資源數字化建設提出有建設性的意見和建議。
一、全區普通高校圖書館資源數字化的基本現狀
根據2014年內蒙古教育廳公布的《2014高校統計名單》，我區現有普通高等本科院校15所、?？圃盒?5所、廣播電視大學1所。筆者綜合運用多種方式進行調研，對其中具有代表性的15所本科院校、10所?？圃盒５膱D書館數字資源建設進行統計分析。
（一）中文數據庫建設情況
序
號 數據庫名稱 學科類別 資源類型 圖書館
數量 所占
比例
1 中國知網 綜合 期刊 14 93%
2 百鏈云圖書館 綜合 檢索工具 13 87%
3 讀秀學術搜索 綜合 檢索工具 12 80%
4 書生之家 綜合 電子圖書 12 80%
5 萬方服務平臺 綜合 期刊+會議+專利+標準+科技報告 11 73%
6 銀符考試題庫 綜合 考試 9 60%
7 EPS全球統計數據/分析平臺 管理 事實 9 60%
8 職業全能培訓數據庫 愛迪克森 綜合 視頻資源 8 53%
9 E線圖情 管理 ― 7 46%
10 CSCD數據庫 綜合 文摘 6 40%
（二）外文數據庫建設情況
序
號 數據庫名稱 學科類別 資源類型 圖書館
數量 所占
比例
1 Springerlink 綜合 期刊 11 73%
2 Science （科學出版社） 綜合
3 EBSCOhost 綜合 期刊+報紙 10 67%
4 國道外文庫 綜合 期刊 9 60%
5 CALIS外文期刊網 綜合 期刊 8 54%
6 ACM（美國計算機學會）國際站計算機 電子/自動化 期刊+會議 8 54%
7 EI（工程索引） 綜合 摘要 7 46%
8 Wiley（含AGU）電子期刊全文數據庫 綜合 期刊 7 46%
9 RSC（英國皇家化學學會）生命科學 化學/
環境 期刊 6 40%
10 ISI（包含SCI、SSCI、ISTP、JCR）數據庫 綜合 ― 6 40%
（三）自建數據庫情況
院校名稱 數據庫名稱
內蒙古大學 蒙古文信息網;中國蒙文期刊網;蒙古文學特色庫;生命科學特色庫;內蒙古大學文庫;蒙古文文獻計算機管理集成系統、特藏、古籍等。
內蒙古工業大學 博碩士學位論文提交系統;逸夫圖書館;隨書光盤系統。
內蒙古農業大學 國內外草原與草地信息資源數據庫;農科特色資源共享數據庫;學位論文數據庫等。
內蒙古醫科大學 蒙醫藥相關文獻數據庫（漢文）（蒙文）;2014醫科大學職業全能培訓庫。
內蒙古科技大學 稀土專題特殊數據庫;移動圖書館應用系統等。
內蒙古民族大學 民大文庫本校碩士學位論文庫;蒙古文數字圖書館建設;科爾沁文化研究。
內蒙古財經大學 內蒙古財經大學碩士論文授權提交系統;大成老舊刊全文數據庫等。
赤峰學院 網上免費資源;隨書光盤庫;紅山文化研究等。
呼倫貝爾學院 “三少”民族文獻數據庫;高等教育學文獻數據庫。
呼和浩特民族學院 民族教育研究學術交流平臺。
二、應用技術類院校數字化圖書館建設應把握的原則
（一）滿足實際需求的原則
數字化圖書館的建設應該以滿足讀者實際需要為原則，合理安排館藏資源，實現學科館員全程化服務、實習實訓過程中經驗累積及時以數字形式保存以便指導生產實踐。所以應該把使用者的實際需要作為建館的重要原則，保證數字化圖書館能夠發揮實質的作用。
（二）體現自身特色的原則
針對應用技術院校，可以發展特色資源，使其成為館內有競爭力的部分。例如，在內容上，可以選取一些應用技術院類特校有的項目和題目資源，結合本地經濟發展特點，建立完整的數字化資源體系，實現熟練掌握優勢，達到資源共享的目的，讓應用技術院校圖書館能夠最大限度地體現自身的特色價值。
（三）保證信息資源利用效率原則
建設數字化圖書館，首先應該考慮數字化圖書館能否提高資源利用和服務的效率。首先，應該建立完整的資源查找系統，提高資源的使用效率，使數字化圖書館能夠為讀者帶來更多的方便;同時也要注意圖書館的服務，充分發揮其對于利用館內資源的幫助作用。如嵌入式學科館員服務、閱讀推廣等。
三、應用技術院校數字化圖書館建設的方法和途徑
（一）采取多種模式借力發展
我區職業教育信息化途徑：“政府政策支持，企業參與建設運行，學校長期使用，政府（學校）購買服務?！笨梢圆扇≌Ｊ胶推髽I模式相結合的方式加強信息資源建設。
政府模式，即政府（學校）購買服務，學校長期使用。近幾年興起的線上公開課程MOOCS（慕課），加快了信息資源數字化發展。例如：國家精品課程資源網大型信息資源數字化平臺建設。江西高校課程資源共享管理中心和江西高校課程資源共享聯盟日前成立，實現優質視頻網絡課程共享與學分認可。我區高職院校大都共享了國家精品課程資源網，供高校學生學習。
企業模式，即政府政策支持，企業參與建設運行。例如，超星、新東方等數據庫開發商參與學校數字圖書館建設（移動手機圖書館等）;圖書館利用教育資源共享平臺參與企業的專業技能培訓，實習實訓。
（二）優化資源提高服務水平
加強信息資源的收集、整理和開發，豐富信息儲存方式，增加資源利用手段。通過優化館藏資源，對流通數據進行收集、整理、統計，建立完整的檢索系統，學科導航，保證數字化圖書館資源的全面性。同時及時把本學院的研究成果等錄入圖書館，形成獨特的參考資料庫，為后續自建特色數據庫作準備。還要與優質的教育信息化平臺并軌，將海量信息資源存儲于云計算內。
綜上所述，應用技術院校建設數字化圖書館，是一條創新改革之路。我們應立足民族地區實際，以信息化手段推動高等應用技術教育發展，走出一條有特色的民族地區教育信息化發展之路。
參考文獻：
