圖數治理內容

❶ 數字圖像處理主要包括哪些研究內容

數字圖像處理主要研究的內容有以下幾個方面：1） 圖像變換由於圖像陣列很大,直接在空間域中進行處理,涉及計算量很大.因此,往往採用各種圖像變換的方法,如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術,將空間域的處理轉換為變換域處理,不僅可減少計算量,而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）.目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性,它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用.2） 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數）,以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量.壓縮可以在不失真的前提下獲得,也可以在允許的失真條件下進行.編碼是壓縮技術中最重要的方法,它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術.3） 圖像增強和復原圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量,如去除雜訊,提高圖像的清晰度等.圖像增強不考慮圖像降質的原因,突出圖像中所感興趣的部分.如強化圖像高頻分量,可使圖像中物體輪廓清晰,細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響.圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解,一般講應根據降質過程建立"降質模型",再採用某種濾波方法,恢復或重建原來的圖像.4） 圖像分割圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一.圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來,其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等,這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎.雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法,但還沒有一種普遍適用於各種圖像的有效方法.因此,對圖像分割的研究還在不斷深入之中,是目前圖像處理中研究的熱點之一.5） 圖像描述是圖像識別和理解的必要前提.作為最簡單的二值圖像可採用其幾何特性描述物體的特性,一般圖像的描述方法採用二維形狀描述,它有邊界描述和區域描述兩類方法.對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述.隨著圖像處理研究的深入發展,已經開始進行三維物體描述的研究,提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法.6） 圖像分類（識別）圖像分類（識別）屬於模式識別的范疇,其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後,進行圖像分割和特徵提取,從而進行判決分類.圖像分類常採用經典的模式識別方法,有統計模式分類和句法（結構）模式分類,近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網路模式分類在圖像識別中也越來越受到重視.

❷ 數據治理的數據治理成功的關鍵——元數據管理

獨立企業數據集成軟體提供商Informatica公司（納斯達克代碼：INFA）認為：數據治理成功的關鍵在於元數據管理，即賦予數據上下文和含義的參考框架。經過有效治理的元數據可提供數據流視圖、影響分析的執行能力、通用業務詞彙表以及其術語和定義的可問責性，最終提供用於滿足合規性的審計跟蹤。元數據管理成為一項重要功能，讓 IT 部門得以監視復雜數據集成環境中的變化，同時交付可信、安全的數據。因此，良好的元數據管理工具在全局數據治理中起到了核心作用。 Informatica將數據治理定義為「在組織范圍內，對流程、政策、標准、技術和人員進行職能協調和定義來將數據作為公司資產管理，從而實現對准確、一致、安全且及時的數據的可用性管理和可控增長，以此制定更好的業務決策，降低風險並改善業務流程」。
數據治理著重於交付可信、安全的信息，為制定明智的業務決策、有效的業務流程並優化利益相關方交互提供支持。因此，數據治理本身並非是結果，而僅僅是方法：即通過數據治理來支持最關鍵的業務目標。 正如某家大型銀行的高管所言：「如果沒有數據治理，任何元數據管理方案註定會失敗。」元數據管理可作為一項重要功能，讓IT部門得以管理復雜數據集成環境中的變化，同時交付可信、安全的數據。當業務利益相關方參與這一進程並接受對數據參考框架的責任，其優勢將變得更有說服力。此時，企業就能將業務元數據與基層的技術元數據進行關聯，為全公司范圍內的協作提供詞彙表和背景資料。
例如，當業務用戶要求其在 IT 部門的搭檔在報告或分析中顯示「凈收入」，就無需再提問「哪種凈收入——財務、銷售還是市場營銷？」除提供其他優勢外，良好的元數據管理還可通過免除此類重要問題，促進數據治理：
· 這個業務術語的含義是什麼？
· 在（幾個相似的）業務術語中應當使用哪一個？
· 該術語的來源是什麼？
· 該數據從數據源轉移到目標時是如何進行轉換的？
· 由誰負責該術語的定義、記錄和管理？
· 誰修改過該術語？如何及何時進行修改？
· 哪些政策和規則適用於該術語？（示例包括數據質量規則、安全屏蔽規則、存檔規則和數據保留政策）
· 修改環境中的某一特定數據對象會對其他數據對象產生哪些影響？
· 在不對可能使用相同數據對象的其他報告和分析造成影響的前提下，需要多長時間來實施環境變更？ 一系列公司方案推動了數據治理的進展，也由此帶動了元數據管理。這些方案包括：
· 通用業務詞彙表（簡單的數據管理）。這種「小規模試水」方法著重於某一特定問題或業務部門的通用業務詞彙表。
· 全面數據治理（或數據管理策略）。這是一種更近似由上至下的方式，通常用於涉及企業內一系列業務部門的較大規模計劃，並以按多個階段（如果不是更長時間）進行管理的計劃中的多個商機為目標。
· 合規。此類方案的推動因素是為遵守國際、國家、當地或行業法規的需求。合規——通常由一個治理、風險與合規性（GRC）職能部門進行管理，顯然與數據治理唇齒相依。在發現、分析和記錄企業的多項內部數據治理要求的同時，還必須與適用外部法規的相關特定要求進行統籌協調。其中部分示例包括：
· 銀行業：Basel II、Basel III、多德弗蘭克法案（Dodd Frank）、洗錢法案
· 保險業：償付能力監管標准II（Solvency II ）
· 醫療保健：HITECH Act、HIPAA
· 一般金融服務：薩班斯—奧克斯利法案
· 元數據管理。這是更上一層樓的做法，將元數據管理和數據治理作為「最佳實踐」與各個新的業務方案掛鉤。該方案對業務案例和項目范圍進行定義。在多家未能成功實施較大型數據治理方案的公司中，這一方法則取得了成功。 幾乎所有企業都面臨著管理數據量、速度和種類的挑戰。Hadoop/MapRece 技術在復雜數據分析能力以及按相對低廉的成本實現最大數據擴展性方面提供了一些有趣的優勢。Hadoop 在不久的將來取代關系性DBMS的可能性不大，這兩項技術更有可能並存，因為它們各有獨到之處。雖然用於管理和分析數據的技術可能不同，元數據管理和數據治理的目標應始終保持不變：為支持良好的業務決策提供可信、及時且相關的信息。不存在所謂的「大數據治理」或「大數據元數據管理」——相反，這是一個將全局企業數據治理和元數據管理活動加以擴展來包容全新數據類型和數據源的問題。
Hadoop帶來的挑戰之一就是元數據管理。如果沒有良好的元數據管理和數據治理，Hadoop將會缺乏透明度、可審計性以及數據的標准化與重復利用能力。企業仍將需要對數據相關關鍵信息的可見性，例如其來源、質量和所有權，否則就必須承受Hadoop變成環境內的又一個數據孤島的風險。在該領域涌現的 HCatalog 和Hive /HiveQL等新技術將使得從非結構化和半結構化數據中收集元數據變得更加簡易，從而實現Hadoop上的數據沿襲。這些功能對於將Hadoop集成入總體數據集成框架，以防止大數據在企業中遭到孤立隔絕，可如同任何其他數據源一樣進行治理至關重要。 Informatica可提供功能齊全而又穩健可靠的工具，具備交付可信、安全的數據和啟動成功的元數據管理方案所需的全部精確功能。Metadata Manager & BusinessGlossary可提供獨一無二的多項優勢，讓IT經理能夠盡量降低在實施變更時對關鍵業務數據造成損害的業務風險。
InformaticaMetadata Manager & Business Glossary是 InformaticaPowerCenter Standard Edition的關鍵組件之一。它可提供為數據治理方案奠定基礎所需的核心元數據管理工具。Metadata Manager & Business Glossary是一項單個產品，配備一個共享的元數據信息庫。它具備兩個用戶界面，供兩類截然不同的用戶使用：
· MetadataManager 可讓 IT 人員處理技術元數據。
· Business Glossary 可讓業務和 IT 管理員協同管理業務元數據。
ITSS WG1發布的白皮書表明
數據治理模型包括三個框架:范圍，促成因素和執行及評估。他們每個方面都包含許多組件來進行展示和描述它們是如何工作的。該框架顯示數據治理內部的邏輯關系。范圍展示了我們應該關注什麼，促成因素展示了數據治理的推動因素，執行和評估展示了如何實現治理的方法。該DG模型可以通過三個框架幫助我們理解數據治理。
數據治理的范圍包括四個層次的內容。首先，應該 有一個治理要素負責管理其它管理要素，保證治理與管理的一致性。其次，下面的三個層次分別列示了需要治理的數據管理要素，其中價值創造層列示了通過數據治理所創造的價值服務。價值保證層描述了一個組織治理數據時重要保證服務。基礎數據服務層描述了一個數據治理的基礎數據服務。

❸ 數字圖像處理的主要內容有哪些

1、圖像變換：由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。
2、圖像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。
3、圖像增強和復原：圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立「降質模型」，再採用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。
4、圖像分割：圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用於各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。
5、圖像描述：圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可採用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。隨著圖像處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。
6、圖像分類（識別）：圖像分類（識別）屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網路模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。

❹ 數據治理包含哪些內容數據治理有標准嗎

數據治理主要抄包含頂層設計、數據治襲理環境、數據治理域和數據治理過程。
1) 頂層設計是數據治理實施的基礎，是根據據組織當前的業務現狀、信息化現狀和數據現狀，設定組織機構的職權利，並定義符合組織戰略目標的數據治理目標和可行的行動路徑。
2) 數據治理環境是數據治理成功實施的保障，指的是分析領導層、管理層、執行層等等利益相關方的需求，識別項目支持力量和阻力，制定相關制度以確保項目的順利推進。
3) 數據治理域是數據治理的相關管理制度，是指制定數據質量、數據安全、數據管理體系等相關標准制度，並基於數據價值目標構建數據共享體系、數據服務體系和數據分析體系。
4) 數據治理過程就是一個 PDCA（plan-do-check-act）的過程，是數據治理的實際落地過程，包含確定數據治理目標，制定數據治理計劃，執行業務梳理、設計數據架構、數據採集清洗、存儲核心數據、實施元數據管理和血緣追蹤，並檢查治理結果與治理目標的匹配程度。
IBM的數據治理相對更加成熟，在各個方面的表現都很不錯，國內如果要使用IBM的平台，可以找IBM一些大的代理商，服務會比較有保障，例如北京神碼、上海德慧。

❺ 數字圖像處理包括哪些內容

數字圖像處理的主要研究內容有哪些？並簡要說明。 主要研究內容有：圖像增強、專圖像屬編碼、圖像復原、圖像分割、圖像分類和圖像重建。 圖像增強用於改善圖像視覺質量；圖像復原是盡可能地恢復圖像本來面目；圖像編碼是在保證圖像質量的前提下壓縮數據，使圖像便於存儲和傳輸；圖像分割就是把圖像按其灰度或集合特性分割成區域的過程；圖像分類是在將圖像經過某些預處理（壓縮、增強和復原）後，再將圖像中有用物體的特徵進行分割，特徵提取，進而進行分類；圖像重建是指從數據到圖像的。處理，即輸入的是某種數據，而經過處理後得到的結果是圖像。

❻ 彼得斯提出的四種治理模式是什麼

市場式、參與式、彈性化、解制型。

市場式管理：按勞取酬；運用其他私域部門的管理回技術。利用答市場經濟的價值規律，將企業內部上下工序之間的關系和服務與被服務之間的關系由行政關系變為等價交換的經濟往來關系。

參與式管理：全面質量管理；團隊。在不同程度上讓員工和下屬參加組織的決策過程及各級管理工作，讓下級和員工與企業的高層管理者處於平等的地位研究。

彈性化管理：管理臨時雇員。使組織系統整體能隨外界環境的改變而在一定餘地內自我調整以具有適應性。

解制型管理：更多管理自由。其基本內涵是放鬆政府規制，使政府的活動更具有創造力､效率和效能。

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治理的任務目標：

1、治理的任務是設計和維持一種環境，使在這一環境中工作的人們能夠用盡可能少的支出實現既定的目標，或者以現有的資源實現最大的目標。

2、細分為四種情況：產出不變，支出減少；支出不變，產出增多；支出減少，產出增多；支出增多，產出增加更多。

3、這里的支出包括資金、人力、時間、物料、能源等的消耗。總之，管理基本的原則是「用力少，見功多」，以越少的資源投入、耗費，取得越大的功業、效果。

參考資料

網路-城市管理

❼ 數字治理包括哪幾個方面

我國數字政府治理網路建設現狀

(一)物質層面網路建設

經過近十餘年的努力，我國數字政府治理的物質網路系統已經基本構建完成。這一系統從政府與社會的角度可劃分為政務內網和政務外網，從行政級別角度可劃分為國家電子政務傳輸骨幹網和地方電子政務傳輸網;從專業領域角度可劃分為黨委、人大、政府、政協、法院、檢察院等系統的業務網路。

1.政務內網和政務外網。政務內網也可稱為專業領域數字政府治理網路，由黨委、人大、政府、政協、法院、檢察院的業務網路組成，其主要功能是:為各級政務部門的內部辦公、管理、監督、決策及部門內部或之間的協調提供平台，並為副省級以上政務部門的特殊辦公需要提供平台。新世紀以來，我國政務內網的構建步伐得到進一步加快，各層級的黨委、人大、政府、政協、法院、檢察院均在中央的領導下構建了較為完備的業務網路。政務外網的主要功能是:為各級政務部門展開社會管理、公眾服務提供平台。我國電子政務外網目前已連接中央政務部門53個，連接31個省、自治區、直轄市和新疆生產建設兵團。隨著我國數字政府治理網路建設的進一步展開，這一網路將覆蓋更多的地方政務部門及各級政府，繼續保持在我國數字政府治理發展中的主導地位。

2.數字政府治理的傳輸網。這一傳輸網由國家傳輸網、地方傳輸網和專業領域業務網路(黨委、人大、政府、政協、法院、檢察院的業務網路)共同組成。這三大組成部分相互交織，呈現網狀形態，並在一定程度上實現某些領域信息資源的較好整合。

(二)組織任務層面網路建設

黨委、人大、政府、政協、法院、檢察院均可通過政務內網和政務外網提供諸多公共服務，下文以地方政府公共服務網路建設的情況為例展示這一領域的現狀。

1.認識不斷深化，構建進程穩步推進。近年來，北京、上海、浙江、江蘇、山東和廣東等一些發達省市持續加大構建公共服務網路方面的投入。這些省市以數字政府治理物質層面網路為依託，以及時、有效地為公眾提供其所需的公共服務為目的，通過一系列措施加快構建公共服務網路的步伐。總體而言，這些省市在深化對構建公共服務網路的認識的基礎上，依靠充足的人力、物力和財力，在構建公共服務網路方面領先於中西部經濟欠發達省份。

與此同時，雲南、陝西、新疆等西部省份也加快了構建公共服務網路的步伐。與東部的經濟發達省市相比，西部省份在構建公共服務網路的過程中面臨地廣人稀等現實困難，且沒有充足的人力、物力和財力作為支撐，但具有一定的「後發優勢」，可以借鑒東部省份構建公共服務網路的經驗，避免其走過的彎路。此外，我國西部省份擁有大量的自然資源和旅遊資源，可利用這些資源獲取構建公共服務網路所需的資金。獲得資金後，通過引進或自主培養的方式創造構建公共服務網路所需的人力資源和技術，以圖在構建公共服務網路的進程中盡量縮小與東部經濟發達省市的差距。

❽ 簡述空間數據的處理包括哪些內容

主要取決於原始數據的特點和用戶的具體需求。通常有數據變換、數據重構、數據提內取等內容。

空間容數據是用於描述所定義空間中對象的位置、形狀和方向的數據，空間數據有十分復雜的結構，一個空間數據實體可能由一個點或幾個多邊形組成，是任意分布在空間中的，通常不可能在一個單獨的有固定元組大小的表格中存取這些實體。

對空間數據執行的兩個常見操作是計算幾何之間的距離和確定多個對象之間的聯合或相交。

(8)圖數治理內容擴展閱讀：

注意事項：

1、空間數據通常是活動的。插入，刪除與更新是交替進行的。

2、空問資料庫通常很大，例如典型的地圖會佔用巨大的存儲空間，因此，一、二、三級內存對於高效率的過程是必須的。

3、沒有一個標準的代數定義來描述空間數據。運算符號的應用很大程度上取決於給定的應用領域。盡管一些符號比其他的應用普遍一些。

4、許多空間符一號並不是封閉的。例如兩個多邊形的交運算可能會返回一些點、交叉的邊或沒有交集的多邊形。

5、盡管計算代價因空間資料庫運算符的不同而不同，通常都比傳統的運算符的耗費大。

參考資料來源：網路-空間數據

❾ 數據治理包括哪些方面

數據治理是指從使用零散數據變為使用統一主數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條的一個過程。
數據治理的全過程
數據治理其實是一種體系，是一個關注於信息系統執行層面的體系，這一體系的目的是整合IT與業務部門的知識和意見，通過一個類似於監督委員會或項目小組的虛擬組織對企業的信息化建設進行全方位的監管，這一組織的基礎是企業高層的授權和業務部門與IT部門的建設性合作。從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、後端業務資料庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統（控制理論中趨穩的系統）。從目的來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理、使用進行監管（監管就是我們在執行層面對信息系統的負反饋），而監管的職能主要通過以下五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合

❿ 數字圖像處理的主要內容有哪些

數字圖像處理主要研究的內容有以下幾個方面：1） 圖像變換由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。2） 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。3） 圖像增強和復原圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立"降質模型"，再採用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。4） 圖像分割圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用於各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。5） 圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可採用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。隨著圖像處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。6） 圖像分類（識別）圖像分類（識別）屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網路模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。