图数治理内容

❶ 数字图像处理主要包括哪些研究内容

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：1） 图像变换由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大.因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）.目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用.2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数）,以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量.压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行.编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术.3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等.图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分.如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响.图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立"降质模型",再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像.4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一.图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础.虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法.因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一.5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提.作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法.对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述.随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法.6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类.图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法（结构）模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视.

❷ 数据治理的数据治理成功的关键——元数据管理

独立企业数据集成软件提供商Informatica公司（纳斯达克代码：INFA）认为：数据治理成功的关键在于元数据管理，即赋予数据上下文和含义的参考框架。经过有效治理的元数据可提供数据流视图、影响分析的执行能力、通用业务词汇表以及其术语和定义的可问责性，最终提供用于满足合规性的审计跟踪。元数据管理成为一项重要功能，让 IT 部门得以监视复杂数据集成环境中的变化，同时交付可信、安全的数据。因此，良好的元数据管理工具在全局数据治理中起到了核心作用。 Informatica将数据治理定义为“在组织范围内，对流程、政策、标准、技术和人员进行职能协调和定义来将数据作为公司资产管理，从而实现对准确、一致、安全且及时的数据的可用性管理和可控增长，以此制定更好的业务决策，降低风险并改善业务流程”。
数据治理着重于交付可信、安全的信息，为制定明智的业务决策、有效的业务流程并优化利益相关方交互提供支持。因此，数据治理本身并非是结果，而仅仅是方法：即通过数据治理来支持最关键的业务目标。 正如某家大型银行的高管所言：“如果没有数据治理，任何元数据管理方案注定会失败。”元数据管理可作为一项重要功能，让IT部门得以管理复杂数据集成环境中的变化，同时交付可信、安全的数据。当业务利益相关方参与这一进程并接受对数据参考框架的责任，其优势将变得更有说服力。此时，企业就能将业务元数据与基层的技术元数据进行关联，为全公司范围内的协作提供词汇表和背景资料。
例如，当业务用户要求其在 IT 部门的搭档在报告或分析中显示“净收入”，就无需再提问“哪种净收入——财务、销售还是市场营销？”除提供其他优势外，良好的元数据管理还可通过免除此类重要问题，促进数据治理：
· 这个业务术语的含义是什么？
· 在（几个相似的）业务术语中应当使用哪一个？
· 该术语的来源是什么？
· 该数据从数据源转移到目标时是如何进行转换的？
· 由谁负责该术语的定义、记录和管理？
· 谁修改过该术语？如何及何时进行修改？
· 哪些政策和规则适用于该术语？（示例包括数据质量规则、安全屏蔽规则、存档规则和数据保留政策）
· 修改环境中的某一特定数据对象会对其他数据对象产生哪些影响？
· 在不对可能使用相同数据对象的其他报告和分析造成影响的前提下，需要多长时间来实施环境变更？ 一系列公司方案推动了数据治理的进展，也由此带动了元数据管理。这些方案包括：
· 通用业务词汇表（简单的数据管理）。这种“小规模试水”方法着重于某一特定问题或业务部门的通用业务词汇表。
· 全面数据治理（或数据管理策略）。这是一种更近似由上至下的方式，通常用于涉及企业内一系列业务部门的较大规模计划，并以按多个阶段（如果不是更长时间）进行管理的计划中的多个商机为目标。
· 合规。此类方案的推动因素是为遵守国际、国家、当地或行业法规的需求。合规——通常由一个治理、风险与合规性（GRC）职能部门进行管理，显然与数据治理唇齿相依。在发现、分析和记录企业的多项内部数据治理要求的同时，还必须与适用外部法规的相关特定要求进行统筹协调。其中部分示例包括：
· 银行业：Basel II、Basel III、多德弗兰克法案（Dodd Frank）、洗钱法案
· 保险业：偿付能力监管标准II（Solvency II ）
· 医疗保健：HITECH Act、HIPAA
· 一般金融服务：萨班斯—奥克斯利法案
· 元数据管理。这是更上一层楼的做法，将元数据管理和数据治理作为“最佳实践”与各个新的业务方案挂钩。该方案对业务案例和项目范围进行定义。在多家未能成功实施较大型数据治理方案的公司中，这一方法则取得了成功。 几乎所有企业都面临着管理数据量、速度和种类的挑战。Hadoop/MapRece 技术在复杂数据分析能力以及按相对低廉的成本实现最大数据扩展性方面提供了一些有趣的优势。Hadoop 在不久的将来取代关系性DBMS的可能性不大，这两项技术更有可能并存，因为它们各有独到之处。虽然用于管理和分析数据的技术可能不同，元数据管理和数据治理的目标应始终保持不变：为支持良好的业务决策提供可信、及时且相关的信息。不存在所谓的“大数据治理”或“大数据元数据管理”——相反，这是一个将全局企业数据治理和元数据管理活动加以扩展来包容全新数据类型和数据源的问题。
Hadoop带来的挑战之一就是元数据管理。如果没有良好的元数据管理和数据治理，Hadoop将会缺乏透明度、可审计性以及数据的标准化与重复利用能力。企业仍将需要对数据相关关键信息的可见性，例如其来源、质量和所有权，否则就必须承受Hadoop变成环境内的又一个数据孤岛的风险。在该领域涌现的 HCatalog 和Hive /HiveQL等新技术将使得从非结构化和半结构化数据中收集元数据变得更加简易，从而实现Hadoop上的数据沿袭。这些功能对于将Hadoop集成入总体数据集成框架，以防止大数据在企业中遭到孤立隔绝，可如同任何其他数据源一样进行治理至关重要。 Informatica可提供功能齐全而又稳健可靠的工具，具备交付可信、安全的数据和启动成功的元数据管理方案所需的全部精确功能。Metadata Manager & BusinessGlossary可提供独一无二的多项优势，让IT经理能够尽量降低在实施变更时对关键业务数据造成损害的业务风险。
InformaticaMetadata Manager & Business Glossary是 InformaticaPowerCenter Standard Edition的关键组件之一。它可提供为数据治理方案奠定基础所需的核心元数据管理工具。Metadata Manager & Business Glossary是一项单个产品，配备一个共享的元数据信息库。它具备两个用户界面，供两类截然不同的用户使用：
· MetadataManager 可让 IT 人员处理技术元数据。
· Business Glossary 可让业务和 IT 管理员协同管理业务元数据。
ITSS WG1发布的白皮书表明
数据治理模型包括三个框架:范围，促成因素和执行及评估。他们每个方面都包含许多组件来进行展示和描述它们是如何工作的。该框架显示数据治理内部的逻辑关系。范围展示了我们应该关注什么，促成因素展示了数据治理的推动因素，执行和评估展示了如何实现治理的方法。该DG模型可以通过三个框架帮助我们理解数据治理。
数据治理的范围包括四个层次的内容。首先，应该 有一个治理要素负责管理其它管理要素，保证治理与管理的一致性。其次，下面的三个层次分别列示了需要治理的数据管理要素，其中价值创造层列示了通过数据治理所创造的价值服务。价值保证层描述了一个组织治理数据时重要保证服务。基础数据服务层描述了一个数据治理的基础数据服务。

❸ 数字图像处理的主要内容有哪些

1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4、图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6、图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

❹ 数据治理包含哪些内容数据治理有标准吗

数据治理主要抄包含顶层设计、数据治袭理环境、数据治理域和数据治理过程。
1) 顶层设计是数据治理实施的基础，是根据据组织当前的业务现状、信息化现状和数据现状，设定组织机构的职权利，并定义符合组织战略目标的数据治理目标和可行的行动路径。
2) 数据治理环境是数据治理成功实施的保障，指的是分析领导层、管理层、执行层等等利益相关方的需求，识别项目支持力量和阻力，制定相关制度以确保项目的顺利推进。
3) 数据治理域是数据治理的相关管理制度，是指制定数据质量、数据安全、数据管理体系等相关标准制度，并基于数据价值目标构建数据共享体系、数据服务体系和数据分析体系。
4) 数据治理过程就是一个 PDCA（plan-do-check-act）的过程，是数据治理的实际落地过程，包含确定数据治理目标，制定数据治理计划，执行业务梳理、设计数据架构、数据采集清洗、存储核心数据、实施元数据管理和血缘追踪，并检查治理结果与治理目标的匹配程度。
IBM的数据治理相对更加成熟，在各个方面的表现都很不错，国内如果要使用IBM的平台，可以找IBM一些大的代理商，服务会比较有保障，例如北京神码、上海德慧。

❺ 数字图像处理包括哪些内容

数字图像处理的主要研究内容有哪些？并简要说明。 主要研究内容有：图像增强、专图像属编码、图像复原、图像分割、图像分类和图像重建。 图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程；图像分类是在将图像经过某些预处理（压缩、增强和复原）后，再将图像中有用物体的特征进行分割，特征提取，进而进行分类；图像重建是指从数据到图像的。处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。

❻ 彼得斯提出的四种治理模式是什么

市场式、参与式、弹性化、解制型。

市场式管理：按劳取酬；运用其他私域部门的管理回技术。利用答市场经济的价值规律，将企业内部上下工序之间的关系和服务与被服务之间的关系由行政关系变为等价交换的经济往来关系。

参与式管理：全面质量管理；团队。在不同程度上让员工和下属参加组织的决策过程及各级管理工作，让下级和员工与企业的高层管理者处于平等的地位研究。

弹性化管理：管理临时雇员。使组织系统整体能随外界环境的改变而在一定余地内自我调整以具有适应性。

解制型管理：更多管理自由。其基本内涵是放松政府规制，使政府的活动更具有创造力､效率和效能。

(6)图数治理内容扩展阅读

治理的任务目标：

1、治理的任务是设计和维持一种环境，使在这一环境中工作的人们能够用尽可能少的支出实现既定的目标，或者以现有的资源实现最大的目标。

2、细分为四种情况：产出不变，支出减少；支出不变，产出增多；支出减少，产出增多；支出增多，产出增加更多。

3、这里的支出包括资金、人力、时间、物料、能源等的消耗。总之，管理基本的原则是“用力少，见功多”，以越少的资源投入、耗费，取得越大的功业、效果。

参考资料

网络-城市管理

❼ 数字治理包括哪几个方面

我国数字政府治理网络建设现状

(一)物质层面网络建设

经过近十余年的努力，我国数字政府治理的物质网络系统已经基本构建完成。这一系统从政府与社会的角度可划分为政务内网和政务外网，从行政级别角度可划分为国家电子政务传输骨干网和地方电子政务传输网;从专业领域角度可划分为党委、人大、政府、政协、法院、检察院等系统的业务网络。

1.政务内网和政务外网。政务内网也可称为专业领域数字政府治理网络，由党委、人大、政府、政协、法院、检察院的业务网络组成，其主要功能是:为各级政务部门的内部办公、管理、监督、决策及部门内部或之间的协调提供平台，并为副省级以上政务部门的特殊办公需要提供平台。新世纪以来，我国政务内网的构建步伐得到进一步加快，各层级的党委、人大、政府、政协、法院、检察院均在中央的领导下构建了较为完备的业务网络。政务外网的主要功能是:为各级政务部门展开社会管理、公众服务提供平台。我国电子政务外网目前已连接中央政务部门53个，连接31个省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团。随着我国数字政府治理网络建设的进一步展开，这一网络将覆盖更多的地方政务部门及各级政府，继续保持在我国数字政府治理发展中的主导地位。

2.数字政府治理的传输网。这一传输网由国家传输网、地方传输网和专业领域业务网络(党委、人大、政府、政协、法院、检察院的业务网络)共同组成。这三大组成部分相互交织，呈现网状形态，并在一定程度上实现某些领域信息资源的较好整合。

(二)组织任务层面网络建设

党委、人大、政府、政协、法院、检察院均可通过政务内网和政务外网提供诸多公共服务，下文以地方政府公共服务网络建设的情况为例展示这一领域的现状。

1.认识不断深化，构建进程稳步推进。近年来，北京、上海、浙江、江苏、山东和广东等一些发达省市持续加大构建公共服务网络方面的投入。这些省市以数字政府治理物质层面网络为依托，以及时、有效地为公众提供其所需的公共服务为目的，通过一系列措施加快构建公共服务网络的步伐。总体而言，这些省市在深化对构建公共服务网络的认识的基础上，依靠充足的人力、物力和财力，在构建公共服务网络方面领先于中西部经济欠发达省份。

与此同时，云南、陕西、新疆等西部省份也加快了构建公共服务网络的步伐。与东部的经济发达省市相比，西部省份在构建公共服务网络的过程中面临地广人稀等现实困难，且没有充足的人力、物力和财力作为支撑，但具有一定的“后发优势”，可以借鉴东部省份构建公共服务网络的经验，避免其走过的弯路。此外，我国西部省份拥有大量的自然资源和旅游资源，可利用这些资源获取构建公共服务网络所需的资金。获得资金后，通过引进或自主培养的方式创造构建公共服务网络所需的人力资源和技术，以图在构建公共服务网络的进程中尽量缩小与东部经济发达省市的差距。

❽ 简述空间数据的处理包括哪些内容

主要取决于原始数据的特点和用户的具体需求。通常有数据变换、数据重构、数据提内取等内容。

空间容数据是用于描述所定义空间中对象的位置、形状和方向的数据，空间数据有十分复杂的结构，一个空间数据实体可能由一个点或几个多边形组成，是任意分布在空间中的，通常不可能在一个单独的有固定元组大小的表格中存取这些实体。

对空间数据执行的两个常见操作是计算几何之间的距离和确定多个对象之间的联合或相交。

(8)图数治理内容扩展阅读：

注意事项：

1、空间数据通常是活动的。插入，删除与更新是交替进行的。

2、空问数据库通常很大，例如典型的地图会占用巨大的存储空间，因此，一、二、三级内存对于高效率的过程是必须的。

3、没有一个标准的代数定义来描述空间数据。运算符号的应用很大程度上取决于给定的应用领域。尽管一些符号比其他的应用普遍一些。

4、许多空间符一号并不是封闭的。例如两个多边形的交运算可能会返回一些点、交叉的边或没有交集的多边形。

5、尽管计算代价因空间数据库运算符的不同而不同，通常都比传统的运算符的耗费大。

参考资料来源：网络-空间数据

❾ 数据治理包括哪些方面

数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
数据治理的全过程
数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合

❿ 数字图像处理的主要内容有哪些

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：1） 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。