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数字化技术营销范文1
关键词：数据挖掘技术；数字化校园；应用
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2014）01-0068-03
0 引 言
信息的分析与处理是重要的人类活动之一，但随着当前社会信息化进程的不断加快，其整个社会的信息量也表现出成倍的增长趋势，当某一种数据库所包含的数据日益庞大的情况下，传统或简单的数据统计方法自然也会逐渐表现出诸多的不适用。尽管眼下的多数数据库系统仍可比较高效地进行数据的录入、查询以及统计等操作，但对于这些数据可能存在的某些关联与规则却无法实现理想掌握，在此种情况下也无法通过现有数据实施未来发展可能性的推断。在这样一个“数据爆炸”的时代，如果不具备挖掘数据背后隐藏的知识的能力，势必也会出现“知识匮乏”的现象。当人们意识到此问题所在之时，其对信息的态度也正在由简单的数据收集型向分析加工型转变，并期望从同样的数据信息中挖掘出更多可加以利用的信息，数据挖掘（DM）技术即是在此时代背景中诞生的。就近些年的情况来看，DM技术的相关研究不仅愈发变得炙手可热，而且已经在诸如商业、金融业、企业生产以及市场营销等很多领域获得了实际性的广泛应用，比较之下，其在教育领域的应用却相对偏少。基于此，笔者特针对DM技术在数字化校园中的应用进行一定阐述，旨在为DM技术在教育领域的应用开发提供一定参考价值。
1 DM技术与数字化校园的概念与内涵
1.1 DM技术的概念与内涵
DM技术即是指一种通过某种方法与策略从一切实际应用数据中将某些人们事先未掌握的、潜在的、但确实存在一定利用价值的信息与知识最大程度地提取出来并对其进行加工的技术称谓。具体开展DM的方法种类是多样的，但其中最具代表性的通常包括了分类分析法、关联分析法以及序列模式分析法等，而经常需使用到的工具则主要包括了IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大Simon Fraser大学开发的DBMiner系统，SAS Enterprise Miner，IBM Intelligent Miner，Oracle Darwin，SPSS Clementine以及Unica PRW等。在针对具体应用实际的情况下，通过选用以上DM工具可以帮助人们发现某些未知的数据含义，进而开发其价值以预测或指导未来可能发生的情况与需要采取的行为，总之就是为人们的决策行为提供全方位的数据信息支持。
1.2 数字化校园的概念与内涵
数字化校园即是在以互联网为依托的情况下，进而充分利用一切可以利用到的信息化策略及相关设备，继而从包括教学环境、教学资源以及教学活动等方面实现校园整体性的数字信息化管理。由此可见，与传统的校园建设比较而言，通过对校园实施数字信息化的建设后，不仅将使得校园的发展具备了更加明显的时代性，而且还能够将学校发展过程中的某些实际成效及时展现出现，同时也能及时地从中发现可能存在的管理方面的问题，并对学校在未来一定时间内的发展趋势做出比较符合实际的预测，最后，在数字化的校园管理模式下，其校内的相关资源配置将进一步得到优化，这势必也将促进校园的整体建设可逐步得以完善。
2 在数字化校园建设中采用数据挖掘技术的需求分析
2.1 学校教学与教学评价方面的需求分析
一方面，教学是学校最核心的任务，那么教学部分的数据挖掘也自然是数字化校园建设的核心部分，现以教学过程中的课程设置为例，在学校，学生的课程学习是循序渐进的，而且课程之间有一定的关联与前后顺序关系，在学一门较高级课程之前必须先修一些先行课程，如果先行课程没有学好，势必会影响后续课程的学习，另外，同一年级学习同一课程的不同班级，由于授课教师、班级文化的不同，班内学生的总体成绩相差有时会很大，利用学校教学数据库中存放的历届学生各门学科的考试成绩，结合数据挖掘的关联分析与时间序列分析等相关功能，就能从这些海量数据中挖掘出有用的信息，帮助分析这些数据之间的相关性、回归性等性质，得出一些具有价值的规则和信息，最终找到影响学生成绩的原因，在此基础上对课程设置作出合理安排；另一方面就是教学评价的数据挖掘，教学评价是对其重要的调节、控制、指导与推动手段，而且可发挥重要的导向作用，也更是学校教学管理的重要组成部分，基于此，针对教学评价管理中出现的某些问题给予科学地解决就显得格外重要，此方面的问题又包括：影响教学评价的关键因素有哪些？教学评价的指标与关键环节的合理性如何？在具体的教学评价中的各级得分者的特征如何？教学评价的可疑数据可通过什么方式给予剔除？通过数据挖掘后，诸如此类的问题均有望得以明朗化，继而更科学地实施教学评价以确保可真正扫清教学工作中存在的障碍。
2.2 教师结构和专业配制方面的需求
在当前高校扩招的大潮流中，我高职院校也占据了相当比例，由此所导致的师生比例失调的问题、新增设专业教师的稀缺问题以及具体每个专业的教师人员结构与专业领域的重组问题等等，均是迫切需要解决的问题。通常采取的做法自然是通过一定措施来引进新的教师队伍并留住人才，然而在这个过程中，还包括很多细节的问题：现有的教师哪些即将流失？ 现有教师他们的流失概率如何？哪些因素造成了教师的流失？ 教师流失对学校会造成什么影响？ 教师的流失情况有什么差别？ 如何制定科学的用人制度？等等问题，通过应用数据挖掘技术后，便有望在高职院校变被动为主动地科学人用。
2.3 学校的科研管理需求
学校所开展的科研项目对于教学内容的革新、教学质量的提升以及教师学术水平的提高均具有极大的推动作用，同时，其成效也是衡量经费分配与职称评定的重要参考依据。在此基础上，改进与完善科研评价制度自然就成为了学校迫切需要解决的问题，这些问题主要包括：在各类级别期刊上的相关教师所具备的特征、各种课题申请者的特点、未完成科研任务教师的特征、影响教学科研进展与成效的因素、科研滚动周期的最佳年限、科研工作量应该如何设定以及科研项目存虚存假的可能性等。而通过DM技术可将这些问题均得以不同程度地解决，如此也必将更加有效地激励教师科研的执行力与创新水平，整体加快学校科学事业的进展。
2.4 数字化图书资源的管理需求
图书馆最大价值化的存在，无疑要全面了解并掌握所有读者的分类、属性以及特征等方面的情况，同时还需充分掌握读者在应用图书馆后的满意度情况以及是否有新的需求，图书所涉及学科的交叉问题等等，这均是当代学校图书馆亟待解决的问题。而数字挖掘技术正能实现对以上信息的深加工，继而在对相关数据进行分析后进一步指导图书馆的馆藏建设，同时还可为学校的学科课程设置提供一定参考价值的科学依据，最终推动学校图书馆业务与相应管理的全面进步。
其他还比如有在人力资源管理方面、学校的教务管理以及住校学生生活消费管理等等，其各自存在的问题均可在充分应用数据挖掘技术的基础上找到相关突破口，最终在整体上全方位地实现学校各方面资源的优化管理与合理配置，持续提升学校数字化建设进程的速度。
3 数据挖掘在数字化校园中的应用研究
通过了解，数字化校园的数据管理平台是一个集成了学校多方面应用系统的综合性平台，将所能收集到的所有数据均储存在学校的数据中心的共享数据库里面。但在储存的过程中，还需对这些数据进行详尽的分类处理，并充分考虑到其可能存在的不完整性、模糊性与随机性等，而通过数据挖掘对这些信息的充分提取与整理，继而生成与之相对应的应用决策系统，最终为相关领导做出正确的决策提供更为丰富的可靠的参考信息。数据挖掘在数字化校园中的具体应用结构图如图1所示。
如上述介绍以及上图均可以看出，DM技术在校园数字信息化建设中可说是一项颇具复杂性与繁琐性的特殊工作，因此其具体应用情况的介绍限于篇幅限制，笔者在此仅以学校的科研管理为例，并应用Clementine挖掘工具进行操作，现对其相关数据挖掘技术的实际应用情况展开一定剖析。
3.1 对不能完成科研任务教师的相关分析
在实际的学校科研项目管理过程中，其中项目进度的管理是一个比较重要的环节，而与项目进度相关的因素中，又会存在个别教师可能因多方面原因而出现不能完成既定科研任务的情况，而只有通过科学的对其实施预测，才能让诸如此类的问题得以最大程度地解决。其具体的解决思路主要就是要把这个问题定义为一个分类预测的问题，那么首先需要做的就是将参与科研项目的教师分为两类，其中一类为已完成科研任务量者，而另一类则是尚未完成科研任务量者。接着分别从此两部分教师中选择一定数量的教师，并统计其相关属性数据继而组成训练数据集，然后再通过应用神经网络与决策树等办法建立起科研工作量完成情况的实际分类模型，最后再利用该模型来进行科研任务量完成情况的实际预测，如此便可获得可能会不能完成科研任务教师的相关信息，为学校后期的科研计划的制定提供参考依据。
3.2 教师不能完成科研任务的实际原因
在了解到可能完不成科研任务的教师后，还更需要对导致此种情况发生的原因进行必要的分析，进而可在以后保证其能最大程度地去完成科研任务。此方面的数据挖掘处理具体来说主要包括两个方面的措施。一方面，可以运用关联分析的办法，把科研任务量的完成情况看作一个实际目标变量，而把与之可能相关的某些属性数据作为变量，一起输入系统后在运用GRI模型展开分析，进而可初步找出具体有哪些属性可对科研完成的情况造成影响；另一方面，就是应用决策树的方法来获得科研工作量完成情况的规则集。以具体的某学校为例，以APRIORI算法为基础来对教师科研任务量完成情况的影响因素进行分析，设定0.3为最小支持度与最小置信度，继而对挖掘的结果实施分析，所获得的最终结果为：基础学科有38%的教师不能按时完成，82%的文科教师可以完成，75%的年轻教师可以完成，95%的高级教师可以完成等等，如此一来，便能很清楚地获得对科研任务量完成情况的影响因素，比既往的方法便捷了很多，同时也显著提高了工作效率。
3.3 学校科研管理中对教师的分类
在寻找到影响教师不能完成科研任务量的原因之后，接下来还必须完成的工作就是要对教师实施明确的分类，继而便于针对具体情况的不同类教师建议采用不同的策略来最大程度提升科研任务的完成率。打个比方，我们可以把学校看为一个企业，而把教师视作企业的客户，因此对教师实施分类的问题亦即是对企业客户进行细分的问题，通过分类后，自然更便于将那些特别需要关注的“客户”找出来，继而采取相应的实际措施来改善部分教师不能按时完成科研任务量的问题。下面笔者以聚类算法为例对教师细分过程中所采用到的实际算法应用进行一定说明，本算法主要是采用逐步减少K值的方式进行尝试。职称与学历等均是影响是否能完成科研任务的主要因素，因而需将这些相关的数据均作为参数给予输入，比如先将K值假定为8，接着通过对K值的大小进行连续调整，最终或许可以发现，比如当K值为4时，其效果最为理想，然后便可运用决策树对此类与其他类型的因素进行相同的分析，对每位教师的具体情况实施深入挖掘，最终分析出导致其不能完成科研任务的所有影响因素。通过此种在给予分类基础上的实际算法的应用，教师科研工作中所存在的问题就能很容易被挖掘出来。
4 结 语
综上所述，对数字化校园的建设而言，数据挖掘技术不仅是一项迫切需要掌握的全新技术，而且也是一项有着必要性、重要性与繁琐性的工作项目，因此有必要更加重视其在数字化校园建设中的作用与效果。与此同时，笔者认为，当代的学校管理自然也需要现代化的管理方式，数据挖掘技术的诞生与不断发展，也势必能为校园数字化建设提供更为有利的帮助，这也是有助于学校实现数字信息化最有利的保证。笔者相信，在不久的将来，数据挖掘技术将会在校园数字信息化建设中发挥出更为突出的作用。
参 考 文 献
[1] 陈薇.数据挖掘在数字化校园的研究与实现[D].杭州：浙江大学，2006.
[2] 丁智斌，衰方，董贺伟.数据挖掘在高校学生成绩分析中的应用[J].计算机工程与设计，2006，27（4）：590-592.
[3] 谷琼，朱莉，蔡之华，等.基于决策树技术的高校研究生信息库数据挖掘研究[J].电子技术应用，2006（1）：20-21.
[4] 姜卫俭，程从从.数据挖掘技术在校园信息化中的应用研究[J].科技广场，2009（5）：72-74.
[5] 蔡会霞，朱洁，蔡瑞英. 关联规则的数据挖掘在高校图书馆系统中的应用[J]. 南京工业大学学报：自然科学版，2005，27（1）：85-88.
数字化技术营销范文2
【关键词】功图量油；推广应用；效果评价
1 功图量油技术综合应用
1.1适应性分析
（1）理论上，机械计量的产量是油、气、水及相当数量的固态杂质混合物的产量（井口产量），影响较大，只能接近真实产量。而通过曲率波动方程模型确定泵功图，从而计算有效冲程（取小原则），得到的产量可直接反应出泵的真实抽汲能力，更能无限接近油井地质产能。
（2）实际上：1）仅侏罗系延9油藏功图计量与罐量误差较小；2）两套系统，必须定一为真实产量，就目前运行只能是罐量；3）能不能用、用与不用主要由产量的稳定性决定（如X66-84井），而目前生产稳定井超过450口，占比75%以上，功图计量适用性强。
1.2 推广对策
1.2.1 动态特征分析
（1）油藏特征规律影响。截止2013年，全区油井分析成功井数563口，无法运用84口，主要表现为供液能力、伴生气及复合因素影响，其中气体影响44口，占比52.4%，最为严重。
1）供液能力。主要位于梁长6油藏低产区，18口，平均单井日产0.94方，供液能力低且间出严重，泵功图随地层吐液情况成阶段性变化，计量曲线呈波动状，尤其是在间出期间，有效冲程几乎不计；主要依靠优化生产制度治理。
2）气体影响。梁长6油藏中部44口，平均单井日产液5.36方，供液能力较好，同时气量大，泵功图实时变动，导致有效冲程计算失真，功图计量曲线无规律，无法有效利用，主要依靠强化伴生气管理，目前收效甚微。
3）复合因素。高产区域，22口，平均单井日产液8.74方，且井口产液稳定，供液能力好，功图计量值杂乱波动，无法确定系数。主要因素：一是连喷带抽；二是气体影响；三是硬件设备。
（2）硬件、软件设备影响
1）硬件方面。一是采集设备是整个系统的最前端，它的微小波动，经过中端信息的变换、传递放大、计算处理，将对计量准确度造成直接影响；二是传输设备损坏将直接导致功图掉线、缺失、数据失真，定期；三是信号干扰测试精度受信号电缆线走向设计影响，排布不合理影响测试准确度，可能会导致采集的部分功图数据错误。
2）软件方面。两大系统，即功图生成的内控系统及功图计量的平台系统自身局限性：①对连喷带抽无法计量；②井筒异常（漏失）会造成计量失准；③特殊情况（大风、下雨、停电等）下功图乱画、采集数下降；④平台软件与现实存在计算差异，修正系数导入后反向推到，初始值波动异常（27口）。
（3）日常生产操作影响
1）基础数据维护
①静态数据。必须完整、准确录入，如完井数据、原油物性参数、抽油机型号等资料，动态上具明显变化的有抽油杆材质及抽油机型号。一是抽油杆材质，冯69-92井从钢D抽油杆改为玻璃钢，示功图形状发生变化，从严重结蜡变成固定凡尔漏，主要对功图诊断产生影响；二是抽油机型号发生变化影响，同一口油井，改变抽油机型号参数，对功图计算液量，泵效等有较大的影响。
②动态数据。一是油压、套压、动液面、含水，只对工况的判断结果影响；二是对同一口井，在功图量油模型中，泵径越大，计量值越大，功图形状没有明显变化。三是当沉没度增加，泵充满系数提高，功图计算结果变大，部分井工况诊断结果也发生变化。
2）日常动态维护。①分区域参数试验10口，产量回归期2-4天；②井筒处理后产量回归期4-6天。
1.2.2 常规问题处理
（1）抵触心理。应以最快速度完成技术推广应用，拖拖拉拉会更加反感。
（2）区域分散。油田成藏原理及地质特征决定了“老区分散、新区偏远”的现状，需提前储备、扩大队伍、提高投资。
（3）运维量大。全区油井开井589口，数据完善、设备调试、运行监控等工作量大，成立运维组，培养一批专门应对设备问题的技术人员。
（4）动态特征复杂。是实现功图量油建用结合主要因素，且影响因数众多，从硬件、软件、油藏特征、生产操作入手，深入分析。
（5）培训力度不够。影响功图量油综合运用推广速度的重要因数就是专业技术人员储备薄弱，在数字化运用的新环境下，加大培训力度，采用轮岗制。
1.2.3 特殊问题处理
（1）考核管理无专职人员
首先要有制度，同时必须要有人管。建立功图量油综合运行制度，并纳入绩效量化考核，成立功图量油管理小组，明确操作、监控、维护、技术岗位职责，建立模板，规范资料录取，修订系数、标定及补量界定。
（2）生产监控存在盲区
功图量油需要运行稳定，可太稳定却掩盖了真实动态变化，出现“井口虚高、盘库无货”现象，尤其是对油井地质产能监控，导致油藏区域注采调整滞后。解决办法：必须确保每口油井都具备罐量条件、落实月度标定制度。
（3）监控中心未充分利用
数字油田通俗讲，就是完成生产组织“监控落实治理”的上线运行，最终解放劳动强度、降低生产成、提高管理效率，重点发挥“监控中心”的职能性，建立油藏开发管理系统。
2 功图量油应用效果评价
2.1实现功图量油技术全面推广
截止2013年，全区完成34个站点功图量油配套建设，油井开井604口，设备累计安装566口，平均数据上线563口，除3口井计划关井影响，采集分析成功率实现100%；上线率93.7%，相比2012年提高17%；功图量油应用井数达到479口，应用率85.1%，其中长2以上浅层93.7%，长2以下深层80.1%。
2.2 提高产量监控体系时效性
数字化功图量油从工况监控、功图计量出发，同时解决了原油井筒阶段、地面阶段的上线监控。在油藏生产能力一定的情况下，优化产量监控体系，提高采油时率，就是提高原油产量。与传统示功仪实测相比，采用功图量油技术无数据延迟，降低井筒影响因素效率高，使得单井产能≌井口产量≌盘库产量，实现油田高效开发。
2.3 网上办公降低劳动强度
以自动生成，带动报表精简，以盘三试点，形成《报表精简方案》，对各基层单位取缔报表13种，全年节省报表约2200本。同时，按照月度罐量标定制度计算，每口油井每年减少罐量次数60次，全区减少罐量约36000井次，大大降低劳动强度。
2.4 储备数字化建设实践经验
形成了以“建设试点综合运用”的数字化三步走建设思路。开展数字化运行下动态特征综合分析，不断提高对数字化深度运用的认识程度，培养出一批数字化运行下的技术骨干，为数字化油田建设奠定基础。
2.5 降本增效工作卓有成效
全年累计修旧利废成本结余约9.86万元，实现无人值守井场32处，撤人32人，站点规范化撤罐27具，锁罐66具，在完成生产任务的同时，大大降低成本投入。
3 结论及认识
油藏随开发时间延长而趋于复杂化，动态特征研究需探索新技术、新理论、新方法，进一步提高分油藏试验性分析能力，扩大降本增效范围。要实现数字化功图量油建用结合，专业技术员及专岗监控员梯队建设是首要任务，也是今后长时间里的工作重点。
数字化技术营销范文3
关键词：数据挖掘；决策树算法；数字化校园；学生等级
中图分类号：G64文献标识码：B
文章编号：1672-5913（2007）06-0040-04
1 引言
数字化校园是以数字化信息为依托，利用计算机技术、网络技术、通讯技术支持学校教学和管理信息流，实现教育、教学、科研、管理、技术服务等信息收集、处理、整合、存储、传输、应用，使教学资源得到充分优化利用的一种虚拟教育环境[1]。数字化校园建设已经成为现代高校建设的重要组成部分，如何更好地利用数字化校园信息，提高高校教学效率，从而为社会培养出更多高素质人才，是一个值得研究的问题。数字化校园是面向教师和学生的，并为教师和学生服务。利用数据挖掘技术，在了解学生的各个方面信息的基础上，通过决策树算法得到学生学习成绩的总体发展趋势，为高校教学提供决策支持作用。
2 数据挖掘技术
2.1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘（Data Mining，DM）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程[2]。目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据，进而预测未来可能发生的行为，从而为决策行为提供有利的支持。
2.2 决策树方法
决策树方法是数据挖掘的核心技术算法之一，通过大量数据有目的地分类，从中找出一些潜在的、对决策有价值的信息，常用于预测模型中。目前，国际上最有影响力的决策树方法是ID3决策树生成算法，C4.5算法是ID3算法的改进，该算法主要采用信息增益比来确定被测试的属性[3]。
决策树（Decision Tree）是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。通常情况下，采用自顶向下递归的各个击破的方式构造决策树，在此过程中，选择合适的属性作为测试属性；采用剪枝方法控制生成的决策树的大小；是两个关键的问题。
决策树的基本算法是贪心算法，它以自顶向下递归的各个击破方式构造决策树，算法Generate_ decision_tree生成一棵决策树的基本步骤。
输入：训练样本samples，由决策属性表示，候选属性的集合attribute_list。
输出：一棵决策树。
（1）创建节点N；
（2）if samples 都在同一个类C then；
（3）返回N作为叶节点，以类C标记；
（4）if attribute_list为空，以类C标记；
（5）返回N作为叶节点，标记为samples中最普通的类，//多数表决；
（6）选择attribute_list中具有最高信息增益的属性test_attribute;
(7) 标记节点N为test_attribute;
（8）for each test_attribute中的已知值ai //划分samples；
（9）由节点N长出一个条件为test_attribute= ai的分支；
（10）设si是samples中test_attribute= ai的样本的集合，//一个划分；
（11）if si为空then；
（12）加上一个树叶，标记为samples中最普通的类；
（13）else加上一个由Generate_decision_tree返回的节点。
以上递归步骤当下列条件成立时停止：
（1）给定节点的所有样本属于同一类；
（2）没有剩余属性可以用来进一步划分样本，在此情况下，使用多数表决；
（3）分支test_attribute= ai没有样本，在这种情况下，以samples中的多数类创建一个树叶。
3 数字化校园整体框架
基于当前高等院校校园网的基本设施和已有的各种应用服务，一个基于通用的统一身份认证和统一信息展示的数字化校园解决方案的总体框架。这个框架能够集成各种校园网中的应用。各个子系统在数字化校园中的位置如图1所示。
在这个数字化校园框架中，利用PKI体系结构作为统一身份认证系统的基础，以LDAP目录作为校园网内各种身份和信息数据的存储媒体，从而实现Portal信息展示平台，为校园网内各种应用服务的集成与展现提供了途径。
4 数据挖掘技术在数字化校园中应用
数据挖掘过程主要经历以下阶段：确定数据挖掘对象、数据准备等。下面将结合数字化校园介绍数据挖掘关键过程的应用。
图1数字化校园的整体框架
4.1 确定数据挖掘对象
定义清晰的挖掘对象，认清数据挖掘的目标是数据挖掘的第一步。在数字化校园信息库中，主要的信息就是教师和学生，如何更好地协调教师和学生的关系，更好地促进教育事业的发展，本文先从本科生着手，来研究本科生在校的基本情况，从而确定以学生为主体。
4.2 数据准备
收集和描述数据是整个数据挖掘工作中相当重要的一部分。数据准备一般包括两个步骤：数据的选择和数据的预处理。这里主要是在校本科生的家庭出身、学习、每月消费、每月借书、社会工作等情况。例如从校园一卡通系统中可以找到某个学生这个月的消费情况。下面的挖掘方法并未对学生信息的各个子库中所有数据进行直接挖掘，而是以学生的数字化校园中的基本信息作为基础信息，通过对学校的各个子库的个人信息进行加工处理，运用简单的统计方法对每个子库信息进行聚合，从而得到进行数据挖掘的基本信息。
把从各个子库中得到想要的数据必须经过处理才能应用到数据挖掘技术中去。例如我们把学生通过文字所表现的不同属性进行量化，以便于算法分析。我们把学生分为：A、B、C、D、E五个等级，即各个方面都表现优秀的学生为A、中等靠上但次于优秀的为B、中等生为C、中等靠下为D、各个方面都很差的为E。
依据以上量化标准，我们把统计得到用于数据样本的一个6维向量进行初步量化。
（1）学生每月消费：超过500元的为高、300~500元的为中、低于300的低。
（2）图书馆平均每月借书（每月按图书馆开放25天计算）：每月光顾图书馆4次以上为优，2~4次为良，少于2次的为中。
（3）专业课平均成绩：高于85分的为优，75~85之间的为良，60~75之间的为中。
（4）参加社会活动情况：1表示经常参加社会活动，0.5表示参加社会活动适度，0表示基本上不参加社会活动。
（5）家庭出身：“农”表示出身农民，“工”表示出身工人，“干”表示出身干部。
（6）学生等级：各个方面都表现优秀的学生为A，中等靠上但次于优秀的为B，中等生为C，中等靠下为D，各个方面都很差的为E。
下面介绍一个训练样本，该数据样本选自2003级计算机专业某个班学号的前15名，如表1所示。
4.3 构造决策树
根据选取训练样本数据集，取属性“学生等级”作为类别标识属性，属性“家庭出身”、“每月平均消费水平”、“专业课平均成绩”、“图书馆借书”、“参加社会活动”作为属性集。训练样本集类A、B、C、D、E所对应的样本个数记为s1、s2、s3、s4、s5。其中s1=2，s2=4，s3=4，s4=3，s5=2。
首先，对给定的样本分类所需的期望信息：
类似地，我们可以计算Gain（每月平均消费水平）＝0.4076，Gain（专业课平均成绩）＝1.2668, Gain（图书馆借书）＝0.6963, Gain（参加社会活动）＝0.266，由于专业课平均成绩在属性中具有最高信息增益，它被选作测试属性。创建一个节点，用专业课平均成绩标记，并对于每个属性值，引出一个分支。样本据此划分，重复上述步骤，最后返回的最终判定树如图2所示。
4.4 结果分析
比较以上5个属性的信息增益，得到学生等级决策树，从而得到以下结论：
(1) 可以看出专业课水平的高低是决定学生等级的关键因素。
(2) 图书馆借书次数较多，可以看出学生比较重视学习。
(3) 参加社会活动积极的学生，也是相对较好的学生。
(4) 每月消费较高的部分同学比较侧重于学习之外的别的方面，所以这些学生是较差的。
(5) 并不是来自家庭贫困的学生都是好学生，也不是来自家庭富裕的学生都是差学生，虽说大学生关键是靠个人的努力，学校的管理和督促对那一部分消费比较高的学生来说还是能起到一定的作用的。
5 结论
本文根据数字化校园系统中所存储的学生信息，利用数据挖掘技术的决策树方法分析了影响学生等级的重要因素，这只是数据挖掘技术在数字化校园系统中一个简单的应用。如何充分地利用高校资源，把数据挖掘技术和数字化校园更好地结合起来是当前高校面临的一个很重要的现实问题，从而达到提高教学质量和大学生素质的目的。
参考文献：
[1] 陆炯.数字化校园的总体框架与若干关键技术的研究[D].南京大学:南京大学出版社,2004.
[2] Jiawei Han, Micheline Kamber.数据挖掘:概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001.
[3] 陈文伟,黄金才.数据仓库与数据挖掘[M].北京:人民邮电出版社,2004.
数字化技术营销范文4
关键词数字化校园；负载平衡；Web集群；创建
1引言
数字化校园网上依托Web技术开设的许多功能，使得Web服务器不仅需要提供更多的应用服务，而且要对不同的请求作出快速响应。因此，加重了Web服务器负荷，导致其性能下降。为了解决这个问题，从而提高整个系统的高可靠性、高性能，可采用创建Web集群的具体解决方案。
2数字化校园的概念
数字校园建设是学校现代化建设的基础，是学校信息化建设的具体目标。数字化校园用层次化、整体的观点来实施校园信息化建设，将校园网上信息进行更好的组织和分类，让用户在网上快速发现自己需求的信息。为师生提供网上信息交流环境，让管理人员科学地、规范地管理自己的数据，并将这些信息方便地出去。它是以网络为基础，利用先进的信息化手段和工具，实现从环境(包括设备、教室等)、资源(如图书、讲义、课件等)到活动(包括教、学、管理、服务、办公等)的数字化，在传统校园的基础上，构建一个数字空间，拓展现实校园的时间和空间维度，提升传统校园的效率，扩展传统校园的功能，最终实现教育过程的全面信息化，从而达到提高教学质量、科研和管理水平与效率的目的。能否建立一个现代化的数字化校园已经成为衡量高校综合竞争实力的一项重要指标。
数字校园建设的主要内容是实现基于教学、科研、管理、生活的各种服务应用信息化建设工作，包括网络基本服务、数据仓库、各类应用支撑系统、信息服务系统、组织管理、学校社区服务、教学活动、公共服务、学术研究等，从而将校园网络及其应用系统构成整个校园的神经系统，完成实现校园的信息传递和服务。
3数字化校园中的Web集群
3.1集群的概念
集群(Clustering)广义来说，集群就是相互独立的一些系统的集会。它们利用高速通信网络将这些系统按某种结构进行高速互联，这样所构成的一个计算机组叫集群[1]。构成集群的目的是为了提高系统的整体性能、系统的可用性和规模的可扩展性。在集群系统中，每台服务器都承担相应的子任务，因而服务器的个数将与工作效率呈正比例增长。对程序员和用户来说，集群系统就是一个整体的并行系统[2]。
3.2负载平衡
负载平衡(LoadBalancing)是指在一个Web集群中的多台服务器之间均衡地分配客户请求。一般地，负载平衡能增加系统吞吐率，而同时保持较低的响应时间。通过使用嵌入到Windows2000Server中的NetworkLoadBalancing，主机能够检测每一个来访的IP报文，只有符合接收条件的才接收它。每个NetworkLoadBalancing主机可以指定它将处理的报文百分比。作为一个选项，报文也可以平等地在所有的主机之间进行分配。如果一个主机故障，则负载平衡机制就会在剩余的主机之间重新分配报文。
3.3Web集群
Web集群是由任意多台计算机组成的一种Web站点。当设计者创建Web集群时，可以选择三层Web体系结构(由Web服务器程序，COM+应用程序和数据库应用程序组成)。三层体系结构的优点是设计者可以将以下的各层次任务分散到不同的服务器上，而不是将它们都结合在一台服务器上(如图1)。
图1
使用若干台低成本服务器，设计者可以很容易地处理大量的客户请求，而不会产生任何不必要的延时。在多台计算机之间共享负载对于院校用户支持重量级应用程序是至关重要的：例如，处理行政事务，访问数据库，支持学校Intranet以及执行其它重要的日常活动。
4Web集群在数字化校园中的负载平衡特性
NetworkLoadBalancing和ClusterService可以增强任何设施的安全可靠性。将它们分组是一种功能强大的方法，用来将后端数据库和事务系统与基于Web的前端相结合，从而有效地提供给用户所需的可伸缩性、客户要求的高可用性。下面列出相应的解决方法(如图2)，并给出如何将它们集成到一个三层配置中的实例。
NetworkLoadBalancing平衡那些主要由入站TCP/IP通信产生的负载。管理员可以在第一层上建立LoadBalancing，并且在集群的Web服务器上平衡站点的访问。ClusterService是管理员对那些要求高可用性的数据库服务进行分组的理想选择，这些数据库服务可以是MicrosoftSQLServer7.0或其它数据敏感应用。管理员可以在第三层上建立ClusterService，以完成诸如用户访问数据库的任务。
5在数字化校园中创建Web集群
通过将这两个负载平衡的特性结合起来，这些特性将是三层体系结构应用程序的理想支持。例如，如果数字化校园平台建设基于Web的教务管理系统、科研管理系统、办公管理系统(如图3)，则可以建立如下的集群。
在多台服务器上建立前端、用户界面(UI)层，使用NetworkLoadBalancing以平衡和分配客户TCP/IP连接。当通信量增加时，升级已有的集群或者添加计算机到配置中。这样就保证站点不论什么时候都能够处理访问请求。
使用ClusterService，以便为应用程序和三层应用程序的数据服务层提供结点故障接管功能。这将创建一个可靠的平台用于数据库、消息和类似的应用服务。
下面将举例说明如何创建Web集群服务器。
5.1硬件需求
为了建立用于基于Web的教务管理系统、科研管理系统、办公管理系统，设计者需要利用WebApplicationStressTool(该工具允许设计者模拟测试站点上具有几千个用户负载的情况)来确定实际需要多少台Web服务器来满足一个特定的应用。在测试了单台服务器之后，设计者可能会发现服务器CPU的利用率特别高，而高速缓存命中率很低，并且在队列服务器中还留有许多请求。与SystemMonitor工具相结合，设计者可以很容易地确定一台单一的Web服务器的负载极限。Web服务器的主要瓶颈在于HTTP层，为了打破该瓶颈，设计者应该增加Web服务器。例如，可以添加三台Web服务器以组成Web集群的第一层。
5.2创建第一层
随着三个新Web服务器的加入，设计者现在必须通过运行NetworkLoadBalancing来平衡这四个服务器间的请求负载。四台服务器从客户角度来看只是一台服务器。因为设计者只分配一个IP地址给一个集群中的三台服务器，因此管理集群十分容易。通过配置一台DNS服务器，设计者可以使用IP地址192.168.18.10建立。该IP地址代表了集群中的所有主机(此时为三台服务器)。
通过这种配置，设计者可以将站点拓扑结构由一台Web服务器改变为四台。现在可以使用WebApplicationStressTool再次测试应用程序，将会看到性能立即得到了改善。接下来，再次测试集群，但这次要使用几千个用户进行模拟，确认站点消耗的资源远小于单台计算机运行IIS5所消耗的资源。如果应用程序需要更高的可用性，则可以添加更多的主机，最多为32台。
通过建立一台开发服务器(例如)，设计者可以在此服务器上内容和测试其应用程序，而后能够将所有的授权和开发移交给服务器。设计者在开发服务器()上安装了FrontPageServerExtensions后，用户就可以使用FrontPage连接到一台开发服务器，写入内容以及创建应用程序，而不用将应用程序引入到Web产品服务器上。
一旦数据已准备好用于产品，则使用SiteServer3.0的ContentDeployment特性将数据从阶段服务器复制到Web服务器产品上。在四台Web服务器间必须相同复制的单元是Web内容。当设计者需要复制数据时，ContentDeployment将很容易地实现该过程，从而可以节省大量时间。
当站点规模增长时，需要为每台服务器设置一个独立的日志文件。如果四台服务器在同一个Web集群中，则必须分析四个单独的日志文件，可以预先地将所有日志导入到一个源中来帮助简化任务。SiteServerUsageAnalyst给设计者提供了一种简易的方法将这些文件导入到一个源中，而后设计者可以生成定制报告来表示Web站点上的所有通信量。
设计者添加了服务器、创建了开发服务器并且简化了日志后，就将会注意到站点变得十分复杂。为了处理增加的复杂性和应用程序数量，设计者就需要创建其它层，以便维持Web站点的有效性和性能。
5.3创建第二层
当ASP应用程序与Windows2000组件一起相结合运行时，站点很快会变得更为复杂。ASP应用程序可以被认为是将表示层连接到应用和数据服务层的中介。ASP提供了一种丰富而强有力的开发环境。但如果真的要增加应用程序的整体性能，应考虑添加COM+组件。
使用ASP应用程序调用一个包含用户业务逻辑的组件，该组件驻留在第二层的应用程序服务器上。一个应用程序服务器可以简单地是一个Windows2000Server，它主要为组件提供处理器功能。
至此，驻留在第一层Web服务器上的ASP应用程序调用第二层应用程序服务器来处理业务逻辑。该处理过程的一部分会请求组件从位于第三层的后端数据库中提取数据。
5.4创建第三层
为了在第三层获得高可用性，设计者需要安装ClusterService。为了存储所有组成第三层的后端数据，大多数企业级用户都需要一台高端对称多处理(SymmetricMultiProcessing，SMP)服务器(例如，一个8个处理器的SMP，带有4GB的RAM)，以运行SQLServer7.0等大型关系数据库。ClusterService可以处理任务紧急的数据库管理、文件和Intranet数据共享、消息机制以及通用业务应用程序。
最好再添加一台服务器用于故障处理，而不是仅仅依靠一台高端Windows2000Server。
综合起来，这两台服务器为访问请求提供了更高的可用性，并且简化了管理数据和应用程序的任务。ClusterService不仅允许设计者将两台服务器连接到一个集群中(如图4)，而且也可以自动地检测并恢复服务器和应用程序故障。另外，它可以巧妙地处理服务器操作的工作负载，使管理员在不必关闭服务器的情况下进行维护规划。
图4
如果一个单独的应用程序故障(但服务器没有故障)，则ClusterService将试图重启同一服务器上的该应用程序。如果仍然失败，则ClusterService将该应用程序的资源转移到另一台服务器上，并且在该服务器上重启该应用程序。
6总结
由于用户的应用程序需要很高的可用性、可伸缩性和性能，因此设计者需要创建一个三层Web体系结构，并且对每个层次使用具有高可用性的Microsoft技术。而后使用WebApplicationStressTool测试单台服务器并实现它。为了获得更高的可用性，则需要创建Web集群。一般情况下，可以算出三台服务器已经足够了。而后安装NetworkLoadBalancing，并且这三台服务器实质上被看作一台服务器。接下来，设计者应该添加第四台Web服务器作为开发阶段服务器，以便用户可以内容到该服务器上。为了复制已开发的内容，设计者在阶段服务器和Web服务器产品上应使用SiteServer3.0的ContentDeployment特性。为了增强第二层的性能，设计者要添加一个COM+应用程序，并且使用来自第一层的ASP应用程序来调用来自第二层的预编译组件。另外，这些第二层组件会调用第三层数据服务。运行SQL7.0的一个高端SMP服务器组成了系统的第三层。为了获得高的可用性，设计者应添加ClusterService来确保系统是一个具有容错能力的故障接管系统。这种拓扑结构提供了高可用性和可伸缩性，尽管存在可预见的故障(例如服务停止或硬件升级)或者不可预见的故障(例如硬件故障或软件完整性丢失)。
本论文不仅分析了集群技术在数字化校园网中的负载平衡特性，而且给出了其高性能应用的具体实现框架。Web集群技术在数字化校园网中的应用不仅能够大大地提高学校的资源利用率，而且能够有效地、及时地完成吞吐量大的科学计算和商业数据运算。Web集群技术随着服务器硬件系统与网络操作系统的发展将会在可用性、高可靠性和系统冗余等方面得到进一步地提高和完善。
参考文献
[1]胡凯．《集群计算》．计算机世界，2001-02
[2]LinuxClusteringwithCSM&GPFS，IBMRedbooks，http：///
[3]Microsoft公司.《Win2000DirectoryServices基础结构设计》.北京大学出版社，2001-05
数字化技术营销范文5
关键词：煤矿供电；数字化技术；GIS系统
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.09.057
0 引言
伴随着我国国民经济的迅猛发展，煤矿行业的发展同样迅速。但由于煤矿行业在一定程度上具有行业特殊性，因此在煤矿行业日常的工作当中就对电力供应产生了特别严格的要求。只有电力供应系统的安全可靠，煤矿行业的工作才可以正常进行，才可以对矿下的高效率工作进行保证。伴随着逐渐兴起和持续发展的数字化技术，该技术也越来越被广泛地运用到煤矿供电当中，该技术构成的供电网络具有稳定、安全、严密的特点，数字化煤炭供电系统是一个持续变化的系统，它会伴随数字化技术同步提高。
1 数字化技术在煤矿供电的独特优势
工业设计全新的发展方向，由运用范围广泛的数字化技术提供，同样也使得具有创新技术支持的煤矿供电系统的设计更加完善。煤矿行业相关工业设计师在对供电系统的设计前期，对数字化技术进行充分利用，可以对设计的障碍进行有效的克服。由于时间的差异和空间的复杂给设计工作带来的阻碍，可以利用数字化技术进行最大限度的减少，对设计工作的合理性进行了保证，并且减少设计误差。与此同时，井下供电系统与煤矿地面之间的监控集成环境，也可以通过数字化技术进行高效的建立，将煤矿供电系统的统一调度和监控得以实现。煤矿供电系统的自动化水平，在整体上得以提升，运行效率达到最高标准，将煤矿供电的应用程序达到简化。通过决策和技术上的支持，使得供电系统可以正常安全的运行。经济效益也随之提高。概括来看，将数字化技术广泛地应用在煤矿供电系统之中，与目前时代的要求相符合，还提供了煤矿正常工作的方便条件。与此同时，对于满足煤矿行业发展的需求，现实意义非常重大。
2 煤矿供电中数字化技术的有效应用
2.1 提高供电系统运行质量
伴随着在供电系统中大量使用数字化技术，供电行业的设计水平都有了显著的提升。数字化技术的应用，可以使得设计师们将时间和距离的差距进行缩短，有助于工作更好地协同进行，技术上的交流也更加方便。从产品的设计到最终的产品投入生产运行，设计师们不断地持续进行交流，这样有利于对整体的设计质量进行提高，发生错误的可能性也被最大限度的控制。与此同时，对于人力、物力和财力都进行了节约，进一步发展供电系统设计行业的工作协调性。通过数字化技术的运用，设计者们可以将设计方法和思路进行持续的科技创新，传统方法实现不了的设计效果则可以通过数字化计算机辅助设计系统进行实现，通过互联网和计算机网络甚至智能手机，所有的设计人员都可以进行实时的技术交流，在设计上博采众长，还可以使得自己的设计方法和理念得到较为客观的评价，设计的自由程度和设计空间对于设计人员来说更加增强。煤矿供电系统中数字化技术的有效应用，在降低成本的同时，还可以增强设计水平，体现集体协作，达到各方面的全面提升，对于生产和施工的高效率运转，有着积极地促进作用。
2.2 GIS系统在煤矿供电系统综合自动化的应用
就一般情况来看，地面是无法完全接收到煤矿井下实际信息。供系统图是地面对井下供电系统唯一可以获取的信息，可是供电系统图只能体现出开关、设备、电缆和变压器之间的控制和连接关系并没有任何实际作用对于分布电缆和内部位置进行指导，矿井下工作受限于相对封闭的环境和电缆分布的复杂。由于这些复杂因素的影响，煤矿供电系统不但在数字化技术的有效应用过程中受到了一定程度的限制，而且日常的供电系统维修也有着很大的麻烦。在煤炭供电系统数字进程化中，运用具有优势的GIS系统，它可以直观且系统的描述矿井下的实际环境情况。特别是在煤炭供电系统中属性特点和相对复杂的空间关系方面有着较强的反应效果。利用GIS系统中的地理坐标统一系统，在煤炭供电系统中，精准的定位实体对象，准确地描述空间关系。在对获取的一系列数据通过具体的分析，合理调整供电系统，依据相关的空间数据，在安全供电的基础之上，达到煤炭生产需求的最大程度满足。同时GIS系统的优势还表现在管理空间信息和数据上，通过对真实可靠性较强的地理信息收集，对今后的维修工作提供了便利。所以把GIS系统为基础的动态供电系统建立在煤矿供电系统中，煤矿的整体管理都可以实现最优化，获取最大经济效益的同时，兼顾安全性和后期维修的便利性。
3 结语
根据目前情况来看，煤矿供电系统安全运行的实现，要依靠数字化技术作为坚实的基础。在煤矿供电系统中，从设计到运行，数字化技术的应用都实现了技术创新。伴随着在煤矿行业中广泛发展和应用的数字化技术，与时俱进的特点也更能够在数字化技术应用的供电系统中得以体现，实现供电系统的迅猛式发展，提供更多的技术和物质支持给煤矿行业，对促进我国国民经济的发展有着不可或缺的作用。
参考文献：
[1]丁稳峰.数字化技术在煤矿供电的应用[J].科技视界，2012 （09）：13-14.
数字化技术营销范文6
关键词：图书馆 信息资源 数字化 应用技术类院校
【中图分类号】G【文献标识码】B【文章编号】1008-1216（2015）07C-0087-02
为落实《国家中长期教育改革发展规划纲要》提出的“建立现代职业教育体系”的要求，各地区纷纷加强了应用技术类院校的建设，其中，数字化资源建设是制约此类院校发展建设的重点也是难点。据此，我区提出了“重点支持职业院校师资队伍、数字化校园等建设，加快数字化专业课程体系和优质教学资源公共服务平台建设，构建面向学校教育，服务社会，开放型、数字型的新型职业教育网络学习体系”。在此背景下，笔者对我区的高校图书馆数字资源建设进行了全面调查，基于对大量数据的分析整理对比，有针对性地对应用技术类院校图书馆信息资源数字化建设提出有建设性的意见和建议。
一、全区普通高校图书馆资源数字化的基本现状
根据2014年内蒙古教育厅公布的《2014高校统计名单》，我区现有普通高等本科院校15所、专科院校35所、广播电视大学1所。笔者综合运用多种方式进行调研，对其中具有代表性的15所本科院校、10所专科院校的图书馆数字资源建设进行统计分析。
（一）中文数据库建设情况
序
号 数据库名称 学科类别 资源类型 图书馆
数量 所占
比例
1 中国知网 综合 期刊 14 93%
2 百链云图书馆 综合 检索工具 13 87%
3 读秀学术搜索 综合 检索工具 12 80%
4 书生之家 综合 电子图书 12 80%
5 万方服务平台 综合 期刊+会议+专利+标准+科技报告 11 73%
6 银符考试题库 综合 考试 9 60%
7 EPS全球统计数据/分析平台 管理 事实 9 60%
8 职业全能培训数据库 爱迪克森 综合 视频资源 8 53%
9 E线图情 管理 ― 7 46%
10 CSCD数据库 综合 文摘 6 40%
（二）外文数据库建设情况
序
号 数据库名称 学科类别 资源类型 图书馆
数量 所占
比例
1 Springerlink 综合 期刊 11 73%
2 Science （科学出版社） 综合
3 EBSCOhost 综合 期刊+报纸 10 67%
4 国道外文库 综合 期刊 9 60%
5 CALIS外文期刊网 综合 期刊 8 54%
6 ACM（美国计算机学会）国际站计算机 电子/自动化 期刊+会议 8 54%
7 EI（工程索引） 综合 摘要 7 46%
8 Wiley（含AGU）电子期刊全文数据库 综合 期刊 7 46%
9 RSC（英国皇家化学学会）生命科学 化学/
环境 期刊 6 40%
10 ISI（包含SCI、SSCI、ISTP、JCR）数据库 综合 ― 6 40%
（三）自建数据库情况
院校名称 数据库名称
内蒙古大学 蒙古文信息网;中国蒙文期刊网;蒙古文学特色库;生命科学特色库;内蒙古大学文库;蒙古文文献计算机管理集成系统、特藏、古籍等。
内蒙古工业大学 博硕士学位论文提交系统;逸夫图书馆;随书光盘系统。
内蒙古农业大学 国内外草原与草地信息资源数据库;农科特色资源共享数据库;学位论文数据库等。
内蒙古医科大学 蒙医药相关文献数据库（汉文）（蒙文）;2014医科大学职业全能培训库。
内蒙古科技大学 稀土专题特殊数据库;移动图书馆应用系统等。
内蒙古民族大学 民大文库本校硕士学位论文库;蒙古文数字图书馆建设;科尔沁文化研究。
内蒙古财经大学 内蒙古财经大学硕士论文授权提交系统;大成老旧刊全文数据库等。
赤峰学院 网上免费资源;随书光盘库;红山文化研究等。
呼伦贝尔学院 “三少”民族文献数据库;高等教育学文献数据库。
呼和浩特民族学院 民族教育研究学术交流平台。
二、应用技术类院校数字化图书馆建设应把握的原则
（一）满足实际需求的原则
数字化图书馆的建设应该以满足读者实际需要为原则，合理安排馆藏资源，实现学科馆员全程化服务、实习实训过程中经验累积及时以数字形式保存以便指导生产实践。所以应该把使用者的实际需要作为建馆的重要原则，保证数字化图书馆能够发挥实质的作用。
（二）体现自身特色的原则
针对应用技术院校，可以发展特色资源，使其成为馆内有竞争力的部分。例如，在内容上，可以选取一些应用技术院类特校有的项目和题目资源，结合本地经济发展特点，建立完整的数字化资源体系，实现熟练掌握优势，达到资源共享的目的，让应用技术院校图书馆能够最大限度地体现自身的特色价值。
（三）保证信息资源利用效率原则
建设数字化图书馆，首先应该考虑数字化图书馆能否提高资源利用和服务的效率。首先，应该建立完整的资源查找系统，提高资源的使用效率，使数字化图书馆能够为读者带来更多的方便;同时也要注意图书馆的服务，充分发挥其对于利用馆内资源的帮助作用。如嵌入式学科馆员服务、阅读推广等。
三、应用技术院校数字化图书馆建设的方法和途径
（一）采取多种模式借力发展
我区职业教育信息化途径：“政府政策支持，企业参与建设运行，学校长期使用，政府（学校）购买服务。”可以采取政府模式和企业模式相结合的方式加强信息资源建设。
政府模式，即政府（学校）购买服务，学校长期使用。近几年兴起的线上公开课程MOOCS（慕课），加快了信息资源数字化发展。例如：国家精品课程资源网大型信息资源数字化平台建设。江西高校课程资源共享管理中心和江西高校课程资源共享联盟日前成立，实现优质视频网络课程共享与学分认可。我区高职院校大都共享了国家精品课程资源网，供高校学生学习。
企业模式，即政府政策支持，企业参与建设运行。例如，超星、新东方等数据库开发商参与学校数字图书馆建设（移动手机图书馆等）;图书馆利用教育资源共享平台参与企业的专业技能培训，实习实训。
（二）优化资源提高服务水平
加强信息资源的收集、整理和开发，丰富信息储存方式，增加资源利用手段。通过优化馆藏资源，对流通数据进行收集、整理、统计，建立完整的检索系统，学科导航，保证数字化图书馆资源的全面性。同时及时把本学院的研究成果等录入图书馆，形成独特的参考资料库，为后续自建特色数据库作准备。还要与优质的教育信息化平台并轨，将海量信息资源存储于云计算内。
综上所述，应用技术院校建设数字化图书馆，是一条创新改革之路。我们应立足民族地区实际，以信息化手段推动高等应用技术教育发展，走出一条有特色的民族地区教育信息化发展之路。
参考文献：
