导读:本文包含了元数据管理技术论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:航空发动机实验,测试,数据管理
元数据管理技术论文文献综述
李杨,礼家贺,于琦[1]（2019）在《试论航空发动机试验测试及数据管理技术》一文中研究指出航空发动机试验测试及数据管理技术对于航空发动机可靠性、耐久性等性能检测结果非常重要。为了不断提升航空发动机的各项性能,需要通过不断的实验与数据分析,了解发动机在工作中可能收到的影响因素,从而对发动机性能进行改善。本文主要介绍了国内航空发动机试验测试技术发展现状,分析了航空发动机实验设备和测试特点,根据航空发动机试验测试数据管理的需求,探讨了航空发动机试验测试中的数据管理技术。旨在为航空发动机实验测试的数据管理提供一些思路。(本文来源于《科技传播》期刊2019年21期）
钟清家[2]（2019）在《“数据管理技术”学习困难分析及其解决策略研究》一文中研究指出本文立足于数据管理技术课程教学实践,以学生学习存在的困难及其具体的应对策略两个方面入手,针对优化数据管理技术这一课程改善当前教学现状进而切实提升教育教学质量进行了初步分析与探索。(本文来源于《当代家庭教育》期刊2019年20期）
王颖[3]（2019）在《大数据时代数据管理技术探析》一文中研究指出大数据时代,数据价值愈发突出,做好数据管理工作,使数据价值最大化发挥,对于数据有效利用有重要意义。由于数据又具有海量性、复杂性、碎片化等特点,需要采用全面的数据管理技术实现对数据的捕捉和利用。论文就大数据时代数据管理技术做分析和讨论,旨在为数据的有效管理提供实践指导和参考。(本文来源于《信息系统工程》期刊2019年06期）
李健[4]（2019）在《建筑工程规划竣工测量数据管理技术研究》一文中研究指出随着城市建设的不断推进,城市竣工的建筑工程项目逐年增多,规划竣工测量数据也随之不断增加。建筑工程规划竣工测量工作作为城市建设极其重要的一项内容,如何对规划竣工测量历史数据进行有效的存储和管理,为将来的城市建设工作提供基础数据资料成为当下亟需解决的问题。本文基于当前“多测合一”的时代背景,结合实际生产工作,在充分了解建筑工程规划竣工测量工作的基础上,以生产单位的规划竣工测量数据为支撑,研究了城市建筑工程规划竣工测量数据的管理技术,用以实现对历史数据的整合与快速处理:(1)针对建筑工程规划竣工测量数据的基本组成内容进行分析,剖析数据自身的特点,然后深入研究并确立数据的分类原则和分类方法,在完成数据分类的基础上建立规划竣工测量历史数据的基本框架体系,实现对繁杂历史数据的有效整合。(2)在探究数据处理原则的基础上,研究利用GIS技术对规划竣工测量历史数据进行处理的技术方法,并基于ArcGIS中的ModelBuilder(模型构建器)创建自动化数据处理模型,将数据处理方法中的数据格式转换、要素类型转转化以及投影坐标系转换等内容集成为一个工作流,以减少数据处理过程中的重复性操作,提高规划竣工测量历史数据的自动化处理速度。(3)以某生产单位的规划竣工测量历史数据为例,研究数据整合过程中由于数据格式多样、结构复杂等原因所导致的数据整合问题以及对应解决方案,按照数据处理方法对规划竣工测量历史数据进行处理,同时将设计好的自动化数据处理模型应用于生产项目实践,实现对规划竣工测量历史数据的快速处理。本文立足于具体的生产实践工作,对规划竣工测量历史数据进行研究分析,建立了规划竣工测量数据框架,确立了数据处理的技术方法,通过在实践中不断总结,不断探索,在原处理方法的基础上进行了更加深入的创新改进,设计出来了基于ModelBuilder的自动化数据处理工具,并应用该工具对规划竣工测量数据进行处理,保证了历史数据能够完整、准确的入库,提高了生产单位的工作效率,对于推进“多测合一”的顺利实施具有重要的现实意义。(本文来源于《山东建筑大学》期刊2019-06-01）
郭向,苟发强,张建国[5]（2019）在《管道完整性数据管理技术的研究进展与发展对策》一文中研究指出完整性管理中数据管理是其中的基础,直接影响完整性管理工作的开展。数据管理的目标主要由风险专家评估转变为数据分析人员对风险分析,最后利用大数据分析的一种完整性管理方式,无论从宏观还是微观,都带来了一定的创新和完善。本文主要阐述了我国目前数据管理的现状和关键技术,根据我国的实际情况,对我国未来的管道完整性数据管理中数据和业务的深入融合进行展望,为下一阶段的数据管理技术发展奠定坚实的基础。(本文来源于《南国博览》期刊2019年05期）
王艳杰,王卷乐,卜坤[6]（2019）在《灾害数据管理技术与平台进展及其面临的需求研究》一文中研究指出自然灾害对人类生存和可持续发展带来严重威胁,成为全球各国面临的共同挑战。作为最重要的支撑条件之一,灾害数据的管理及平台建设是防灾减灾科学研究和实际应用的根本保障。该文对当前灾害数据获取、集成、共享服务和可视化等灾害数据管理技术及国内外灾害数据平台的进展进行综述,分析了其存在的不足,指出了灾害数据平台发展五个方面的主要需求,具体包括:①灾害数据分类编码与统一标准;②基于元数据的灾害数据发现与平台间关联访问;③多类型灾害数据集成与可视化;④灾害数据服务多样化与用户在线协同;⑤面向重点区域的灾害数据资源汇聚。(本文来源于《灾害学》期刊2019年02期）
李妙香[7]（2019）在《基于UMU平台创造个性化学习模式——以《感受数据管理技术》教学为例》一文中研究指出移动时代的到来,"互联网+"将不可逆的方式推动学习方式的变革。那么如何让高中学生在移动互联网环境下学习,将是我们每位教师必须思考的问题。本文探讨了基于UMU平台,充分利用UMU平台的各个功能,在信息技术课堂中的应用实践。(本文来源于《中学课程辅导(教师教育)》期刊2019年08期）
马运军[8]（2019）在《集装箱设计制造与数据管理技术研究》一文中研究指出本文通过对某集装箱企业的现有设计制造系统的研究,对其现存的问题进行改进优化。通过利用SolidWorks软件参数化设计,实现计算机辅助叁维设计技术代替原来的二维设计。对产品建立零件库,并对其零件下料开料进行排样算法的研究,解决了原来下料过程中的缺点,提高了材料的利用率。通过数据管理技术,与实际生产进行对接,实现了数据的同一平台设计,缩短了产品的生命周期,也节约了成本,解决了企业当前需求,对企业有一定的实用价值,本文的主要研究内容如下:1)本文对集装箱零件和装配体进行研究,建立集装箱标准零件库和非标准零件库,利用二次开发技术通过SolidWorks软件对零件进行建模,以参数化设计技术为基础,在SolidWorks平台实现集装箱零件模型的调用和以及参数驱动重构。2)对企业设计的住房集装箱建立骨架模型,利用参数化设计中常见的模块化设计,对集装箱常见的可变模块进行尺寸驱动重构。并利用SolidWorks自身的API接口和函数,在实现关键尺寸驱动的同时,提取产品的信息,通过插件界面实现对集装箱产品的数据管理。3)对集装箱零件套料过程进行优化,集装箱零件主要分为线材零件和板材零件,在线材排样时,采用单纯形法进行优化;对于板材排样,利用剩余矩形排样算法进行优化排样,排样过程中,考虑零件自身的加工工艺进行预处理,对冲压零件和折弯零件进行系统的开料长度计算,输出最后的优化排样结果和零件的下料工艺卡。4)在排样过程中,建立余料管理机制,设置余料选择规则,并对余料设立编码规则,使得余料可以再利用。5)搭建整体系统,形成一个数据完整、信息交互及共享的平台,各个环节之间能很好的相互关联的系统,实现对集装箱设计制造过程中的信息提取和数据管理。综上所述,本文的设计可以有效的提高集装箱的设计效率,提高材料的利用率,提高企业的信息化水平,具有良好的理论意义和工程应用价值。(本文来源于《青岛科技大学》期刊2019-04-16）
韦程馨[9]（2019）在《基于云计算的云数据管理技术》一文中研究指出随着我国经济的发展,很多高新技术在各行各业中使用。目前科学技术应用中云计算和云数据管理越来越受到人们的重视。如今网络信息发展很快,数据信息的量越来越大,那么这些数据和信息的存储将面临很大的问题,目前云计算和云数据管理技术可以解决以上问题。本文主要阐述了基于云计算的云数据管理技术,最后对云数据管理技术进行了详细的阐述,希望能够帮助人们了解云数据,为云数据的发展打下基础。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年05期）
焦利,孙松周,刘天须,张雪扬,王振基[10]（2019）在《元数据驱动的分布式数据资源管理技术》一文中研究指出采用元数据驱动方法,研究分布式数据资源管理,实现数据的统一组织,提供高效数据共享服务。在对数据进行分类分析基础上,基于元数据定义和管理,开展分布式数据管理的数据检索和缓存。突破分布式数据资源管理关键技术瓶颈,构建分布式资源全局目录,实现目录服务,进行高效传输的数据缓存管理,减少处理、采集、分发的延时。提供基于多副本的动态自适应数据调度方案,解决分布式数据资源管理的数据选择和动态变化问题。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年03期）
元数据管理技术论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文立足于数据管理技术课程教学实践,以学生学习存在的困难及其具体的应对策略两个方面入手,针对优化数据管理技术这一课程改善当前教学现状进而切实提升教育教学质量进行了初步分析与探索。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
元数据管理技术论文参考文献
[1].李杨,礼家贺,于琦.试论航空发动机试验测试及数据管理技术[J].科技传播.2019
[2].钟清家.“数据管理技术”学习困难分析及其解决策略研究[J].当代家庭教育.2019
[3].王颖.大数据时代数据管理技术探析[J].信息系统工程.2019
[4].李健.建筑工程规划竣工测量数据管理技术研究[D].山东建筑大学.2019
[5].郭向,苟发强,张建国.管道完整性数据管理技术的研究进展与发展对策[J].南国博览.2019
[6].王艳杰,王卷乐,卜坤.灾害数据管理技术与平台进展及其面临的需求研究[J].灾害学.2019
[7].李妙香.基于UMU平台创造个性化学习模式——以《感受数据管理技术》教学为例[J].中学课程辅导(教师教育).2019
[8].马运军.集装箱设计制造与数据管理技术研究[D].青岛科技大学.2019
[9].韦程馨.基于云计算的云数据管理技术[J].电子技术与软件工程.2019
[10].焦利,孙松周,刘天须,张雪扬,王振基.元数据驱动的分布式数据资源管理技术[J].计算机与现代化.2019