服装产业创新与服装企业的可持续发展

服装产业创新是服装企业战略管理的主题。本文在对服装企业发展简要回顾的基础上,首先分析了服装产业创新的微观含义以及对服装企业可持续发展的重要作用,提出了服装产业创新是服装企业持续发展的基本战略,也是服装企业创新的核心内容;其次探讨了服装企业获取产业创新成功的基本要素、特征和条件。     

浅谈服装企业的人力资源管理

服装是人类最基本的生活需求,服装企业是劳动密集型行业,是社会经济发展的重要的部分。服装企业的人力资源管理在服装企业发展中作用重大,因此只有对服装企业的人力资源管理进行合理部署和规划,才能全面促进服装企业的发展。     

汉派服装与ZARA及H＆M企业供应链发展比较

结合国外ZARA及H＆M等服装企业供应链发展现状,对汉派服装企业内部供应链的构成进行分析,并对组成汉派服装企业内部供应链的主要环节面料供应、服装设计、服装生产、分销配送、品牌推广等进行深入剖析,进而对汉派服装企业内部供应链发展的SWOT、结构和分销配送网络等特点进行研究。研究结果将对汉派服装企业内部供应链的优化、汉派服装企业的良性发展提供参考依据。     

服装CAD的应用及技术研究

通过深入了分析服装CAD的功能和模块设计,结合目前服装企业对于服装CAD的应用现状,总结了服装CAD对于企业的作用,并提出了企业应用服装CAD的措施和方法。同时,针对目前三维服装CAD的发展,研究了三维服装CAD的技术特点和构成,为服装CAD的发展和研究提供了理论基础。     

浅谈国内企业服装CAD运用现状及对策

服装企业的设计能力和生产能力是衡量服装企业综合实力的重要依据，服装工业生产逐步由劳动密集型向知识、技术密集型发展，采用服装CAD是必然趋势。电脑技术的运用改变了服装企业生产流程，其中服装CAD的普及应用是服装数字化时代的核心内容之一。本文就CAD的现状浅谈了在生产实际中得到广泛的运用及对策。     

中国服装企业自主品牌建设战略研究

当今世界经济开放型运行方式为中国服装企业自主品牌建设提出了更高的要求,如何更好、更高效地创建自主品牌成为我国服装企业在世界服装界拥有一席之地的关键举措。本文通过对当前中国服装企业品牌建设的现状及意义分析,提出了适合中国服装企业发展的品牌建设战略。     

CI战略中的服装设计师

服装企业Cl品牌战略是个系统工程,服装设计师在这个系统工程中的地位和作用应该正确确定。结合国内外服装业实际情况,对当前国内服装业不重视设计和设计师的情况提出一些看法,认为某些服装企业急功近利的做法时企业本身和中国的服装设计事业都是有害的,如不形成科学的客观的认识,将后患无穷。本文提出的设计文化概念是服装企业品牌战略的重要环节,指出:对服装设计师设计声誉的作用视而不见或剥夺抵制,是毫无远见的、落后的非理智行为——尽管这种行为普遍存在于中国的服装企业中。因此,尽快认识服装Cl战略中的设计文化,认识设计文化中的服装设计师,对一个具有现代企业概念的真正的服装企业家来说是至关重要的,并且对企业制定和落实Cl战略具有积极的现实意义和指导意义。     

我国纺织服装企业知识产权方面存在的问题与对策

纺织服装企业是我国的传统产业。在知识经济时代,我国纺织服装企业面临着知识产权侵权困扰,侵权和被侵权都比较严重。产生上述问题的原因在于企业知识产权意识严重缺乏和产业结构不合理,企业自主创新能力相当薄弱。我国纺织服装企业走出这一困境的唯一出路是制定和实施知识产权战略。即纺织服装企业要尽快提高知识产权意识、增强企业自主创新能力、熟练运用法律法规来保护纺织服装设计方面的知识产权。     

我国服装奢侈品消费动机研究

我国企业往往参与的只是服装产业链中最低端的部分,鲜有自己的奢侈品品牌。而要培育我国自主服装奢侈品品牌,研究服装奢侈品消费动机就显得尤为重要。本文正是在这种情况下,对我国服装奢侈品的消费动机进行了研究,以期对我国服装企业培育自主顶级服装奢侈品牌提供参考。     

服装企业的危机管理

随着经济全球化的到来,我国服装企业面临的危机挑战将会越来越多。任何一家服装企业,无论成功与否,在发展的道路上都可能遇到危机。服装企业的危机管理是当今服装企业需共同关注的问题。本文分析了危机管理在服装企业中的重要性,要求企业一方面建立危机防范系统以降低危机的发展概率,居安思危,在企业顺利发展阶段找出隐性危机,树立危机意识;另一方面,建立危机管理系统,在企业面临时,找出危机发生的原因和可能的处理方法来加强危机防范系数,减少危机发生的可能性。     

数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。     

基于DataGuard的Oracle RAC高校数据保护研究

数据是高校管理信息化产生的最重要的无形资产,数据的丢失或者损坏都将极大地损害教学、管理和科研工作的正常开展．Oracle RAC是目前使用最为广泛的数据库集群化管理方式,在此基础上开展DataGuard数据保护技术的应用研究,可以弥补集群数据库环境在数据容灾、备份和故障恢复方面的不足,提升数据的安全性,确保高校各类应用系统的正常运行．     

基于PCL818HG高速数据采集系统的设计

前端数据采集的速度关系到检测和控制系统的性能．数据采集卡一旦选定,要从硬件上提高系统对数据采集的速度较困难．文中基于ＰＣＬ８１８ＨＧ数据采集卡建立的数据检控系统,提出了运用软件技术提高数据采集速度,进而实现系统对数据的高速采集．结果显示,对机械运动部件动态特性的快速检测具有较高的实用价值,对传感器及其系统的设计也有着较高的参考价值．     

中小油田地震数据计算机管理方法研究

石油勘探技术发展迅速 ,需要一个集地震、测井、地质 3种数据为一体的勘探数据库来支持新的研究工作 .对包括地震资料处理、解释等资料的存储、应用方法进行了探索 ,提出了一种适合于中小油田的地震数据管理方案 .通过分析地震资料处理、解释产生的各类数据及其特点 ,从存储管理方法、数据规范化、质量控制方法、应用支持方法、数据服务方法等方面进行了详细论述     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

数据仓库清洗技术讨论

数据仓库建设过程中最关键的环节是数据集成,本文重点分析了数据清洗需要解决的问题及涉及的主要技术,针对数据库的数据模型与数据仓库模型的区别讨论了利用元数据的映射规则的数据清洗方法.     

数据质量维度与框架研究综述

为了对数据质量维度有一个全面、清析而准确的定义,便于在领域层面达成一致,也为从现存的数据质量管控技术架构中选择出合适的框架提供依据,对数据质量的发展历程和维度以及其管控框架进行了全面的研究。通过研究明确了复杂的数据质量维度指标,按其名称和定义提供一套比较全面的数据质量规范,并对其质量管控技术框架进行了综合研究与对比。该研究能科学地指导具体应用需求选择合适的数据质量框架和比较全面的数据质量维度实现对数据的评估,同时可节省大量的时间,减少人力和物力支出。     

数据可视化研究综述

数据可视化对于从海量数据中发现规律、增强数据表现、提升交互效率具有重要作用。目前,数据可视化的概念及相关研究领域不断扩展,就数据类型而言,可视化研究逐渐聚焦于多维数据、时序数据、网络数据和层次化数据等领域。通过对中国知网（CNKI）中外文文献进行分析可知：2014年、2015年是数据可视化领域研究热度升级、理论成果大量产出的“里程碑”式年份;中国大数据领域研究热潮形成后,数据可视化是迅速发展的一个重要支撑领域;国内外数据可视化领域的研究,在时间上基本同步,而武汉大学、浙江大学、北京邮电大学、国防科技大学、电子科技大学等都是在该领域研究活跃度较高的国内高校。要获得良好的视觉效果,帮助用户降低理解难度,高效分析数据和洞悉价值,通常还需要注意色彩与语义、突出核心数据、防止数据过载、防止思维过度发散等技术要点。现有的数据可视化技术主要分为基于几何技术、基于图标技术、基于降维技术、面向像素技术、基于时间序列技术、基于网络数据技术的数据可视化方法,以及层次可视化技术和分布技术等。基于几何技术的可视化方法,包括平行坐标、散点图矩阵、Andrews曲线等。基于坐标的可视化方法,可以清晰展示变量间的关系,但受限于屏幕尺寸,当数据维度超过3个时,难以直观显示全部维度,需要结合人机交互技术进行展示,适用于表达不同维度之间的相关关系,比如学生学习行为之间的关联关系等。基于图标的可视化方法,主要包括星绘法和Chernoff面法,以几何图形作为图标刻画多维数据,直观反映出图标各个维度所表示的意义,适用于工作完成情况、激励工作进度概览等。基于降维技术的可视化方法,根据维度属性确定点的坐标,在保持数据关系不变的前提下映射到低维可视空间中,主要涉及主成分分析、自组织映射、等距映射等。基于时间序列的可视化方法,是一种显示数据间相互关系和影响程度的可视化方法,主要包含线形图、堆积图、地平线图等,随着时间发展采集相应数据,并利用上述3类可视化方法进行呈现,适用于表示信息数据流动和变化状态,如不同时间段成绩流向趋势分布、主题概念的变迁等。基于网络数据的可视化方法,核心是自动布局算法,通过自动布局与计算绘制成网状结构图形,主要有力导向布局、圆形布局、网格布局等,常用来表示大规模社交网络结构,适用于活跃度分析、引文关系展现等。层次可视化技术,主要包括节点链接、空间填充、混合方法等,通过绘制不同形状的节点和包围框来表示层次结构的数据,适用于表示群组成员间交互关系的发现和挖掘,如在线协作员工之间的交互。基于CNKI,通过对数据可视化研究情况的分析,提出数据可视化研究过程中的注意点,指出数据可视化需要重点考虑色彩的匹配,在色彩与数据内容的重要度之间建立关联;可视化方案应在满足业务需求的基础上以业务逻辑为依据,合理组合与应用相关可视化技术;统一的可视化风格有助于提升人们理解数据的连贯性、一致性和效率,兼顾用户的审美要求,在风格与色彩之间建立合理的匹配关系;数据可视化应以实用、合理、高效地表现关键过程、关键目标、关键结果为主要面向。此外,对可视化应用实例Echarts展开综述,包括Echarts 交互组件（markPoint和markLine标注点组件、dataZoom区域组件、图例交互组件）在可视化中的应用,以及动态数据绘制等。最后,对可视化存在的挑战以及未来研究方向进行了分析和展望,指出虚拟现实、可视化系统和数据分析是可视化未来的研究方向,其应用热点领域还包括统计可视化、新闻可视化、思维可视化、社交网络可视化和搜索日志可视化等。     

基于数据拆分的数据集成技术研究

分析了数据集成过程中需要将集中存放的数据进行拆分实际问题,提出了基于字段的纵向拆分、基于记录的横向拆分和基于表的双向拆分等3种数据集成方法,实现了数据集成和资源共享,其思想对于数据集成的过程中需要将各自分布的数据合并起来的实际问题也有很大意义。     

人工智能赋能高校数据治理:逻辑、挑战与实践

随着人类社会逐步迈入以情感计算、自然语言处理等智能技术为核心支撑的人工智能时代,数据的战略资源地位日益凸显,数据治理已成为推进高校教育治理现代化的关键工具。人工智能赋能高校数据治理的基本逻辑主要体现在数据管理、数据质量、数据决策与数据服务4个层面。高校数据管理忽视“多方协同管理”、缺乏相对统一的数据质量标准、数据决策在权责限定与顶层设计方面存在缺失、数据服务潜能激发不力制约数据价值高效释放等可被视为人工智能赋能高校数据治理的现实挑战。对此,应创设落位智能共管的高校数据管理职能优化机制、完善校本化高校数据挖掘与共享质量标准、构建基于责权厘定的智能化数据决策体系、优化指向数据价值释放的智能数据服务体系。