信息融合范文10篇

摘要：利用SVM对大规模数据进行训练时，需要占用很大的内存空间，甚至会因内存不够而无法训练。为此，提出了将大规模数据分块求解，然后将分块求解的结果进行信息融合的新方法。首先训练得到各模块的支持向量，将所有支持向量进行融合，得到决策模型和一组支持向量。当有新的数据加入时，将其作为一个子模块，训练得到该模块的支持向量，与原模型中获得的支持向量进行融合，训练得到新的决策模型。利用KDDCUP99数据进行实验，结果表明该方法的测试精度与在所有数据集上训练的精度相当，花费时间少，适用于增量学习。

关键词：支持向量机；信息融合；增量学习

SVM[1，2]是最近发展起来的一种分类方法。它基于统计学习理论，根据结构风险最小化原则，在经验风险和模型的复杂度之间折中，有较强的泛化能力，且具有全局最优、与维数无关等特性。当数据线性不可分时，通过核函数，将数据映射到高维特征空间，使得数据线性可分。它本质上是一个凸二次规划问题，当训练规模很大时，求解此最优化问题要占用很大的内存空间，会因内存空间不够而导致无法训练。解决此类问题的有效方法是将大规模数据进行分块，然后将各模块的信息进行融合，从而得到最终结果。

信息融合[3]又称数据融合，是利用计算机技术对获得的若干节点的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。文献[4]提出了用神经网络的方法来实现信息融合，在预测精度上获得较好的效果。SVM是继神经网络后，分类性能较好的一种技术。它在信息融合领域也逐渐得到应用，文献[5~7]提出了多种基于SVM的信息融合方法，用各模块训练得到的模型对测试集进行判别，然后融合各模型的判别结果。但这些方法不适合增量学习。当有新的数据源加入时，融合模块需重新执行。

决策输出融合方法和投票数融合方法用各模块训练得到的分类器对测试集进行判别，再根据判别结果进行融合，分类精度上不如后两种方法，所花费的时间也较多。而且这两种方法在增量学习中要对信息融合模块重新处理，不能有效利用已有的信息。

对支持向量直接融合的方法在精度、漏报率和误报率上均与在所有数据集上得到的结果相接近。说明在分类中起作用的只是其中占少数的支持向量，如表3所示。每个模块得到的支持向量是很少的，大约占0.6%。所以信息融合模块的规模相对较小，花费时间少。本文提出的方法预测精度甚至超过了对所有支持向量融合的结果，与在所有数据集上得到的结果最接近。说明本文方法在增量式学习中是有效的，具有较好的泛化能力。

摘要：基于档案信息化建设，要促进医院整体信息数据一体化平台的融合发展，就需要提升思想认识，促进档案数字化建设，提升档案建设人员的素质水平，并对有关的标准和规范进行优化和健全，促进医院信息系统一体化建设。通过强化医院各类档案信息资源建设，医院档案工作和信息化建设能够实现一体化融合发展。本文通过分析医院档案信息化建设目标，进而分析了促进医院信息化建设的策略。

关键词：档案信息化；医院信息一体化；融合策略

现阶段医院建设也有了新的格局，已经进入到“智能医院”时代，基于档案数据整合医院的相关信息数据，构建医院信息一体化平台，也是当前智能医院的发展重要内容和趋势。医院信息一体化平台，就是指以电子病历系统以及医院信息化系统为基础和中心的整个医院信息系统的一体化，还包括很多其他系统，比如，财务成本系统、临床路径管理系统、医学影像传输系统、合理用药系统和实验室检验管理系统等，可以有效的把医院的各个管理软件实施整合，集中在一个平台上，是对不同架构软件和数据库进行的整合，可以有效的促进医院管理水平的提升，对管理程序进行简化。

一、医院档案信息化建设目标

1.加强医院各类档案的信息资源整合。现阶段国内很多医院信息数据都不够集中，普遍存在分散问题，医院档案也分成不同的门类，比如，科技档案、病史档案、会计档案、文书档案以及人事档案等，很多档案的管理都不够集中，比如，人事档案管理内容就较为单一，交给人事部门进行管理，和医院的有关管理、业务、医疗工作有紧密联系的很多重要档案都是分散的，如，医院综合档案室相对来说较为集中，负责对很多档案进行保管，比如，行政档案、实物档案、党群档案、会计档案、设备档案等等，然而还是有一些档案没有包含其中，散存在一些部门以及人员手中，还有病史档案是医疗的重要依据，但是却交给业务部门实施管理。就整体上而言，医院档案管理还是不够集中，导致医疗科研以及管理等相关工作的信息数据在采集以及利用上会受到消极影响，效率不高，且相关系统的不集中，也造成了资源的浪费问题。所以，对当前信息实施整合和统一管理就很重要，基于全面整合信息，可以提升管理的效率和效果，让档案信息得到更好的利用，充分发挥出档案信息的价值。2.推动医院档案工作与医院信息化建设融合发展。档案信息是医院整体信息中不可缺少的一部分，其具有特殊的功能以及作用，在医院管理、业务等相关工作中具有重要意义，是医院信息系统中重要的构成部分。对医院信息资源进行全面整合，也包含档案信息在内，这样就能够推动信息系统融合发展，所以，当前医院就要重视这项工作。然而就当前情况而言，很多医院档案工作还是独立的，并未和医院的相关业务工作进行结合，未和信息化建设实施融合，档案工作与医院重点工作以及信息化建设不统一，甚至在一些单位存在这些工作边缘化的问题，档案信息化落后，无法跟上医院信息化整体发展。所以，当前就要推进档案工作的同步发展，将其和医院信息化实施融合，促进档案信息化的发展，对服务以及管理空间实施拓展。3.推进数字档案室建设。近些年来，国内档案信息化在不断的发展，而数字档案室建设就是一个关键任务，也是医院档案工作的核心。其建设要积极的运用现代信息技术以及手段，改变以往的操作模式，对档案的收集、管理和利用都要实现信息化和数字化，促进档案室工作水平的提升。其是基于数字档案资源建设上发展来的，主要就是对纸质形式的档案进行数字化，还有接受管理电子文件，也就是增量档案电子化，只有加强这项工作，才能够满足档案信息化管理以及利用的要求，且信息化环境下还存在安全问题，做好这一工作，可以对相关信息系统中的电子档案安全性提供保障，确保档案的完整性，这对数字档案室建设具有重要作用，可以促进档案信息整合以及管理的发展，让管理实现统一化。

二、医院档案资源整合和信息化建设现状

仿真系统设计

本仿真系统的模型定义为导弹打击飞机的过程，导弹从发射起，经过目标定位、目标识别、态势评估、威胁估计等。JDL三级多源信息融合模型[1,2]为军事领域的信息融合研究提供了一种较为通用的框架，得到了广泛的认可与采用。但是位置估计与身份识别无论从研究特点和所采用的方法都有很大的差别，把它们放在一级不合适。因此又提出了另一种信息融合的功能分级模型，如图1所示。第一级——位置级融合，针对实时获取的信息进行时间和空间上的融合，建立目标航迹和数据库，获得目标位置和速度。第二级——目标识别融合，它是指对来自多个传感器的目标识别数据进行组合，以得到对目标身份的联合估计。信源信息融合领域信源预处理第四级威胁估计第三级态势估计第二级目标识别第一级位置融合人机交互数据库管理系统支持数据库融合数据库图1多源信息融合四级模型第三级——态势估计，态势是一种状态，一种趋势，是一个整体和全局的概念。态势估计是对战斗力量部署及动态变化情况的评价过程，从而分析并确定事件发生深层原因，得到关于敌方兵力结构的估计，推断敌方意图、预测将来活动，最终形成战场态势图，提供最优决策依据。第四级——威胁估计，威胁估计的任务是在态势估计的基础上，综合敌方破坏能力、机动能力、运动模式及行为意图的先验知识，得到敌方兵力的战术含义，估计出作战事件出现的程度和严重性，并对作战意图做出指示与告警，重点是定量表示敌方作战能力，并估计敌方企图。多源信息融合可以在三个层面上与具体的技术相结合，即数据层融合、特征层融合、决策层融合[1,2]。信息融合的层次化模型如图2所示。制导武器信息融合系统是应用信息融合的基本知识，如：融合功能模型、层次模型、融合算法、以及融合知识库，对目标信息进行融合。目标信息这里我们主要考虑目标位置信息和目标身份信息。目标位置信息，包括目标三维坐标、速度等，应用贝叶斯估计、加权平均法、卡尔曼滤波法进行融合，而目标身份识别信息，包括图像信息和位置特征信息，应用贝叶斯估计、D-S证据理论、BP神经网络推理得到。多源信息经过数据层、特征层、决策层融合得到准确的目标信息，为态势评估与决策提供依据。制导武器多源信息融合系统可划分为三大部分，如图3所示。图3制导武器多源信息融合系统框架位置信息融合子系统是对目标位置信息进行融合。通过弹载GPS接收机、雷达、红外获取目标的位置信息，经过预处理、配准和数据关联，应用卡尔曼滤波、加权平均法等得到目标精确地位置信息。图像信息融合子系统是应用于目标识别部分的，对红外和CCD获取的图像进行融合，经过像素级、特征级、决策级融合，对目标进行准确的识别。信息融合理论有信息融合系统的模型和结果，主要包括功能模型、信息融合层次模型和多源信息融合算法。针对多源、异类数据特点，系统采用分层多级融合结构，将多源信息进行分类，在融合黑板完成多源的信息融合。多源信息获取由传感器来完成，本系统采用的传感器有GPS、雷达、红外和CCD等。GPS获取导弹信息，红外、雷达、CCD等获取目标信息，导弹与目标信息进行坐标系转换、滤波等预处理，然后进行航迹关联、目标识别。通过数据层、特征层和决策层融合得到准确的信息，为制导系统提供决策依据。整个系统的信息流程图如图4所示。黑板结构是专家系统常用的结构，也称为黑板系统，是一种多专家合作系统。适合于多源信息融合。黑板结构一般有知识源，黑板和控制机构三部分组成。黑板结构是系统中的全局工作区。它对于判断和解决问题提供了一个非常灵活的控制结构，黑板就是要把获取信息不同过程注解集合写在黑板上,然后再由黑板读出,其特征是具有一个共享的数据区，或者说黑板是作为存储信息数据和知识源集合的相互作用的共同媒体。融合知识库描述某个独立领域的知识和知识处理方法，每个融合模型可完成某些特定的解题功能，各融合模型之间相互独立，通过融合黑板进行交流，合作完成。

目标识别的融合算法分析

作为信息融合的一个重要研究内容，融合目标识别又称身份融合，根据目标识别理论，应用D-S证据理论在一维距离像和二维图像联合对目标进行识别。3.1目标识别概述目标识别理论经过多年的发展，识别方法多种多样，其中包括经典统计判决、主观Bayes推断、D-S证据理论模糊集理论、专家系统理论等。目标识别信息融合通常包含3.2D-S证据理论证据推理最初是由Dempster在1967年提出，用多值映射得出概率的上下界，后来由Shafer在1976年推广形成证据理论，成为D-S证据理论。下面介绍D-S证据理论基本知识[1,2]。D-S证据推理流程图如图6所示。

实例分析

应用红外成像和CCD图像融合结果对目标形状进行识别，同时根据GPS、雷达、红外等估计的目标速度和高度来综合识别目标。系统的特征值是目标速度，目标高度和目标图像边缘。选择按欧氏距离度量的方法来实现信任度分配。结合导弹打击目标的过程，应用D-S证据理论识别目标[5]。假设要识别的目标可能是为导弹和飞机两种目标类型，U为不确定性，目标识别框架为Θ={飞机、导弹、U}。系统使用红外和CCD融合后得到目标的图像信息，得到判断目标的证据1为图像。GPS、雷达、红外得到目标的速度和高度分别作为判断的证据2和证据3。通过目标匹配，由欧式距离法按照距离大小进行概率分配，得到需要的可信度函数mass函数。图7为目标库，图8为红外与CCD在相同时刻和空间获取的目标图片融合后的图片。经过与目标库匹配，得出与飞机相似的占0.6，与导弹相似的占0.2，剩下的分辨不出飞机或导弹。同理可以得出目标速度和高度的匹配概率。如表1所示。和证据2进行组合，然后计算不一致因子：k0.10.240.3412mmm0.696969,0.272727,0.030303第二次应用D-S证据理论，将组合结果和证据3组合，计算不一致因子：。k0.0820.3480.433mmm0.62766,0.36172,0.010638用D-S证据理论算法进行了信息融合。三种证据融合后计算得出的不一致因子K=0.43，可以看出目标为飞机的概率为0.62766，概率值最大，从而可以决策目标为飞机。同时可以看出U即不确定性的概率也下降到0.01638。识别结果不确定性概率从0.1下降到0.01638，同时使融合后的基本可信度函数值比融合前的基本可信度函数值具有更好的可区分性。本实验所用的机器是一台Intercore2CPU,2.93HZ,3G内存的WindowsXP系统台式机[7]，本实验等间隔时间采样，获取100组目标数据，试验中它们的平均识别时间以及准确率见表2。表2可以看出，本算法已经达到实时即识别时间小于67ms的要求，虽然D-S算法的用间稍微多一点，但是对于精确制导武器来说，准确识别是最重要的，所以它在满足实时的条件下，损失时间换取准确率，这是合理的。

融合方式构想

要实现两大系统的有效结合，必须处理好数据采集和数据查询利用两大环节。数据的采集和融合。一是征信系统数据的采集。目前金融信用信息基础数据库的信息主要来源于银行和非银行金融机构，收录的信息包括企业和个人的基本信息，在金融机构的借款、担保等信贷信息，以及企业主要财务指标等。信息主体的不良记录产生后，经金融机构甄别整理后传输到征信中心金融信用信息数据库。二是外汇违规信息的采集。外汇违规信息采集使用了外汇案件信息管理系统，通过纸质报表和系统传输两种形式采集数据。外汇局分支机构外汇检查人员，在外汇案件信息管理系统中录入外汇违规信息并传输到总局外汇案件信息管理数据库汇总，经整理维护后，按照金融机构传输征信信息的方式通过专线接入征信中心金融信用信息数据库。三是两者的结合方式。金融信用信息基础数据库采集到上述信息后，按信息主体（即企业和个人）对数据进行匹配、整理和保存，如将企业的组织机构代码和企业机构信用代码，个人的身份证号码设为关键字段合并信息源，将属于同一主体同一时段内的所有信息进行整合，形成该企业或个人的信用档案，并在金融机构查询时作为信用报告输出。此时的信用报告就应该同时反映了征信基础信息、不良信贷信息、外汇违规信息等。征信中心和外汇局统一建立数据报送、查询、使用、异议处理、安全管理等各种内部管理制度和操作规程。并建立完善的用户管理制度和信息交流机制，对用户实行分级管理、权限控制、身份认证、活动跟踪、数据主体（企业和个人）监督。数据的查询和利用。以外汇管理部门与金融机构为例，两部门为金融信用信息数据库的主要查询使用部门。查询目标指向同一信息主体同一时段内的整合后的信用信息。目前的征信系统是一个多口径的综合信息系统，有成熟、完备的数据生成格式，能够为包括外汇管理部门在内的其他部门分配查询权限，不需要通过重新构建信息检索数据库来搭建查询使用数据的桥梁。各数据使用部门可通过征信部门分配的查询权限，根据实际需要有针对性地直接查询和利用数据。

融合的难点

融合不是简单的做加法。融合之前必须确保各系统基础数据经过了去粗取精、去伪存真的处理；融合也不是简单的拼接，而是让两者成为一个有机的整体，最终形成完整而权威的征信报告。而目前各系统数据库都存在不完善的地方，成为后续系统融合的一大障碍。数据生成机制不同决定采集时间存在差异。一笔不良信贷信息从行为发生到生成信息入库一般需3个工作日，而一笔外汇违规信息从违规行为发生到生成外汇负面信息录入外汇案件信息管理系统的时间往往是一个季度（目前外汇局按季度统计外汇违规信息）。由于两者之间存在时间差，有可能会出现如下情况：某信息主体在同一时段内既有不良信贷又有外汇违规，但由于数据采集的时间差，导致其征信信息中只反映了不良信贷信息而没有反应外汇违规信息。这就不能比较全面地反映主体征信状况，系统融合的意义也无法得到体现。争议信息的处理程序有差异。目前，征信信息管理已建立了比较成熟的争议数据处理流程，但是外汇违规信息披露工作则尚未建立对应的处理机制。这不利于实现数据的权威性和严肃性。如果系统输出的信用报告中仍包括存在争议的数据，那么征信系统的实用价值将大打折扣。金融信用信息数据库与外汇违规信息数据库之间缺少规范的接口程序。为了两系统后续能够方便快捷地共享数据，编写规范的接口程序是十分必要的。外汇违规信息披露的信息量还十分有限。目前，纳入外汇违规信息数据库中的信息只有检查部门立案处罚的违规信息；今后，包括涉汇主体未登记备案信息、外资企业未参加年检信息、个人因多次购汇或结汇进入关注名单等其他重要信息，也应该采集入库。这有利于我们全面、准确地掌握相关主体未来的信用趋势状况。

破解困境

一是加强基础数据库的维护。应统一数据标准，只有从源头上严格把关数据质量才能保证两系统的顺利融合。比如同一主体在同一时段内的不同地点的外汇违规信息，在融合之前必须已然完成整合，这样才能更进一步与其他征信信息合并，不至于造成信息凌乱。二是统一数据采集时段，尤其是提高外汇违规信息报送的时效性，以保障信息主体同一时段内的征信信息的完整性和及时性。三是系统间建立畅通的沟通协调工作机制。特别是外汇违规信息披露工作，要及时建立异议信息处理机制，确保每一笔入库数据都是准确无误的，保障最终的征信报告具有毋庸置疑的权威性。四是及时编写外汇违规信息接入金融信用信息数据库的接口程序。目前法院与金融信用信息数据库之间的接口程序已经启用，我们可以参照执行。另外，在接口程序正式启用前，我们可以通过征信管理系统“关注信息”模块导入外汇违规信息，实现数据共享。五是将涉汇主体基础信息、关注类外汇信息作为外汇违规信息数据库的补充信息纳入数据库中，以更好地体现相关信息的全面性和参考价值。

截止到2016年底，我国高等学校培养的信息安全专业人才只有3万多人，而社会总需求量已经超过70万人，各行业需求量大约每年增加1.5万人，人才缺口高达95%[1]。信息安全人才数量少和质量的问题，已经严重影响和制约信息安全产业的发展。我国最新颁布的《网络安全法》中指出，“网络安全人才培养”也是一个重要的主题。目前，很多高职院校陆续开设了信息安全课程，除了理论和实践教学，对实战性方面提出了特别高的要求。学校面对的常常是实战演练少的问题，学生很难真正透彻理解信息安全理论知识的应用。高职院校对信息安全应用型人才的培养，关键在于培养学生的实践能力，所以必须大力发展校企合作，这也是长期以来各方达成的一种共识。本文以高职信息安全课程校企合作实践中遇到的问题为出发点，探索开放理念下高职信息安全课程校企融合的方法和举措。

1目前高职校企合作中存在的问题

学院开设该课程已经有10年，信息安全课程本身具有很强的理论性和实践性，从实践教学效果看，应用型信息安全专门技术人才的培养，绝不能单靠高职院校自己独立完成。学院非常重视校企合作，但校企合作在运行过程中还存在以下3个方面的问题。1.1校企合作流于形式。学校与企业合作的形式，一般是协议合作，也有少量是口头合作等其他形式。合作的方式，大多是学生到校企合作单位实习，专业教师到企业顶岗实践。实际情况是，有些企业为学院提供几个实践岗位，有些是学生偶尔去企业参观学习，学生对就业定位不够明确，很多学生在学习该课程时不能很好的投入，也包括一些对该课程感兴趣的学生，导致信息安全技术型和应用型人才越来越少。个别学校与企业之间有“合”无“作”，流于形式。内容单一、形式单调，加上诸多条件的限制，学生真正动手实践的机会非常少，实践教学不能完全的跟企业接轨，而企业也很少主动参与学校实训中心建设。企业与学校之间很难进行真正的融合，严重影响校企合作的实效性，有违初衷，不能达到预期效果。1.2企业积极性不高，院校能力不够强大。高职院校与多家企业合作，建立校外实训基地、定点对口实习机构，实现教学与实训相结合。但是，由于企业很难在短期内获得经济效益，校企文化和价值冲突使得部分企业缺乏校企合作的动力；还有些企业对校企合作缺少实践经验和远见，不了解学院人才培养情况，在校企合作中通常处于被动地位[2]。另一方面，学院自身合作能力不强，学院不能及时了解行业企业的发展情况及社会用人需求，导致在课程设置、授课内容、实践操作等方面缺乏核心技术与实践经验，制约并束缚了学生的动手实践能力和应用知识的能力，导致学生不能适应工作岗位需要，也没有形成校企合作实践机制。有些老师的科研能力与技术操作等方面相对较弱，很难在信息安全校企合作中发挥实践和创新作用。1.3校企合作中双方师资严重缺乏。校企合作师资方面，其一，企业要配备信息安全课程的兼职老师和实训指导老师。有些企业安排的老师是最有名气或学历最高的高级工程师；有些企业为了节省成本，安排“一师兼多职”。他们往往是没有太多的时间和精力指导学生，无法保障学生的课程实践与职业素养的提高。其二，通常情况下，一名带队教师指导数十名、甚至几十名学生，无法保证指导的全面性，不能实时地掌握企业的需求及学生表现情况。学院的专职教师大都是硕士研究生以上学历，有系统性专业知识，做过理论研究，但也大都缺少企业实践经验与经历，缺乏岗位所需的职业技能[2]。“双师型”教师的比例偏低，严重影响校企合作的开展。

2高职信息安全课程校企开放合作式实践教学

2.1开放理念促进高职信息安全课程校企合作。开放理念的本质是开放性，坚持以开放促改革、促发展。开放理念在于充分利用社会资源，把企业的实践条件和其他有利因素转换为信息安全课程的学习优势，与企业构建并保持长期的、稳定的、互利的合作关系。对高职信息安全课程来说，校企合作教学要坚持开放理念。开放理念必须突破传统思维的课程模式，把培养学生的分析问题和解决问题的能力当成主要任务，这是发展创造性思维的重要环节，也是培养应用型人才的重要途径[3]。2.2加强高职院校信息安全课程“双师型”师资队伍建设。建设一支具有扎实的专业理论知识、熟练的专业技能和较高职业素养的“双师型”师资队伍，是高职院校深入开展校企合作的基础。为了加强学院“双师型”师资队伍建设，提高教师团队的实践教学水平，提出专业教师必须参加行业实践。教师根据教学和科研的需要参加行业实践，需建立教师到企业学习与实践的管理制度，将具体情况作为教师聘任、考核和晋升的重要指标[2]。信息安全相关专业教师每五年必须累计不少于6个月到与专业对口单位或企业参加行业实践，让他们有机会切身了解信息安全第一线的实际应用情况。学院还聘请有经验的信息安全专家到学院开展讲座，与教师一起讨论教学方法、交流专业学术研究；鼓励专业教师攻读更高层次的学位，提高专业技能和学术水平；积极引进高层次信息安全人才，加固师资队伍力量，并培养和带动其他年轻教师。2.3与企业共建校内开放性信息安全实训区。我院与蓝盾信息安全股份公司（以下简称“蓝盾公司”）合作建立了校内开放性信息安全实训区。⑴为学院的硬件设施提供后备资源开放性实训区是实践教学的生命源泉，其基于学院现有的信息安全实验教学环境，改善运行管理模式，校内外资源整合与优势互补，为教学和科研提供良好的高效的支撑平台[4]，更大程度上满足社会、企业对信息安全人才的高需求。⑵完善授课计划和课程内容网络和信息安全飞速发展，高职信息安全课程的授课计划和课程内容很容易与社会需求脱节，达不到社会和企业对人才的真正需求[4]，毕业生很难找到专业对口的工作，信息安全的人才缺口也越来越大。校企合作建立开放型实训平台，能完善授课计划和课程内容，优化人才培养方案。例如，学院可根据蓝盾公司对信息安全人才的需求，通过渗透、防火墙、入侵检测、网络攻防等模块搭建云平台，构建实践课程体系，帮助学生在学习阶段打下坚实的专业基础。教师的综合教学水平也能得到较大的提升。⑶信息安全专家和企业工程师走进校内实训区2014年起，本院从省政府涉外安全处、司法厅、监狱管理局、信息安全公司等单位聘请8名专业实务人员作为兼职、兼课教师，对信息安全课程进行实践教学指导。合作方蓝盾公司有丰富经验的高级工程师/CEO来院开设信息安全讲座，2名专业技术人员担任信息安全校企合作课程的兼职教师，进行针对性和实用性的理论教学和实训指导。期间从课程内容及教学理念等方面不断修正，提出了许多切合实际的意见和建议。⑷提高学生实践动手能力在校企合作建立的开放性信息安全实训区，学生接触到企业中的先进理论和实际操作流程，避免了传统实验课的枯燥和无趣，学生在自主学习过程中主动观察、思考、发现新问题，并能独立地分析问题和解决问题，逐步提高团队协作精神、创新能力和实战能力，适应了信息安全行业对人才实践能力和综合素质的高要求，学生毕业后能迅速融入企业开展工作。2.4深入企业，实现开放式融合。学生经过学院的开放性信息安全实训区两年的锻炼，有了一定的理论和实践基础，然后进入校企合作单位实习，有利于引导学生加强专业实践，为学生就业与企业用人实现零距离对接[5]。依托蓝盾公司的资源，发挥双方的优势，改善信息安全课程实践教学体系，提高学生应对信息安全事件的应急响应能力和解决实际问题的能力。深入企业，学生有机会参与信息安全实验或平台的开发、设计信息安全攻防方案、制定详细的信息安全规划手册，这样就能更加快速的熟悉企业流程、感受企业氛围、丰富实践经验，再将这些有利因素融入到校内，更好的实现开放式融合。

3结束语

摘要:产教融合是职业学校提高教学质量的重要途径。当前条件下，受诸多因素影响，人才培养供给侧和产业需求侧还不能完全匹配，“两张皮”问题仍然存在。深化产教融合，促进学校人才培养与产业岗位需求的有机衔接，对新形势下全面提高教育质量、推进经济转型升级具有重要意义。文章分析了当前产教融合中存在的问题，指出了基于信息技术促进产教融合的必要性，并提出了实施路径。

关键词:产教融合;信息技术;人才培养质量

“互联网+”、移动互联等信息技术的快速发展，为传统行业的“二次革命”和实现跨越式发展奠定了技术基础，也为各个行业带来了机遇和希望。企业的发展、国家经济的繁荣已经和信息技术紧密的联系在了一起。当前条件下，深化职业教育改革，促进人才培养供给侧和产业需求侧结构要素全方位融合，同样也离不开信息技术的支撑。如何在“互联网+”思维下制定校企合作发展计划，实现校企协同、合作育人，是紧跟时展的重要举措。利用信息技术将企业、学校、教师、学生整合在一起，实现学校与行业、企业的优势互补，相互支撑、共同发展，打开产教深度融合的新格局［1，2］，促进高职院校教育改革、教育教学质量全面提升是高职院校改革的必由之路。

一、当前校企合作过程中存在的问题

校企合作是途径，产教融合是终极目标。实现“双赢”是校企合作的根本目的。影响职业教育质量的关键要素是企业、学校、教师、学生和学习资源。但现实中，由于校企双方的关切不同，校企合作在实施过程中并没有将这五者有效的联系起来。从而导致企业在合作过程中偏面的去审视自身利益而弱化了对人才培养过程的关注度;学校在合作中仍然处于弱势一方，没能够真正的实现校企协同育人。大多数校企合作还是采用以“订单培养”“双选会”为主的浅层次的传统合作模式，或者是利用校友资源，请校友所在企业回到母校进行宣讲招聘。校企合作过程中，学校更关注学生的“出口”，企业只是关注学生企业实践成效，学校与企业资源、信息共享明显滞后，在人才培养过程中仍然是学校在主导，企业对人才培养的影响不大，甚至是仅仅停留于企方在用工时人才需求信息，校方组织学生参加筛选的阶段。在校企合作过程中，校企双方缺乏相互沟通的平台，经常出现企业对学校教学过程、学校对企业岗位能力需求相互不了解，学生对企业岗位职责不了解、企业对学校教学效果不肯定等问题。校企合作资源各为其主、资源难以共享。学校与企业相互需要，却又相互没有良好的沟通平台，导致由于各自关注点的不同而形成的误解得不到及时的纠正，合作成效不可避免的受到影响，而挫伤了双方积极性，制约了合作发展。

二、基于信息技术，搭建“互联网+”校企合作平台的必要性

论文摘要：融合于新闻信息之中的广告信息，对于受众的接受心理，具有心理优势。它能使受众潜意识地加以接受，而避免产生抗拒心理或者逆反心理，同时激活受众对其潜在需要。

论文关键词：新闻信息；广告信息；融合；心理

在现代社会，“新闻”与“广告”两个词出现的频率很高。随着社会的进步和科学技术的发展，信息的无所不在，使得传播亦无所不在，而新闻信息和广告信息是传播信息中的重要组成部分。广告信息融合于新闻信息之中，这种传播现象对广告信息的传播有什么心理优势?其心理原理是什么?其受众的接受心理有什么变化?这种融合于新闻传播中的广告信息传播形式有哪些?本文就这些问题进行讨论。

一、新闻与广告的传播心理比较

1、新闻与广告具有共同的传播模式，但其传播五要素存在较大差异性。

著名的“拉斯韦尔公式”，提出在传播过程中存在五种基本要素，即将拉斯韦尔的“五w”模式而转变为大众传播中的基本概念：传者、信息、媒介、受者、效果。下面我们来比较新闻与广告在这五个基本概念中的内涵：

理论基础：人类学习阶段的划分

纵观人类历史，可以把学习分成三个阶段，分别是师徒教学阶段、班级教学阶段和开放教学阶段。师徒教学阶段主要采用的是一对一的教学模式，这一阶段的所有教学行为都是根据学生的情况量身定做的，其优点是因材施教，有利于学生个性的发展，缺点是效率低；班级教学阶段主要采用的是一对多的教学模式，这一阶段采用的是一齐化教学模式，所有的教学行为都是按照班级的整体情况设计的，不利于学生个性发展，其优点是效率高，缺点是不利于学生个性的发展；开放教学阶段主要采用的是多对多的教学模式，这种教学模式离不开信息技术的支撑，能够实现任何人在任何时间、任何地点与任何人学习任何内容，这种教学模式兼顾师徒教学阶段和班级教学阶段的优点，同时克服它们的缺点，既让学生个性得到了发展，也提高了效率。当前虽然信息技术在教学中得到了广泛的应用，但我们的教学模式大多都还处在第二阶段，即以牺牲学生个性发展为代价，随着信息技术的高速发展，我们应该用新的教学理论来指导、来创新教学方法，在提高效率的同时，使学生的个性得到充分的发展。[1]

好课的标准

关于传统好课的标准可能教育学中大家都学过，但大家对那个标准是莫衷一是，因此到现在大家都还一直在探索。这里给出的好课标准是在信息技术环境下的好课的标准。在分析了人类的学习阶段划分后，为我们应用信息技术找到了方向，那就是尽量利用技术支撑学生进入第三个阶段的学习，也就是让每个学生进行个性化学习，最大限度地得到个性发展。这一时期采用的多对多的教学模式，具体要体现以下几个多。

1.学生获取知识的渠道多

在第三阶段的主要特征是多对多，其中最重要的就是学生获取知识的渠道多，在第二阶段教师是知识的唯一拥有者，整个课堂教师是主导，尽管也让学生自主学习或探究，但大多是形式多于内容，学生根本就没有主动权，学习完全在教师的掌控之下，导致这一现象的原因是学生无法从更多的渠道获取知识，因此在课堂教学中要让学生能够从多种方式获取知识，这样才能使学生在学习过程中发展个性，也能各取所需，分类推进。①学生可以从网络中获取知识，如人文社会学科，教师特别要落实好用教材教，而不是教教材，因此可以让学生课上或课下搜集大量的资料来进一步感悟和经历，而不是教师不断地强行灌输，这样学生才能主动有兴趣地学习。②可以向同伴获取知识，如通过活动让学生实践或探究学习，学生可以获取到生成性的知识，而这种经验性的知识是一般课堂中很难得到的。③可以从学习设备中获取知识，如学生可以利用PAD等电子书包设备、移动终端设备来进行学习，这样可以方便学生获取知识，而不过多地受教师的主导，进行各取所需的学习。④可以向专家学习，如利用网络与专家进行交流，了解该领域的最新知识，这些知识很有可能作为教师的也未必完全知道。可见，教师应尽量让学生通过多种渠道来获取知识，这样才有利于学生的个性发展。

论文关键词:招生信息;信息融合;SQLServer

论文摘要:网络招生信息融合系统是一个应用于考生填报志愿活动，完成招生信息采集、整理、存储、分析、查询等过程的完整系统。论文针对现在高考考生报考高等学校填报志愿过程中存在的信息不全、估计分析不科学以及同类系统中存在的缺点和不足等等问题，设计出了系统的整体解决方案;完成了网络的招生信息融合系统的整体设计以及各个模块详细设计。

一、研究背景

随着我国九年义务教育和高中教育的快速发展，每年有几百万的高考考生和上千万的考生家长参加高考填报志愿活动，关注高考录取。考生和家长在报志愿的时候，因为信息收集不足，导致分析出现偏差太大，造成志愿填报失误。这种失误对考生造成许多不利的结果，如:自己的高考分数够外地的本科线，但却填报本地的大专;或者被录取到的专业自己不喜欢，甚至落榜、重新复读等。对学院和各地市招办也带来诸多不便，如:安排调整考生的录取专业困难，甚至要一次又一次重新组织征集志愿等，耽误高考录取进程，耗费人力财力。

目前，全国多数省份都有自己的招生信息网，每个省招生信息网的招生信息主要是公布本省、本地区、本年度的招生信息、招生政策、招生学校的简介及招生计划等。教育部阳光高考信息平台—“高考填报志愿综合参考系统”。所有这些网站为考生提供的招生信息都是孤立的呈现，简单的信息汇总，信息的全面性、及时性，融合性比较差。

二、系统工作数据流程

摘要：信息技术在新时代背景下已经融入人们生产生活的各个环节，同时也对教育有较大影响，对传统教育模式造成极大冲击，为教学改革提供了挑战和内在动力。信息技术在初中数学教学中的应用范围渐广，对提升教学质量、培养学生的综合能力具有重要意义。文章从初中数学与信息技术融合的必要性入手，分析两者融合存在的问题及融合形式，探究基于STEM理念的初中数学与信息技术融合策略，以期为初中数学教学质量的提升提供资料参考。

关键词：STEM理念；初中数学；信息技术

STEM教学理念是将科学、技术、工程以及数学融合应用于教学的理念，可以是某一学科与教学的融合，也可以是所有学科的整合，意在通过跨学科的教学提升学生综合素质，培养学生解决实际问题的能力和创新意识。初中数学教学最主要目的是帮助学生积累活动经验，进而通过问题意识、创新意识等的培养提升学生解决问题的能力，这与STEM教育理念基本一致[1]。在STEM理念背景下推动初中数学与信息技术的融合，是时代发展的必然，也是教育教学发展的主要方向，对提升初中数学教学质量和教学效率有重要的现实意义。

一、初中数学与信息技术融合的必要性

（一）有利于营造活跃的教学氛围

现代信息技术在教学中的应用以互联网为支撑，其中教学资源丰富，对拓宽学生学习视野、增加知识认知深度和广度均有重要作用。另外，多媒体教学的推广也是现代信息技术应用的体现，其通过视频、动画、图片等将晦涩的数学知识具象化，极大地激发了学生的学习积极性，提升了学生的参与度，营造了轻松活跃的学习氛围，对培养学生自主学习意识、合作意识有积极作用。