基于XML异构数据库集成技术的实现

本文针对异构数据库的集成问题,提出一种基于XML,的公共数据模式和异构数据集成模型,给出该模型的关键实现技术,阐述基于该技术的系统集成主要部件及处理流程,为银行信息系统集成提供一种新的技术方法.     

WEB与数据库的集成技术

本文总结了Web应用开发的通用模型,分析了当前流行的Web数据库应用开发技术和主要厂家的产品特点。     

XML Web Service架构在异构数据库信息共享的应用

XML Web Service是在Internet上进行分布式计算的基本构造块，其体系结构的主要优点之一是：允许在不同平台上、以不同语言编写的各种程序以基于标准的方式相互通信，这就为架构于不同系统平台上的、不同结构的数据库的信息共享提供了一种解决方法。     

基于文件系统与关系数据库的超媒体数据库的研究与实现

本对利用数据库技术对超媒体数据存储的必要性进行了探讨，通过分析现有超媒体系统中的弊端，提出了基于件系统与关系数据库的超媒体数据存储方法以及实现体系结构模型。     

一种面向自主可控的企业应用集成框架

随着网络和信息技术的飞速发展,信息安全已经与政治安全、经济安全、国防安全、文化安全共同成为国家安全的重要组成部分。发展和推广自主可控的网络信息技术,是增强国家范围内信息安全水平的重要途径。近年来,我国信息技术产业虽取得较快发展,但我国信息安全自主可控能力依然很低。企业计算     

电子政务基础数据库建设和信息服务研究

电子政务的目标是实现以“Citizen—centered”为宗旨的新的服务型政府。建设的中心问题是数据资源的共享与办公流程的优化重组。基础数据库的建设是电子政务建设的基础,基于基础数据库的信息服务是政府办公透明化的保障,也是电子政务向公众提供服务的重要手段。讨论了电子政务建设中的基础数据库建设问题和信息服务系统的结构和应用。     

基于SQL SERVER临时数据库的研究与运用

本文首先介绍了SQL Server2005数据库系统中临时数据库的基本概念、特性、保存内容、物理属性及操作限制等，讨论了临时数据库空间与系统运行效率的关系，提出了监控其空间大小和优化性能的建议，同时分析了临时数据库中与索引创建性能密切相关的SORT—IN—TEMPDB选项的重要作用，最后详述了在临时数据库中常见的表变量和临时表的运用。     

基于Internet数据库的开发

一、前言随着 Internet 的迅猛发展,越来越多的企业和单位,正在或准备开发基于 Internet 的数据库应用系统,选择怎样的数据库管理系统(DBMS)去开发基于 Internet的数据库应用系统,已经成为一     

基于集成学习的高送转股票研究

高送转预案公告发布前,高送转股票具有显著的累计正收益,因此预测高送转股票对于投资具有重要意义。高送转股票的预测是分类预测问题,本文利用上市公司三季度财报数据,采用3种集成学习算法:由K-近邻算法、决策树以及加lasso惩罚项的逻辑斯蒂回归算法构建预测模型——"组合"模型,经典的集成学习算法——Ada Boost算法以及随机森林算法进行建模。本文采用准确率以及G-mean作为模型评价标准,结果显示:"组合"模型的准确率最高,随机森林和"组合"模型的G-mean表现相当,均优于adaboost算法。由于每年高送转股票所占比例小于50%,数据可以看成是非平衡数据,为了改善"组合"模型较差的召回率,本文采用K-Means聚类的欠抽样方法,将此方法用在"组合"模型上,效果显著。最后分别对上面三种模型预测的股票构建投资组合,并以HS300指数做基准。结果显示:"组合"模型预测得到的高送转股票组合表现优于另外两种集成学习模型。     

一个基于ASP.NET的数据库操作类的设计与实现

本文给出了一个在ASP．NET中自定义的数据库操作类的结构和实现过程。该类封装了对数据库的连接、SQL语句的执行及存储过程的调用等操作。该方法简单实用,能有效的提高编程效率和程序质量。     

标准竞争背景下基于技术引进的集成创新机制研究

参与标准竞争是我国企业面临的重要挑战。本文基于文献研究以及我国企业的技术创新现状,研究标准竞争背景下,我国企业通过技术引进与集成创新的路径参与辛示准竞争的重要性与必然性;构建标准竞争背景下基于技术引进的集成创新机制的分析框架;并形成了若干结论与建议。     

标准竞争背景下基于技术引进的集成创新机制研究

参与标准竞争是我国企业面临的重要挑战.本文基于文献研究以及我国企业的技术创新现状,研究标准竞争背景下,我国企业通过技术引进与集成创新的路径参与标准竞争的重要性与必然性;构建标准竞争背景下基于技术引进的集成创新机制的分析框架;并形成了若干结论与建议.     

校园“一卡通”银校功能集成实现模式研究

随着我国高等教育的快速发展,高校规模不断扩大,师生日常生活中需要使用工作证（学生证）、借书证、上机卡、饭卡、门禁卡、医疗卡、水卡等多种证卡,这在客观上要求快速推进大学管理的信息化、现代化进程,变多卡多证为一卡通行。     

数据库的安全性问题研究

随着WEB技术与计算机技术的发展,数据库的应用已经扩展到各行各业,数据处理成为计算机应用的主要方面,使用数据库的企业,要想保证成功运作必须有效保护访问、存储、管理这些信息,数据的安全性问题也愈来愈重要.数据库所隐藏的价值极具诱惑,黑客开始以取得的用户数据库为基础,利用社会工程学原理对用户进行全面的诈骗、密码猜解、身份伪造、病毒和挂马等攻击,这种行为已经全面渗透到黑色产业的各个环节,显示出巨大的安全危害.     

数据库配置文件的分析和应用

介绍了数据库配置文件的基本结构,对配置文件结构进行了理论分析,并给出了实例。     

基于Web数据库的安全问题

随着Web数据库应用越来越广泛,其安全问题日益突出。为了使数据库应用系统正常运行,应从服务器的安全、合理配置数据的安全机制、对话期的安全性、跟踪审查这几种安全技术出发,采取限制访问、关闭不必要的端口、监视并记录访问企图、使用安全的账号和密码、记录数据库日志、加强应用程序的安全与管理等措施,确保Web数据库的安全。     

如何进行SYBASE11数据库系统的安装与配置以及数据库镜像功能的实现

本文简要介绍 SYBASE11数据库系统的安装与配置以及数据库镜像功能的实现方法。     

基于集成算法的信用债违约预测模型及其影响因素研究

本文选取2014—2021年的信用债作为研究对象,以单一算法（逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机和伯努利朴素贝叶斯）分别构建Bagging和Stacking集成学习模型,并将其与单一算法以及传统方法（KMV模型）进行对比,探讨如何提高信用债违约预测精度,证明Bagging集成算法的可靠性,还通过SHAP可解释算法研究信用债违约中的重要指标。实证结果显示,四种单一机器学习模型在预测准确率上优于传统KMV模型;进一步对机器学习模型进行集成,发现同质集成算法在提高预测性能方面不如异质集成算法,且Bagging异质集成算法的预测准确率优于Stacking异质集成算法。将性能最好的Bagging异质集成算法与SHAP可解释算法结合,得到对识别信用债违约具有重要价值的9个指标,分别是违约前债项评级、违约前主体评级、交易所、净资产收益率、债券类型、企业性质、财务费用、总资产增长率以及第一大股东持股比例,关键指标的识别对信用债违约预测具有指导意义。