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企业中的信息处理过程包括多个阶段，对每个阶段都应有目标要求、 规范的制度以及需要特别注意的事项。以下叙述中正确的是（）。
A. 要根据企业对输出报表的需求，选择所需收集的数据项
B. 数据排序的目的是节省存储空间
C. 选择合适的数据存储方式将使用户的检索操作更简单
D. 数据代码化将使用户识别数据更直观
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试题类型：客观题
所属知识点：
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企业中的信息处理过程包括多个阶段，对每个阶段都应有目标要求，有规范的制度，有需要特别注意的事
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企业中的信息处理过程包括多个阶段，对每个阶段都应有目标要求，有规范的制度，有需要特别注意的事项。以下叙述中错误的是(32)。A．数据代码化可以节省存储空间，加快存取速度B．数据排序的目的是加快检索的速度C．选择合适的数据存储方式将使检索操作更简单D．要根据企业对输出报表的需求选择所需收集的数据项
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请先输入下方的验证码查看最佳答案多媒体信息处理与检索技术_百度百科
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《多媒体信息处理与检索技术》是2003年电子工业出版社出版的图书，作者是朱学芳。作&&&&者朱学芳出版时间
作者： 朱学芳 出版社：电子工业出版社
上架时间：
出版日期：2002 年11月
开本：16开
版次：1-1本书在介绍多媒体信息处理技术的基础上，重点讲述了多媒体信息的检索技术。涉及的内容有语音信号、图像信号和视频信号的处理与检索，以及文字图像分离处理等技术。
本书从研究和技术实现的角度出发，既包含较深的理论研究，又包含具体的技术实现过程。具有较高的学术水平和实用价值。可作为高等院校信号与信息处理、通信、模式识别与人工智能、信息管理等专业与学科的研究生教学参考书，也可供这些领域的科研及工程技术人员参考。朱学芳：南京大学信息管理系副教授，IEEE会员，CSIAM会员，中国计算机学会高级会员，中国图像图形学会理事，中国电子学会高级会员。朱先生生于1962年，1994年7月毕业于北京应用数学专业，获博士学位。1994年至1996年在南京大学物理学博士后流动站工作，2000年5月至11月在北京大学担任访问学者。他的研究领域涉及模式识别、计算机图形处理、多媒体信息处理及检索等。近几年他发表了30多篇论文和专著，曾获电子工业部“先进奖”，北京大学“光华奖”等，主持完成8项基金项目、2项其他项目。第1章 多媒体检索技术概述
1.1 基于内容的多媒体数据检索
1.2 基于内容的检索特点
1.3 系统构成
1.4 多媒体数据基于内容查询
1.4.1 提交查询的方式
1.4.2 查询类型
第2章 语音处理技术
2.1 语音信号的时域特性显示
2.1.1 语音的wav 文件格式
2.1.2 时域特性及表示
2.1.3 时域特性显示程序
2.2 自动分段
2.2.1 自动分段过程
2.2.2 寂静段、有声段子程序、自动分段结果
2.3 语音信号的频域显示及声谱差特征
2.3.1 傅氏变换及语谱图
2.3.2 语谱图显示程序
2.3.3 语谱图显示
2.3.4 声谱差特征
.2.4 语音信号的非均匀采样的实现
2.4.1 分段信号频率的获取
2.4.2 重采样的实现
2.4.3 实验结果及分析
2.5 语音非均匀重采样值的重构实现技术
2.5.1 重构的实现技术
2.5.2 重构实验结果
第3章 音频检索的技术实现
3.1 音频检索
3.2 系统设计框架
3.2.1 基于语音的特征相似度的算法
3.2.2 基于语音数据相关性的算法
3.3 数据预处理
3.3.1 数据预处理的实现
3.3.2 特征抽取模块
3.3.3 检索匹配
3.3.4 波形显示程序
3.3.5 匹配结果显示
3.4 基于相关检索的程序设计
3.4.1 均值和均方值的计算
3.4.2 检索和匹配
3.4.3 语音检索系统界面
第4章 图像检索技术
4.1 图像检索技术概述
4.1.1 基于图像外部特征的检索方法
4.1.2 基于文本描述的方法
4.1.3 传统图像检索方法的局限性
4.2 新型图像检索技术——基于内容的图像检索技术
4.2.1 基于内容的图像检索技术简介
4.2.2 基于内容的图像检索技术概念模型
4.3 静态图像检索技术
4.3.1 基于颜色特征的检索
4.3.2 基于形状特征的检索
4.3.3 基于纹理特征的检索
4.3.4 基于空间位置关系特征的检索
4.3.5 基于对象特征的检索
4.4 基于内容的图像检索系统
4.4.1 基于内容的图像检索系统效果评价
4.4.2 基于内容的图像检索典型系统介绍
4.5 目前图像检索技术研究的热点问题
4.5.1 两类图像检索技术的结合
4.5.2 对基于内容编码技术的研究
4.5.3 对用户查询接口的研究
4.5.4 对图像数据库的研究
4.6 图像检索实例
4.6.1 基于色彩直方图的检索实例
4.6.2 基于区域形状的检索实例
第5章 多媒体信息检索平台
5.1 windows环境下的图像处理
5.1.1 位图操作的函数简介
5.1.2 bmp图像的读取
5.1.3 位图的显示
5.1.4 图像数据的数组化获取
5.2 平台界面及功能介绍
5.2.1 总体功能介绍
5.2.2 程序界面及功能介绍
5.3 程序的实现代码
5.3.1 bmp图像文件和位图的处理
5.3.2 平台界面的部分类介绍
5.3.3 界面相关功能的实现
第6章 版面分析
6.1 彩色图像特性统计分析
6.2 编程实现过程
6.2.1 程序框架
6.2.2 图像的处理过程及中间结果
6.3 文字分离实验结果
6.3.1 无表格情况时的分离结果
6.3.2 有表格情况时的分离结果
6.4 流程图及部分源程序
6.4.1 主流程图
6.4.2 主流程图对应的源程序
6.4.3 设置输出矩形框的流程图
6.4.4 基于直方图的分析流程图
6.4.5 基于直方图的分析源程序
6.4.6 后处理流程图
第7章 彩色图像放大重构
7.1 彩色图像重采样方法
7.2 彩色图像的重构
7.3 彩色图像重采样、重构实验
7.4 hermite插值技术实现图像放大
7.4.1 两点三次hermite插值
7.4.2 图像信号的重构与放大显示
第8章 图像分割
8.1 图像分割的一般概念
8.1.1 图像分割的一般模型
8.1.2 图像分割的一般算法
8.1.3 图像分割的方法特点
8.2 图像边缘提取
8.2.1 微分算子法
8.2.2 梯度算子
8.2.3 sobel算子
8.2.4 kirsh算子
8.2.5 laplacian算子
8.2.6 prewitt算子
8.2.7 marr算子
8.3 分割系统的程序设计
8.3.1 采用区域中灰度范围分割
8.3.2 基于子区域的区域增长算法
8.3.3 待分割图像的预处理
8.3.4 程序结果后处理
8.4 软件系统的编程环境和框架
8.4.1 cdib类
8.4.2 cmainframe类
8.4.3 csplitmapdoc类
8.4.4 csplitmapview类
8.4.5 process.cpp文件
8.4.6 主要函数流程图
8.5 分割结果
8.5.1 系统主界面
8.5.2 直方图
8.5.3 模拟彩色图分割
8.5.4 实际彩色图分割
8.5.5 区域图的处理
8.5.6 抽样分割
第9章 视频信号处理基础
9.1 视频信号格式基础
9.1.1 riff文件
9.1.2 视频交互文件avi格式
9.1.3 avi文件头
9.1.4 对avi格式的说明补充
9.2 播放avi的程序实现
9.2.1 mciwnd
9.2.2 程序实现
9.3 接入摄像头的程序实现
9.4 缩小avi的程序实现
9.5 视频放大的程序实现
第10章 目标图像跟踪
10.1.1 数字图像的处理和匹配技术
10.1.2 彩色模型
10.2 现有算法
10.2.1 模板匹配法
10.2.2 其他匹配算法
10.2.3 快速匹配算法
10.2.4 关于彩色图像
10.3 系统介绍
10.3.1 系统的主要过程框图
10.3.2 设计思路
10.3.3 系统界面
10.4 实验及结果比较
10.4.1 动画
10.4.2 自然摄制图像
10.4.3 多目标跟踪
10.4.4 压缩图像
10.4.5 算法的执行时间
10.4.6 跟踪中的漂移现象
第11章 视频流浏览与查询
11.1 视频特征分析
11.1.1 视频基础知识
11.1.2 视频特征
11.2 镜头分割
11.3 代表帧
11.4 视频信息的查询
11.4.1 基于内容检索的特点
11.4.2 基于内容的视频检索模块
11.4.3 视频检索类型
新手上路我有疑问投诉建议参考资料 查看初级--信息处理技术员历年真题题库
本试题来自：（2009年初级--信息处理技术员历年真题，）选择题（单项）企业中的信息处理过程包括多个阶段，对每个阶段都应有目标要求，有规范的制度，有需要特别注意的事项。以下叙述中正确的是 （ ） 。A．要根据企业对输出报表的需求，选择所需收集的数据项B．数据排序的目的是节省存储空间C．选择合适的数据存储方式将使用户的检索操作更简单D．数据代码化将使用户识别数据更直观正确答案：有， 或者 答案解析：有，
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单项选择题：（)（75） are those programs that help find the information you are trying to locate on the WWW.
A．Windows B．Search EnginesC．Web SitesD．Web Pages答案：有，单项选择题：（)The view menu is used to display the document in one of several view modes. The view mode“ （74） ”makes it easy to look at the structure of a document.
A．NormalB．Web Layout C．OutlineD．Print Layout答案：有，
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收藏 查看&多谱图像信息处理技术国防科技重点实验室本词条缺少概述、名片图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来吧！依&&&&托平&&&&台1978年由国家教育部批准建立的
多谱图像信息处理技术国防科技重点实验室依托：。多谱图像信息处理技术国防科技重点实验室前身是图象信息处理与智能控制教育部重点实验室，2002年评估后，成功转为。华中科技大学 图像识别与人工智能研究所（以下简称图像所）是1978年由国家教育部批准建立的，是一所融合研究、教学为一体，以图像识别和人工智能为研究方向的研究机构。图像所自成立之日起，就是担负着发展我国航天科技的使命，构建起来的一个多学科交叉融合的教学研究基地。经过二十多年的建设，在科研力量、学术水平、基地建设等方面取得了大跨度的发展。
在科研方面，“九五”期间图像所获得教育部“多谱段信息处理及其应用”重点学科建设投资1200万元，航天工业总公司和国防科工委型号项目配套技术改造投资1500万元，部门投资近1000万元，拥有价值3000余万元的实验仪器及设备：多谱段信息获取与成像技术研究相关贵重设备齐全，从微波到长波，有激光成像雷达、标量网络分析仪、矢量网络分析仪、噪声系数测试仪、微光成像装置、视频监测仪、非致冷长波红外焦平面成像仪、非致冷中波焦平面红外热像仪、微光成像装置、光纤扫描光谱分析仪、高分辨率立体显微镜、光纤光谱分析仪等。多谱段信息处理研究相关设备有高性能交换机（带有MAYA、MultiGen、Vega等软件）、SGI工作站、多谱段辐射计、逻辑分析仪、频谱分析仪、数字化仪、液晶网格投影器、EDA等软件、高速信号处理开发系统等。智能控制与制导技术研究相关设备包括六自由度机械手、GPS基站和移动站、三轴跟踪转台、实时信号处理器设计EDA软件、TI6000开发系统、AD TIGER-SHARC开发系统、EONIX监控开发系统等。IC 设计相关设备有SUN服务器、PC104计算机系统、Designjet 750CA0绘图仪、Designjet 1120C A3绘图仪、集成电路设计软件Cadence、Synopsis、Avant? Hspice、微电子分析显微镜等。
在实验室建设方面，以图像所为基础，1993年被批准组建 “图像信息处理与智能控制”国家教委开放实验室，1999年升格为教育部重点实验室，1998年3月航天总公司和教育部批准共建“中国航天图像识别技术研究所”，2006年底， 图像所获批成立由国防科工委和总装备部共建的“国防重点实验室”，实现了教育部部属高校零的突破，一期将获得建设经费4640万元。在科研的软硬件实力上又将迈上新的台阶。这些都是对图像所这些年来所做的卓有成效的科研工作的表彰及肯定。
在师资力量方面，图像所目前有50名工作人员，其中有中国科学院院士1人，教授22人，副教授12人。其中有沈绪榜院士和“长江学者”朱松纯教授，总装备部科技专家张天序教授，“湖北省有突出贡献中青年专家”黄心汉教授，“教育部新世纪人才”桑农教授，“教育部跨世纪人才”丁明跃教授，以及一支高效率的“国防科技团队”。另外，还聘任了西安电子科技大学保铮院士、英国曼彻斯特大学杨剑波教授、美国亚里桑那大学何际平教授、微软中国总负责人沈向阳 等位专家为本学科兼职教授或客座教授，这些学术精英的加入为提升本学科点的研究水平起到了促进作用。图像所还从航空航天系统聘请了一批有多年实验经验的研究员和工程技术人员参与专业课的全程教学环节，将对提高学生的实践动手能力发挥很大的作用。 目前，我所从事智能科学与技术教学与研究的人员中，具高级专业技术职称的有30余名，其中博士生导师12人，70%的人员具有博士学位，45岁以下的人员占78.3%，是一支朝气蓬勃的工作团队。2001年至今，仅图像所已经承担了包含国家自然科学基金、973、863、国防预研计划等在内的各类研究项目630项，合同经费近1.6亿元。获省部级以上科研奖12项。在IEEE Trans.、Pattern Recognition、Opt. Eng、PR Letter等国内外重要学术期刊和国际会议发表学术论文2454篇，其中SCI收录298篇，EI收录768篇。出版专著与教材9部。2001年以来，图像所培养博士111名、硕士431名，5人获得湖北省优秀博士论文。
在学科建设方面，以图像所为主体进行建设的“模式识别与智能控制”二级学科，曾于1984年与1990年分别获得硕士和博士学位授予权， 2003年被批准为湖北省重点学科，2007年，在“模式识别与智能控制”和“系统工程”两个二级学科被批准为国家重点学科的基础上，“控制科学与工程”被批准为国家重点一级学科。目前，华中科技大学“模式识别与智能控制”是全国5个同类国家重点学科之一。本学科点现有五个研究方向：自动目标识别的理论和方法、多谱成像与图像处理、模式识别的实时处理系统、智能机器人、智能系统理论与方法，涉及图像所和控制科学与工程系的教学科研力量。以图像所为基本力量的“模式识别与智能系统”国家重点学科具备良好的教学科研条件：
（1）教学科研用房齐全。现已有科研实验用房面积2000多平方米，正在建设的国防科技重点实验室还将新增科研实验用房面积5000多平方米。
（2）教学科研仪器设备先进。本学科点现有仪器设备1062台套，设备原值3100余万元人民币。还将通过国防科技重点实验室建设投资4000多万元购置92台套仪器设备及软件，
（3）教学实验基础较好。本学科点对研究生多年开出较多的教学实验课程，根据科研中的成果不断更新和优化实验内容。多年来常年接收大量相近专业（电信、计算机、控制、生命科学、光电工程等）本科生来所进行科研实践（生产实习），学生都感到收获很大，提高了实践动手能力，教师也对本科生的实践教学要求比较熟悉。
（4）文献资料丰富。拥有1个专业资料室，主要用于收藏具有专业特色的中外文图书、专业期刊、工具书和手册等。图像所平均每年投入6万元用来购置专业图书、资料，现有中外文藏书合计1.8万册。图像所已与校园网互联，可进行网上文献检索；使教师总能快速方便地获取最新信息。本校图书馆为图像所提供美国ERIC信息库以及ProQuest博士论文全文数据库、中国术期刊网、中国优秀博硕士学位论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库和中国重要会议全文数据库等。
（5）科研学术交流平台多样。本学科点现设有“图像信息处理与智能控制教育部重点实验室”，同时在学校的支持下，正在积极建设“多谱信息处理技术国防科技重点实验室”， 将其建设成拥有国际先进水平的关键实验设备和技术手段，具有国际先进水平的系统技术研究开发能力的研究开发基地。
（6）借鉴国内外先进的教育管理模式。多年来图像所积极探索，在学科点建设、师资队伍建设、学生培养模式、教学改革等方面都取得了可喜的成绩。例如培养学生教学和科研交叉进行，在干中学，学中干，理论和实践知识有机相长等。目前制订的“智能科学与技术”专业本科培养方案，将充分体现重视学生实践动手能力培养的宗旨，把学生放在科研实践中进行锻炼。随着时代的发展制订并不断完善了“模式识别与智能系统”硕士与博士点培养计划，使本科、硕士、博士学生的培养有机交叉连接。选聘教授作为主讲教师，成立教学课程组，保证教学质量；引进外文原版和优秀教材用于本专业的课堂教学；普及智能科学与技术专业的前沿科学理念等。
总之，图像所目前在科研、教学、学科建设等各方面均有长足的发展，广阔的发展蓝图已经展开，我们期待着新的辉煌。
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