[1]黄潮安.建筑装饰装修行业信息服务平台的研究[J].大众科技,2020,22(08):12-13.
 Research on Information Service Platform of Building Decoration Industry[J].Popular Science & Technology,2020,22(08):12-13.
点击复制

建筑装饰装修行业信息服务平台的研究()
分享到:

《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
22
期数:
2020年08
页码:
12-13
栏目:
信息技术与通信
出版日期:
2020-08-20

文章信息/Info

Title:
Research on Information Service Platform of Building Decoration Industry
作者:
黄潮安
(广西财经学院,广西 南宁 535000)
关键词:
装饰装修行业信息服务微信公众平台
Keywords:
decoration industry information service WeChat public platform
文献标志码:
A
摘要:
建筑装饰装修行业的飞速发展引领了许多人进入这个行业,行业之间的竞争日趋激烈,如何让企业跟随社会发 展的脚步一同前行,在这样一个大的市场竞争关系下得到生存。特别是在中小型企业的发展中,提高自身的知名度,传播企业 信息是一个很重要的方面。文章以钦州市建筑装饰装修行业为例,结合“互联网+”的特点对建筑装饰装修行业信息服务平台进 行研究分析,通过微信公众平台的方式面向群众推送钦州市建筑装饰装修行业的信息,来达到互利共赢的局面。
Abstract:
The rapid development of the building and decoration industry has led many people to enter this industry, and the competition between the industries is also expanding. How to let enterprises follow the pace of social development and survive in such a big market competition, especially in the development of small and medium-sized enterprises, it is an important aspect to improve their own popularity and spread enterprise information. Taking Qinzhous architectural decoration industry as an example, combining the characteristics of "internet+", this paper studies and analyzes the information service platform of architectural decoration industry. It aims to achieve the win-win situation by pushing the information of the Qinzhou decoration and decoration industry to the masses through the way of the WeChat public platform.

参考文献/References:

[1] 穂波信雄. 图像处理在植物生长信息提取中的应用[J].农 业机械学会关西支志(日),1992(72): 46-63. [2] Sammany M, Zaghloul K S S. Support vector machine vs an optimized neural network for diagnosing plant diseases[D]. Cairo: Cairo University, 2006. [3] Sharma G, Trussell H J. Digital Color Imaging[J]. IEEE Trans Image Process, 1997, 6(7): 901-932. [4] Chapman S J. MATLAB Programming for Engineers[M]. Thomson-Engineering, 2004. [5] Sasaki Y, Okamoto T, Imou K, et al. Automatic diagnosis of plant disease: Recognition between healthy and diseased leaf[J]. Journal of Jsam, 1999, 61(2): 119-126. [6] 于新文,沈佐锐,高灵旺,等. 昆虫图像几何特征的提 取技术研究[J]. 中国农业大学学报,2003,8(3): 47-50. [7] 梁改梅,杨锦忠,陈稳良,等. 计算机图像处理与分析 技术在作物领域的应用[J]. 科技情报开发与经济,2006, 6(12): 222-224. [8] 陈佳娟. 基于图像处理与人工智能的植物病害自动诊断 技术的研究[D]. 长春: 吉林大学,2001. [9] 田有文,牛妍. 支持向量机在黄瓜病害识别中的应用研 究[J]. 农机化研究,2009,31(3): 36-39. [10] 刘志华,程鹏飞. 黄瓜侵染性病害图像处理及特征值提 取方法的研究[J]. 山西农业大学学报(自然科学版),2006, 26(4): 351-354. [11] 梁奔香,蔡晓东,朱利伟. 基于几何与数学特征的人脸 识别[J]. 大众科技,2015(5): 13-16. [12] 黄胜. 应用双重滤波去噪的混合加密图像认证算法[J]. 大众科技,2015,17(8): 9-11,37. [13] 谢道平. 基于小波变换多尺度的图像边缘检测方法研究 [J]. 大众科技,2017,19(11): 3-5. [14] 姜金美,胡蓉,赵全友. 基于改进的维纳滤波图像复原 算法的研究[J]. 大众科技,2020(1): 1-4. [15] 王旬,汪淑贤,唐璐丹,等. 一种 OpenCV 与云计算结 合的人脸识别方法[J]. 大众科技,2019,21(5): 14-15,48. [16] 沈佐锐,赵汗青,于新文. 数学形态学在昆虫分类学上 的应用研究.Ⅲ.在科阶元上的应用研究[J]. 昆虫学报, 2003,46(3): 339-344. [17] 路寒冰. 基于图像处理和 SVM 的植物病害诊断研究[J]. 天津科技大学,2018(44): 27-29. [18] 徐杰. 数字图像处理[M]. 武汉: 华中科技大学出版社, 2009. [19] 张铮,倪红霞,苑春苗,等. 精通 MATLAB 图像处理与 识别[M]. 北京: 人民邮电出版社,2013.

相似文献/References:

[1]史晓宇.PUSH 技术在知识服务应用中的回顾性分析[J].大众科技,2014,16(09):218.
 Retrospective analysis on knowledge service in application of PUSH technology[J].Popular Science & Technology,2014,16(08):218.

备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2020-05-20 【作者简介】黄潮安(1998-),男,广西财经学院管理科学与工程学院学生,研究方向为工程管理。
更新日期/Last Update: 2020-11-17