【信息系统项目管理师-案例真题】2007下半年案例分析答案和详解

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试题一

阅读下面叙述,回答问题‍ 1‍ 至问题‍ 3,将解答填入答题纸的对应栏内。

【说明】某系统集成商‍ B‍ 最近正在争取某钢铁公司 A 的办公网络迁移到外地的项目。李某是系统集成 商‍ B‍ 负责捕捉项目机会的销售经理,鲍某是系统集成商‍ B‍ 负责实施的项目经理。由于以往项目销 售经理的过度承诺给后继的实施工作带来了很大困难,此次鲍某主动为该项目做售前支持。该办公 网络迁移项目的工作包括钢铁公司‍ A‍ 新办公楼的综合‍ 布线、局域网网络系统升级、机房建设、远 程视频会议系统、生产现场的闭路监控系统等‍ 5‍ 个子系统。钢铁公司‍ A‍ 对该项目的招标工作在‍ 2006‍ 年‍ 8‍ 月‍ 4‍ 日开始。该项目要求在‍ 2006‍ 年‍ 12‍ 月‍ 29‍ 日完成,否则将严重影响钢铁公司‍ A‍ 的业务。

时间已到‍ 2006‍ 年‍ 8‍ 月‍ 8‍ 日,钢铁公司‍ A‍ 希望系统集成商‍ B‍ 能在‍ 8‍ 月‍ 15‍ 日前能够提交 项目建议书。钢铁公司‍ A 对项目的进度非常关注,这是他们选择集成商的重要指标之一。根据经验、 钢铁公司‍ A‍ 的实际情况和现有的资源,‍

数据集介绍:神经元细胞核检测数据集 一、基础信息 数据集名称:神经元细胞核检测数据集 图片数量: - 训练集:16,353张 - 测试集:963张 分类类别: - Neuron(神经元细胞核):中枢神经系统的基本功能单位,检测其形态特征对神经科学研究具有重要意义。 标注格式: - YOLO格式,包含边界框坐标及类别标签,适用于目标检测任务 - 数据来源于显微镜成像,覆盖多种细胞分布形态成像条件 二、适用场景 神经科学研究: 支持构建神经元定位分析工具,助力脑科学研究神经系统疾病机理探索 医学影像分析: 适用于开发自动化细胞核检测系统,辅助病理诊断细胞计数任务 AI辅助诊断工具开发: 可用于训练检测神经元退行性病变的模型,支持阿尔茨海默症等神经疾病的早期筛查 生物教育及研究: 提供标准化的神经元检测数据,适用于校生物学实验室科研机构的教学实验 三、数据集优势 大规模训练样本: 包含超1.6万张训练图像,充分覆盖细胞核的多样分布状态,支持模型深度学习 精准定位标注: 所有标注框均严格贴合细胞核边缘,确保目标检测模型的训练精度 任务适配性强: 原生YOLO格式可直接应用于主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等),支持快速模型迭代 生物学特性突出: 专注神经元细胞核的形态特征,包含密集分布、重叠细胞等真实生物场景样本 跨领域应用潜力: 检测结果可延伸应用于细胞计数、病理分析、药物研发等多个生物医学领域
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