7、记录管理全解析:从信息区分到效益提升

记录管理全解析:从信息区分到效益提升

1. 记录管理概述

记录管理,是对记录的创建、接收、维护、使用和处置进行高效且系统控制的领域。其涵盖了从有人产生记录需求到记录最终销毁(若不销毁则作为档案长期管理)的全过程。记录源于工作,而非工作的目的是创造记录。通过合理组织记录,能实现高效存储、便捷查找以及适时销毁,同时确保关键记录在灾难时可及时恢复。

2. 信息与记录的区分

信息是传达或代表的事实或观点,用于增进对某人或某事的整体理解,不一定是证据。而记录是任何介质或格式的记录信息,能为人类活动提供可靠证据。以下是信息的一些特点:
- 知识、数据、事实、新闻
- 在各方之间传递
- 经过某种处理
- 对事实或数据的解读
- 非虚构
- 不一定是证据

记录具有事实性、可包含数据和新闻等特点,且一定是证据。以下表格展示了日常生活中常见事物属于信息、记录或档案的情况:
| 示例 | 信息 | 记录 | 档案 |
| — | — | — | — |
| 出生证明 | √ | √ | √ |
| 当前驾驶执照 | √ | √ | × |
| 档案与记录管理教科书 | √ | × | × |
| 报纸剪报 | √ | × | × |
| 双层玻璃广告 | √ | × | × |
| 家长教师协会会议记录 | √ | 仅当记录者为官方保管人时是记录,若是记录则可能是档案 | |
| 网站打印件 | √ | × | × |
| 个人通讯录 | √ | √ | × |
| 从杂志、书籍收集的食谱文件 | √ | ×

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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