14、电子政务与模块化架构：社会技术视角与实践探索

最新推荐文章于 2025-10-03 14:23:37 发布
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分类专栏： 电子政务的未来之路 文章标签： 电子政务 社会技术模型 模块化架构
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电子政务与模块化架构：社会技术视角与实践探索

1. 电子政务中的社会技术视角

在电子政务领域，信息通信技术（ICT）被视为推动政府向“数字时代”转型的强大工具。然而，当前对于电子政务实践，存在两种不同的看待方式，即标准（工具）模型和社会技术模型。

标准（工具）模型将ICT视为简单的工具或设备，假定信息系统是客观和理性的，可通过客观工具和技术进行评估。该模型还预设了一次性实施，认为IT应用对所有用户具有相同的意义和后果，且ICT会产生直接和明确的效果。

与之相对的社会技术模型则认为，信息系统项目的成果是技术和社会因素更复杂交互的结果。ICT与它们所嵌入的社会和组织环境相互塑造，ICT相关创新应被视为在复杂协商关系背景下展开的持续社会过程。

下面是两种模型的关键差异对比：
| 对比项 | 标准（工具）模型 | 社会技术模型 |
| — | — | — |
| IT性质 | IT是工具 | IT是社会技术系统 |
| 业务视角 | 业务模型足够 | 需要生态视角 |
| 实施方式 | 一次性实施 | 实施是持续的社会过程 |
| 技术效果 | 技术效果直接且即时 | 技术效果间接且涉及不同时间尺度 |
| 变革激励 | 变革激励不成问题 | 激励可能需要重组，且可能与其他组织行动冲突 |
| 政治因素 | 政治是不良或无关的 | 政治是核心且具有推动作用 |
| IT基础设施 | IT基础设施完全支持，系统用户友好，人们具备计算机素养 | 通常需要衔接工作使IT发挥作用，社会技术支持对有效使用IT至关重要 |
| 社会关系 | 社会关系易于重塑以利用新便利、效率和商业

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26、电子政务相关技术架构与实践探索
tcp8optimizer的博客
09-04 17
本文探讨了电子政务的技术架构与实践，重点介绍了支持公共部门协作的ICTE-PAN平台及其功能单元，提出了PA-OMIM建模方法与多视图语言，结合本体论实现协作活动的灵活建模。文章分析了欧洲委员会电子政务的实施现状与挑战，涵盖文档管理、财务管理、人事系统等多个应用领域，并提出将治理视为系统的理论模型，以突破传统组织边界限制。最后，探讨了电子政务未来的发展方向，包括加强数据治理、推动组织变革、技术创新与强化公民参与，为电子政务的可持续发展提供理论与实践参考。
28、电子政务与群体决策支持系统：技术架构与实现方案
cuda7parallel的博客
07-17 45
本文详细探讨了电子政务系统和群体决策支持系统的架构设计与实现方案。电子政务系统围绕高效、安全、标准化的目标，采用RM-ODP标准，包含用户界面、服务处理、格式转换等多个模块，保障服务的顺畅运行。群体决策支持系统基于互联网，采用QUIXOTE架构，通过问题结构化、偏好建模、问题解决和协商模块，支持多方协同决策。文章还分析了系统模块交互、安全性保障、性能优化建议以及未来发展趋势，如智能化、移动化、大数据和区块链技术的应用，为电子政务和群体决策领域提供了全面的技术参考。
43、电子政务合作策略与电子民主的知识视角
tcp8optimizer的博客
09-21 28
本文探讨了电子政务中的合作策略与电子民主的知识视角。在电子政务方面，分析了基于网络模型的合作机制、Web服务技术的应用及其面临的挑战，并提出了实现知识共享与协同的路径。在电子民主方面，从认知、社会与批判视角出发，结合多种信息系统应用案例，强调系统设计需匹配公众期望与民主进程。文章进一步提出电子政务与电子民主融合发展的策略，包括建设统一平台、加强数据共享、推动公众参与和技术创新，旨在提升公共管理效率与民主治理水平。
数据工程与电子政务：大数据治理实践
操作系统内核探秘的博客
09-29 692
你是否遇到过“办准生证要跑5个部门”“医保报销材料反复补交”的麻烦？这些痛点的背后，是政府部门间数据“各自为政”的困境。本文聚焦“数据工程+电子政务”的交叉领域，从技术视角解析如何通过大数据治理，让政府数据“活起来”“用起来”，最终实现“让数据多跑路，群众少跑腿”。本文从“买菜做饭”的生活场景切入，类比数据工程的核心环节；接着拆解数据工程、大数据治理、电子政务三大概念；通过某省“政务数据中台”真实案例，展示技术落地细节；最后展望未来趋势，解答“数据治理难在哪”等常见问题。数据工程。
7、新型电子政务架构助力政务拓展
green的博客
07-07 41
本文探讨了新型电子政务架构如何助力政务范围的扩展，分析了电子政务的四个主要支柱：电子服务、电子管理、电子民主和电子参与，并提出了电子转型作为第五个支柱。文章从利益相关者视角出发，讨论了电子政务的潜力、连锁效应、架构考虑因素及相关研究进展。此外，还介绍了电子政务成熟度模型和基于本体的Tantra框架，以支持电子政务系统的灵活性、互操作性和可扩展性。通过案例研究和实践分析，文章强调了良好治理的重要性，并指出未来电子政务发展的关键方向。
38、政府数字化转型：愿景、路径与策略
julia4scientist的博客
10-03 20
本文探讨了政府数字化转型的愿景、路径与策略，系统分析了电子政务发展的四个阶段：发布、交互、整合与交易、转型，并深入剖析了整体政府、以客户为中心、多渠道服务、标准化流程、中央与地方协同及公私合作等关键策略。结合新加坡、加拿大、智利等成功案例，文章总结了转型中的挑战与应对，并展望了智能化、区块链、深度整合和国际合作等未来发展方向，为推动电子政务服务升级和国家治理现代化提供全面参考。
系统设计模块之企业架构与集成（企业架构框架：TOGAF与Zachman）
DKPT的博客
04-14 1041
TOGAF是“如何做”的指南，适合架构开发与治理；Zachman是“是什么”的蓝图，适合全局分析与结构化描述。实际应用中，两者常结合使用，以TOGAF为主导流程，Zachman补充多维视角，共同支撑企业数字化转型。
2、电子政务：迈向卓越的关键时刻
tcp8optimizer的博客
08-11 19
本文探讨了电子政务发展的愿景、当前面临的主要问题以及推动其迈向卓越的行动框架。文章指出，尽管电子政务在提升服务效率和公民参与方面潜力巨大，但现实中因利益相关者需求忽视、政府业务特性误判、系统互操作性不足、技术驱动的狭隘视野及战略缺失等问题，导致发展受阻。为此，提出应以用户为中心，全面审视政府体系，采用整合多维度的整体方法，强化标准化与互操作性，并加强变革管理与创新能力，构建协调一致的电子政务发展战略，最终实现无缝、高效、以人为本的现代政府服务模式。
[架构之路-241]：目标系统 - 纵向分层 - 企业信息化与企业信息系统（多台企业应用单机组成的企业信息网络）
文火冰糖（王文兵）的博客
10-23 1005
前面探讨了目标系统从硬件到软件，从底层到高层应用的软件架构，本文把他们作为整体，从信息系统的角度来审视目标系统。信息是指通过某种方式传递的数据、事实、知识或者消息，具有一定的意义和价值。信息可以是文字、声音、图像、视频等形式的表达，是传递思想、观点、情报等的基本单位。信息必须携带某种意义或知识，能够传达特定的信息内容或消息。信息可以通过不同的媒介或载体进行传递，如语言、书籍、电子邮件、广播、互联网等。信息的传递涉及发出者将信息编码、传输，接收者进行解码和理解的过程。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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