系统管理也都将通过计算机进行整体智能化操作，对于环境保护监督管理系统所牵扯的管理及数据保存都是非常多的，例如系统用户管理、公民注册管理、企业信息管理、环保部门管理、污染信息管理、投诉信息管理、意见信息管理、污染治理管理、系统信息管理等，这给管理者的工作带来了巨大的挑战，面对大量的信息，传统的管理系统，都是通过笔记的方式进行详细信息的统计，后来出现电脑，通过电脑输入软件将纸质的信息统计到电脑上，这种方式比较传统，而且想要统计数据信息比较麻烦，还受时间和空间的影响，所以为此开发了环境保护监督管理系统；为用户提供了方便管理平台，方便管理员查看及维护，并且可以通过需求进行设备信息内容的编辑及维护等；对于用户而言，可以随时进行查看作品和论坛信息，管理员可以足不出户就可以获取到系统的数据信息等，而且还能节省用户很多时间，所以开发环境保护监督管理系统给管理者带来了很大的方便，同时也方便管理员对用户信息进行处理。
2021-03-13 14:38:54
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通常将序数回归（OR）定义为输入样本按序数等级进行排序的任务。 OR已经发现了各种各样的应用程序，并且已经完成了很多工作。 但是，大多数现有工作都集中在有监督/半监督的OR分类上，并且尚未明确解决半监督或OR聚类的问题。 在现实世界的OR应用程序中，标记大量的训练样本通常是耗时且昂贵的，而可以使用一组未标记的样本来建立OR模型。 此外，尽管样本标签不可用，但有时我们可以获得未标记样本的相对排名信息。 此样本排名信息可用于完善OR模型。 因此，如何在未加标签的样本上建立OR模型并将样本排名信息纳入提高聚类精度的过程仍然是OR应用程序的主要挑战。 在本文中，我们考虑了具有样本排序约束的半监督OR聚类问题，该问题给出了未标记样本的相对排名信息，并提出了一种用于半监督OR聚类的最大余量方法。 一方面，M²SORC寻求一组平行的超平面，以将未标记的样本划分为多个簇。 另一方面，提出了损失函数以将样本排名信息纳入聚类过程。 结果，制定了M²SORC的优化函数，以最大程度地增加最接近的相邻簇的余量，同时最大程度地减少与样本排序约束相关的损失。 在OR数据集上进行的大量实验表明，所提出的M²SORC方
2021-03-13 12:07:07
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