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JT T 697.9-2016 交通运输基础数据元 第九部分：建设项目信息基础数据元 Word版

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简介：
本标准为《交通运输基础数据元》系列的第九部分，提供了关于交通建设项目的信息基础数据元的详细规范，以Word文档形式发布。 JT T 697.9-2016《交通运输基础数据元 第9部分：建设项目信息基础数据元》Word版

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  • JT T 697.9-2016 交通运输基础数据元 第九部分：建设项目信息基础数据元 Word版
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    本标准为《交通运输基础数据元》系列的第九部分，提供了关于交通建设项目的信息基础数据元的详细规范，以Word文档形式发布。 JT T 697.9-2016《交通运输基础数据元 第9部分：建设项目信息基础数据元》Word版
     
  • JT/T 697.13-2016 收费公路信息数据元（交通信息基础数据元第13部分）word版
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    《JT/T 697.13-2016收费公路信息数据元》是交通行业标准的一部分，具体规定了收费公路信息系统中使用的数据元素及其定义，为该系统的标准化和互联互通提供支持。 JT/T 697.13-2016 是中华人民共和国交通运输行业标准，于2016年发布并实施，旨在规范交通信息基础数据元中的收费公路信息数据元素的使用。 该标准替代了 JT/T 697.13-2009 版本，自2016年4月10日起生效。其主要内容涵盖了收费公路的基本信息、收费标准和依据、管理机构与人员详情、机电系统配置及动态信息更新等部分，并定义了一系列数据元素的值域代码集。 这些规定确保了在收集、存储以及使用交通基础数据过程中的一致性和规范性，为交通运输行业的健康发展提供了重要支持。标准中的关键组成部分包括收费公路基本信息和一系列用于标识收费相关要素（如路段编码规则）的数据元值域代码集合。 通过实施JT/T 697.13-2016 标准，可以促进交通信息基础数据的标准化建设，并为交通运输行业的进步提供坚实的基础。此标准对于确保收费公路信息的一致性和准确性具有重要意义，并且在实际应用中必须遵循该规范以保证其效果。 总之，JT/T 697.13-2016 标准是推动交通行业信息化发展的重要工具之一，它通过统一的数据元和值域代码规定，确保了收费公路信息的标准化管理。
     
  • JT/T 697.7-2014 道路运输信息基础数据元（第7部分）
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    《JT/T 697.7-2014》是道路运输行业标准之一，它定义了与道路运输相关的各类信息的基础数据元素及其属性，具体涉及该系列标准的第七部分。此规范有助于促进道路运输信息系统之间的互联互通和资源共享。 有需要的同学可以下载这份资源，它很难找到且是买来的，现在提供给真正需要的人使用。
     
  • JT T 697.2-2014 公路信息基础数据元（第2部分） - Word版
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    本标准《JT T 697.2-2014公路信息基础数据元（第2部分）》为公路行业信息化建设提供了详细的数据元定义，适用于公路交通领域的信息交换与共享。该Word版本便于编辑与阅读。 《JT T 697.2-2014 交通信息基础数据元 第2部分：公路信息基础数据元》是中国交通运输行业的重要标准之一，它详细规定了用于公路信息化管理和智能化交通系统的公路信息的基础数据元素。该标准于2014年12月10日发布，并在次年的4月5日起实施，旨在更新并替代旧版的JT/T 697.2（发布于2007年）。 本标准遵循了一系列编制原则，确保了数据元的准确性、完整性和一致性，以满足公路管理、服务和决策的需求。这些数据元素被科学地分类，并涵盖了从路线基本信息到设施、环境以及交通状况等各个方面的内容，形成了一套完整的公路信息体系。 1. 路线数据元：这部分包含路线编号、名称、类型、起止点、里程和方向等关键信息，是识别和定位公路的基础。 2. 路基数据元：涉及路基宽度、高度、地质条件以及防护设施等内容，对于公路建设与维护至关重要。 3. 路面数据元：包括路面材料、结构及磨损程度和平整度等因素，直接影响到车辆行驶的安全性和舒适性。 4. 主要构筑物数据元：涵盖桥梁、隧道和涵洞等重要构造的技术参数（如长度、承载能力以及状态评估），以确保这些设施的安全运营。 5. 沿线设施数据元：包括服务区、收费站及交通标志与照明设施，为道路使用者提供服务指引。 6. 沿线环境数据元：涉及地形地貌、气候条件和植被分布等人居因素，对公路规划以及环保措施具有指导意义。 7. 综合信息数据元：包含建设历史记录、投资情况以及运营单位等信息，支持整个生命周期内的管理决策。 8. 养护数据元：记录日常维护工作、修复作业及改造工程的信息，有助于制定合理的养护计划。 9. 质量检测数据元：包括路面性能测试和安全评估等内容，保证公路的质量标准符合要求。 10. 路政信息数据元：涵盖了交通法律法规规定以及道路占用许可等事项，以维护良好的道路交通秩序。 11. 交通状况信息数据元：涉及车流量、行驶速度及拥堵情况与事故报告等方面的信息采集和处理机制，支持实时监控系统并提供预警服务。 该标准的实施促进了公路信息标准化和规范化进程，提高了管理效率，并推动了智慧交通技术的发展。通过统一的数据格式和规范要求，可以实现跨地区或部门间的信息共享，从而为交通运输规划、决策辅助、公共服务以及应急响应提供了强有力的支持。
     
  • CHT1007-2001 基础地理信息数字产品的元数据
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    本标准规定了基础地理信息数字产品元数据的内容、格式和编制方法，适用于指导各类基础地理信息成果的描述与管理。 《CHT1007-2001基础地理信息数字产品元数据》是一份重要的规范文档，它详细定义了基础地理信息数字产品的元数据标准。元数据是关于数据的数据，提供了描述、定位和理解数据所需的信息，在管理和共享地理信息资源方面至关重要。该文件发布于2001年，标志着在我国信息化建设初期对地理信息标准化工作的重要贡献。 在基础地理信息领域中，元数据的作用主要体现在以下几个方面： 1. 描述性信息：元数据包含了关于地理信息的基本描述，包括创建者、时间范围、空间覆盖区域以及精度等。这些信息帮助用户了解数据特性，并选择适合特定应用场景的数据。 2. 可发现性：通过标准化的元数据，在大型数据库或网络中可以快速查找所需的基础地理信息，提高了数据的可获取性和使用效率。 3. 兼容性与互操作性：制定统一的标准确保不同来源和格式的地理信息能够被一致地理解和处理，促进了跨系统、平台的数据共享和交换。 4. 质量控制：元数据中包含有关数据质量的信息（如完整性、一致性等），帮助用户评估其适用性和可靠性。 《CHT1007-2001》标准可能包括以下关键部分： - **基本属性**：记录了数据名称、版本号、创建日期和更新日期等基本信息。 - **空间参考信息**：定义地理坐标系统，如大地测量坐标系或投影方式，确保地理位置准确性。 - **内容描述**：详细说明主题领域、覆盖范围（例如边界）、类型及具体内容的细节。 - **质量指标**：提供有关数据准确性和完整性的评估标准。 - **访问与使用限制**：规定了使用权和版权条款等法律要求。 - **分发信息**：提供了获取途径，如下载链接和服务接口联系人详情。 - **关联性说明**：可能涉及与其他相关数据库的连接或描述生成过程。 此文档详细解释并举例说明上述所有内容，是从事GIS开发、数据管理和地图制作等领域专业人士不可或缺的重要参考材料。通过深入学习和理解《CHT1007-2001》，可以提升地理信息管理与应用水平，并推动我国地理信息产业健康发展。
     
  • 3.PCSWMM基础数据部分.pdf
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    《PCSWMM基础数据部分》是一份详细介绍如何在PCSWMM软件中输入和管理各类水文水资源基础数据的文档，涵盖降雨、地形、管网等关键要素。 PCSWMM海绵城市及双排水系统主题基础数据篇：介绍如何导入基础文件类型以及不同类型内部图层的数据方法。
     
  • ArcGIS元数据信息
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    ArcGIS元数据信息提供了关于地理空间数据和资源详细描述的数据集，包括数据的主题、来源、质量、属性等关键细节，便于用户理解和有效利用这些资源。 ESRI中国（北京）有限公司出品的介绍元数据的内容非常权威。
     
  • 数据结构基础习题答案（陈元春）
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    《数据结构基础习题答案》是由陈元春编著的一本配套教材练习解答书籍，旨在帮助学习者巩固和深化对数据结构课程的理解。书中详细解析了各类经典题目，是学生与教师不可或缺的参考材料。 数据结构基础 陈元春 课后习题的详细答案，请务必查看。
     
  • 数据分析基础——广义多元线性回归模型的建立.pdf
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    本PDF文档深入讲解了如何构建和应用广义多元线性回归模型，旨在为数据分析师提供坚实的基础知识与实用技能。 数据分析基础：广义多元线性回归方程的构建 在进行数据分析的基础学习过程中，理解和掌握广义多元线性回归方程的构建是非常重要的一步。这不仅有助于深入理解变量之间的关系，还能为后续更复杂的数据分析模型打下坚实的基础。 建立一个有效的广义多元线性回归模型需要考虑多个自变量对因变量的影响，并且能够处理各种形式的关系（如非线性的、交互作用等）。通过这种方法，研究者可以更好地预测和解释数据集中的趋势与模式。
     
  • Udacity 数据工程项目：涉及数据建模和云端基础设施搭建等少数相关项目...
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    本课程为Udacity数据工程项目的简介，涵盖数据模型设计与云平台架构构建等内容，旨在培养学员的数据处理及分析能力。 数据工程项目项目1：使用Postgres进行数据建模 在这个项目中，我们将数据建模与Postgres结合使用，并利用Python构建ETL（提取、转换、加载）管道。一家初创企业希望分析他们在新音乐流应用程序上收集的有关歌曲和用户活动的数据。当前，他们正在以json格式收集这些数据，而分析团队特别关注了解用户收听的歌曲情况。 项目2：使用Cassandra进行数据建模 在这个项目中，我们将Data Modeling与Cassandra结合，并利用Python构建ETL管道。我们根据需要解答的问题来建立数据模型。对于我们的用例，我们需要以下答案： - 获取在特定会话期间音乐应用程序历史记录中出现的歌曲详细信息。 - 确定用户在音乐应用程序某个具体会话期内播放了哪些歌曲。 - 从音乐应用的历史记录中找出所有听过某首特定歌曲的用户。 项目3：数据仓库 在此项目中，我们将运用所学的数据仓库架构，在AWS云上构建数据仓库。我们建立了一个ETL管道来提取和转换存储在S3桶中的以json格式保存的数据，并将这些数据传输到Amazon Redshift托管的数据仓库中。