防汛信息共享与元数据应用研究

分析了FGDC、CEN／TC287等元数据标准，讨论了基于GIS的防汛信息共享与元数据的应用，设计了防汛信息元数据库，实现了元数据支持下的防汛信息共享。     

空间数据质量相关问题探讨

阐述研究空间数据质量问题的必要性和重要性,进而依据GIS数据流程系统分析了产生数据质量问题的各种因素;并重点介绍了空间数据质量问题中基本的误差和不确定性分析方法以及常用的误差控制与校正方法。     

用于监控多移动目标的电子地图系统

介绍了一种监控移动目标的电子地图系统，该系统利用独特的方法对地图文件进行组织，该方法易于程序管理和查找地图文件，并可动态添加地图文件，系统采用的串口通信方式使用方法灵活，应用简便，实际应用结果表明系统可靠，运行稳定。     

地形图扫描数字化精度分析

本文分析了地形图扫描数字化的误差来源，讨论了误差控制方法及质量控制指标，探讨了成果数据相对于地形原图的位置精度，具有一定实用价值。     

基于虚拟监控技术的机器人系统

介绍了一种虚拟现实技术(VR)与智能机器人监控技术协同作业的机器人系统，该系统使用虚拟现实技术建造具有良好交互性的人机界面，并且结合智能机器人监控技术，实现了虚拟监控操作。通过机器人系统，将虚拟操作结果作为一个整体对象投射到工作现场，完成了实际作业，并以水下机器人检查钻井平台水下部分的焊缝工作为背景，说明了本系统各种功能的实现过程。     

基于网络的机器人跨平台远程实时控制

提出了一种基于网络的多层次结构的跨平台远程实时控制框架，它由智能与人机交互层、运动规划层、运动控制层和伺服控制层构成，并基于该框架完成了一套单机器人远程实时控制系统，进行了远程视觉控制试验。试验表明，该控制系统运行稳定，实时性强。     

党政机关电子政务建设的若干问题

以从事政务信息化建设的实践经验为基础 ,对电子政务建设的基本问题进行了系统分析 ,内容包括 :信息关系和信息控制、信息分类、数据库结构、软件系统开发思路、电子政务的工作目标、服务对象、服务模式、电子政务建设的技术措施等。     

时频测控技术的发展

目前，在所有的物理量中时间与频率标准的物理实现具有最高的准确度和稳定度，它们的发展不但在计量技术中，而且在几乎整个高科技领域中起着十分重要的作用。这方面的发展一直受到发达国家的高度重视。根据近年来与国外同行的技术交流和了解的情况，对时频测控技术的发展和影响等作了介绍。     

对目前岩石“全曲线”测试的若干看法

从电液伺服岩石压力试验机工作机理的角度,对目前岩石应力-应变全过程曲线(以下简称“全曲线”)测试中的一些问题进行了分析,提出了自己的看法,目的是为了解决“全曲线”测试的2个问题,即如何测出“全曲线”;如何使测出的“全曲线”真实反映岩石的力学特性,并将其用到工程中。     

Development of Geological Data Warehouse

Data warehouse (DW), a new technology invented in 1990s, is more useful for integrating and analyzing massive data than traditional database. Its application in geology field can be divided into 3 phrases: 1992-1996, commercial data warehouse (CDW) appeared; 1996-1999, geological data warehouse (GDW) appeared and the geologists or geographers realized the importance of DW and began the studies on it, but the practical DW still followed the framework of DB; 2000 to present, geological data warehouse grows, and the theory of geo-spatial data warehouse (GSDW) has been developed but the research in geological area is still deficient except that in geography. Although some developments of GDW have been made, its core still follows the CDW-organizing data by time and brings about 3 problems: difficult to integrate the geological data, for the data feature more space than time; hard to store the massive data in fifferent levels due to the same reason; hardly support the spatial analysis if the data are organized by time as CDW does. So the GDW should be redesigned by organizing data by scale in order to store mass data in different levels and synthesize the data in different granularities, and choosing space control points to replace the former time control points so as to integrate different types of data by the method of storing one type data as one layer and then to superpose the layers. In addition, data cube, a wide used technology in CDW, will be no use in GDW, for the causality among the geological data is not so obvious as commercial data, as the data are the mixed result of many complex rules, and their analysis needs the special geological methods and software; on the other hand, data cube for mass and complex geo-data will devour too much store space to be practical. On this point, the main purpose of GDW may be fit for data integration unlike CDW for data analysis.