CN116934285A - 一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统及设备，涉及档案管理技术领域，包括：实体档案转化单元，用于采集实体档案信息并将所述实体档案信息进行数字化转换；校验单元，用于验证数字化档案的完整性和准确性，检查档案是否完整保存并未被篡改或损坏；模型搭建和展示单元，搭建档案模型，对档案信息的分析和统计；动态管理单元，用于对档案模型进行优化，用户访问单元，通过用户权限对档案进行访问；异常预警和反馈单元，用于对异常操作进行预警和反馈；确保档案信息的准确性和可靠性；提高了档案的可访问性和利用效率，视化组织结构与人才模型关联，从而帮助组织更好地管理和发展人才；同时保障档案管理的安全性和准确性。

Description

一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统及设备
技术领域
本发明涉及档案管理技术领域，特别涉及一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统及设备。
背景技术
档案是人们在社会活动中直接形成的各种具有保存价值的原始记录，在社会化进程中 承担着独特的使命。一直以来，人们通过纸、布等介质存储档案信息，这些介质容易损坏，使得档案信息容易丢失。随着高新技术产业的发展，人们研发了电子存储介质，通过将档 案信息存储在电子存储介质中，电子存储介质存储档案信息稳定性强，不易损坏和丢失，可以保存的年限久。但是，由于人们一直以来的习惯以及高新技术的普及受限，还是有大 量的档案信息通纸质材料递交到档案管理单位。对于档案管理单位来说，将这些纸质的档案信息转化成电子的档案信息，然后将档案信息存储在电子存储介质中，并对这些档案信息进行有效的管理，是重要的、有意义的工作。对于人事档案，需要人才进行全面的分析、比较和展示，帮助组织更好地管理和发展人才，提升档案管理的效率和质量。
发明内容
本发明提供了一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统及设备，实现对实体档案进行数字化转换、校验、模型搭建、动态管理，以及用户访问和异常预警等功能，提高了档案管理效率和可靠性，对人才进行全面的分析、比较和展示，帮助组织更好地管理和发展人才，提升档案管理的效率和质量。
本发明提出的一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述系统包括：
实体档案转化单元，用于采集实体档案信息并将所述实体档案信息进行数字化转换；
校验单元，用于验证数字化档案的完整性和准确性，检查档案是否完整保存并未被篡改或损坏；
模型搭建和展示单元，搭建档案模型，对档案信息的分析和统计；
动态管理单元，用于对档案模型进行优化，根据优化结果更新展内容；
用户访问单元，提供用户界面或接口，通过用户权限对数字化档案进行访问；
异常预警和反馈单元，用于对异常操作进行预警和反馈。
进一步的，一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述实体档案转化单元的转化方法包括：
通过扫描设备或相机将资料库中实物档案转化为数字图像；
通过OCR对数字图像进行处理，将文字部分转换为电子文本；
通过实物档案的类别创建结构化模板，并通过已知样本数据进行标注；通过结构化模板定义需要收集和记录的关键信息字段，以及信息排列方式和展示形式；
根据所述结构化模板，提取档案信息；
通过扫描实物档案唯一标识码，结合所述关键信息字段，建立实物档案与对应数字化档案的关联信息，创建数据库或记录表格，存储实体档案和数字化档案的关联信息。
进一步的，一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述校验单元的校验方法包括：
对提取的档案信息进行校对，获得信息提取准确率；根据信息提取准确率优化结构化模板；
通过哈希算法对校对完成的数字化档案进行计算，并生成唯一的哈希值作为档案的指纹；
将计算得到的哈希值与数字化档案关联存储，在数据库或索引表中记录档案的哈希值；
定期对数字化档案进行校验，通过重新计算哈希值并与存储的哈希值进行比对；
其中, 校验时间间隔T为:
其中，预设校验时间间隔，/>预设档案增加量，/>为实际档案增加量；/>为调节系数，根据前一次的校验结果而定，如果前一次校验结果显示哈希值相同，则/>=1；如果前一次如果前一次校验结果显示哈希值不同，则/>为0.2~0.8；
根据比对结果判断档案的完整性和准确性。
进一步的，一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述对提取的档案信息进行校对，获得信息提取准确率；根据信息提取准确率优化结构化模板，包括：
通过自动校对获取第一校对结果；所述第一校对结果为：
J1=
其中，k为档案复杂度，q为档案清晰度；s为每个档案的任务量；n为校对档案总量，m为出错的档案数量，l为不确定是否出错的档案数量；是第i个档案的任务量；/>是第j个出错档案的任务量；/>是第p个不确定是否出错的档案的任务量；
将第一校对结果发送至给后台终端，获取后台终端的第二校对结果;
根据第一校对结果和第二校对结果获得最终准确率Z：
将后台终端反馈结果加入数据库，根据最终准确率进行模型优化。
进一步的，一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述模型搭建和展示单元的方法包括：
通过关联基本信息，将人事档案的不同信息进行整合，建立人才模型；
所述人才模型为R=(w1×C1+w2×C2+…+wn×Cn)
其中w1、w2…wn为权重，C1、C2…Cn为各项指标；
绘制多维度雷达图，用来展示所述人才模型，获得员工在不同能力维度上的得分或评估结果；
通过柱状图或堆叠柱状图，对比不同员工或不同团队在关键指标上的表现；
通过流程图展示员工的职业发展路径或晋升通道；
通过散点图或气泡图，展示员工潜力与绩效之间的关系；
通过组织架构图，将人才模型与具体员工或团队进行关联展示。
进一步的，一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述动态管理单元的管理方法包括：
定期监测人才档案中各项信息的变化；
其中监测时间间隔为：
其中，预设监测时间间隔，/>预设信息变化量，/>为实际信息变化量；
根据监测到的信息变化，修改各项指标参数、调整权重系数，更新人才模型；
通过获取实际评估结果和员工反馈结果，与人才模型进行匹配，获得匹配结果；
根据匹配结果，不断改进和优化人才模型的建模方法和指标体系。
进一步的，一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述用户访问单元包括：
设置登录界面，用户通过验证身份进行登录；
对档案信息进行加密处理；根据用户的身份分配查看和/或修改权限。
进一步的，一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述异常预警和反馈单元的预警反馈方法包括：
实时监测用户对档案的访问或修改记录；
将查看和修改记录生成操作日志，记录针对同一记录的修改时间、修改时长和修改人员；
将实际修改时长与预设修改时长进行对比，根据对比结果确定是否进行异常提醒；
对异常修改进行报警。
本发明提出一种设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述的存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以运行一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统。
本发明有益效果：本发明一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，实体档案转化单元通过自动化的方式将实体档案信息进行数字化转换，避免了手工输入和扫描的繁琐过程，大大提高了转换效率；校验单元通过验证数字化档案的完整性和准确性，对档案进行检查和比对，有效防止档案信息的篡改、丢失或损坏，确保档案信息的准确性和可靠性。模型搭建和展示单元利用机器学习和数据分析技术，对档案信息进行深入分析和统计，可以快速提取关键信息、发现隐藏模式和趋势，并生成有价值的统计报告和分析结果，有利于根据结果进行决策；动态管理单元对档案模型进行动态管理和优化，根据用户反馈和新的数据分析结果，不断调整模型参数和展示内容，以提供更准确和实用的档案展示结果。用户访问单元通过提供用户界面或接口，方便用户根据权限访问和利用数字化档案信息。用户可以通过搜索、查看、下载等功能获取所需的档案信息，大大提高了档案的可访问性和利用效率。异常预警和反馈单元通过监测用户操作或系统行为，及时发现和处理异常情况，并通过预警和反馈机制通知相关人员，保障档案信息的安全性和稳定性。该视觉智能系统能够实现实体档案的数字化转换、完整性验证、模型分析、动态管理、用户访问和异常预警等功能，提高档案管理的效率和准确性，并确保档案的安全性和隐私性。通过对提取的档案信息进行校对，并根据准确率优化结构化模板，可以提高档案的准确性；根据实际情况灵活调整校验时间间隔，提高了效率和资源利用率。通过数字化和自动化的方式，将人事档案整合为人才模型，减少了繁琐的手工操作和人工搜索，提高了档案管理的效率和准确性；实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，提高管理效率，全面评估员工能力，对比分析员工表现，清晰展示职业发展路径，分析潜力与绩效关系，并可视化组织结构与人才模型关联，从而帮助组织更好地管理和发展人才；系统能够实时监测用户对档案的访问和修改操作，并精确记录每次操作的时间、时长和人员信息。这有助于实现对档案操作的全面掌控和监管。通过将实际修改时长与预设修改时长进行对比，系统能够及时发现异常情况，如修改时长超过预设时长或频繁修改、大量删除等异常行为。系统会自动生成报警信息并通知相关人员，可帮助及时发现和防止未经授权的操作；系统可以根据历史记录同类修改平均需要时长和当前网速来计算预设修改时长，这有助于合理评估和规划档案管理工作的时间和资源。通过异常提醒和报警功能，可以快速识别和处理异常操作，提高管理效率；该系统能够有效监测和记录用户对档案的操作记录，防止未授权的修改和擅自删除等操作的发生。同时，异常提醒和报警功能能够及时发现和纠正异常行为，保障档案管理的安全性和准确性。
附图说明
图1为一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
本实施例一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述系统包括：
实体档案转化单元，用于采集实体档案信息并将所述实体档案信息进行数字化转换；
校验单元，用于验证数字化档案的完整性和准确性，检查档案是否完整保存并未被篡改或损坏；
模型搭建和展示单元，搭建档案模型，对档案信息的分析和统计；
动态管理单元，用于对档案模型进行优化，根据优化结果更新展内容；
用户访问单元，通过提供用户界面或接口，通过用户权限对数字化档案进行访问；
异常预警和反馈单元，用于对异常操作进行预警和反馈。
上述技术方案的工作原理为：通过图像识别和文本识别等技术，采集实体档案中的信息并将其转换为数字化格式。例如，可以使用光学字符识别（OCR）技术将纸质档案中的文字内容转化为可编辑的电子文本，或使用图像处理技术将图片档案转换为数字图像格式；完成数字化档案转换后，校验单元对数字化档案进行验证，确保其完整性和准确性。这包括检查档案是否完整保存、是否存在篡改或损坏，并使用哈希算法等技术生成数字指纹，用于后续的校验和比对。利用机器学习和数据分析等技术，搭建档案模型，对档案信息进行分析和统计该单元根据优化算法和用户反馈，对档案模型进行动态管理和优化，以提供更准确和实用的档案展示内容。例如，可以根据用户的浏览历史和兴趣偏好调整展示顺序、推荐相关档案等，或者根据新的数据分析结果更新模型参数。通过提供用户界面或接口，用户可以方便地访问数字化档案。该单元可以实现用户认证和权限管理，确保只有经过授权的用户能够访问特定档案，并提供搜索、查看、下载等功能，方便用户利用档案信息。通过监测和分析用户操作或系统行为，检测异常操作，并进行预警和反馈。例如，可以检测非法访问行为、篡改操作或错误处理导致的异常情况，并及时通知相关人员或采取相应的安全措施。
上述技术方案的效果为：实体档案转化单元通过自动化的方式将实体档案信息进行数字化转换，避免了手工输入和扫描的繁琐过程，大大提高了转换效率；校验单元通过验证数字化档案的完整性和准确性，对档案进行检查和比对，有效防止档案信息的篡改、丢失或损坏，确保档案信息的准确性和可靠性。模型搭建和展示单元利用机器学习和数据分析技术，对档案信息进行深入分析和统计，可以快速提取关键信息、发现隐藏模式和趋势，并生成有价值的统计报告和分析结果，有利于根据结果进行决策；动态管理单元对档案模型进行动态管理和优化，根据用户反馈和新的数据分析结果，不断调整模型参数和展示内容，以提供更准确和实用的档案展示结果。用户访问单元通过提供用户界面或接口，方便用户根据权限访问和利用数字化档案信息。用户可以通过搜索、查看、下载等功能获取所需的档案信息，大大提高了档案的可访问性和利用效率。异常预警和反馈单元通过监测用户操作或系统行为，及时发现和处理异常情况，并通过预警和反馈机制通知相关人员，保障档案信息的安全性和稳定性。该视觉智能系统能够实现实体档案的数字化转换、完整性验证、模型分析、动态管理、用户访问和异常预警等功能，提高档案管理的效率和准确性，并确保档案的安全性和隐私性。
本实施例一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述实体档案转化单元的转化方法包括：
通过扫描设备或相机将资料库中实物档案转化为数字图像；
通过OCR对数字图像进行处理，将文字部分转换为电子文本；
通过实物档案的类别创建结构化模板，并通过已知样本数据进行标注；通过结构化模板定义需要收集和记录的关键信息字段，以及信息排列方式和展示形式；所述类别包括人事基本信息、劳动合同或实习协议、学历和资格证书、工作经历、培训记录和奖惩记录等；
根据所述结构化模板，提取档案信息；通过使用自然语言处理（NLP）技术和算法提取定文本中重要的词语；
通过扫描实物档案唯一标识码，结合所述关键信息字段，建立实物档案与对应数字化档案的关联信息，创建数据库或记录表格，存储实体档案和数字化档案的关联信息。
上述技术方案的工作原理为：通过扫描设备或相机将资料库中的实物档案转化为数字图像。这可以通过对实物档案进行逐页扫描或拍摄来完成，确保每一页都被准确记录为数字图像。对数字图像进行OCR（Optical Character Recognition）处理，将文字部分转换为电子文本。OCR技术可以自动识别数字图像中的文本，并将其转换为可编辑和搜索的电子文本。根据实物档案的类别，创建相应的结构化模板。例如，人事基本信息、劳动合同或实习协议、学历和资格证书、工作经历、培训记录和奖惩记录等。这些模板定义了需要收集和记录的关键信息字段，以及信息的排列方式和展示形式。根据结构化模板，使用自然语言处理（NLP）技术和算法提取档案信息。NLP技术可以自动分析和理解电子文本中的语义和上下文信息，并提取其中的关键词汇和内容。通过扫描实物档案的唯一标识码（如条形码或二维码），结合所提取的关键信息，建立实物档案与对应数字化档案的关联信息。这些关联信息可以用于创建数据库或记录表格，存储实体档案和数字化档案之间的关联关系。
上述技术方案的效果为：通过使用扫描设备或相机将实物档案转化为数字图像，并通过OCR技术将文字部分转换为电子文本，实现了自动化的转化流程。这样可以大大减少人工处理的时间和劳动成本。通过建立结构化模板并进行标注，定义需要收集和记录的关键信息字段，以及信息排列方式和展示形式。系统可以根据这些模板提取档案信息，包括人事基本信息、劳动合同或实习协议、学历和资格证书、工作经历、培训记录和奖惩记录等。这样可以确保信息的一致性和完整性。通过将档案信息数字化存储在数据库或记录表格中，并建立实物档案与对应数字化档案的关联信息，实现了快速检索和共享。用户可以通过关键词搜索和索引快速找到所需的档案信息，并在需要时方便地共享给他人。数字化档案可以设置权限和访问控制，确保档案的安全性和保密性。只有经过授权的人员才能访问和修改档案信息，有效防止信息的泄露和滥用。数字化档案不需要占用大量的物理空间，可以节省实体档案所需的存储空间。此外，数字化档案可以进行定期备份和灾备措施，有效保护档案免受自然灾害和意外损失。
综上所述，实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统可以实现自动化转化流程、结构化数据提取、快速检索和共享、提高安全性和保密性，同时节省空间和保护档案。这些好处和效果将大大提升档案管理的效率和质量。
本实施例一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述校验单元的校验方法包括：
对提取的档案信息进行校对，获得信息提取准确率；根据信息提取准确率优化结构化模板；
通过哈希算法对校对完成的数字化档案进行计算，并生成唯一的哈希值作为档案的指纹；常用的哈希算法包括MD5、SHA-256等；
将计算得到的哈希值与数字化档案关联存储，在数据库或索引表中记录档案的哈希值；
定期对数字化档案进行校验，通过重新计算哈希值并与存储的哈希值进行比对；
其中, 校验时间间隔T为:
（1）
其中，预设校验时间间隔，/>预设档案增加量，/>为实际档案增加量；/>为调节系数，根据前一次的校验结果而定，如果前一次校验结果显示哈希值相同，则/>=1；如果前一次如果前一次校验结果显示哈希值不同，则/>为0.2~0.8，优选0.5；
根据比对结果判断档案的完整性和准确性；如果两个哈希值相同，则说明档案未被篡改；如果哈希值不同，则说明档案可能被篡改或损坏
上述技术方案的工作原理为：对提取的档案信息进行校对，获得信息提取准确率；根据信息提取准确率优化结构化模板；通过哈希算法对校对完成的数字化档案进行计算，并生成唯一的哈希值作为档案的指纹；常用的哈希算法包括MD5、SHA-256等；将计算得到的哈希值与数字化档案关联存储，在数据库或索引表中记录档案的哈希值；定期对数字化档案进行校验，通过重新计算哈希值并与存储的哈希值进行比对；其中, 根据公式（1）设置校验时间间隔；根据比对结果判断档案的完整性和准确性；如果两个哈希值相同，则说明档案未被篡改；如果哈希值不同，则说明档案可能被篡改或损坏。
上述技术方案的效果为：通过对提取的档案信息进行校对，并根据准确率优化结构化模板，可以提高档案的准确性。校对过程中可以发现并修正错误或缺失的信息，确保数字化档案与实物档案一致。通过使用哈希算法生成档案指纹，并将指纹与数字化档案关联存储，可以有效防止档案被篡改或损坏。定期校验数字化档案的哈希值，比对存储的哈希值，可以及时发现数据的未经授权修改，并采取相应的修复措施。根据比对结果判断档案的完整性，如果两个哈希值相同，则可以确认档案未被篡改；如果哈希值不同，则可能存在篡改或损坏的情况。这提供了一种可靠的数据完整性验证机制，有助于确保数字化档案的可信度和可靠性。校验时间间隔可以根据实际情况进行调整，根据先前校验结果来决定校验频率。如果数字化档案完整，校验时间间隔可以延长，减少工作量和资源消耗；如果发现不一致，可以及时进行校验，保证数据的安全和准确性。通过提供具体的计算公式，可以明确计算校验时间间隔的步骤和依据。这使得校验过程更加规范和可操作，减少了主观判断的干扰，提高了校验的准确性和可靠性。将调节系数引入校验时间间隔公式中，可以根据前一次校验结果自动调整校验时间间隔。如果前一次校验结果显示哈希值相同，调节系数设为1，校验时间间隔可以延长；如果哈希值不同，调节系数小于1，校验时间间隔会缩短。这样能够根据实际情况灵活调整校验时间间隔，提高了效率和资源利用率。公式中使用了档案增加量的参数，包括预设档案增加量和实际档案增加量。这样可以量化档案的增长情况，并将其考虑在校验时间间隔的计算中。通过对增加量的估计和比较，可以更加合理地确定校验时间间隔，适应不同增长速度的档案管理需求。综上所述，校验时间间隔的计算方法更加明确和规范化，引入调节系数灵活调整校验频率，量化档案增加量以考虑实际情况。这有助于提高校验的准确性和效率，确保数字化档案的完整性和准确性。
综上所述，数字化档案完整性保护方案可以提高档案准确性、防止篡改和损坏，提供数据完整性验证，并简化校验流程，从而提升档案管理的效率和可靠性。
本实施例一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述对提取的档案信息进行校对，获得信息提取准确率；根据信息提取准确率优化结构化模板，包括：
通过自动校对获取第一校对结果；所述第一校对结果为：
J1=
其中，k为档案复杂度，q为档案清晰度；s为每个档案的任务量；n为校对档案总量，m为出错的档案数量，l为不确定是否出错的档案数量；是第i个档案的任务量；/>是第j个出错档案的任务量；/>是第p个不确定是否出错的档案的任务量；
将第一校对结果发送至给后台终端，获取后台终端的第二校对结果;
其中,第二校对结果包括第一校对结果中判定错误档案的最终错误率J21和第一校对结果中判定为不确定是否出错的档案的最终错误率J22；例如第一校对结果m个错误，第二校对结果错误个数为m1，则J21=m1/m；
根据第一校对结果和第二校对结果获得最终准确率Z：
Z=
将后台终端反馈结果加入数据库，根据最终准确率进行模型优化。
上述技术方案的工作原理为：提取档案信息：系统首先对实体档案进行图像识别和文字识别等技术处理，将档案中的信息提取出来，包括文本内容、档案复杂度等。根据提取的档案信息，系统进行校对操作，以获得信息提取准确率。基于准确率，系统优化结构化模板，在此过程中通过自动校对获得第一校对结果。根据公式中的计算方法，将第一校对结果综合计算得出，其中考虑档案复杂度、清晰度和每个档案的任务量等因素。系统将第一校对结果发送至后台终端，后台终端进行进一步的校对操作，得到第二校对结果。第二校对结果包括判定错误档案的最终错误率和判定为不确定是否出错的档案的最终错误率。根据第一校对结果和第二校对结果，系统计算出最终准确率。最终准确率考虑了错误档案和不确定是否错误的档案数量及其相关因素。系统将后台终端反馈的结果加入数据库，根据最终准确率进行模型优化。这样可以不断提升系统的准确性和效率，并且逐步改进校对和结构化模板的精确性和适应性。通过上述工作原理，该视觉智能系统能够提高数字化与实体档案管理的准确性和效率，自动化校对过程，优化结构化模板，并实现动态的模型优化。
上述技术方案的效果为：通过对提取的档案信息进行校对，系统可以获得信息提取准确率。优化结构化模板可以根据准确率进行调整，从而提高档案管理的准确性。系统通过自动化校对获取第一校对结果，并将其发送给后台终端进行第二次校对。这种自动化校对过程能够减少人工干预，提高效率和一致性。根据前两个校对结果和最终准确率，系统可以对模型进行动态优化。不断改进校对和结构化模板的精确性和适应性，使系统能够更好地适应不同类型的档案。后台终端对第一校对结果进行进一步校对，并将最终结果反馈给系统。系统将这些反馈结果加入数据库，用于模型优化和改进。该系统能够自动处理大量档案信息，快速准确地完成校对和结构化工作。这样可以节省人力资源，提高管理效率，缩短处理时间。系统根据每个档案的任务量进行优化，可以更好地分配任务，提高工作效率和平衡工作负荷。通过公式 J1，可以对提取的档案信息进行校对，并获得信息提取的准确率。这样可以评估系统在信息提取方面的精确性，为后续的优化提供依据；系统通过将第一校对结果错误和不确定结果发送给后台终端，可以获取第二校对结果。第二校对结果包括判定错误档案的错误率 J21 和判定不确定是否出错档案的错误率 J22；根据两次校对结果结合，可以更准确地确定哪些档案存在错误，并提供反馈信息用于改进；利用公式 Z 可以计算最终的准确率。这个准确率综合了第一校对和第二校对的结果，更加准确地评估系统的准确性。最终准确率可以作为模型优化的指标，结构化模板会根据准确率的变化进行调整，以提高档案处理的准确性和效率。将后台终端反馈的结果加入数据库，可以积累更多的数据用于模型的优化和改进。根据最终准确率进行模型优化，可以不断提升系统在档案管理方面的准确性和效率。这种视觉智能系统能够评估和优化信息提取的准确性、改善结构化模板、确定错误档案、计算最终准确率，并利用反馈结果进行数据库更新和模型优化。这些特点和效果使系统能够更精确、高效地处理数字化与实体档案，提升档案管理的质量和效率。
本实施例一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述模型搭建和展示单元的方法包括：
通过关联基本信息，将人事档案的不同信息进行整合，建立人才模型；将人事档案中的各项信息进行整合，包括员工基本信息、学历资格、工作经历、薪酬福利、绩效评估、培训记录；
所述人才模型为R=(w1×C1+w2×C2+…+wn×Cn)
其中w1、w2…wn为权重，C1、C2…Cn为各项指标；
各项指标具体包括：
能力与技能：这包括员工在各种技能和能力方面的表现，如领导力、团队协作、创新思维、解决问题的能力等。这些信息可以通过员工在各种项目和职责中的表现以及他们的绩效评估得出；
职业发展：这包括员工的职业规划、职业目标、以及他们在实现这些目标方面的进展；这部分信息对于了解员工的职业动机和发展潜力非常有用；
人际交往能力：这包括员工的人际关系、沟通技巧、以及在团队中的表现；这部分信息对于了解员工的团队协作和领导能力非常重要；
潜力和价值观：这包括员工的潜力评估、个人价值观，以及他们对组织的文化适应性等；这部分信息对于长远的人才发展和组织文化的一致性至关重要；
绘制多维度雷达图，用来展示所述人才模型，获得员工在不同能力维度上的得分或评估结果；
通过柱状图或堆叠柱状图，对比不同员工或不同团队在关键指标上的表现；
通过流程图展示员工的职业发展路径或晋升通道；
通过散点图或气泡图，展示员工潜力与绩效之间的关系；
通过组织架构图，将人才模型与具体员工或团队进行关联展示。
上述技术方案的工作原理为：通过关联人事档案中的不同信息，包括员工基本信息、学历资格、工作经历、薪酬福利、绩效评估、培训记录等，将这些信息整合起来建立一个人才模型。人才模型的计算方法可以采用加权求和的方式，用一组权重（w1、w2...wn）来衡量不同指标的重要性，并将各项指标（C1、C2...Cn）与对应的权重进行加权相加得到最终的模型得分。将人才模型的结果转化为多维度雷达图，用来展示员工在不同能力维度上的得分或评估结果。雷达图的每个顶点代表一个能力维度，而顶点到中心的线段长度代表员工在该维度上的得分。通过雷达图可以直观地了解员工在不同能力维度上的表现情况。通过柱状图或堆叠柱状图，可以对比不同员工或不同团队在关键指标上的表现。柱状图将指标作为横轴，员工或团队的得分作为纵轴，通过不同的柱子长度来展示不同实体在各项指标上的表现情况，方便对比和分析。通过流程图展示员工的职业发展路径或晋升通道。流程图可以清晰地呈现员工在组织中的职位变化和晋升途径，帮助员工和管理者了解员工的职业发展规划和机会。通过散点图或气泡图展示员工潜力与绩效之间的关系。横轴表示员工的绩效得分，纵轴表示员工的潜力得分，每个员工对应一个散点或气泡，散点或气泡的位置和大小反映了员工在潜力和绩效上的表现，通过图形分布可以观察到潜力与绩效之间的关系。利用组织架构图，将人才模型的结果与具体员工或团队进行关联展示。组织架构图可以展示不同层级和部门的关系，将人才模型的结果与具体的员工或团队在组织结构中进行关联，方便管理者了解不同实体的人才情况；这种视觉智能系统能够对人才进行全面的分析、比较和展示，帮助组织更好地管理和发展人才，提升档案管理的效率和质量。
上述技术方案的效果为：通过数字化和自动化的方式，将人事档案整合为人才模型，减少了繁琐的手工操作和人工搜索，提高了档案管理的效率和准确性。通过多维度雷达图展示员工在不同能力维度上的得分或评估结果，可以全面评估员工的能力水平，帮助管理者了解员工的优势和改进空间。通过柱状图或堆叠柱状图，可以对比不同员工或团队在关键指标上的表现，帮助管理者发现绩效差异、分析原因，并采取相应的措施进行激励或改进。通过流程图展示员工的职业发展路径或晋升通道，帮助员工了解自己在组织中的发展规划和机会，提升员工对组织的归属感和职业发展的可预见性。通过散点图或气泡图展示员工潜力与绩效之间的关系，可以了解潜力和绩效之间的相互关系，帮助管理者识别潜力型员工、制定激励计划以及提供培养机会。通过组织架构图展示人才模型的结果与具体员工或团队的关联，使管理者能够直观地了解各个层级和部门的人才状况，有助于进行人才优化和布局调整。
综上所述，这种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统可以提高管理效率，全面评估员工能力，对比分析员工表现，清晰展示职业发展路径，分析潜力与绩效关系，并可视化组织结构与人才模型关联，从而帮助组织更好地管理和发展人才。
本实施例一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述动态管理单元的管理方法包括：
定期监测人才档案中各项信息的变化；所述变化包括学历、工作经历、培训记录等；通过评估和跟踪，以及整合其他信息来源（如绩效评估、培训记录等）来实现；
其中监测时间间隔为：
其中，预设监测时间间隔，/>预设信息变化量，/>为实际信息变化量；
根据监测到的信息变化，修改各项指标参数、调整权重系数，更新人才模型；这涉及到修改各项指标参数、调整权重系数，以确保人才画像仍然准确地反映员工的实际情况和能力；
通过获取实际评估结果和员工反馈结果，与人才模型进行匹配，获得匹配结果；
根据匹配结果，不断改进和优化人才模型的建模方法和指标体系。
上述技术方案的工作原理为：系统会定期监测人才档案中各项信息的变化，包括学历、工作经历、培训记录等。监测的时间间隔根据一定的公式计算得出，公式中的参数包括预设监测时间间隔、预设信息变化量以及实际信息变化量。根据监测到的信息变化情况，系统能够动态调整监测的频率。当监测到信息发生变化时，系统通过评估和跟踪员工的变化情况，并整合其他信息来源（如绩效评估、培训记录等），以更新人才模型。系统会对变化后的信息进行分析，并根据需要修改各项指标参数和调整权重系数，以确保人才画像能够准确地反映员工的实际情况和能力水平。系统通过获取实际评估结果和员工反馈结果，与更新后的人才模型进行匹配，获得匹配结果。通过匹配结果，系统可以了解员工在各个能力维度上的得分或评估结果，并根据需要进行相应的激励和培养措施。根据匹配结果和反馈信息，系统不断改进和优化人才模型的建模方法和指标体系。系统会根据实际情况，对各项指标参数和权重系数进行调整，以使人才模型更加准确地反映员工的实际情况和潜力。
上述技术方案的效果为：通过定期监测人才档案中各项信息的变化，系统可以及时捕捉到员工学历、工作经历、培训记录等方面的变化。通过评估和跟踪，并整合其他信息来源，系统可以更新人才模型，确保人才画像准确地反映员工实际情况和能力水平。通过动态管理，系统可以根据不同员工的信息变化情况，调整监测时间间隔。对于信息变化较频繁的员工，系统会增加监测频率，以便及时更新人才画像。而对于信息变化较少的员工，系统可以减少监测频率，提高系统的管理效率。通过获取实际评估结果和员工反馈结果，并与人才模型进行匹配，系统可以提供精准的匹配结果。这将有助于企业进行激励和培养措施的制定，更好地发挥员工的潜力。同时，系统不断改进和优化人才模型的建模方法和指标体系，可以提供更加准确和有效的决策支持。通过整合其他信息来源（如绩效评估、培训记录等），系统可以进行综合评估，更加全面地了解员工的能力水平和发展潜力。同时，系统根据实际情况，修改各项指标参数和调整权重系数，以确保人才画像仍然准确地反映员工的实际情况和能力。这有助于提高员工的绩效，并为其提供个性化的培养和发展机会。
总而言之，这种动态管理方法能够在数字化与实体档案管理的视觉智能系统中提供及时更新的人才画像，提高管理效率，提供精准的匹配和决策支持，以及综合评估和绩效提升的效果。这将有助于企业更好地管理和发展人才，提高组织的竞争力和效益。
本实施例一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述用户访问单元包括：
设置登录界面，用户通过验证身份进行登录；
对档案信息进行加密处理；根据用户的身份分配查看和/或修改权限。
上述技术方案的工作原理为：系统提供一个登录界面，用户需要通过验证身份来进行登录。这可以通过用户名和密码、指纹识别、面部识别等方式进行验证。登录界面的设置可以确保只有经过授权的用户才能够进入系统。在系统中对档案信息进行加密处理，以保护敏感信息的安全性。加密算法可以用于对存储的数据进行加密，并且只有具有解密密钥的授权用户才能够解密和查看档案信息。这样可以防止未经授权的访问和数据泄露。根据用户的身份和角色，系统会为每个用户分配相应的查看和/或修改权限。不同的用户可能有不同的访问级别，例如管理员可能具有完全的查看和修改权限，而普通员工可能只具有查看权限。这样可以确保只有授权的用户才能够对档案信息进行操作。
上述技术方案的效果为：登录界面的设置通过验证用户的身份信息来确保只有合法用户可以访问系统。用户提供的凭证（如用户名和密码、指纹或面部识别）将与存储在系统中的用户信息进行比对，如果验证成功，则用户可以登录并访问系统。加密算法通过对档案信息进行数学运算转换，将其转化为不可读的密文，以保护档案信息的安全性。只有授权的用户拥有正确的解密密钥，才能够将密文还原为可读的明文，从而查看和修改档案信息。系统根据用户的身份和角色，将不同的访问权限分配给每个用户。这个过程通常在用户注册或管理员设置时进行。通过访问权限的设置，可以限制不同用户对档案信息的访问级别，确保只有具有相应权限的用户才能够进行相应操作。
综上所述，通过设置登录界面、档案信息加密处理和分配访问权限等功能，可以实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统的安全性和访问控制效果。用户需要经过身份验证才能登录，档案信息得到加密保护，同时访问权限的分配确保只有授权用户能够查看和修改档案信息，以提高系统的安全性和数据保护能力。
本实施例一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，所述异常预警和反馈单元的预警反馈方法包括：
实时监测用户对档案的访问或修改记录；
将查看和修改记录生成操作日志，记录针对同一记录的修改时间、修改时长和修改人员；
将实际修改时长与预设修改时长进行对比，根据对比结果确定是否进行异常提醒；
预设修改时长为：
=(1+/>+/>)×/>
其中，为历史记录同类修改平均需要时长,/>为历史记录同类修改平均需要最短时长，/>为历史记录同类修改平均需要最长时长，/>为平均网速，/>为当前网速；
对异常修改进行报警。如果系统检测到修改操作的时长超过了预设的修改时长，或者发现了其他异常的修改行为，如频繁修改、大量删除等，系统会自动生成报警信息并及时通知相关人员。
上述技术方案的工作原理为：实时监测用户对档案的访问或修改记录：系统通过实时监测用户对档案的操作记录，包括查看和修改操作。每当用户进行一次操作时，系统将记录下来，并准备生成相关的操作日志。系统将针对每个档案记录生成操作日志。操作日志会记录修改时间、修改时长和修改人员等信息。这些信息可以作为后续异常判断的依据。系统会将实际的修改时长与预设的修改时长进行对比。预设的修改时长根据历史记录和网络速度计算得出， 如果系统检测到修改操作的时长超过了预设的修改时长，或者发现了其他异常的修改行为，如频繁修改、大量删除等，系统会自动生成报警信息并及时通知相关人员。这可以通过弹窗、邮件、短信等方式进行通知。
通过以上工作原理，该系统能够实时监测用户对档案的操作记录，并根据预设的修改时长和操作行为进行异常判断。一旦发现异常情况，系统会及时生成报警信息并通知相关人员，以便及时采取相应的措施。这样可以提高档案管理的安全性和准确性，防止未经授权的操作和异常修改的发生。
上述技术方案的效果为：系统能够实时监测用户对档案的访问和修改操作，并精确记录每次操作的时间、时长和人员信息。这有助于实现对档案操作的全面掌控和监管。通过将实际修改时长与预设修改时长进行对比，系统能够及时发现异常情况，如修改时长超过预设时长或频繁修改、大量删除等异常行为。系统会自动生成报警信息并通知相关人员，可帮助及时发现和防止未经授权的操作；系统可以根据历史记录同类修改平均需要时长和当前网速来计算预设修改时长，这有助于合理评估和规划档案管理工作的时间和资源。通过异常提醒和报警功能，可以快速识别和处理异常操作，提高管理效率；该系统能够有效监测和记录用户对档案的操作记录，防止未授权的修改和擅自删除等操作的发生。同时，异常提醒和报警功能能够及时发现和纠正异常行为，保障档案管理的安全性和准确性。通过对操作日志的记录和分析，系统可以提供有关档案管理的数据分析和决策支持。管理员可以根据操作记录和异常情况，调整资源分配策略，优化档案管理流程和效率。综上所述，这种数字化与实体档案管理的视觉智能系统的异常预警和反馈方法能够提供及时的异常检测和报警功能，提高管理效率、安全性和准确性，优化决策和资源分配，为档案管理工作带来诸多好处和效果。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，其特征在于，所述系统包括：
实体档案转化单元，用于采集实体档案信息并将所述实体档案信息进行数字化转换；
校验单元，用于验证数字化档案的完整性和准确性，检查档案是否完整保存并未被篡改或损坏；
模型搭建和展示单元，搭建档案模型，对档案信息的分析和统计；
动态管理单元，用于对档案模型进行优化，根据优化结果更新展内容；
用户访问单元，提供用户界面或接口，通过用户权限对数字化档案进行访问；
异常预警和反馈单元，用于对异常操作进行预警和反馈。
2.根据权利要求1所述的一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，其特征在于，所述实体档案转化单元的转化方法包括：
通过扫描设备或相机将资料库中实物档案转化为数字图像；
通过OCR对数字图像进行处理，将文字部分转换为电子文本；
通过实物档案的类别创建结构化模板，并通过已知样本数据进行标注；通过结构化模板定义需要收集和记录的关键信息字段，以及信息排列方式和展示形式；
根据所述结构化模板，提取档案信息；
通过扫描实物档案唯一标识码，结合所述关键信息字段，建立实物档案与对应数字化档案的关联信息，创建数据库或记录表格，存储实体档案和数字化档案的关联信息。
3.根据权利要求1所述的一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，其特征在于，所述校验单元的校验方法包括：
对提取的档案信息进行校对，获得信息提取准确率；根据信息提取准确率优化结构化模板；
通过哈希算法对校对完成的数字化档案进行计算，并生成唯一的哈希值作为档案的指纹；
将计算得到的哈希值与数字化档案关联存储，在数据库或索引表中记录档案的哈希值；
定期对数字化档案进行校验，通过重新计算哈希值并与存储的哈希值进行比对；
其中, 校验时间间隔T为:
其中，预设校验时间间隔，/>预设档案增加量，/>为实际档案增加量；/>为调节系数，根据前一次的校验结果而定，如果前一次校验结果显示哈希值相同，则/>=1；
根据比对结果判断档案的完整性和准确性。
4.根据权利要求3所述的一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，其特征在于，所述对提取的档案信息进行校对，获得信息提取准确率；根据信息提取准确率优化结构化模板，包括：
通过自动校对获取第一校对结果；所述第一校对结果为：
J1=
其中，k为档案复杂度，q为档案清晰度；s为每个档案的任务量；n为校对档案总量，m为出错的档案数量，l为不确定是否出错的档案数量； 是第i个档案的任务量；/>是第j个出错档案的任务量；/>是第p个不确定是否出错的档案的任务量；
将第一校对结果发送至给后台终端，获取后台终端的第二校对结果；
根据第一校对结果和第二校对结果获得最终准确率Z；
将后台终端反馈结果加入数据库，根据最终准确率进行模型优化。
5.根据权利要求1所述的一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，其特征在于，所述模型搭建和展示单元的方法包括：
通过关联基本信息，将人事档案的不同信息进行整合，建立人才模型；
绘制多维度雷达图，用来展示所述人才模型，获得员工在不同能力维度上的得分或评估结果；
通过柱状图或堆叠柱状图，对比不同员工或不同团队在关键指标上的表现；
通过流程图展示员工的职业发展路径或晋升通道；
通过散点图或气泡图，展示员工潜力与绩效之间的关系；
通过组织架构图，将人才模型与具体员工或团队进行关联展示。
6.根据权利要求1所述的一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，其特征在于，所述动态管理单元的管理方法包括：
定期监测人才档案中各项信息的变化；
其中监测时间间隔为：
其中，预设监测时间间隔，/>预设信息变化量，/>为实际信息变化量；
根据监测到的信息变化，修改各项指标参数、调整权重系数，更新人才模型；
通过获取实际评估结果和员工反馈结果，与人才模型进行匹配，获得匹配结果；
根据匹配结果，不断改进和优化人才模型的建模方法和指标体系。
7.根据权利要求1所述的一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，其特征在于，所述用户访问单元包括：
设置登录界面，用户通过验证身份进行登录；
对档案信息进行加密处理；根据用户的身份分配查看和/或修改权限。
8.根据权利要求1所述的一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统，其特征在于，所述异常预警和反馈单元的预警反馈方法包括：
实时监测用户对档案的访问或修改记录；
将查看和修改记录生成操作日志，记录针对同一记录的修改时间、修改时长和修改人员；
将实际修改时长与预设修改时长进行对比，根据对比结果确定是否进行异常提醒；
对异常修改进行报警。
9.一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述的存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以运行如权利要求的1~8中任一所述一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统。
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