图书馆管理软件开发 软件需求参考

图书馆管理软件开发：
目录
一、基本概述 – 3 –
二、安装、注册、界面 – 3 –
三、主要功能模块 – 5 –
四、各模块具体功能 – 6 –
（一）编目管理 – 6 –
1) 图书编目 – 6 –
2) 图书检索 – 14 –
3) 断 查询 – 15 –
4) 图书盘点 – 16 –
5) 馆藏地调拔（支持RFID） – 17 –
6) 架位 设定 – 19 –
7) 书标打印 – 20 –
7) 条形码打印 – 23 –
8) 馆藏处理 – 25 –
8.1、图书注销 – 25 –
（二）流通管理（支持RFID） – 30 –
（三） 表统计 – 39 –
1) 编目清单(按种) – 39 –
2) 馆藏清单(按册) – 40 –
3) 馆藏分类统计 – 42 –
4) 馆藏综合统计 – 43 –
5) 年度变化统计 – 44 –
6) 借阅综合统计 – 44 –
7) 文献借阅排行 – 45 –
8) 工作量统计 – 46 –
9) 财务清单（罚款明细、押金统计） – 48 –
（四）期刊 – 49 –
（五）系统设置 – 49 –
五、特色功能 – 58 –
六、OPAC检索 – 59 –

• 项目概况：
  基于深度学习人工智能技术的自动编写文稿系统。是针对在项目资料齐全的前提下，通过对施工资料的读取、识别、深度分析，自动提取方案资料的有用信息，结合数据处理算法、深度学习算法、解释执行模型，并根据国家法律法规以及行业标准文件，仿真模拟安全评价师行为进行编制行业安全技术评价 告。
  二、运行环境
  硬件环境
  阿里云服务器
  软件环境
  centos 7、mysql
  三、功能模块
  功能主要包括：方案资料录入、资料分析、资料缓存数据库、方案修改提示、 告版本库、大数据分析对比等
  四、技术要求：
  1、负责对图像中的道路元素、交通标志进行检测，识别，ocr文字提取； 
  2、负责矢量地图数据分析与挖掘；
  3、对CAD或PDF格式图纸的识别分析；
  4、熟悉图像、文档识别算法的研究、开发，包括图像识别，目标检测，语义分割，动作识别等；
  5、有良好的数学基础和编程能力，熟悉Python、C/C++、SHELL等编程语言；
  6、熟悉机器学习、深度学习等领域的相关算法(如逻辑回归、SVM、神经 络、CNN, 决策树、贝叶斯等)；
  7、熟悉 docker/kubernetes部署运维、性能调优，具备定制化开发能力；
  8、熟悉主流深度学习框架（Caffe/Theano/TensorFlow/Torch等）；
  通过以上技术，完成一个可以自动编写完成度达到70%以上的安全技术评价 告。