程序聚合 软件案例 中国铁建信息化技术验证Demo系统

中国铁建信息化技术验证Demo系统

行业:企业服务(saas)
载体:网站
技术:MyBatis、Spring Boot、Vue、MySQL Workbench

业务和功能介绍

中国铁建开发了适应中国铁建信息化技术体系标准的“统一的一体化技术平台”,市场第三方承接开发中国铁建相关信息系统时,需要对开发团队进行技术验证,是否通过技术验证是对参与投标资格的基本要求。为验证开发团队能否正确实现对接中国铁建一体化技术平台,确保按照中国铁建统一的信息化技术标准体系开发信息系统,第三方在正式投标前,应组织开发团队基于中国铁建的测试环境(简称“gamma 环境”)正确构建“中国铁建信息化技术验证 DEMO 系统”
(一)组织及人员浏览
1、本系统的组织树的数据来自 gamma 环境人力资源管理 信息系统(以下简称“HR 系统”)提供的 API 。本系统无维护组 织管理功能,API 文档及相关参数见《中国铁建一体化技术平台 对接指南V2.0》及其附件。
2、在组织及人员模块,需根据当前登录用户被授权的组织 节点范围,按左树右表形式展示组织及人员信息,本系统的组织 树末级节点为部门(不在组织树上展示岗位)。系统根据被授权的组织节点范围自行组建组织树,组织树须有根节点,根节点统 一名称为“总公司”。列表中所有行的序号必须连续,不得因分 页而重新编号。所有列表或报表必须有将所有查询结果导出为 excel 文件的功能。当前登录用户选中其权限范围内的任 一组织 节点,右侧按下述第3条说明的显示顺序展现该节点及其下级节 点的所有人员,人员字段如下表。
序号 姓名 单位 部门 岗位
全路径简称
3、用于描述人员所在组织节点时,组织树的显示、员工路 径显示和排序规则见《关于人事组织树显示和员工路径显示的 说明》及《员工排序规则》;用于描述其他情况时,组织路径 应显示全路径。
(二)系统管理
1、系统管理应至少具备"工作授权(含日志及报表授权)"、 “系统日志”和“统计报表”功能。
2、工作授权。系统管理中的主要功能是“工作授权”,该 功能应遵循《中国铁建一体化技术平台对接指南》“附录E- 工 作授权规则说明01"。具体要求如下:
(1)工作授权中可授权的组织树,所展示的为该授权操作 人权限范围内的组织节点及其子节点。
(2)工作授权中添加授权对象时,所展示的为该授权操作 人权限范围内的实时的人力资源管理系统 API 中获取的组织节点及其下节点。
(3)本系统的仅有两个一级授权——浏览、管理(含对应 “系统管理”的二级授权):
a.在某节点或某几个节点添加授权对象后,该授权对象 即可对其授权的节点有浏览权;
b.对该授权对象增加“管理”权限或细分权限,则该授 权对象可在其授权范围内进行按授权进行相应操作。
(4)用户界面遵循“所见即所得、所得即所见”的原则, 未授权给用户的功能或组织范围用户不可见、不可进入。
3、统计报表。
(1)系统管理中应有可授权组织树范围内当前有效授权的 被授权对象列表。对该授权操作人按当前被授权的有效组织节点 显示节点下所有被授权对象、被授权组织节点及其被授权的功 能。该列表内容、位置和入口自行设计。
(2)当人力资源管理信息系统中被授权人岗位发生了变化 时,本系统中的工作授权列表需要进行更新提示,在被授权节点 进行提示,如“被授权节点”后期被删除后,需要在上级节点可以 继续查看更新信息。更新提示应单独列表显示,列表内容、位置 和入口自行设计。
(3)当工作授权中被授权组织节点在人力资源管理信息系 统中发生了删除变化,本系统中的被授权的岗位及

项目实现

本项目采用前后端分离的架构,前端使用Vue.js框架进行开发,后端采用SpringBoot作为应用框架,结合MyBatis进行数据持久化操作。同时,实现了单点登录(SSO)功能,并使用本地数据库存储系统数据改动和统计报表。

示例图片视频


泸州市龙马潭区灏钧软件开发工作室(个体工商户)
1天前活跃
交付率:100.00%
相似推荐
跨境网络赌博案
使用工具:MySQL、SQL Server、PyCharm、WPS 自2010年公安机关开展网络赌博专项整治以来,打击力度持续加大。2019—2023年初疫情导致网络赌博激增,我司配合多地公安机关成立专案组,提供全链条数据技术支撑。 一、数据采集与入库 将渗透爬取的赌博网站后台数据(会员、充值提现、代理关系、佣金等多表)导入MySQL,梳理表结构及关联关系,绘制ER图。针对银行反馈的千万级流水数据,编写Python分块清洗脚本(chunk_size=10万行),完成去空格、日期格式化、金额校验、去重等操作,通过LOAD DATA LOCAL INFILE批量导入,效率提升数十倍。 二、赌客与代理分析 数据量<100万时,使用Excel的VLOOKUP/XLOOKUP快速匹配代理与会员;数据量>100万时,编写MySQL复杂查询(多表JOIN+窗口函数)提取代理信息、名下会员、佣金等。对平台工作人员的支付宝流水,通过转账备注、周期性规律、虚拟币兑换记录挖掘关联人员。 三、资金穿透与跑分团伙识别 通过赌客银行卡流水进行资金追溯,向上找出出款卡、向下找出入款卡,对多张赌客卡的共同转入/转出方做聚合分析,标记疑似跑分卡并上报申调,确认后整理涉案金额及日期,最终冻结划扣。通过Python调用区块链浏览器API追踪虚拟币资金去向,识别混币和变现行为。 四、涉案人员档案制作 根据各地公安申调模板差异,持续维护Python代码,批量生成标准化银行卡申调表。整合代理信息、会员、佣金、涉案金额、关联账号等,生成代理“一人一档”。针对不同类型跑分卡,批量生成冻结“一卡一档”审批表。对代理个人卡流水全面分析,统计提现金额、消费水平、合法收入,判断其退赃退赔能力。 五、成果输出 制作包含涉案金额汇总、资金流向图、代理层级图的可视化报表,配合抓捕行动提供数据落查支撑,案件收网后完成全量审计,形成完整证据链。 以上为项目核心技术实现,全程为公安机关打击网络赌博提供高效、精准的数据支撑。
机器人外呼
一、立项背景与目标 背景:传统人工外呼效率低(有效通话占比不足40%)、成本高、情绪影响大;合规监管趋严(需全程录音、拒绝后禁呼);AI与大数据技术成熟,驱动行业向智能化转型。 目标:实现批量自动拨号,接通率提升40%以上,人力成本降低50%~70%;全程录音可追溯,自动标记客户意向,支持黑名单与全量质检,形成数据闭环优化营销策略。 二、核心功能模块 客户管理:批量导入、去重清洗、黑名单过滤、360°画像打标。 智能呼叫:预测式/预览式/预约型拨号,并发控制与智能重拨。 语音交互:ASR+NLP+TTS引擎,多轮对话、意图识别、情绪分析。 任务调度:按地域/等级分配,实时监控坐席状态,话术模板管理。 录音质检:全程自动录音、存档,全量合规复查与风险告警。 数据报表:实时监控接通率、转化率等200+指标,自动生成工单并反馈优化。 三、业务流程与路径 数据准备:导入客户信息 → 号码清洗 → 构建画像 → 创建外呼任务(配置话术、时间、策略)。 智能拨号:调度引擎分配号码 → 自动过滤无效号码 → 按策略发起呼叫(支持重拨)。 交互识别:ASR转写 → NLP理解意图 → 多轮对话 → 标记意向等级(高/中/低),高意向可转人工。 录音质检:全程录音存档 → 质检引擎合规审查 → 拒绝号码加入黑名单。 数据归集:通话记录与分析报表自动生成 → 高意向创建CRM工单 → 结果反哺筛选规则和话术,形成闭环迭代。
校园综合服务小程序
立项背景和目标 当前高校学生校园信息分散,资讯、二手、失物、活动、外卖等需求分散在多个社交群,信息流转低效、无统一查询渠道。本项目目标搭建轻量化微信小程序,无需下载 APP,统一聚合校园全场景服务,降低师生信息获取成本,搭建校内安全交易、信息发布渠道。 软件核心功能模块 1. 用户登录模块:对接微信官方登录接口,自动获取用户 OpenID 完成注册、身份识别; 2. 校园资讯模块:分类展示校园新闻、通知、学习资料,支持搜索、点赞、收藏、详情预览; 3. 闲置二手模块:学生发布闲置商品、浏览商品列表、查看商品详情; 4. 失物招领模块:发布遗失 / 捡拾物品信息,检索公告; 5. 校园活动模块:展示校内文体、志愿活动,点击查看活动详情; 6. 快捷外卖服务:校内商家点餐、购物车、订单管理、收货地址管理; 7. 个人中心:用户信息、我的发布、我的收藏、订单记录、系统设置。 业务流程 用户打开小程序后自动触发微信授权登录,登录后进入首页,首页提供各功能入口;点击对应图标跳转资讯 / 二手 / 活动 / 外卖页面,列表页支持下拉刷新、上拉加载更多,点击条目跳转详情页,可完成点赞、收藏、发布、下单等操作;全部数据由后端接口统一提供存储与校验。
短剧出海项目
1、海外短剧市场处于高速增长期,TikTok/Reels 等内容消费习惯催生了用户对"短平快"剧集的需求。平台面向东南亚、北美、拉美等海外市场,通过 Facebook 广告投放获客,以 H5 网页形 式提供服务——无需下载 App,打开链接即看。 2、业务目标 内容变现 通过会员订阅 + 金币单集购买两种模式实现付费 广告归因 完整追踪从广告点击到付费的全链路转化数据 多支付商 支持 Stripe(信用卡)和 PayPal 两种主流支付方式 多站点 一套代码支持多个品牌站独立部署(通过 settings.yaml 配置) iOS 友好 通过服务端 CAPI 规避 iOS 14.5+ ATT 事件拦截 3、业务流程
华为云控制台-智果AgentArts智能体平台
华为云AI智能体应用管理平台,为企业提供智能体的创建、配置、监控及技能管理的一站式解决方案。本项目全程采用AI驱动开发模式,基于GLM-5.1+miniMax2.7完成从架构设计到代码实现的全流程,手写代码占比不足5%,交付效率较 传统模式提升3以上。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服