多种数据格式导入、导出、录著效率

数据批量导入、导出：支持将档案条目数据、电子文件批量导入、导出，系统提供导入模板，并对完成导入的数据进行校对检测，实现数据导入的准确率。多种数据格式：系统支持Excel、XML等常见的数据交换格式，满足大多数应用平台的数据互通，支持EEP数据封装，满足国家档案局要求格式的数据进馆标准。

及时高效的业务流转提醒机制，让工作更加高效

u立卷归档消息提醒：系统在立卷归档过程中产生数据流转时会针对业务流程中涉及的用户及时发送消息通知。u借阅、鉴定业务消息提醒：在产生档案借阅、鉴定等业务时系统及时向业务对应的用户推送业务消息。 用户还可以通过关键词、时间、地点等条件进行搜索，实现对多媒体资源的快速检索和准确定位。河北数字化声像档案管理系统功能

    以图搜图查询：这专为图形图像资料检索打造。用户只需上传图片，系统便会依据图片的文本信息或视觉特征展开搜索，精细找出与之相似的图形图像资料。无论是艺术创作找灵感、学术研究寻素材，还是档案管理匹配关联图片，它都能大显身手，让用户获取有利用价值的相似图片资源，极大拓宽资料获取渠道。多维度数据统计：概况统计：运用条形图、饼状图、折线图这些直观可视化的方式，为档案管理者呈现系统档案数量的全貌。能清晰展示馆藏档案总量，各档案处于不同状态（如归档中、已归档、待鉴定等）的数量分布，各门类档案（文书档案、科技档案、声像档案等）的数量对比，以及档案利用情况的动态趋势。管理者一眼就能洞悉档案管理的整体态势，为决策提供有力支撑。详细统计：支持从档案门类、年度、保管期限等多维度切入，对存量档案进行“精细解剖”。不但可以统计档案的条目数量，还能精确到电子文件个数以及电子文件的总容量等关键参数。而且，它还紧跟档案管理流程需求，无缝对接年报统计工作，为每年的档案总结、汇报提供精细数据，确保档案管理的科学性与规范性。声像档案管理系统售后服务凭借数十年档案行业业务实践，持续优化、迭代，日臻完善。

    多种鉴定模式：在档案管理流程中，鉴定环节至关重要。系统为满足多样化需求，精心设计了多种鉴定模式。对于已完成归档的数据，设有专门的“鉴定车”功能，这些数据可被加入其中等待鉴定。系统提供的鉴定类型丰富***，涵盖保管期限鉴定、密级鉴定以及销毁鉴定。这三种鉴定类型相辅相成，其中，针对已过保管期限的数据，系统具备智能筛选功能，能自动将其挑选出来，提交给鉴定小组，判断究竟是予以销毁以释放存储空间、精简档案资源，还是选择续存，保留其历史价值，为档案的精细管理与合理留存提供科学依据。菜单门类自定义管理：考虑到不同单位、不同业务场景下档案门类的多样性与特殊性，系统支持自定义档案门类这一极具灵活性的功能。用户不仅能够依据自身实际需求创建独特的档案门类，还可为每一个门类单独精细配置元数据。在元数据管理上，同样给予用户极大的自**，比如可以灵活设置元数据的必填性，确保关键信息的准确收集；还能对元数据进行排序等相关操作，调整展示顺序，优化用户查找与使用体验，让档案管理更贴合个性化需求。档案流程自定义管理：档案的上报归档流程以及借阅流程往往因单位而异，为适应这种复杂性。

    系统严格遵循声像档案信息化系统建设标准。其完全满足GJ档案局所提出的《电子档案管理系统基本功能规定》《GJ档案局8号令》《数码照片归档与管理规范DAT50-2014》《录、音录像类电子档案元数据方案》等相关规范里，关于声像档案信息化系统建设的基本要求。系统历经长期发展与完善。通过几十年在档案行业的业务积累，由档案**和业务团队共同开发。并且，会依据用户实际需求持续进行二次开发、升级打磨。既符合GJ相关建设标准，又贴合用户实际工作场景的需要。 可契合多种档案利用的模式。

随着信息技术的不断发展和计算机技术的普及，信息化建设进程不断加快，各类信息化应用系统雨后春笋版涌出，作为信息发展前沿的档案部门面临着信息变革带来的巨大压力，如何顺应信息时代发展潮流已成为各档案行业部门急需解决的问题。各类档案行业工作者越来越认识到利用信息化系统加快档案信息化建设步伐、提升档案工作效率的重要性，正在由传统办公室模式向无纸化、网络化、跨时间、跨领域等现代化模式转变。

声像档案管理系统是根据各级档案局（馆）、高校档案馆等相关单位对声像档案管理的需求研制开发的。包括：照片、视频、音频等声像档案以及各种常见网络文件格式，比如：flash动画、图片资料、MP3、流媒体文件等。本系统针对多媒体文件的特殊性将日常工作中产生的声像档案进行统一收集、管理、展示以及利用。 随着信息技术的飞速发展，高校声像档案的管理和利用方式也发生了深刻的变革。声像档案管理系统售后服务

底层架构基于微服务设计，数据库选用GJ档案局推荐的文档型非关系型数据库 MongoDB，遵循 DA/T82 - 2019 标准。河北数字化声像档案管理系统功能

开发路线

整体采用BS架构。JAVA语言开发。应用当前***的主流J2EE技术框架，包括SpringBoot和SpringCloud框架。底层设计为微服务架构。数据库使用国家档案局***推荐文档型非关系型数据库：MongoDB（DA/T82-2019）。存储底层加入了高效的搜索引擎ElasticSearch。同时应用了Rediscache。集成了ApacheShiro：一个强大且易用的Java安全框架，执行身份验证、授权、密码和会话管理。选择互联网项目开发的业界标准方式：前后端分离。能够支撑大型分布式架构，弹性计算架构，微服务架构，多端化服务等复杂或者高并发场景。前端使用VUE、TypeScript（已完成系统的TS重构）、React、N、Element-UI等前沿技术。应用了人工智能（ArtificialIntelligence）技术。OCR识别、人脸识别、人脸搜索等都用到了机器学习、深度学习、计算机视觉等技术。研发团队能够做到定期进行算法更新。 河北数字化声像档案管理系统功能