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产品数据集成管理系统(BITPDM)(产品)
成果简介:BITPDM是面向科研院所与中小规模制造企业开发的,面向产品全生命周期进行产品数据及过程管理的业务集成平台,实现产品信息、项目信息、电子文档、产品状态信息、工艺信息、资源信息及设计过程的集成管理。BITPDM系统提供的功能包括:项目管理、电子仓库管理、电子文档管理、产品结构与配置管理、基于产品族的标准件管理、设计过程与任务管理、数据状态管理、集成的工艺/工装/资源管理、系统配置与管理等。BITPDM系统运行于Windows操作系统,支持Oracle、SQLServer等商用数据库。支持与
北京理工大学 2021-04-14
生物样本数据智能管理及自动存取系统
本项目是从生物制药顶层设计考虑,通过样本自动存取系统来提高生物制 药的科研水平和效率,采用先进技术解决系统集成中的复杂关键技术问题。项 目针对目前普遍使用冰箱(柜)冷藏样本的缺陷,进行彻底变革,设计全封闭 蜂窝式复合旋转机构,在此基础上,再运用相关技术,设计一种既能高效、安 全存取样本,又能高效利用和管理样本的系统,该系统功能扩展后,可组成智 能自动实验系统。
山东大学 2021-04-13
瑞天书目数据共享平台 图书管理系统
产品详细介绍我们公司多年来一直专注于图书馆自动化管理系统,谢谢广大客户朋友们多年来对我们产品的支持与肯定。今天又要给大家带来一个惊喜了。现在隆重给大家介绍一款我们公司最新推出的免费软件——《瑞天书目数据共享平台》!   《瑞天书目数据共享平台》采用最新技术实现图书套录,达到资源共享。具体什么意思呢?就是您用我们的  《瑞天书目数据共享平台》可以在录入书籍信息时只需要输入书籍的ISBN码就可以远程获取我们公司服务器里的图书书目信息,而且我们这个书目数据库信息目前是完全免费开放的。   大家都知道,图书馆自动化管理中,最重大而繁琐的事情那就非“图书信息录入”莫属了,自己手工录入太累,找专门做数据的公司来录入图书数据经费又大,那怎么办呢?呵呵··当然是能找到一个可以免费获取图书书目信息的渠道最好呀。有这种想法的人,不妨使用我们的《瑞天书目数据共享平台》,体会这款系统的功能效果就知道是不是你们想要的。   此软件配合您现有的图书管理软件使用,让您的工作异常轻松,关键是免费! 注1:目前中国大陆所有“联合编目数据中心”想要获取他们数据库里的数据都是需要花几毛钱一条的,有兴趣的可以网上了解,我们是中国大陆唯一一家免费提供数据共享平台的。 注2:远程编目服务器的开放时间一般是工作日时间段(作为我们的正式版用户,如果您需要其它时间段获取数据,请随时联系我们,我们会尽量安排开启服务器,请不用担心,这些都是免费提供的服务)。 注3:因近段时间远程编目服务器地址经常变动,若发生链接不上服务器,请联系我们的在线工作人员,我们会把最新服务器地址告诉您。  更多资讯及相关产品讯息可登录北创科技官网wwwbc863.com进一步了解。  
南昌北创科技发展有限公司 2021-08-23
异构数据集成技术研究与煤矿生产综合管理系统集成平台开发设计
(1)建立了异构数据元素编码和信息资源管理基础标准,构建统一的数据中心并将数据资源集成到数据中心;应用异构数据实时同步系统物理集成非数据库数据,应用动态数据源技术逻辑集成数据库数据,无缝整合了煤矿企业中各类生产管理系统。(2)自主研发了异构数据源多层次数据同步系统,针对原有的各种孤立数据库系统、非结构化的工业监控实时数据和文件形式的历史数据,通过在数据层设置多种捕获器来读取源数据、映射层映射同步数据变量、执行层执行数据冲突检测并存储。系统采用 C/S 结构建立了三层模型 ,数据层分布在客户端,服务器端运行映射层和执行层。(3)提出了将应用集成与数据集成、业务集成等多种集成技术有效融合的方法,开发了煤矿生产综合管理系统集成平台,实现不同应用在统一的集成平台上的数据交流和及时有效的数据分析,给出了煤矿企业应用集成的通用解决方案。
安徽理工大学 2021-04-11
茶园生态管理技术
已有样品/n本项目针对亚热带丘陵茶园大多土壤贫瘠,病虫草害严重,夏秋季高温强光和季节性干旱导致夏秋茶产量低、品质差等生态问题,模拟山区生态环境,创建丘陵茶园生态系统优化管理技术体系。通过建立人工复合生态茶园、应用遮阳网遮荫、覆盖稻草、间种豆科绿肥和菜子饼肥配施等关键技术,改善茶园土壤结构、增强土壤保水保肥能力、提高土壤养分的有效性、降低茶园温度、增加茶园湿度和土壤含水量、丰富茶园生物多样性、保护天敌昆虫抑制茶园害虫、控制茶园杂草的生长。项目集成组装了茶园主要杂草和害虫的生态控制按术体系等。开发了迎春
中国科学院大学 2021-01-12
人才需求: 财务管理、销售管理、生产管理、技术研发管理
1. 财务管理:熟悉现代企业财务管理方法并能熟练应用,梳理财务内部管理制度,建立并完善成本管理、预算管理,协调公司财务资源和业务规划等;2. 销售管理:建设强有力的业务销售团队,制定年度销售目标并组织分解落实。,可独立分析市场行情和行业动向,及时掌握最新的销售动态,为公司营销策略及新产品研发提供依据。3.生产管理:制定生产部各个科室合理有效的人员结构,使每个科室每个人员的潜能都能得到最大化的发挥;根据业务需求作出合理产能规划并合理安排生产,确保计划达成;制定作业标准,确保工人按标准作业;改善工艺,并在内部形成奖励机制,以提高作业效率;做好生产成本管理。4.技术研发管理在线材制品领域具有一定的理论基础和技术工作经验。
山东鑫大地控股集团有限公司 2021-08-27
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大,所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统,主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习,建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后,再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测,进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候,本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开,形成一种延时的预测方法,本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据,所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt,Q 的衍生量 dQ/dt,电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ,用这 些衍生量作为特征,来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定,用 0 标记稳定,用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器,建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后,将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段, 填充特征矩阵,没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列,形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后, 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动,最初的特征被抛弃,新特征补充在队尾, 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ,要把新收集来的数据与以前的数据一起,重新回到步骤 4 训练分类器,更新参数。在具体系统搭建过程中,我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学 2021-04-11
基于大数据的体质健康数据采集及挖掘技术
基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术,采集评估测试对象的体质健康行为数据,并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据,结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标,通过标签建模构建个人数据画像,通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 聚焦全民健康,尤其是青少年体质健康的提升,融合人工智能、物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术,以健康失衡状态的动态辨识与健康自主管理为主攻方向,构建以信息科技为引领的一体化健康服务管理体系。通过非二代设备的智慧化升级技术开发智慧化设备,并进一步构建智慧化场景。基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术,采集评估测试对象的体质健康行为数据,并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据,结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标,通过标签建模构建个人数据画像,通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。建设运动康复处方库、健康行为评价体系与健康行为风险预警模型,基于控制论、行为科学等理论方法构建健身指导决策支持系统,形成基于“大数据”的健康行为决策技术体系。
西南交通大学 2022-09-13
数据库数据分析与深层信息挖掘技术
采用人工智能技术对数据库进行数据分析与深层信息挖掘的计算机软件系统(RoboMiner),主要用于对数据库中的进行数据分析,从中提取隐含的深层信息,为企事业建立新的业务模型和为决策提供支持。数据库数据分析与深层信息挖掘技术也是海量信息处理的基本工具,其应用场合极为广泛,前提是数据的积累。我们可根据用户的业务要求及其数据库的数据特点来为用户开发专用的软件系统。技术水平及指标 ·具备数据挖掘的基本功能:数据予处理,挖掘、结果表达与管理。
南开大学 2021-04-14
大数据挖掘技术及应用
针对国家大数据战略的重大需求,着重发展了空间大数据、互联网大数据等研究方向,攻克了深度挖掘和深度分析等关键技术,显著提升了数据挖掘精度和智能化水平,利用这些技术研发了气象短临预报系统、国产气象卫星自定标模型、通用数据挖掘平台DMBOX、华为应用市场推荐系统和深圳海关自动检验检疫系统等,解决了智慧气象、企业应用和智能通关等领域的实际应用问题,获得了重大的社会和经济效益。
哈尔滨工业大学 2021-04-14
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