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产品详细介绍档案管理软件：是一种基于互联网提供软件服务的应用模式，是一种随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，档案管理软件在21世纪开始兴起的完全创新的软件应用模式，档案数字化加工是软件科技发展的最新趋势。软件业务模式与传统软件的服务模式有很大的不同，档案管理系统它可以帮助用户加速创新，关注业务目标而非IT部署，同时也是未来档案管理或知识管理的发展趋势。企业内容管理系统 数字档案云平台 数字档案馆介绍。江苏、安徽、浙江、山东地区诚招代理。              档案数字化加工：进入21世纪以来，我国的各级政府、企业、事业单位的档案信息化意识极大加强，其中就包括对浩如烟海的实体档案进行数字化，档案数字化加工以提供准确、快速、实时的网络化信息服务。档案管理软件实施实体档案数字化需要有具备相当规模的专业化团队、大量的扫描等数字化专业设备、高效的数字化加工业务管理软件系统以及严密的项目管理制度体系等条件。显然，采用数字化外包方式完成历史档案的数字化是用户最佳的选择。

一、成果简介 该软件以Access为开发平台，已VB为开发语言。软件包括数据录入、数据管理、选育管理、信息查询、报表、管理提示、参数设置、权限设置等9个功能模块。该软件是在国家“十一五”课题支持下取得的成果。 该软件将羊的选育与日常管理相结合，针对我国引进肉羊品种繁育中存在的只繁不育、近交严重等关键问题，软件开发了选育提示和羊群近交估计模块；针对羊场选育数据量大，纸质或电子表格式积累数据

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

产品介绍 CK-M4L超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能；用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过API函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。该模块支持固件升级，可满足协议扩展和功能扩展的应用需要。   产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支 持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，每秒可识别超过400张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。   规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M4L 性能参数 频率范围 840MHz～960MHz 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 4通道 RF输出功率（端口） 33dBm±1dBm（MAX） 输出功率调节 ±1dbm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境）（8dBi圆极化天线@H3） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90%（8dBi圆极化天线@H3） 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 读卡功耗 （33dBm）：8W 物理参数 外观尺寸 85*80*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压 5V 4A 操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)  

目前，我国的油料管理仍存在着一些问题,如何从管理的层面最大限度的减少浪费以 节约能源；如何解决传统人工交易、记账方式带来的管理差错和如何杜绝油料资源的管 理漏洞；如何实现人员、车辆、油料的统一管理等等；都是摆在管理者面前的一大难题。 采用应用智能卡的加油机信息管理系统，以IC卡这一现代化支付工具取代传统的现金、 油票、记账等结算方式，可有效解决传统支付工具带来的各种弊端。借助 IC 卡这种先 进的技术手段，管理方式的现状也同时可得以改善。电子支付和交易数据的自动采集， 能大幅度提高加油站的管理水平和服务水平。IC 卡的引入，还可实现人－车－油一体化 的综合信息管理，增强管理部门的决策能力，进一步提高工作效率、降低成本，增强核 心竞争力和战斗力。 

中医理论和临证经验是通过传承、实践以及创新而形成的具有特色的知识体系，包含在中医辨证施治过程之和医案之中。中医医案蕴含着丰富的临证经验、诊疗技能、技巧和诀窍，医案包含的结构与关系非常复杂很难用计算机来分析处理。在多年工作积累的基础上，经过“十五”国家科技攻关计划 “基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验及传承方法研究”课题的深化，我们提出了基于语义网络的中医知识获取技术，并开发了中医医案管理与智能分析系统。系统以中医理论知识为基础，利用人工智能、中医自然语言理解技术，提供多种方法与工具对临床医案进行多层次解析和挖掘，以获取医案中隐含的诊疗知识和临证经验。系统以中医基础理论为知识源，通过对中医专家的医案进行实例化，提取医案中的诊疗规律和临证经验，医案分析结果可以用语义网络、表格以及可视化的形式展现出来。 系统包括领域知识建模、Ontology的形式化与存储、信息资源语义描述与存储、语义分析等多个组件。通过这些组件的有机结合，知识工程师可以利用领域本体中的词汇来描述WORD文档、文本文档等多种形式的信息资源；用户可以浏览领域知识树查找相关医案，查看领域本体中的概念描述，并通过语义查询接口进行语义查询。将相关技术集成开发完成了中医智能信息处理系统，系统主要实现了以下功能：①医案管理：对医案进行存储、检索、删除、修改。②文本预处理：对文本进行分词、标注、抽取特征词和特征词的标准化。③知识管理：对本体知识库进行标准化存储、更新和检索。④知识获取：对医案进行实例化映射，建立语义网络，获取中医知识。⑤数据挖掘：对医案进行常规的数据挖掘。⑥数据可视化：把知识模型以可视化的形式展现出来。本系统可用于国家中医药管理局、医疗机构等行业。

设备管理已经发展成为影响企业生产效益的重要原因。企业推行基于TPM的全面设备管理和点检定修设备管理制度的零缺陷已经为企业带来了显著的经济效益。但现有维修的主要策略是“在计划预防修的前提下，逐步实施状态修、换件修和主要零部件的专业化集中修”。经过学习研究考察，我们在该课题中提出的“设备可靠性维修”策略属于预防性维修，是符合先进维修理论思想的。由于采选主体设备是矿山企业生产中承担关键工序的环节，其一旦出现故障将导致整个生产线，乃至整个企业的减产甚至停产，严重影响着企业的效益。通过调研，本课题以采厂主体设备中的电动轮为研究对象建模，通过对电动轮车的结构和故障统计数据入手，改进可靠性分析和维修时机决策方法和模型，针对复杂设备的特点，从维修方式抉择、寿命分布确定和维修时机决策三个环节提出具有可行性和适用性的预防性维修决策方法和模型，进而得到合理的维修策略，解决复杂设备维修中存在的问题。 系统采用了以可靠性为中心的设备维修决策建模技术，基于威布尔分布的主体设备寿命分布决策建模技术，主体设备计划性维修周期决策建模技术，维修决策模型建模、优化与仿真技术，基于设备管理与维修语义的模型映射与互操作技术。通过这些技术的采用，结合需求调研分析，形成了系统的、整体的基于可靠性模型的采选主体设备管理与维修决策技术研究并形成了软件系统。系统主要实现了以下功能：①设备信息管理：对设备结构树进行查看、添加、编辑、删除，从而构建更加合理的设备结构树。②故障信息管理：对设备的功能、功能故障、故障模式以及故障影响进行管理统计评估。③维修策略管理：使用逻辑决断方法以及建立的维修模型分析确定每一类故障模式的维修策略，形成预防性维修大纲。本系统可用于矿山生产等行业。