产品详细介绍请登录 中国科学软件网，了解GAMS软件报价和介绍信息。通用代数建模系统(GAMS)是特别为建模线性,非线性和混合整数最优化问题而设计的.本系统对于大型的,复杂的问题特别有帮助.GAMS可以运行在个人计算机、工作站、大型机和超级计算机上.GAMS允许使用者通过制定简单的设置来把精力放在建模问题上.至于特定机器和系统软件执行的费时的细节将由GAMS系统来处理.GAMS对于处理大型的,复杂的,需要多次修订才能最终确定精确模型的独一无二的问题特别有帮助.系统以高 度简洁和自然的方式来建模问题.使用者能够快速和方便的更改公式,能从一个求解器转到另一个,甚至稍加费心就能从线性转换到非线性.GAMS让使用者把精力集中到建模上.通过排除考虑纯技术上的机器特定的问题的需要,比如地址计算,存储分配,子程序链接,和输入输出和流程控制,GAMS增加了用于概念化和运行模型,和分析结果的时间.GAMS本身构建了良好的建模习惯,通过请求简明而精确的实体和关系的规范.GAMS语言形式上和通常使用的编程语言相似.因此对于那些有编程检验的使用者将非常熟悉.使用GAMS,数据仅仅需要一次就能在熟悉的列表和表格形式中输入.模型以简练的代数声明来描述,对于人和机器都很容易读懂.非常相关的约束的整个集合都被输入到一个声明中.GAMS自动生成每个约束等式,并让使用者处理例外情况,假使那里一般来说是不需要的.在模型中的声明能够被重用,而不需要更改代数式,当其它的实例是相同的或出现了相关问题.错误的位置和类型会在尝试解决方案前被查明.GAMS处理动态模型,包括时间序列,滞后,及暂时终点的提示和处理.GAMS是灵活而强大的.模型可以非常方便的从一个计算机平台移到另外一个,只要GAMS已经在每个平台被安装好.GAMS很容易进行敏感度分析.使用者能够方便的规划模型来求解一个成分的不同值,然后生成一个输出报告,列出了每种情况的解决方案特征.模型能够同时被开发和文档化,因为GAMS允许使用者包含解释性的文本来作为任意符号和等式的定义和解释.GAMS不断的在被增强和扩展.2.25版本包含了多个语言扩展,例如在一个循环中的SOLVE声明,INCLUDE声明,IF-ELSE声明,和使用PUT声明进行报告编写的功能.其它的加强包括增加的系统集成特征,性能改善,新的子系统,和另外的计算机平台支持.当前版本2.50包括一个基于Intel Windows平台(95/98/ME和NT/2K/XP)的集成开发环境(IDE).GAMS 2.50的新的分发包含新的语言特征和新发表的全新/更新的求解器,一年至少4次.请检查版本声明.示例： 从著名的1963书(由George Dantzig编写)中提取的一个运输问题,用来描述GAMS的有效性.这个模型只是模型库中的部分,模型库中还包含了大量的完整GAMS模型. 支持模型的类型： GAMS模型类型包括LP,MIP和NLPs的不同形式.这里列出了GAMS支持的所有的模型类型. GAMS 的发展背景 GAMS 是"General Algebraic Modeling System"（一般性代数仿真系统）的缩写，最早是由美国的世界银行(World Bank)的 Meeraus 和 Brooke [Brooke, Kendrickm and Meeraus, 1992]所发展。"GAMS"事实上并不代表任何最佳化数值算法，而只是一个高级语言的使用者接口，利用 GAMS 可以很容易建立、修改、除错你的最佳化模型输入文件，而输入档经过编译后，成为较低阶的最佳化数值算法程序所能接受的格式，再加以执行并写出输出档。 数值算法方面，对线性与非线性规划问题，GAMS 使用由新南韦尔斯大学的Murtagh、及史丹福大学的 Gill、Marray、Saunders、Wright 等人所发展的 MINOS  [Murtagh and Saunders, 1983] 算法。MINOS是 "Modular In-core Non-linear  Optimization System"的缩写，这个算法综合了缩减梯度法和准牛顿法，是专门为大型、复杂的线性与非线性问题设计的算法。对混合整数规划问题，则采用亚历桑那大学的 Marsten 及巴尔第摩大学的 Singhal[1987]共同发展的 ZOOM(Zero/One Optimization Method)算法。 GAMS 使用范例说明 如前所述，GAMS 本身有非常完整的英文版使用者手册，GAMS 的计算机软件中也附带了许多学习范例的档案。这里所作的 GAMS 使用范例说明，目的绝非在取代原版的使用者手册，而是要配合本课程说明的形式，重新编写使用范例输入文件，使读者能很快的进入情况，了解其使用程序。 GAMS 的操作大抵可分为三个步骤：建立 GAMS 输入文件，执行 GAMS 程序，检视 GAMS 输出档内容。 购买一套全模块的 Base licence 包括： 光盘 一片 The Solver Manuals  (574  pages) A User’s Guide  ( 259 pages) MPSGE Guide(175 pages + Appendix) 注：GAMS试用版对变量个数有限制 Without a valid GAMS license the system will operate as a free demo system with these limitations: Model limits: Number of constraints and variables: 300 Number of nonzero elements: 2000 (of which 1000 nonlinear) Number of discrete variables: 50 (including semi continuous, semi integer and member of SOS-Sets) Global solver limits: Number of constraints and variables: 10

产品详细介绍请登录 中国科学软件网 了解更多Decisiontools软件信息和报价。每个人都想知道诸如此类问题的答案。掌握了此类信息，您就可以在作出重大决策时大胆猜测并能有把握地规划策略。使用 DecisionTools Suite，您可以在 Excel 电子表格中解答诸如此类的更多问题。DecisionTools Suite 中文版是一套在 Microsoft Excel 量身定制集成程序，从而使用户可以在一个软件包中针对不确定因素完成风险优化及决策分析的操作。DecisionTools Suite 中文版包括使用蒙特卡罗模拟执行风险分析的 @RISK、执行决策分析的 PrecisionTree 和执行自动“假设”灵敏度分析的 TopRank。此外，Suite 还包括执行预测、数据分析和最优化的 StatTools、NeuralTools 和 Evolver。所有程序的设计和开发均旨在使其易于配合使用。第 6 版新增功能 — 项目管理改进及其他功能全新 DecisionTools Suite 第 6 版包含多项改进，包括功能强大的 @RISK 与 Microsoft Project 的新型集成，借助该集成，您可以对 Microsoft Project 进度表上执行风险分析和蒙特卡罗模拟，而所有这一切都来自 @RISK for Excel 平台！@RISK 还添加了时间序列模型模拟、易于理解的用于确定风险推动因素的龙卷风图、更佳的制图选项、改进后的分布拟合及新的分布函数。但 DecisionTools Suite 6 绝非只包含 @RISK。PrecisionTree 6 添加了功能强大的贝叶斯修正功能，以及可在决策树任意位置插入节点的功能。RISKOptimizer 和 Evolver 6 目前含有 OptQuest 解法引擎，可在众多类型的模型中更快速地提供解法。RISKOptimizer 之前便一直与 @RISK 共享函数，而目前出于无缝建模的目的再次提高了与 @RISK 的集成度。同时，StatTools 和 NeuralTools 也已向神经网络测试中添加了多项散点图和灵敏度分析改进。新增功能：Office 2013/Windows 8 兼容性 DecisionTools Suite 内含的所有产品均与 Excel 2013、Project 2013 和 Windows 8（32 和 64 位），以及 Office 和 Windows 的先前版本（如 Office 2003/Windows XP）兼容。支持简体中文DecisionTools Suite 6 已完全翻译为中文。所有菜单、对话框、帮助文件和示例文件都是以中文显示。DecisionTools Suite 还提供英文版、西班牙语版、德语版、法语版、葡萄牙语版和日语版。 此外，DecisionTools 6.1 版的所有产品均支持您随意切换语言，仅需一个安装程序即可，绝对是跨国公司的完美之选。新的中文版示例现在，所有 DecisionTools 产品都加入了经修正和更新的示例文件，还有各行各业的示例。所有示例都采用有条理的方式加以编排，方便导览。视频提供中文版，并以中文演示 DecisionTools 软件。这些示例是由印第安纳大学的 MBA 教授兼作者 Chris Albright 博士设计和撰写。它们提供循序渐进的指引，从设置到运行模型，详细列举了在多个行业中的应用情况。Excel 易于使用 DecisionTools Suite 与您的电子表格完全集成。浏览、定义和分析 — 全部在 Excel 中完成。所有 DecisionTools Suite 函数均是真正的 Excel 函数，并且与 Excel 基本函数的行为方式完全一样。窗口全部与电子表格中的单元格直接链接，因此在某一位置进行更改，其他位置会相应进行更改。图表通过调用窗口指向其单元格。方便的拖放操作、上下文相关的右键菜单和直观的工具栏使您可以快速学习和使用 DecisionTools。组合的威力更强DecisionTools套装的每个组成部分都可以单独的执行强大的分析。当您把这些产品组合起来，执行分析就能够得到比任何单个的程序可以提供的更完整的结果。对您电子表单中的模型的组合分析通过使用PrecisionTree创建一个决策树开始，然后通过TopRank执行擶hat-it?#20998;析来识别在模型中的关键变量。然后把它带入到@RISK中进行分析，这时主要分析您的PrecisionTree模型中固有的机会事件和不确定收益分险。使用BestFit和RISKview来量化在您的@RISK，PrecisionTree，和TopRank模型中的分险.使用@RISK来执行不确定因子分险分析，然后使用RISKOptimizer来帮助您指定您可以控制的变量。DecisionTools套装包括下列工具：@risk- 流行的分险分析Excel插件,帮助您识别隐藏的机会和避免缺陷。增加蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟功能到Excel电子表单中。通过@RISK分布函数和模拟来替换您工作表中的不确定值，并使用历史数据来选择合适的@RISK函数，得到那些可能的输出和那些输出发生的概率值，最后使用高质量的图像和图表来向其他人展示您的发现。PrecisionTree-适用Excel的决策分析插件，让您可以向其他人描绘什么是我们应该做的及为什么要这么做。在电子表单中创建决策树和影响图解，使用决策树来可视化模型制定事件的顺序。结果包括一份完整的统计报表，敏感度图表，和分析剖面图。TopRank 在 Microsoft Excel 电子表格自动“假设”灵敏度分析。您可以定义任何输出项或“结果”单元格，而且 TopRank 将自动找到并更改影响您的输出项的所有输入单元格。最终结果是确定影响您的结果的所有输入因素，并对这些因素进行排名。RISKOptimizer-解决各类顽固组合问题的Excel功能插件。使用遗传算法来找到可以达到预期结果的可控制因子的最佳可能组合，然后在特定的情况下运行蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟来查看不可控变量的效果。RISKOptimizer自动组合这些分析。在DecisionTools工业版套装中包含该模块.

PandaBI 是德拓自主研发的一站式数据分析与决策系统。 帮助客户快速搭建自己的大数据可视化分析平台，完成多数 据整合，建立统一数据口径，并提供灵活、易用、高效可视 化探索式分析能力，提升客户数据洞察能力，并将数据决策 快速覆盖各种应用场景，使客户成功转型为“数据驱动”的 智慧型应用。 PandaBI 为客户提供的核心价值在于用直观、多维、实时 的方式展示和分析数据，力足于提供简洁、实用操作体验， 全面激活内部数据。

高校教研大数据分析系统 数据洞察现在，智慧决策未来 核心功能 群体动态画像 用动态发展变化的眼光，采用数据动态描绘“学生”、“教师”的群体特征，为“学生分群施教”、“教师分群管理”提供最新的分析决策依据。 动态学情跟踪、预警 关注学情动态, 跟踪每个学生实时的出勤率、课堂参与度、作业完成率&优秀率，进行学业趋势预测、作业抄袭预警、挂科预警，帮助学校针对性调整教学过程。 教学质量评价跟踪 定期师生评价、同行评价，质量量化及趋势对比，正向激励教师、对教学质量异常预警。 成绩分析、预警 多维度洞察教学问题、卷面命题分析，持续改进，验证决策措施有效性。 命题质量分析 支持单卷单题区分度&变化、难度&变化、得分率及平均水平、错题难度及知识情况分析。 学生成绩分析 学生个人的各科成绩在班级、年级位置、变化趋势，以及知识点强弱分析、偏科分析、学业预测和实际结果对比。 教师成绩分析 班级学生总体情况（得分率、各难度题目作答情况分析、错题难度-知识点分析），与其它班级对比等 学院、校级管理者成绩分析 多维度数据洞察（公共课/核心课程分别从科次、平均分分布、学科、学院、教师、班级多维度交错分析，洞察本质）。 产品优势 数据全流程 打通日常教学、教学质量评价、学期考试、成绩分析等教学数据周期及各环节。 全角色 面向高校教学组织的各个角色成员（学生、学科教师、班主任/辅导员、学科负责人、院级及校级管理者等）提供数据应用场景。 数据可视化及洞察 分析展现及数据挖掘，可进行数据下钻，对异常预警进行抽丝剥茧、逐层深入，深度展开数据洞察。 随时随地 用户可随时随地掌握教学动态及异常预警，支持微信业务通知、审批待办，分析数据实时查看。 API集成 提供API接口，便于与教务系统和第三方系统数据对接。  

教学大数据分析展示平台作为专为高校教研开发的数据挖掘分析应用系统，致力于通过对学校教学中的数据的科学采集、存储，智能建模、分析，辅助学院管理员及时把控教学进度，让教师科学制定教学方案，让学生精准认知自我。

东南大学分析测试中心电子顺磁共振波谱仪采购招标项目的潜在投标人应在南京市建邺区嘉陵江东街8号综合体B3栋一单元16层获取招标文件，并于2022年07月13日14点30分（北京时间）前递交投标文件。

清华大学电子工程系黄翊东教授团队崔开宇副教授带领学生在超光谱成像芯片方面取得重要进展，研制出国际首款实时超光谱成像芯片，相比已有光谱检测技术实现了从单点光谱仪到超光谱成像芯片的跨越。

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