随着政府车辆的增加,对车辆进行集中统一的信息化管理是十分必要的。平台可以将单位内的所有公务用车进行统一管理，方便车辆信息查找，提高工作效率，让管理的更加科学化。管理内容涵盖车辆的基本信息（如车牌号、车辆类型、颜色等）、加油记录管理、维修保养管理、违章记录管理、事故记录管理、年检记录管理、保险记录管理、车辆清查管理等信息。
供应链管理系统从供应链运作和管理的角度对整个供应链过程进行综合的模拟和实训，主要包括生产商管理子系统、供应商管理子系统、零售商管理子系统、物流公司管理子系统、终端客户电子采购管理子系统、电子采购金融支付子系统等多套子系统组成，可以模拟整个供应链过程中的销售、生产、采购的业务过程模拟，同时可以让实训用户了解供应链中的推动式/拉动式订单、VMI管理、供应链信息指令、BOM管理、电子采购、电子支付等一系列管理和业务思想。
资产基础信息包括:组织机构部门维护，资产状态参数设置，资产设备参数维护。组织机构部门维护:根据实际情况进行组织机构层级的填写完善基础信息。
深网查询在w曲上众多的应用，需要查询大量的数据源才能获得足够的数据，如多媒体数据搜索、团购网 站信息聚合等．应用的成功，取决于查询多数据源的效率和效果．当前研究侧重查询与数据源的相关性而忽略数据源 之间的重叠关系，使得不同数据源上相同结果的数据被重复查询，增加了查询开销及数据源的工作负载．为了提高深 网查询的效率，提出一种元组水平的分层抽样方法来估计和利用查询在数据源上的统计数据，选择高相关、低重叠 的数据源．该方法分为两个阶段：离线阶段，基于元组水平对数据源进行分层抽样，获得样本数据；在线阶段，基于样本 数据迭代地估计查询在数据源上的覆盖率和重叠率，并采用一种启发式策略以高效地发现低重叠的数据源．实验结 果表明，该方法能够显著提高重叠数据源选择的精度和效率．
药品安全信用管理系统是为湖南省食品药品监督管理局加强药品经营企业信用管理而设计的一套系统，主要用于对药品经营企业进行信用等级评定及从业人员等相关信息查询。
随着智能制造和物联网技术的发展，客户越来越关注产品的个性化和多样化 需求，导致有限的装配空间无法满足不断增加的物料空间需求，而装配空间的不 足会严重影响装配线的物料供应过程，并最终影响整个装配系统的成本和效率。 因此，研究物料供应策略的选择对装配线平衡问题的影响有重要意义。一方面， 稳定高效的物料供应系统是装配线持续生产的前提，合理地选择供料策略会大幅 度地改善装配线的效率、装配空间的利用率和操作者的作业负荷水平。另一方面， 装配线平衡的结果决定了物料的需求、备料时间和配料员数量，合理的装配线平 衡设计会降低整个系统的库存水平和物流成本。
大数据方兴未艾，正在对当下的人与世界产生方方面面的影响，而且这种影响随着时间的流逝将越发显 化的方法又可以分为一般事物的数据化和人的数据化，我们分别从因果关系与相关关系、决定论与自由的角度对二者 进行哲学上的反思。 数据的事物化是大数据方法论最具突破性的地方，它带来了事物构造范式的转变，在三个不同的 层次上将事物构造出来。 最后，我们从总体上对大数据的方法论进行反思，对其进行划界，从时间与空间、内在与外在 的角度指出大数据之数据化方法的有限性，从而限定其应用的范围，为人的自由等数据化之外的事物留出了地盘。
＜正＞一、智慧城市及其应用1.智慧城市的概念智慧城市是在数字城市建立的基础框架上,通过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合,自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化,由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制,为经济发展、城市管理和公众提供各种智能化的服务。智慧城市的内涵是数字城市、物联网与云计算
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
这种让液体以压的方式，使物体克服阻力运动，也就是传递动力（力和速度）的技术，就是液压传动，也被简称为液压。 因为相比较上述的动压传动而言，这里的液体流动速度可以慢得多，所以，也被称为静压传动、静液压传动。
C-MAPSS是由NASA开发并公开可用的一款仿真软件，能够模拟发动机在不同飞行条件下的运行情况，包括各种操作设置、环境条件和潜在的故障模式。在官方数据共享平台上：https://data.nasa.gov，有一个大型公开可用的数据集，包含了发动机从开始运行到故障发生的所有模拟数据。该数据集是一个多变量的时间序列，通过多个传感器通道记录的数值来表征故障演变。今天我们要做的就是利用该数据集来预测发动机的剩余使用寿命。
在上一篇总结中，我们用分段线性模型来近似发动机性能衰退的不同阶段，最终的预测效果有了极大的提升。今天我们再基于分段线性模型，尝试使用XGBoost算法来对RUL进行预测，对比一下与LSTM谁的性能更优一些。
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