项目管理就是以项目为对象的系统管理方法，通过临时性的、专门的柔性组织，对项目进行高效率的计划、组织、指导（领导）和控制，以实现项目全过程的动态管理和项目目标达成的综合协调与优化。 项目管理的基本要素：（1）制定好计划（2）建立好组织（3）配备好资源（4）监控执行（5）总结提高
互联网的架构在之前5年到10年的时间里积累了非常多，所有互联网公司都在利用或或多或少的借鉴阿里、百度、腾讯的互联网技术和业务架构，将这种架构套接在传统企业上，让互联网+企业焕发新的活力。以制造行业为例，这些企业往往将重点放在生产和制造上，渠道之间相互割裂的问题非常严重，云上是一个渠道，线下是一个渠道，自营商城也是一个渠道，所有渠道信息没办法互通。其主要原因是因为不同的系统购买了不同套件，比如线上买的是互联网套件，线下是SAP套件等等，最后系统没办法互通库存，没办法灵活调用。
敏捷开发是一种软件过程方法和工具，敏捷开发本身并不能代表架构设计。这就好比建筑架构设计和建筑工程管理之间的差别一样，两者是建筑的两个方面。相同的软件行业也是类似的情况，软件架构设计描述的是事物本身，而敏捷开发描述的是创建这个事物的过程。
软件企业中研发工作的度量核心目标一定要服务于公司的商业目标。只有这样才是有价值，有生命力的度量，而非形式化的度量。
软件项目的成本作为一个经济学范畴，应反映软件产品在其生产过程中所耗费的各项费用，为工资、福利、设备、折旧、人工费、管理费用等各项开支的总
任何项目的实施都需要费用的支撑,信息化项目亦是如此.而项目的费用总是有限的,不可能是无限的,如何使信息化项目在有限的费用内得以实现,并保证项目的功能、质量、时间等目标同时实现，这是信息化项目管理中的一个重要问题。
大型IT项目往往会失败，从而最终消耗巨大的资源。而且，项目越野心勃勃，风险越大。据统计数据，有不到三分之一的IT项目获得成功，这里成功的定义是指项目完全符合期限、预算和功能要求。有接近一半的项目已经完成，但不符合上述要求，最终由于成本太高，提供的功能比原计划少。此外，还有约四分之一的项目在执行阶段就被放弃，这些统计数据应该足以让任何开始寻找减少项目风险并增加成功机会的动机。
POC测试，即Proof of Concept，是针对客户具体应用的验证性测试，特别是在应用系统选型阶段，一些大型企业的业务流程比较复杂，并非单一的功能性演示就能覆盖现实的业务需求，这时候需要事先划定一个小范围的实验对象（但是业务逻辑的复杂性要有典型性，有代表性），通过小范围的项目导入与实施，从真实业务的实践到战略意图的实现，来验证系统方案是否能满足用户的需求，从而做出更客观更准确的判断。
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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。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。
在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。
本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。
山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告，山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告
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