美的集团632项目是一个系统化的流程变革框架规划设计方案，旨在通过优化和重构企业的核心业务流程，以提升企业的运营效率和市场竞争力。此项目涵盖了从市场分析到售后服务的端到端价值链，包括了六大运营系统（市场、研发、计划、采购、制造、销售、服务）和三大管理平台（战略管理、财务管理、人力资源管理），同时依托MIP统一门户平台、PLM产品生命周期管理、APS高级计划排程、SRM供应商关系管理、CRM客户关系管理、ERP企业资源计划以及MES制造执行系统等技术平台。 632项目的关键点在于其流程框架的设计，包括了流程要素的明确、流程的串接、打开与落地实现，以及IT实现的具体细节。项目特别强调了系统整合、标准化和数据一致性，通过统一的主数据平台实现端到端流程的高效管理。整个项目实施期间，从2013年至2015年，实施策略分为系统归并、企业模板试点建立和推广、完善，以及大规模复制推广几个阶段。 此外，项目设计还关注了财务、人力资源和决策支持三大管理平台，以提高集团的管控能力和分权模式下的运作效率。集团整体战略经营型职能架构的示例，展示了如何通过职能架构强化集团总部在战略经营、财务管理、人力资源等领域的管理与服务。集团总部职能还包括了公共事务、审计、科技品质、国内市场、海外战略以及法务等部分，通过这些职能实现集团的战略目标和业务支持。 在项目实施方面，632项目通过13个大项目实施，以及系统化、标准化的流程优化，实现了集团核心业务流程的重组。通过对各单位流程框架的推广和复制，以及主数据的建设，不仅提升了各单位IT应用水平，还为未来的流程管理奠定了坚实基础。此项目在整个实施过程中，亦注重了时间节点的规划和控制，以及关键节点的里程碑管理，确保了项目的顺利进行和按时完成。 为了支撑整个项目实施，美的集团还建立了632办公室，作为专门的项目管理部门，进行组织、协调和监督工作。项目实施的成效显著，不仅提升了业务流程的效率，而且提高了集团在市场中的竞争力，为美的集团的持续发展和市场扩张提供了强有力的内部支持和保障。

MCP- 模型上下文协议的原理、应用与优势.pptx

### 单片机课程设计知识点 #### 交通灯设计要求 1. 东西街南北路口直行与转弯交替通行，利用数码管显示直行通行倒计时。 2. 红绿黄灯显示包括人行道在内的道路交通状态。 3. 在道路拥挤的情况下，能够通过人工控制调节各个方向通行时间。 4. 紧急情况下，所有路口交通灯显示红灯，数码管显示维持不变。 #### 单片机硬件配置 1. AT89C51单片机用于交通灯控制。 2. 东西方向红、绿、黄LED灯分别接于P1.0、P1.1、P1.2引脚。 3. 南北方向红、绿、黄LED灯分别接于P1.4、P1.5、P1.6引脚。 4. 使用P3.5、P3.6、P3.7作为外部按键K1、K2、K3，实现人工控制功能。 #### 交通灯控制逻辑 1. K1和K2用于调节东西南北方向的通行时间。 2. K3用于紧急情况，切换所有交通灯为红灯状态。 #### 程序设计与仿真 1. 使用TMOD寄存器初始化定时器0，采用模式1（16位自动重装）。 2. 设置定时器初值，以便定时中断能够产生准确的时基。 3. 通过中断服务程序处理交通灯状态转换和紧急情况。 4. 主循环通过调用不同状态函数控制信号灯切换。 5. 实现夜间模式功能，通过按键切换并使用特定符号在数码管上表示。 #### 创新设计 1. 夜间模式下，信号灯的闪烁功能提升模式切换的显著性。 2. 紧急模式下，系统可以强制关闭所有信号灯，并保持LED状态，避免影响到系统原有状态。 3. 通过创新设计电路图和程序代码，优化控制逻辑和用户交互。 4. 实现定时器配置，以精确控制交通灯状态变换的时间间隔。 #### 代码解析 1. 定时器配置实现周期性中断，以保持交通灯状态的正常切换。 2. 中断服务程序用于处理交通灯状态转换，数码管显示以及紧急情况。 3. 全局中断使能（EA=1），允许中断响应，优化中断优先级配置。 4. 外部中断及定时器中断的启用和触发方式配置，以提高系统的响应性和准确性。 #### 结论 在单片机课程设计中，交通灯控制是一个综合应用实例，它不仅包括了对单片机基础硬件的了解和使用，还涉及到了编程逻辑的设计和中断管理的实现。通过这种设计，学生能够更好地理解单片机在实际应用中的工作原理，同时也能够提升其在实际问题解决方面的能力。此外，创新设计的引入，如夜间模式和紧急模式的控制逻辑，为传统的交通灯控制系统增加了新的功能，提高了系统的智能化水平。

人工智能技术自提出以来，经历了长期的发展和多次的技术革新，其对各行各业带来的影响日益显著。在新一代人工智能技术的推动下，我们正面临一场技术革命，它涉及数据、算力、算法等关键要素，并且正深刻影响着我们的生活方式和工作模式。 新一代人工智能技术的定义，源于其能够模仿人类的学习及其他智能行为，包括推理、语言理解、模式识别等。通过引入图灵测试和达特茅斯人工智能暑期研讨会建议书中的研究问题，人工智能确立了其作为独立学科的基础理论框架，涵盖了符号推理、机器学习和自然语言处理等核心研究方向。 在人工智能动力方面，计算技术的发展经历了四个时代：机械计算时代、电子计算时代、网络计算时代和智能计算时代。每个时代都代表着技术上的巨大飞跃，尤其是从物质到“思维”的转变，这是人工智能发展的重大突破点。当前，计算机技术已经达到了能够进行大规模、超大规模集成电路运算，并且在软件方面出现了数据库管理系统、网络管理系统和面向对象语言等重要技术。 新一代人工智能的发展方向主要包括大语言模型、自监督学习、强化学习和Transformer等。其中，大语言模型技术以自然语言处理为基础，不断优化和改进，让机器可以更精确地理解和生成自然语言，从而在与人类的交互中表现得更加自然和有效。例如，像ChatGPT和DeepSeek这样的技术正在改变我们与机器的交互方式，为用户提供更加智能化的服务。 人工智能技术的应用领域也越来越广泛，涵盖了生命科学、教育、科学探索、政务、新质生产力等多个方面。例如，“AI+教育”正在改变传统的教学方法，使学习变得更加个性化和互动。同时，人工智能也在“AI+政务”方面发挥着重要作用，提升了政府工作的效率和透明度。 另外，人工智能正在接替部分职业，取代那些重复性高、程序化明显的任务，从而释放人类从繁琐工作中解放出来，专注于更具创造性和战略性的工作。随着技术的不断进步，人工智能也将在不久的将来承担更多的角色，成为推动社会进步和产业变革的重要力量。 此外，新一代人工智能技术的发展还与数据、算力和算法密切相关。数据是人工智能的基石，没有足够和高质量的数据，机器学习模型就无法有效训练；算力是人工智能的能源，强大的计算能力可以加速模型的训练和推理过程；算法则是人工智能的大脑，决定着机器学习模型的学习效率和决策质量。 新一代人工智能技术的发展及其应用正在引领全球进入一个全新的时代，为人类社会带来了前所未有的机遇和挑战。技术的进步需要我们不断学习和适应，以确保能够充分利用人工智能带来的福祉，同时也要警惕其可能带来的负面影响，确保技术的发展符合人类社会的长远利益。

基于Spark的国漫推荐系统PPT 基于Spark的国漫推荐系统是近年来随着互联网的蓬勃发展，企事业单位对信息的管理提出了更高的要求。以传统的管理方式已无法满足现代人们的需求。为了迎合时代需求，优化管理效率，各种各样的管理系统应运而生，随着各行业的不断发展，基于Spark的国漫推荐系统的建设也逐渐进入了信息化的进程。 系统设计主要包括系统页面的设计和方便用户互动的后端数据库，在开发后需要良好的数据处理能力、友好的界面和易用的功能。数据要被工作人员通过界面操作传输至数据库中。通过研究，以Mysql数据库和Python技术，以Idea为开发平台，采用Django架构，建立一个提供个人中心、漫画数据管理、系统管理等必要功能的、稳定的国漫推荐系统。 开发背景随着网络的飞速发展，网络技术的应用越来越广泛，而信息技术的飞速发展，计算机管理系统的优势也逐渐体现出来，大量的计算机电子信息已经进入千家万户。国漫推荐系统已跟随信息时代的重要代表，由于涉及的数据量大，以往人工管理已难以维护，因此采用信息技术进行管理。计算机系统管理模式代替了人工管理的方式，比以往人工管理的方式，采用计算机使国漫推荐系统查询方便，信息准确性高，降低成本，提高效率，本系统的开发主要以国漫推荐为对象，根据功能需求开发信息系统。 国内外研究现状和发展趋势综述在传统的纸质档案或office办公软件等作为载体利用人力进行国漫推荐管理，存在不少的不完善的地方，如：效率低下，保密性差，不利于进行查找、更新、维护等。由于这些情况，管理者面对用户的信息管理有很大困难，严重影响了管理者的工作效率，对于这些情况，使用计算机电子信息技术来实现国漫推荐信息的现代化管理，或以迅速查找想要的资料，使用起来十分方便且安全可靠，可大量保存数据，保密性好，载体不易磨损老化，设立成本低等。 这些优点能够极大地提高国漫推荐管理的效率，只有这样，才能在市场经济发展的进程中获得竞争的有利地位，才能真正地走向科学化、规范化、现代化。实现了管理的科学化和统一，有效地防止了人为统计过程中产生的差错，极大的节省了用户的时间，也使管理人员工作的质量得到了极大的提升。 开发设计的意义及研究方向随着国漫规模的扩大,国漫推荐信息呈现多样化、复杂化趋势,从而给用户管理国漫推荐信息时带来了许多新的问题。随着用户人数的增多,国漫推荐管理人员掌握的资料越来越多，而传统工作方式则是获得资料缓慢，查找难度大，准确性低，难以满足高水平作业要求。所以，如何为用户提供更方便快捷查询国漫推荐信息，以及如何利用现代技术更科学、高效地管理国漫推荐信息，是开发此系统的主要目标。 采用传统的人力资源管理方式，有很多不足之处，例如：效率低、保密程度低、时间久了会生成很多资料，而且不方便查询、升级、维修等。我们可以利用计算机技术来取代传统的管理模式，实现国漫推荐信息的现代化管理。只有这样，才能让国漫推荐管理的进程中获得竞争的有利地位，才能真正地走向科学、规范化、现代化。实现了管理的科学化和统一，有效地防止了人为的差错，使工作质量得到了极大的提升。 为了提高国漫推荐管理的效率；充分利用现有资源；减少不必要的人力、物力和财政支出来实现管理人员更充分掌握国漫推荐信息的管理；开发设计专用系统--国漫推荐系统来进行管理国漫推荐信息，它将实现检索迅速和查找方便；信息的录入，修改和删除功能；以及对新用户进行国漫推荐查询等功能。 系统开发环境 Python可视化技术MySQL数据库B/S结构Scrapy介绍Scrapy是一个抓取系统数据和提取结构化数据的框架，它可以应用在广泛的应用中:Scrapy通常用于一系列应用，包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据。使用Scrapy框架实现一个爬虫程序通常非常简单，抓取给定系统的内容或图像。虽然Scrapy是为屏幕抓取(或者更准确地说是网页抓取)而设计的，但它也可以用于访问api以提取数据。。 系统分析系统分析可行性分析系统流程的分析功能需求分析系统总体功能图管理员主界面漫画数据管理界面看板界面结论本文章针对目前国漫推荐的方式，以及对其需求进行了细致的剖析，并在此基础上，开发了一套适合于现代的国漫推荐管理的软件。方便用户快捷地管理国漫推荐信息。在开发过程中，我查阅了大量的相关资料，并利用网上国漫推荐管理的文章进行了全面详细的需求分析。在导师的帮助下，我学习并克服了技术难点，基本完成了国漫推荐系统所要求的功能。该系统的开发架构十分合理，在开发初期、中期维护、后期维护等方面都能很好地满足开发人员对复杂的编程结构的需求。通过对系统的多次重复测试，发现了很多bug和问题，并对其进行了修正，从而使程序的运行质量得到了改善。整个系统经过了测试，取得了预期的结果，并将在今后的工作中进一步改进和改进。该系统在功能实现上主要包括个人中心、漫画数据管理、系统管理等功能进行管理，

PLC控制顺序启动逆序停止控制系统设计 本文档介绍了使用可编程序控制器（PLC）实现电动机顺序启动逆序停止控制系统的设计。该系统由四台电动机M1、M2、M3、M4组成，通过PLC控制器实现电动机的顺序启动和逆序停止。 一、设计要求及分析 1. 硬件部分： * 主电路：PLC控制器、电动机、急停按钮、启动按钮、停止按钮等 * I/O分配：输入端包括启动按钮、停止按钮、急停按钮等，输出端包括电动机控制信号等 * 外部接线图：PLC控制器与电动机、按钮等的连接图 2. 软件部分： * 主要指令讲解： + 左右移位寄存器指令：SFTRC，用于控制数据区各位的功能 + 七段译码指令：SDEC，用于显示当前运行的最高位电动机的台号 * 启动过程分析与编程：当按下启动按钮时，M1启动，第二次按下启动按钮，M2启动，以此类推 * 停止过程分析与编程：当按下停止按钮时，M4停止，第二次按下停止按钮，M3停止，以此类推 * 程序综合设计：通过梯形图来实现电动机的顺序启动和逆序停止控制 二、程序输入与接线调试 1. 操作方法与步骤： * 硬件接线：根据I/O分配表将PLC控制器与电动机、按钮等连接 * 进入编程环境：使用CX-P系统设置PLC控制器 * 程序输入、编辑：根据设计要求编写PLC程序 * 程序调试：测试PLC程序的正确性 * 实现PC机与PLC之间的通讯：使用通信电缆连接PC机与PLC控制器 2. 注意事项： * 注意用电的人身安全 * 注意用电的设备安全 * 严格按照实验要求操作 * 严格执行实训室管理制度 * 不要在带电情况下插拔通信电缆或编程电缆 三、设计思路 1. 程序设计思路： * 使用左右移位寄存器指令SFTRC控制电动机的启动和停止 * 使用七段译码指令SDEC显示当前运行的最高位电动机的台号 2. 程序优化： * 如果电机全部启动完毕，再按启动按钮，状态如何变化？ * 如果电机全部停止运行，显示“0” 四、思考问题 1. 元器件型号的选择 2. 当按下启动按钮后，M1立即启动，每隔5S启动一台电机，直到M4启动完毕。 3. 当按下停止按钮，M4立即停止，以后每隔5S停止一台，直到M1停止。 4. 四台电动机中有任意一台出现过载，所有电动机停止运行。 本文档介绍了使用PLC控制器实现电动机顺序启动逆序停止控制系统的设计和实现方法，通过对硬件和软件的设计和实现，实现了电动机的顺序启动和逆序停止控制。

基于mtk平台的音频驱动架构，alsa驱动流程分析，适合于音频驱动开发。

随着信息技术的快速发展，数字化阅读已经成为人们获取知识和信息的重要途径。电子图书凭借其便捷性和丰富性，在市场上广受欢迎。然而，随着市场中图书种类和数量的急剧增加，用户面临着挑选合适书籍的挑战，这导致了对个性化推荐系统的需求增加。传统的单机计算模式已无法应对大数据时代对计算能力的需求，而Hadoop这一开源分布式计算平台以其高容错性、高扩展性和对大数据处理的卓越能力，成为了应对大数据挑战的首选工具。 Hadoop、Hive、Spark等技术的引入，使得豆瓣电子图书推荐系统能够处理海量的用户数据和书籍信息，并通过复杂的算法模型为用户推荐高质量的内容。该系统能够分析用户的历史阅读行为和偏好，发现用户的阅读模式，进而推荐符合个人兴趣的书籍，极大地节省了用户筛选时间，提升了阅读效率。这种个性化推荐不仅优化了用户体验，提高了用户满意度和平台的用户黏性，还能促进优质内容的分发，增加用户流量和书籍销量，从而带动平台经济效益的增长。 在技术实现方面，本系统前台采用了Java技术进行页面设计，后台数据库则使用MySQL，这样的组合不仅保证了系统的高效运营，也提升了用户体验。管理员模块包含用户管理和豆瓣高分管理等功能，而用户个人中心则提供了修改密码、我的发布等服务。系统的建立不仅提升了用户的阅读便利性，还促进了知识分享和文化交流。 国外在个性化推荐系统研究方面起步较早，已经形成了一套成熟的理论体系和实践应用。Hadoop生态系统中的其他工具如Hive、HBase等被广泛应用于数据存储和查询，丰富了推荐系统的功能和应用范围。相比之下，国内虽然起步较晚，但发展迅速。国内研究者在借鉴国外经验的同时，结合中国特有的网络环境和用户需求，优化推荐算法，并针对中文文本的复杂性进行深入研究。 在系统研究现状方面，协同过滤算法因其简洁有效而被广泛应用。为了提高推荐的准确性和多样性，研究者还探索融合内容推荐和协同过滤的混合推荐方法。随着移动互联网的发展，移动端的图书推荐也成为了研究的热点，要求推荐系统具备高精度和实时性。 在实际应用方面，国内多家大型互联网公司已将基于Hadoop的推荐系统集成到各自的电子图书平台中，取得了显著的商业效果。版权保护、数据隐私等问题在国内的敏感性，为电子图书推荐系统的研究和应用带来挑战，但同时也推动了合规性下的数据资源充分利用的研究。 本文的组织结构主要围绕豆瓣电子图书推荐系统的开发，利用Java技术和MySQL数据库，重点介绍了管理员和用户两大模块的功能实现，以及如何通过系统实现管理工作效率的提升。整体而言，基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统为电子图书市场提供了一个安全、技术强劲的系统信息管理平台，具有重要的研究价值和实际应用意义。通过需求分析和测试调整，系统与豆瓣电子图书管理的实际需求相结合，设计并实现了豆瓣电子图书推荐系统，为未来电子图书推荐系统的改进提供了理论基础和技术支持。

矿井通信系统培训课件.pptx

Word2Vec 和 DNA2Vec 介绍 Word2Vec 是一种常见的词嵌入算法，旨在将词语转换为向量形式，以便于capture 语义信息。Word2Vec 的核心思想是使用一个词的上下文来刻画这个词。它有两种主要的模型：CBOW 和 Skip-Gram。 CBOW 模型使用上下文词来预测中心词，而 Skip-Gram 模型使用中心词来预测上下文词。Skip-Gram 模型可以 Further divided into two sub-models: one is the basic Skip-Gram model, and the other is the Hierarchical Softmax model. 在Skip-Gram 模型中，每个词被转化为 One-Hot 向量，然后通过隐层映射到一个低维的向量空间中。在输出层，使用 softmax 函数来输出每个词对应的概率。 为了提高训练速度，Word2Vec 使用了两个技术：Hierarchical Softmax 和 Negative Sampling。Hierarchical Softmax 使用哈夫曼树来计算概率值，而 Negative Sampling 是一种采样方法，通过选择少数的负样本来代替所有的负样本。 DNA2Vec 是一个基于 Word2Vec 的算法，它将 DNA 序列嵌入到向量空间中，以便于capture 序列之间的相似性。DNA2Vec 可以用于各种生物信息学应用，如疾病诊断和药物开发。 在 Word2Vec 和 DNA2Vec 中，向量化的词语或 DNA 序列可以用于各种自然语言处理和生物信息学应用，如文本分类、命名实体识别和蛋白质结构预测等。 Word2Vec 和 DNA2Vec 的优点包括： * 能够捕捉词语或 DNA 序列之间的语义相似性 * 可以用于各种自然语言处理和生物信息学应用 * Training 时间相对较短 然而，Word2Vec 和 DNA2Vec 也存在一些缺点： * 需要大量的训练数据 * 计算资源消耗大 * 可能存在一些 noise 和 bias Word2Vec 和 DNA2Vec 是两种非常有用的算法，可以用于各种自然语言处理和生物信息学应用。