关键词： 电子商务   快递物流   协同发展   路径  

摘要： 随着社会的快速发展,当前在互联网技术和信息技术的大力支持下,我国电子商务行业发生了突飞猛进的变化,在电子商务行业发展过程当中要求快递物流能够跟上时代的发展要求,并且为电子商务行业的发展提供更多的保障。接下来就需要根据电子商务发展过程中存在的问题,利用快递物流协同发展模式来有效的推动电子商务能够朝着健康良好的方向前进,这对于提高我国电子商务的整体运营水平有着很重要的影响。

关键词： 复杂信息系统界面   界面设计   设计软件   原型开发  

摘要： 随着信息技术革命的进一步升级,互联网技术井喷式地发展,当今显控设备上的人机交互界面也在不断地更新换代。信息系统呈现的界面变的越来越复杂,信息量也越来越大。然而,现有的界面辅助设计软件的功能,不能完全适用于复杂信息系统界面的设计与开发。由于复杂信息系统界面中的信息元素、模块布局等一系列因素的特殊性,使用常用的界面辅助设计软件来设计有一定的设计困难与不便。因此,本文基于复杂信息系统界面,以及对从事过该界面设计工作的设计人员进行需求分析,设计开发了一款界面辅助设计软件的配色功能原型。为了确定界面辅助设计软件的开发方向,本文首先对复杂信息系统界面的认知模式、人机交互方式等因素进行了分析概述,从理论上运用了认知心理学、设计学分析概述了复杂信息系统界面的界面特征,建立了对应的特征模型。接着,基于软件原型开发理论,研究当今国内外软件研究发展的现状和软件项目的开发流程,概述软件原型开发的优势、开发原理和开发思路。然后,对设计过复杂信息系统界面的设计人员进行用户研究。基于定量研究和定性研究的理论,深入分析常用的界面辅助设计软件及其功能,归纳概述设计人员在设计工作中的用户痛点,提出设计人员的人物模型和用户期望需求。根据定量研究和定性研究确定的分析目标,对现有界面辅助设计软件的排版布局、图形绘制、颜色库、素材库进行分析概述,提炼出不同软件各个功能模块的特征。最后进行界面辅助设计软件功能模块的原型开发,形成一个能反映系统基本功能及特征的简单版本(如软件的界面与布局、基本功能等等),为最终目标软件的成型奠定了一个基础,也为今后其它功能模块的优化开发奠定了方向。

关键词： 阿什河   突发污染事件   正向模拟   反向推演   人工智能算法   预警决策支持平台  

摘要： “十三五”期间,国家提出要加快生态文明建设,改善生态环境质量。但是目前在我国河流突发环境事件应急处理处置方面还存在许多需要改进的方面,需要进行更进一步的研究探索以实现国家层面的生态文明建设。本文以阿什河为研究对象,以突发污染物的正向模拟和污染源的反向追踪两条主线为研究思路。针对阿什河目前的环境应急管理现状,利用水质模型WASP和EFDC分别模拟了一维和二维阿什河突发污染物的迁移转化过程,以人工智能算法为核心构建了突发污染源项识别框架,实现污染源项推演。最后探索设计了以“河长制”为中心的阿什河突发环境事件应急预警决策支持平台。突发污染物的正向模拟利用WASP和EFDC水动力-水质模型分别对一维和二维河流突发污染物的迁移转化过程进行模拟。将阿什河从西泉眼水库至阿什河口内监测断面概化为一维河道,并划分为16段,沿途支流概化为6条,利用WASP水动力-水质模型模拟此河段的水动力变化过程,用实际的流量数据进行验证,结果显示各监测河段模拟流量值与实际值相对误差均小于20%,且河流的水动力状况比较稳定,有利于进行突发污染物水质模拟。假设在西泉眼水库发生重金属铅泄漏,模型预测了重金属铅的污染物扩散状况,各河段的重金属铅浓度随时间变化近似呈正态分布。利用二维网格划分软件CLVGrid1.1将阿什河从阿城镇下至信义沟上监测断面概化为二维河道,并沿河流纵向和横向划为5180个网格,沿途支流概化为3条,同理利用EFDC水动力-水质模型模拟了该河段的流速分布状况,用实际的流速数据进行验证,结果表明模拟河流水动力与实际河流水动力状况吻合相对较好。随后利用染色剂模拟突发污染物,结果显示河流右岸的染色剂浓度相对左岸较高,且染色剂浓度随河流长度的增加逐渐减小。污染源的反向推演即以水质迁移转化模型为基础,以人工智能算法为核心,从而构建了污染源反向推演框架。同时,巧妙地将遗传算法和模拟退火法相耦合产生一种新的人工智能算法,将三种污染源反向推演框架应用到Matlab软件仿真假想案例中,结果表明,相对于遗传算法和模拟退火法,耦合遗传算法与模拟退火法产生的新算法具有更好的溯源效率,其对污染源三个参数(污染物排放量、污染物初始排放时间、污染物初始排放位置)的识别相对误差分别为1.1%,3.0%,2.2%,均优于两种经典的人工智能算法识别结果。以“河长制”为中心,利用C语言探索设计了阿什河突发环境事件应急预警决策支持平台。平台主要包括环境应急信息管理、应急指挥调度和辅助决策和突发事故处置评估三个系统。各系统之间通过相互协作,共同完成河流突发污染事件的预警、决策和评估。

关键词： 数据挖掘   RNN-LSTM   序列生成   双向决策支持系统  

摘要： 专业领域业务数据如交通流量、网络流量等一定程度上受外界事件信息影响,尤其是发生在特定场合如活动场馆、体育场、办公楼区等等。往往这些外界影响的事件信息可以在互联网上采集到,本文称这类可以预先得到的、对被预测的专业领域数据有较强影响的事件为公共先验事件,表达先验事件的信息称为先验信息。现阶段数据预测任务面临如下问题:(1)对多源异构数据的支持较少,建模多基于内部特征,较为单一,很少结合外部事件(2)对时序数据序列适配很少,缺失对于长时间数据的记忆能力(3)预测任务的结果往往只是下一个时刻信息,不是一时间段的数据,对需要序列预测的场景支持度不高。对于长期的预测任务,需要适应时间序列的变化,不能将各个时间点作为离散的、互不影响的点来预测,近年来许多学者也在与时间序列相关的专业领域数据任务中进行了研究工作,研究方法主要分为基于ARIMA模型或相关回归模型的方法与基于神经网络或深度神经网络模型的方法。也有部分研究工作结合了先验信息,但是绝大多数使用了预先业内专家设定的影响因子,少有结合公共事件信息源作为专业领域事件业务预测的研究。其他模型对时间序列的适配度不高或泛化程度不高。为解决以上问题,本文首先提取公共事件中对于专业领域事件有影响的部分,将其影响程度通过评级,确定其权重系数。并在文中改进了 RNN-LSTM(recurrent neural network-long short time memory)的序列生成算法。提出了 LSTM动态预测先验序列生成模型,解决时序预测模型的问题,并结合公共事件数据源作为模型的先验事件的信息,采用序列生成的方法建立模型。将公共先验信息化成权重向量,以动态拼接的方式与前次的计算结果形成新的输入元组,改变了传统序列生成模型的连续预测过程,在预测的时间步中动态添加了新信息。本文在通信领域专业数据预测任务上结合公共领域数据先验信息,使用了 LSTM动态预测先验序列生成模型设计了 4G网络流量预测实验,并对预测结果进行了分析,实验研究表明(1)LSTM算法除了传统的自然语言处理、词曲生成等场景,也可以以序列生成的方式支持数据预测的场景,具有一定的通用性(2)模型在结合了公共事件源的先验信息后,可以预测数据事件的趋势,趋势拐点明显,在序列生成前期准确,末期误差可控制在10%左右,整体数据预测准确。(3)改进的LSTM算法可以支持在动态拼接新数据的情况下进行预测。本文设计实现了双向决策支持系统,将整体项目中涉及到的各个方面的知识、模型、方法、数据信息都封装在了一个双向的决策支持系统中,整合整体系统,做出了由公共事件数据到专业领域数据,和专业领域数据到公共事件数据的双向决策支持系统,系统可以以公共领域事件数据为先验信息,对专业领域决策提供决策支持。同时,可以以专业领域数据变动规律,对公共领域事件发生种类提供决策支持。

关键词： 决策支持系统   数据仓库   数据抽取  

摘要： '两法衔接'决策支持系统主要以数据仓库作为底层基础进行构建,以实现'两法衔接'业务管理模式和决策方面的创新.本文从'两法衔接'决策支持系统产生的背景、系统结构和功能模块的设计等方面对'两法衔接'决策支持系统的构建进行了研究与设计,同时对系统设计中所涉及的关键技术问题进行了论述.'两法衔接'决策支持系统可实现从多维度对数据仓库的数据进行分析,辅助领导进行管理、决策工作.

关键词： 快递物流   电商企业   漳州市   人民政府   协同发展  

摘要： 漳政综[2018]105号各县(市、区)人民政府,漳州、常山、古雷开发区管委会,漳州台商投资区、漳州高新区管委会,市直有关单位:现将《漳州市推进电子商务和快递物流协同发展六条措施》印发给你们,请抓好贯彻落实。2018年6月29日漳州市推进电子商务和快递物流协同发展六条措施为加快集聚和培育电子商务新业态、优化产业环境,促进电子商务和快递物流创新发展,推动传统行业"拓市场、降成本、创品牌、增效益",根据我市电子商务发展的新情况和新特点,特制定以下措施。

关键词： 变速箱装配   Multi-Agent   智能决策支持系统   感知交互   决策支持  

摘要： 变速箱装配过程具有装配工艺复杂、生产计划多变等特点,直接导致装配过程存在复杂动态的问题,增大装配决策的复杂性。针对变速箱装配过程复杂动态的决策问题,本文以变速箱装配过程为研究对象,以提供科学合理的智能决策支持为目标,提出了基于Multi-Agent的变速箱装配过程智能决策支持系统。本文的主要研究内容如下:首先,在研究变速箱装配工艺和分析其装配特点与不确定性的基础上,提出基于Multi-Agent结构和以数据库、模型库、方法库、知识库为基础的变速箱装配过程智能决策支持系统体系结构,并提出资源信息感知交互建模技术、智能决策支持建模技术和装配过程智能决策支持系统等关键技术。其次,在分析装配过程资源信息类型及特点的基础上,结合资源建模组态技术构建资源信息标识和感知交互模型,以实现对装配过程复杂动态资源信息的实时感知,为分析与决策提供可靠的数据支持。然后,在分析决策支持需求和决策支持四库内容结构的基础上,分析决策因子并构建智能决策支持模型,以实现对感知数据的模型分析和推理解释,为装配过程提供及时准确的辅助决策支持。最后,结合以上的体系结构和建模技术,建立基于Multi-Agent的变速箱装配过程智能决策支持系统,阐述了其系统的运行逻辑和整体架构,并说明了系统的应用流程,以实现变速箱装配过程的智能决策支持,验证了该系统的有效性。

关键词： 网页制作工具  

ISBN: (纸本)9787310056422

摘要： 在软件开发前期，使用原型设计工具制作原型让用户了解所开发项目的基本外观和运作机制，给用户一个形象的产品体验效果，因此在软件开发时期制作原型是非常必要的。 本书通过各种PC端或移动端的案例，详细讲解了原型设计开发过程中工具及部件的使用，包括元件库的使用、母版的制作、动态面板的使用、交互事件的处理、变量与函数的应用以及中继器的使用等。配合编写相关配套案例的实践方式让读者获得实际体验。

关键词： Managed Aquifer Recharge-MAR   Soil-Aquifer-Treatment-SAT   Decision Support System-DSS   Geographical Information Systems-GIS   Groundwater management  

摘要： Managed Aquifer Recharge is a wide-spread well-established groundwater engineering method which is largely seen as sound and sustainable solution to water scarcity hydrologically sensitive areas, such as the Circum Mediterranean. The process of site selection for the installation of a MAR facility is of paramount importance for the feasibility and effectiveness of the project itself, especially when the facility will include the use of waters of impaired quality as a recharge source, as in the case of Soil-Aquifer-Treatment systems. The main objective of this study is to present the developed framework of a multi-criteria Decision Support System (DSS) that integrates within a dynamic platform the main groundwater engineering parameters associated with MAR applications together with the general geographical features which determine the effectiveness of such a project. The proposed system will provide an advanced coupled DSS-GIS tool capable of handling local MAR-related issues -such as hydrogeology, topography, soil, climate etc., and spatially distributed variables -such as societal, economic, administrative, legislative etc., with special reference to Soil-Aquifer-Treatment technologies. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： DSS-induced colitis   colon cancer   Apc(Min) model   PACS-2   ADAM17  

摘要： PACS-2 is a multifunctional sorting protein that mediates cell homeostasis. We recently identified PACS-2 in a functional genome-wide siRNA screen for novel regulators of the metalloproteinase ADAM17, the main sheddase for ligands of the ErbB receptor family. Of note, we showed that Pacs2(-/-) mice have significantly reduced EGFR activity and proliferative index in the intestinal epithelium. As EGFR signaling is highly mitogenic for intestinal epithelial stem cells, and plays essential roles in intestinal epithelial regeneration and tumor development, we have now examined the role of PACS-2 in these processes. Specifically, we analyzed the role of Pacs2-deficiency in a DSS-induced colitis model as well as in the genetic Apc(Min) colon cancer model. We now report that loss of PACS-2 delays tissue regeneration after colonic injury with little effect on key inflammatory parameters. We did however not observe any apparent effects on tumor formation driven by excessive proliferative signaling downstream from APC-deficiency. Our findings reveal that the role of PACS-2 in regulating ADAM17-mediated shedding is not an obligate requirement for the epithelium to respond to the strong inflammatory or tumorigenic inducers in the models assessed here.