玉山县政府公文系统：五常市政府公文系统中智能排班系统

玉山县政府公文系统：五常市政府公文系统中智能排班系统发挥着越来越重要的作用。政务oa统一工作平台是一种集成了各种办公应用和信息系统的综合性平台，旨在提高政府机构的工作效率和、自定义规则等，综合考虑到店客流量、特殊需求等因素，采用遗传算法来智能化实现员工排班最优需求。同时，还可以根据每个员工的历史数据和绩效表现进行排班分析实现智能化预测，从而优化排班效率并提高员工的生产力和满意度。 创意描述 该智能排班系统能够通过“一键智能排班”功能生成本店员工当月排班情况，将合适数量的员工在合适的时间放在合适的位置上，实现人员与业务的最优匹配，极大减少了人工出错的概率，实现了精准排班，提高了工作效率。 功能简介 双角色（


台积电正评估赴日本、德国建厂，南京厂扩产顺利进行:

而台积电作为一个技术领先的公司，就必须出去寻找最领先的专家起合作，这是台积电的战略。而先前决定到美国设厂，或是现在评估到日本、德国设厂，这些都是基于客户的需求。 日本方面也一样为了支持客户，虽然与台湾建厂成本差很多，但透过与客户合作，期望达到股东获利的目标。至于，其他消费性电子方面的需求，仍会以全世界最佳效率来发展。 △台积电总裁魏哲家至于2021年下半年的发展情况，总裁魏哲家则是指出，包括智能手机及高效能运算的业务成长僵持讯显著。而且，包括在智能手机、高效能运算、物联网、车载电子等四大平台都会持续维持成长的趋势。 资料显示，从2015年台积电决定到南京投资建厂，经过15个月评估和前期筹备工作，2016年3月28日与南京市政府签约，并在当年7月7日动土；2018年10月31日举办开幕和量产典礼；2020年上半年产能达到每月 随后人民日报官媒新华社旗下《新华每日电讯》发布了一篇题为《世上没有速效救“芯”丸》的评论文章，表达了对于“台积电南京厂扩产”的支持。

​bpm和erp、oa的区别关系:

经常听到erp、bpm、oa这些词，企业在erp、bpm上个先上哪个后上方面也有很多讨论，今天简单整理一篇他们三者的关系说明 ，希望对大家理解和使用它们有帮助。 bpm在实施过程中更关注为企业树立一种理念，对现有业务进行全面分析梳理，确定重要流程持续化，而erp则是希望企业进行深度变革，创造一个新的业务、组织模型。 企业经营管控是对企业的组织（人）和业务过程（事）的管控，政务OA系统重在强调以个人为中心的信息协作，自主发散、行为无序的将信息通过协作工具进行传递和沟通，而bpm则是以端到端为中心的协作（人与人、人与系统、 系统与系统），重视企业从战略到执行至上而下的流程化、规范化管理，重视全局的管控模式和不断优化，在管理结构上通常以流程为主线，提倡规范化、持续优化的绩效管理模式。 bpm能够增强oa在管理规范性和管控方面的不足，由于oa概念定义的边界模糊，管控观念和技术手段缺乏统一，随着协同市场的成熟，在未来可能会被作为bpm整体解决方案的一部分融合其中，继而bpm将进一步完善协同管理理念

基本短语是浅层和深层parsing的重要接口:

白: 句法的作用，第一是把远距离相关的成分拉到一个滑动窗口里来，第二才是在同一个滑动窗口里有多选的话，考虑语序因素来进一步缩小范围。我: 说得好。 边界不一致倒也罢了，中心词都不一致，更不好对付。我: 问题不严重。 这样一来，虽然理论上，窗口聚焦的任务不可能完成，但实践中，其实也问题不大，因为特别复杂和嵌套的句子，并不是语言事实的大多数，这是其一。 其二，窗口的大小除了 chunking 把前后的修饰成分吃掉以外，系统还可以选择性跳过挡道的东西。 白: 休眠的数据结构设计好了，re-parsing可以很有章法。我: 它有两个以前没有的有利条件：（1）量上，聚焦了。面对的不是大海，而是其中一个子集。面对的甚至不是全句，而是句子的某个部分。

特朗普启动国家级ai战略：调配更多资源到ai领域，争夺全球领导权:

5、注重国际化：将加强美国在人工智能方面与其他国家的合作，确保人工智能系统的构建符合美国的“价值观和利益”。 据外媒《连线》报道，在特朗普当选的一个月前，已经开始草拟这份计划了，主要的牵头人是白宫科技政策办公室的ai负责人lynne parker。 去年年中，白宫科技政策办公室副主任michael kratsios宣布成立ai特别委员会，由各政府部门人工智能领域的领先研究者组成。 ai特别委员会属国家科学与技术委员会的管辖范围，主要负责向白宫提供政府层面有关ai研究与发展的建议，同时帮助政府、私企及独立研究者建立合作关系。 在上周的白宫的工会演讲中，美国官员表示，特朗普正在准备一系列行政命令，旨在提高美国ai、5g、量子计算等关键领域的竞争力。

玉山县政府公文系统：五常市政府公文系统中智能排班系统

优势之一是集成性。它可以将各个部门的办公应用整合到一个平台上，使得政府机构的公文系统程更加高效和便捷。无论是公文管理、会议安排还是人事管理，政务oa统一工作平台都能够提供一站式的解决方案，减少了重复操作和信息传递的时间和成本。另一个重要的优势是信息管理能力的提升。政务oa统一工作平台可以集中管理各类信息系统和数据库，实现信息共享和统一管理。这不仅可以提高政府机构的信息安全性，还能够加强各部门之间的协作和沟通。政府工作需要大量的数据支持，政务oa统一工作平台能够帮助政府机构更好地管理和利用这些数据，提高决策的科学性和准确性。政务oa统一工作平台还具有良好的扩展性和适应性。随着科技的不断发展和政府机构的变革，政务oa统一工作平台可以根据需求进行功能扩展和定制化开发。无论是移动办公、大数据分析还是人项目演示视频 【a33】智能排班系统-中国服务外包大赛-项目演示视频 项目概述 前言 随着美国openai公司的cahtgpt诞生，人工智能开启了再度觉醒状态。在这样的一个时代的大背景下，演变出了“智能+万物”的潜在主题。全球智能化，已经成为了一个必然的趋势。目前，对于国内很多机构都采取人工排班的方式，这样不仅浪费人力，增加成本，而且很容易出现各种错误。本智能排班系统能够根据员工偏好设置、排班规则、自定义规则等，综合考虑到店客流量、特殊需求等因素，采用遗传算法来智能化实现员工排班最优需求。同时，还可以根据每个员工的历史数据和绩效表现进行排班分析实现智能化预测，从而优化排班效率并提高员工的生产力和满意度。 创意描述 该智能排班系统能够通过“一键智能排班”功能生成本店员工当月排班情况，将合适数量的员工在合适的时间放在合适的位置上，实现人员与业务的最优匹配，极大减少了人工出错的概率，实现了精准排班，提高了工作效率。 功能简介 双角色（管理者、员工）切换系统： 能够实现统一入口对管理者与普通员工双角色的不同登录，实现管理者与被管理者的关联模式，让此系统的模式更符合公司实际管理模式。 管理者模式： 管理者模式（智能排班）： 此系统在管理者的角色模式中，设置了自动“智能排班”功能。此功能设定周期为：1次/周。每一周会通过客流量的预测、职位匹配度、员工时间偏好等，自动通过遗传算法+动态规划排出本周的员工工作表。 管理者模式（手动排班）： 此功能实现了公司管理者可以手动的微调员工的值班情况，可按照每周的的不同班次，来调试员工的值班位次。弥补了一次性智能排班的不灵活性，可根据管理者自行手动调班。 管理者模式（规则管理）： 此功能主要实现与员工模式的互联，管理者可发布“通知”及临时“自定义规则”，如：周二的开店前的保洁有本门店的副经理来执行等。如：五一假期放假三天，可带薪加班等及近段时间的员工奖惩情况。 管理者模式（员工管理）： 此功能主要实现与员工模式的“人脸识别签到”互联。此功能管理者模式作为接收方，而员工模式作为发送方。 管理者模式（门店管理）： 此模块主要实现门店的信息及“本周数据汇总”与“下周数据预测”的功能。 员工模式： 员工模式（首页）： 此页面内置了“通知”模块、“工作时间”模块、“日历表”模块。 员工模式（我的偏好）： 此页面主要实现每一个员工的时间偏好的设置，并与“管理者模式”联动， 通过员工上传的时间偏好。 员工模式（排班查询）： 员工可选择日期查看自己的排班情况。 员工模式（签到系统）: 此系统页面，实现了员工的人脸识别签到功能。此页面与“管理者模式”的 “员工管理”页面联动。 特色综述 一键智能排班 手动调整排班 人脸识别签到 页面的选定表格打印 数据可视化 应用对象 主要针对具有智能排班需求的大中型公司及企业。 应用环境 能够适应绝大部分企业日常排班业务及考勤业务。 系统架构 系统的总体组成 系统的整体组成主要分为硬件部分和软件部分两部分。硬件的主要构成由云服务器、显示屏、摄像头。软件部分由于采用前后端分离的开发方式主要分为前端部分、后端部分和人脸识别部分。前端主要使用vue.js前端框架来完成，后端使用阿里云端来进行开发，数据库使用dcloud数据库。目前智能排班系统组成结果结构如图：  通过系统组成可以看出管理系统成本相对花费较少，但软件部分融入了当前主流的技术提升系统性能。 系统总体的架构设计 从系统组成的软件部分来看，其整体主要以uni-app生态框架开发的前后端程序为中心，然后根据需求不断延申功能。 前端 前端部分:主要是通过使用 hbuilder x 编辑器以 vuejs和 elementui框架为基础进行 web 前端程序的编写。主要的界面包括a.管理员：（智能排班页面、手动排班页面、规则管理页面、员工管理页面、门店管理页面）b.员工：（首页、我的偏好、排班查询、签到系统），通过felx布局设计前端界面。 后端 后端部分:主要通过 node.js开源的云开发框架编写后台程序，通过框架的云函数映射可以方便的操作数据库避免接触复杂的jql语法。另外，通过结合轻量级的dcloud数据库及阿里云服务器的服务空间空间，可以实现轻量级的前后端分离开发，通过部署上传多个云函数架构的方法，来代替传统的sql后端语句的繁琐性。之后，为了系统可上线，通过uni-app的原生h5打包功能，结合阿里云的服务空间提供的前端托管的方式，实现把本地的系统部署到默认域名，从而完成整个项目的上传部署！ 人脸识别 人脸识别签到部分:通过调用百度智能云的人脸识别api，来通过python来获取到，当前的api接口的key值，获取后，在uni-cloud的人脸签到的主函数中调用，通过后台读取到的数据库中的员工人脸信息做对比，85分以上，则为确定本人人脸，则签到成功，否则签到失败！ 通过以上三部分的有机结合使整个系统正常稳定的运转起来，构成了性能卓越的智能排班系统。 员工与管理员功能模块设计 根据前面系统需求分析可以知道目前系统的用户主要可以分为管理员和普通用户两种角色。角色的划分主要的考虑也是为了防止系统信息随意的被修改。管理员可以对系统进行设置，也可以对信息进行增删改查等操作，而普通用户则只能进行简单的查看操作，如需对信息修改需要向管理员进行申请。 用户登录模块设计 用户登录模块的设计主要是利用vue的app.vue实现用户登录后全局变量的传值。如果没有登录的限制，那么用户可以直接通过相应的路由直接获取资源，是不利于系统的安全性的，通过登录模块可以给系统一个保障。 用户登录模块的设计细节首先是通过在前端采集到相应的信息，然后通过传输协议传输到后端，之后会与数据库中的用户信息进行对比，如果存在且相同会跳转到系统的首页，如果不同便无法登录网页。 系统用户登录流程图如下图所示：  用户角色与权限模块设计 根据前面系统需求分析可以知道目前系统的用户主要可以分为管理员和员工两种角色。角色的划分主要的考虑也是为了防止系统信息随意的被修改。管理员可以对系统进行设置，也可以对信息进行增删改查等操作，而员工则只能进行简单的查看操作。 用户角色的选择主要是在用户登录的时候进行选择，然后直接在数据库相应的标志位进行变更。根据用户角色的不同，其在系统界面的显示也是不一样。在用户登录时便可以对用户的身份进行选择。 用户角色选择与权限流程图如下图： 员工首页模块设计：  员工偏好选择模块设计：  员工排班查询模块设计： 排班查询页面头部设有滚动栏，员工可查看某月某周的一周排班情况，此排班查询页面与首页日历表联动，于首页点击某日即可跳转该一周的排班表下。员工排班查询模块让员工一目了然的了解自己的排班情况，更加方便实用。 员工签到系统模块设计： 员工签到系统页面，实现了员工的人脸识别签到功能，快速、准确完成每个员工的信息的验证它的整个公文系统程都会自动化的进行，并不需要工作人员的参与，做到了减少成本的作用。 此页面与“管理者模式”的“员工管理”页面联动。员工签到系统打破了传统的开发顺序流程，由逆向传播（员工端->管理端），员工签到成功后，它会自动完成参与者的签到信息录入，并实时的传递到数据库，由管理员向数据库索取签到成功的数据信息，提高了管理者的效率。 管理员登录： 智能排班功能：  手动排班功能设计： 按手动排班链接跳转到手动排班的页面。 排班表班次分为上午/下午，根据智能排班的表来进行整理，对于一些特殊情况可以手动排班。对人员进行选择：添加人员或者删除人员，插入数据库来下来进行人员的选择，让管理者方便选择。 规则管理功能设计：  员工管理功能设计介绍： 按员工管理链接跳转到员工管理。 可以显示员工的姓名和签到时间，检查是否有迟到的人员，可以打印当前页的签到表。 门店管理功能设计介绍： 系统开发环境 在系统开发过程中主要应用到以上工具。选择 windows 系统，主要是其相对其它系统，运行流畅、系统安全稳定、不会产生太多系统垃圾、无弹窗等优点，十分符合系统开发的需求。 选择 hbuilder x作为开发的集成环境是因为其可以免费使用，同时性能卓越操作方便智能。vue.js框架更是在 javascript原生的基础上方便快速的以mvvm的开发方式开发系统，缩短项目周期。 使用dcloud数据库是因为他为非关系性数据库，以json的形式分条存储，对于此系统的开发钢更加方便。 这些工具的使用都是随着系统开发过程中的需求不断增加而增加。在选择开发工具时，不仅要保证工具的高效，也要保证其与系统的兼容性和以后的可扩展性。 算法逻辑思路模型（遗传算法）： 1. 定义问题及解的表示方式。如将每个染色体编码为一个排班方案矩阵，包含每个员工在一周内的工作时间段及其偏好评分。 2. 随机生成一定数量的个体，作为初始种群。这些个体对应各种可能的排班方案。 3. 设计合适的评价函数，将染色体转化为合适的分数。其中分数由个体中的工作时段与员工偏好评分的乘积之和计算而来。 4. 设计适当的选择策略，根据染色体的适应度值，按照某种规则（如轮盘赌、竞标赛等）选取优秀的个体。 5. 设计合适的交叉和变异算子，对选择出的优质个体进行组合、交叉和变异，生成新的个体。 6. 通过交叉、变异或复制等操作多样化种群，产生较好的继承保证解的多样性。 7. 重复进行第3-6步，不断进化优化染色体，最终得到一个最优解或高质量的解。 部分代码实现： 版权所有："天天开心海贼团"队成员及指导老师。

大数据上市企业财报分析：雕龙数据:

雕龙数据目前的主营产品有医院运营流程管理系统、hbi-医院决策支持系统、医疗数据交互系统和医疗数据共享平台等，2015年雕龙数据实现营业收入556.91万元，同比增长85.59%，2014年营业收入为300.07 雕龙数据的产品主要应用于医院、卫生院、社区卫生服务中心（站）、门诊部、疗养院、妇幼保健院、专科疾病防治机构、疾病预防控制中心、医学科研机构、各级医疗卫生行政管理机构等。 雕龙数据营收分析雕龙数据目前的主营产品有医院运营流程管理系统、hbi-医院决策支持系统、医疗数据交互系统和医疗数据共享平台等，2015年雕龙数据实现营业收入556.91万元，同比增长85.59%，2014 数据猿制图雕龙数据客户群分析根据雕龙数据2015年1-8月的业务数据看，雕龙数据最大的客户为武汉康心源商贸，占比达到17.45%，第二名为山西金仕达卫宁软件，占比17.24%，第三名为大同煤矿总医院，占比 数据猿制图雕龙数据成长预期分析2015年国务院出台的《全国医疗卫生服务体系规划纲要（2015-2020年）》强调要加强医疗系统信息化建设工作，提出开展健康中国云服务计划，积极应用移动互联网、物联网、云计算

华尔街甘心购买的数据服务！:

据华尔街日报报道，美国有一家叫做genscape的公司专门从事此项业务，他们的分析员乘坐直升飞机，手拿热感摄像机，在一个石油小镇成片的工业厂房上空飞过，拍摄的主要对象是那些大型的储油罐。 通过分析这些石油“重镇”的储油情况，他们可以在政府石油报告出炉前，得到准确的市场供给行情，而华尔街的投行、基金公司都心甘情愿的掏大把银子购买这些情报。 先来看看在这几个领域中如何有效收集数据：石油位于俄克拉荷马州的库欣（cushing，自诩为全球石油管道的十字路口）是美国原油期货的交割地，因此也是美国石油交易中最为重要的环节。 genscape还有更大牌的客户：国土安全部甚至是中央情报局（cia）。911后国土安全部曾咨询过他们的技术。 3，8月21日下午12：31，genscape告诉客户将近有100辆原油车从巴肯运到俄克拉荷马州的斯特劳德，并在一个闲置了一年的输油管道卸载，该地区的石油管道通往库欣。

banber智慧城市智能运营中心(ioc)可视化解决方案:

，并围绕网格化管理、综合执法、环境卫生、园林绿化等重点领域，提升城市运行管理水平和突发事件的处置效率。 打造智慧市政、智慧城管、智慧社区等智慧型城市。横屏查看案例? 一网统管城市体征平台一屏观天下，一网管全城banber智慧城市智能运营中心(ioc)可视化决策系统助力落实城市运行“一网统管”，实现“数联、物联、智联”三位一体的城区大脑。 指挥批示一件会商，提高指挥调控效率打通智能政务办公系统（oa），实现政务企业微信一号登录。 融合即时通讯、oa办公、流程审批等跨部门应用，促进跨领域、跨行业、上下层级之间信息互通与资源共享，提高政企指挥调控效率。

对比linux系统和windows系统哪个更好:

，在个人电脑桌面操作系统有ubuntu、centos、fedora等都是基于linux。 这个号称“全地球人的操作系统”，以其免费、安全、稳定等优点获得人们的广泛好评，我不会从一些敏感或有争议性的观点对两款优秀的操作系统进行对比，如安全性、性能等。 windows 下的某些功能确实是我们需要的，但是linux 的开发者们和用户也需要这种功能，他们就会去实现这种功能，而且比 windows 的方式好得多。 想必看完上面两者较量之后，我们对二者的应用场景也有了一些想法。对于应用场景，linux更受开发者的青睐，由于linux系统稳定、安全、强大，非常适合作为开发环境或实际生产环境。 系统个性化方面，开源的linux系统更容易接受定制。linux有很多发行版（如debian、redhat等），而每一个发行版团队都会对linux进行维护和软件的更新，更衍生了多个linux发行版派系。

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