The MathWorks 近日宣布,東風(fēng)電動車輛股份有限公司 (DFEV) (其母公司東風(fēng)汽車公司為國內(nèi)最早研究電動汽車的企業(yè))使用 The MathWorks 的 Model-Based Design(基于模型的設(shè)計)工具,歷時 18 個月開發(fā)出了一種電池管理
當(dāng)前,人力資源管理越來越受到中國企業(yè)的重視,但是相對于中國的經(jīng)濟騰飛和企業(yè)的迅猛發(fā)展,人力資源管理者的素質(zhì)并沒有得到質(zhì)的提升,反而制約了企業(yè)的發(fā)展,但是,在各大網(wǎng)站和現(xiàn)實生活中,我們又不得不承認(rèn):人力
智能電網(wǎng)主要特征要素(Key Elements)歸納為六點,即具有堅強、自愈、兼容、經(jīng)濟、集成、優(yōu)化等特征。(1)堅強(Robust)在電網(wǎng)發(fā)生大擾動和故障時,電網(wǎng)仍能保持對用戶的供電能力,而不發(fā)生大面積的停電事故;
揭秘HR管理者的7種流行病
為了保證有效防止電力通信網(wǎng)的告警風(fēng)暴,保證關(guān)注告警,以及保證快速發(fā)現(xiàn)、定位和處理故障,必須設(shè)計并實施有效的告警過濾機制,以實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的過濾瞬斷告警、無效告警和次要告警。為此。詳細分析了電力通信網(wǎng)告警數(shù)據(jù)的特點;闡述了告警關(guān)聯(lián)分析的常用方法?;诂F(xiàn)有告警關(guān)聯(lián)分析方法的比較。探討了如何采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲取告警關(guān)聯(lián)規(guī)則,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了告警過濾規(guī)則知識庫,提出一種新的告警分層過濾模型。實驗證明了告警過濾機制的實用效果。
創(chuàng)新是一個民族進步的靈魂,也是一個國家興旺發(fā)達的不竭動力。面對滾滾而來的世界新科技革命和知識經(jīng)濟的發(fā)展浪潮,隨著改革開放和現(xiàn)代化建設(shè)的不斷深入,創(chuàng)新思維對民族的興旺、知識經(jīng)濟的挑戰(zhàn)以及新世紀(jì)的思想解放
1 引言 傳統(tǒng)軟件應(yīng)用系統(tǒng)一般采用3層應(yīng)用框架,業(yè)務(wù)邏輯層代碼中混雜各種數(shù)據(jù)庫調(diào)用語句,嚴(yán)重影響系統(tǒng)的可擴展性、可復(fù)用性和可維護性。 設(shè)計可復(fù)用的面向?qū)ο筌浖泻芏嚯y點。如找到相關(guān)對象;以適當(dāng)?shù)牧?/p>
毫無疑問,這些事件不僅影響到總體就業(yè)狀況,也必然會對大學(xué)生就業(yè)產(chǎn)生影響。然而,對于大學(xué)生就業(yè)而言,最關(guān)鍵的影響因素還是“結(jié)構(gòu)性的”。這些因素包括短期供給超量、區(qū)域選擇偏好、就業(yè)能力不足等方面,其中解決
影響大學(xué)生就業(yè)的因素有哪些?
在實際中,彩色圖像可以將不同的亮度和不同的彩色組合起來表示不同的信息,由彩色圖像融合而成的彩色融合圖像就可以更好地表達細節(jié)信息,因而彩色圖像的融合對于實際應(yīng)具有更為重要的作用。而大多數(shù)討論多聚焦圖
在深入研究主動形狀模型(Active Shape Model,ASM)的基礎(chǔ)上,提出了一種在ASM中結(jié)合特征點的鄰域Gabor信息進行局部紋理建模的方法,并改進了搜索策略。實驗結(jié)果表明,該方法與傳統(tǒng)ASM定位方法相比提高了特征定位的精度。
The MathWorks 近日宣布硅谷電動汽車制造商 Tesla Motors 采用 The MathWorks 的基于模型的設(shè)計工具,以開發(fā) 2008 款 Tesla Roadster,它是世界第一輛電動跑車。 為了在有限的預(yù)算和時間內(nèi)滿足苛刻的技術(shù)目標(biāo),Tesl