1、利用 Microsoft Power Platform 实现快速创新

利用 Microsoft Power Platform 实现快速创新

1. 企业面临的挑战与 Power Platform 的出现

在当今快节奏的商业环境中,企业对技术的依赖日益加深,同时也面临着各种挑战。比如数据收集不一致、报告质量差以及缺乏可重复的流程等问题。许多企业虽然拥有一些现成的产品来满足特定需求,但这些产品往往无法完全契合企业的具体业务需求,存在诸多限制。

有这样一个实际案例,某组织拥有一些能够记录员工技能的现成产品,但这些产品无法满足业务的特定需求,导致企业多年来逐渐失去了对员工独特技能的跟踪。当潜在客户询问关于团队经验的具体信息时,企业无法轻松提供,这引发了一系列问题:
- 显示出企业对自身团队技能的了解不足。
- 差点导致企业失去新客户和大量收入。
- 使员工从其他高价值任务中分心。
- 从每小时工资或计费费率来看,企业为此花费了数千美元。

2. Power Platform 解决问题的过程

2.1 问题发现与解决方案提出

在潜在客户提出具体问题后,销售团队匆忙动员了至少十几个人来寻找答案,虽然最终收集到了足够的信息,但这个过程暴露出了企业的诸多问题。之后,在一次包括高管和关键业务领导的会议上,有人提出利用现有的 Power Platform 工具来构建一个员工技能跟踪解决方案,团队同意了这个提议。

2.2 技能跟踪应用的构建

使用 Power Apps,花费了大约 8 到 12 个小时构建了一个应用原型,该应用允许员工:
- 从下拉列表中选择技能,该列表从 SharePoint 列表中获取信息。
- 输入使用该

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件与主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名与密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码与执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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