11、数字化战略开发中的画布分析与应用

数字化战略开发的画布分析与应用

数字化战略开发中的画布分析与应用

1. 物理对象画布的注解与分析

1.1 注解说明

物理对象画布中对感兴趣对象(OoI)的注解借助了特定的注解表,具体注解及其解释如下:
| 符号 | 名称 | 解释 |
| — | — | — |
| 商业价值 | 商业价值 | OoI 的价值创造潜力特别高,可通过新产品或服务的创造、现有流程的优化,或如转售收集数据等衍生商业模式来实现。 |
| 用户价值 | 用户价值 | 所产生的解决方案能很好地满足客户或合作伙伴的需求,使与 OoI 的交互对他们特别有吸引力或实用性。 |
| 高使用 | 高使用 | 被注解的 OoI 可能(至少在某些时候)大量出现,或者该对象提供的信息可能导致高数据量和/或高传输频率。例如,某地区的风力涡轮机因恶劣天气状况突然全部报告停机。 |
| 时间约束 | 时间约束 | 被注解对象提供的数据需要在固定、明确且通常较短的时间段内进行进一步处理。例如,汽车因安全气囊传感器触发而发送紧急呼叫,此信息必须快速处理,避免异步等待时间。 |
| 可靠性 | 可靠性 | OoI 是整个系统的分散元素,它们来源不同,在整个系统中扮演不同重要角色。对于每个 OoI,需明确其单个出现的假定失败概率是否对整个系统构成问题。例如,响应事件并报告信号变化的移动交通灯系统,如果认为全面监控很重要,且假定数据传输会出现过多错误,可通过此注解强调。 |
| 准确性 | 准确性 | 由于来源多样,OoI 提供的数据往往包含错误,在进一步处理之前,需要进行调整以满足内部业务流程的正确性要求。例如,健康保险覆盖人员的生命体征数据,需要审查其与折扣保费的相关性,此类数据来自许多不同的人,由众多不

【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编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,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,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、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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